Inteligența artificială și dreptul ( AI și dreptul ) este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI), preocupat în principal de aplicațiile AI la problemele informatice juridice și de cercetarea originală asupra acestor probleme. O altă direcție este transferul instrumentelor și metodelor dezvoltate în contextul soluționării problemelor juridice în domeniul inteligenței artificiale în general. De exemplu, teoriile deciziei juridice, în special modelele de raționament , au contribuit la dezvoltarea reprezentării și raționamentului cunoștințelor ; modelele de organizare socială bazate pe norme au contribuit la dezvoltarea sistemelor multi-agenți ; raționamentul în cadrul muncii de birou a contribuit la dezvoltarea bazei de dovezi; Necesitatea de a stoca și de a prelua volume mari de date textuale a adus contribuții semnificative la regăsirea informațiilor conceptuale și bazele de date inteligente.
Deși Loevinger, [1] Allen [2] și Mel [3] au anticipat o serie de idei care vor deveni importante pentru inteligența artificială și știința juridică, prima propunere serioasă de aplicare a tehnicilor de inteligență artificială în justiție este în general considerată cea a lui Buchanan și Headrick. . [4] Lucrările timpurii din această perioadă includ influentul proiect TAXMAN al lui Thorne McCarthy [5] în SUA și proiectul LEGOL al lui Ronald Stamper [6] în Marea Britanie . Primul s-a ocupat de modelarea majorităților și minorităților într-un caz de drept fiscal din SUA ( Eisner v. Macomber , în timp ce cel din urmă a încercat să prezinte un model formal al regulilor și reglementărilor care guvernează o organizație. Cercetările de reper la începutul anilor 1980 includ lucrările lui Carol Hafner privind căutarea conceptuală, [7] lucrările lui Anne Gardner despre dreptul contractelor, [8] lucrările lui Rissland privind ipotezele juridice [9] și lucrările Imperial College London privind execuția legislației formale. [zece]
Printre primele întâlniri ale cercetătorilor: o întâlnire unică la Swansea , [11] o serie de conferințe organizate de IDG la Florența [12] , seminarii găzduite de Charles Walter la Universitatea din Houston în 1984 și 1985. [13] Conferința internațională privind inteligența artificială și drept (ICAIL) a fost înființată în 1987 și are loc la fiecare doi ani. [14] Această conferință a început să fie percepută ca platformă principală pentru publicarea și dezvoltarea ideilor pentru interacțiunea dintre inteligența artificială și dreptul [15] , ceea ce a dus la crearea Asociației Internaționale pentru Inteligență Artificială și Drept (IAAIL), pentru a organizează și convoacă ICAIL-uri ulterioare. Aceasta, la rândul său, a condus la înființarea Revistei de inteligență artificială și drept , al cărui prim număr a fost publicat în 1992. [16] În Europa, conferințele anuale JURIX (organizate de Fundația Jurix pentru sistemele bazate pe cunoștințe juridice) au loc din 1988. Inițial, intenționat să reunească cercetători olandezi (vorbitori olandezi și flamand ), JURIX a devenit rapid o conferință internațională, în principal europeană, iar din 2002 este organizată în mod regulat de țările vorbitoare de olandeză. [17] Din 2007, seminarele JURISIN au loc în Japonia sub auspiciile Asociației Japoneze pentru Inteligență Artificială. [optsprezece]
Astăzi, direcția „AI și drept” acoperă o gamă largă de probleme, [19] inclusiv:
Modelele formale ale textelor juridice și raționamentul juridic au fost utilizate în inteligența artificială și în drept pentru a clarifica dificultățile, pentru a oferi o imagine mai clară și a oferi un cadru pentru implementare. Au fost folosite diverse formalisme, inclusiv calculul propozițional și predicat; logici deontice , temporale (temporale) și nemonotone ; și diagrame de tranziție de stări. Prakken și Sartor [21] oferă o imagine de ansamblu detaliată și autorizată a utilizării logicii și raționamentului în AI și drept și oferă un set excelent de referințe.
Un rol important al modelelor formale este acela de a elimina ambiguitățile. De fapt, legislația este plină de ambiguități: pentru că este scrisă în limbaj natural, nu există paranteze și, prin urmare, sfera relațiilor precum „și” și „sau” poate să nu fie clară (elaboratorii juridici nu respectă convențiile matematice în această privință). „Dacă” poate fi, de asemenea, deschis pentru interpretări multiple, iar consilierul juridic nu scrie niciodată „dacă și numai dacă”, deși „dacă” este adesea menit să fie exact asta. Layman Allen a susținut utilizarea logicii propoziționale pentru a rezolva astfel de ambiguități sintactice într-o serie de lucrări, probabil prima care a sugerat utilizarea logicii pentru a modela legile în inteligență artificială și drept [2] .
La sfârșitul anilor 1970 și pe tot parcursul anilor 1980, o parte semnificativă a domeniului AI și a dreptului a fost dezvoltarea de modele executabile de legislație. Ideea care a apărut în timpul lucrului la LEGOL al lui Ronald Stamper [6] a fost de a prezenta legislația folosind un limbaj formal și de a utiliza acea formalizare (de obicei cu un fel de interfață de utilizator de colectare a faptelor bazată pe cazuri) ca bază pentru consilierea experților. Această direcție a devenit populară, folosind în principal un subset de clauze Horn în calculul predicatului de ordinul întâi. În special, Sergot et al au prezentat British Nationality Act 1981 sub această formă [10] , ceea ce a contribuit foarte mult la popularizarea abordării. Cu toate acestea, după cum au arătat studiile ulterioare, această lege a fost atipic convenabilă pentru aplicarea acestei abordări: era nouă și, prin urmare, nu a fost modificată, relativ simplă, aproape toate conceptele din ea erau netehnice. Încercările de oficializare a altor materiale legislative, cum ar fi „Indemnizațiile suplimentare” [22] , au arătat că documente mai mari și mai complexe (conținând multe referințe încrucișate, excepții, contrafactuale și prezumții legale) care folosesc concepte înalt specializate (cum ar fi condițiile de contribuție). ) și care au suferit multe corecții, formează modele finale mult mai puțin satisfăcătoare. Au fost luate unele măsuri pentru a îmbunătăți rezultatele în ceea ce privește dezvoltarea software-ului, în special pentru a aborda probleme precum referințele încrucișate, verificarea și modificările. Pentru rezolvarea primei probleme s-a propus utilizarea reprezentărilor ierarhice [23] , pentru ultimele două, așa-numita reprezentare izomorfă [24] . În anii 1990, această zonă de cercetare a fost absorbită treptat de dezvoltarea formalizărilor conceptualizărilor domeniului (așa-numitele ontologii ), care au câștigat popularitate în domeniul AI după munca lui Tom Gruber [25] . Printre primele exemple în AI și drept se numără ontologia funcțională a lui Valente [26] și ontologiile cadru ale lui Visser și Van Kralingen [27] . De atunci, ontologiile juridice au devenit subiectul unor seminarii regulate în cadrul conferințelor despre IA și drept, și există multe exemple în acest sens, de la nivelul cel mai general și ontologiile de bază [28] până la modele extrem de specializate ale actelor legislative specifice.
Deoarece legea include multe norme, nu este de mirare că logica deontică a fost considerată ca bază formală pentru modelele de legislație . Cu toate acestea, aceste încercări nu au fost adoptate pe scară largă, poate pentru că sistemele expert trebuie să impună norme, în timp ce logica deontică prezintă un real interes doar atunci când devine necesară luarea în considerare a încălcărilor normelor [29] . În practica juridică, obligațiile directe [30] , conform cărora obligația se referă la o altă persoană numită, prezintă un interes deosebit, întrucât încălcările unor astfel de obligații devin adesea cauza de acțiune în justiție. Există, de asemenea, câteva lucrări interesante care combină logica deontică și logica acțiunii pentru a studia propozițiile normative [31] .
În contextul sistemelor multi-agenți , normele au fost modelate folosind diagrame de tranziție de stare. Adesea, mai ales în contextul e-instituțiilor [32] , normele descrise mai sus sunt reglementate (adică nu pot fi încălcate), dar în alte sisteme sunt tratate și încălcările, dând o reflectare mai fidelă a normelor reale. Pentru un bun exemplu al acestei abordări, a se vedea Modgil și colab. [33] .
Legea afectează adesea aspectul timpului, atât în raport cu conținutul, de exemplu, anumite perioade și perioade, cât și în raport cu ea însăși, momentul în care legea intră în vigoare. Au fost făcute unele încercări de modelare a acestor aspecte în termeni de logică temporală , folosind atât formalisme computaționale precum limbajul logic Event Calculus [34] , cât și logici temporale precum logica temporală admisibilă [35] .
Orice luare în considerare a utilizării logicii la modelul dreptului trebuie să țină cont de faptul că legea este în mod inerent nemonotonă, așa cum reiese din dreptul la recurs consacrat în toate sistemele juridice și în situațiile în care interpretarea legii se schimbă în timp [36] [37] [38] . Mai mult, în formularea excepțiilor legislative, precum și în aplicarea legii, există o mulțime de precedente respinse sau aprobate. În programarea logică, excepțiile de eroare sunt adesea folosite pentru a trata nonmonotonitatea [39] , dar pot fi utilizate și logici nemonotone specifice, cum ar fi logica validă [40] . Odată cu dezvoltarea raționamentului abstract, totuși, aceste probleme au fost rezolvate mai degrabă prin teoria argumentației decât prin logici nemonotone [41] .