Правовая экспертная система

Правовая (юридическая) экспертная система — предметно-ориентированная экспертная система, которая использует искусственный интеллект для эмуляции работы эксперта в области права в части принятия решений.^[1]:172 Юридические экспертные системы используют базы правил и базы знаний и механизм вывода для накопления, реферирования и получения экспертных знаний по конкретным предметам в правовой области.

Задачи

Было высказано предположение, что юридические экспертные системы могут помочь сориентироваться в быстро растущем потоке правовой информации и решений, который стали усиливаться с конца 1960-х годов.^[2] Многие из ранних юридических экспертных систем были созданы в 1970-х годах^[1]:179 и 1980-х годах.^[3]:928

Изначально в качестве первичных целевых пользователей правовых экспертных систем были определены юристы.^[4]:3 Потенциальная мотивация использования таких систем:

• быстрое предоставление юридических консультаций;
• сокращение времени, затраченного в повторяющиеся, трудоёмкие правовые задачи;
• развитие методов управления знаниями, не зависящих от персонала;
• сокращение накладных расходов и затрат на рабочую силу, более высокая доходность для юридических фирм;
• снижение тарифов для клиентов.^[5]:439

Некоторые ранние разработки также были ориентированы на создание автоматизированных судей.^[6]:386

Позже в ходе работы над правовыми экспертными системами были осознаны потенциальные выгоды для лиц, не являющихся юристами: в качестве новых средств доступа к юридическим знаниям.^[4]:4

Правовые экспертные системы могут также поддерживать административные процессы, облегчать процесс принятия решений, автоматизировать анализ на основе правил^[7] и обмениваться информацией напрямую с гражданами-потребителями^[8].

Типы

Архитектурные вариации

Основанные на правилах экспертные системы опираются на модели дедуктивного рассуждения, использующие правила «если A, то B». Информация в системе представлена в форме дедуктивных правил в рамках базы знаний^[9].

Модели, построенные на рассуждениях на основе прецедентов, которые хранят примеры или случаи и оперируют ими, способны эмулировать мыслительный процесс, используя аналогии, что хорошо подходит для области права^[9]. Эта модель эффективно опирается на известный опыт решений по аналогичным проблемам.^[10]:5

Нейронная сеть полагается на компьютерную модель, которая имитирует структуру человеческого мозга, и работает очень похожим образом, что и предыдущая модель^[9]. Нейронная сеть способна распознавать и классифицировать закономерности в области правовых знаний и иметь дело с неточными вводными.^[11]:18

Модели с нечёткой логикой пытаются создать «нечёткие» концепции или объекты, которые затем могут быть преобразованы в количественные термины или правила, которые индексируются и извлекаются системой^[11]:18–19. В правовой области нечёткая логика может быть использована в моделях, основанных на правилах, и в моделях, построенных на рассуждениях на основе прецедентов.

Теоретические вариации

В то время как некоторые архитекторы правовых экспертных систем приняли очень практичный подход, применяя научные способы аргументации в рамках данного набора правил или прецедентов, другие выбрали более широкий философский подход, вдохновленный правоведческими рассуждениями, исходящими от признанных теоретиков права^{[1] :183}.

Функциональные вариации

Некоторые юридические экспертные системы стремятся прийти к определённому заключению в законе, в то время как другие предназначены, чтобы предсказать тот или иной исход. Прогностические системы предсказывают судебные решения, стоимость дела или результат судебного разбирательства^[3]:932.

Распространение

Многие формы правовых экспертных систем широко используются и принимаются как юридическим сообществом, так и потребителями юридических услуг^[12][13].

Проблемы

Проблемы с рабочей областью

Изначальная сложность права как дисциплины обуславливает непосредственные трудности для инженеров по знаниям, занимающихся юридическими экспертными системами. Правовые задачи часто включают взаимосвязанные факты и проблемы, что ещё больше увеличивает сложность^[14][13].

Фактическая неопределенность может также возникать при наличии спорных версий представлений фактов, которые должны быть введены в экспертную систему для начала процесса рассуждения^[5]:4.

Компьютеризированные решения проблем

Ограничения большинства компьютеризированных методов решения проблем препятствуют успеху многих экспертных систем в правовой области. Экспертные системы обычно полагаются на дедуктивные модели рассуждений, которые испытывают трудности в определении весовых коэффициентов определённых принципов права или важности прецедентов, которые могут повлиять или не повлиять на решение в данном конкретном случае или в данном контексте^[9].

Представительство юридических знаний

Экспертные юридические знания могут быть трудны для представления и формализации в структуре экспертной системы. Для инженеров по знаниям вызовы включают в себя:

• Открытые текстуры: закон редко применяется точно к конкретным фактам, а точные результаты редко бывают определёнными. Статуты могут толковаться в соответствии с различными лингвистическими интерпретациями, в зависимости от прецедентов или других контекстуальных факторов, включая представление о справедливости конкретного судьи^[5]:4.
• Балансировка рассуждений: многие аргументы связаны с соображениями или рассуждениями, которые нелегко представить логически. Например, многие конституционные правовые вопросы, как утверждается, независимо уравновешивают хорошо обоснованные соображения государственных интересов в отношении индивидуальных прав.^[15] Такое балансирование может опираться на сверх-правовые соображения, которые может быть трудно логически встроить в экспертную систему.
• Неопределенность правовых рассуждений: на состязательной арене права принято иметь два сильных аргумента в одной точке. Определение «правильного» ответа может зависеть от большинства голосов судей-экспертов, как в случае апелляции^{[6]:386–387}.

Время и эффективность затрат

Создание функционирующей экспертной системы требует значительных инвестиций в архитектуру программного обеспечения, экспертизу предметной области и инженерию знаний. Столкнувшись с этими проблемами, многие системные архитекторы ограничивают рабочую область с точки зрения предмета и юрисдикции. Следствием такого подхода является создание узконаправленных и географически ограниченных юридических экспертных систем, которые трудно обосновать в плане затрат и выгод^[5]:5.

Отсутствие корректности результатов или решений

Правовые экспертные системы могут приводить пользователей, не являющихся экспертами, к неправильным или неточным результатам и решениям. Эта проблема может осложняться тем, что пользователи могут излишне полагаться на правильность или достоверность результатов или решений, генерируемых такими системами^[16].

Примеры

ASHSD-II представляет собой гибридную правовую экспертную систему, которая сочетает основанную на правилах и основанную на прецедентных рассуждениях модели в споров о супружеской собственности в соответствии с английским законодательством^[10]:49.

CHIRON представляет собой гибридную правовую экспертную систему, которая сочетает основанную на правилах и основанную на прецедентных рассуждениях модели для поддержки деятельности по налоговому планированию в соответствии с налоговым законодательством Соединенных Штатов и кодексами^[17].

JUDGE — основанная на правилах правовая экспертная система, которая работает с вынесением приговоров в уголовном праве за преступления, связанные с убийством, нападением и непредумышленным убийством.^[18]:51

The Latent Damage Project — основанная на правилах правовая экспертная система, которая занимается сроками исковой давности в соответствии с Законом 1986 года о скрытом ущербе (UK) в отношении законодательства о деликтных, контрактных и товарных обязательствах^[19].

Split Up^[англ.] — базирующаяся на правилах юридическая экспертная система, которая помогает в разделении супружеского имущества в соответствии с Семейным законом Австралии от 1975 года^[20].

SHYSTER^[англ.] — экспертная система на основе прецедентов, которая также может функционировать как гибрид благодаря способности связываться с моделями, основанными на правилах. Была разработана для размещения нескольких юридических доменов, включая аспекты австралийского законодательства об авторском праве, договорном праве, личной собственности и административном праве^[18].

TAXMAN — основанная на правилах система, которая способна представлять базовую форму юридического обоснования, классифицируя случаи в соответствии с определённой категорией нормативных правил в области права, касающегося корпоративной реорганизации.^[21]:837

Споры

Отсутствует консенсус относительно того, что отличает правовую экспертную систему от системы, основанной на знаниях (также называемой интеллектуальной системой, основанной на знаниях). В то время как правовые экспертные системы призваны функционировать на уровне человека-эксперта по правовым вопросам, основанные на знаниях системы могут зависеть от непосредственного участия человека-эксперта. Истинные правовые экспертные системы обычно сосредоточены на узкой области знания, а не на более широкой и менее конкретной области, как большинство систем, основанных на знаниях^[5]:1.

Правовые экспертные системы представляют потенциально разрушительные технологии для традиционной доставки юридических услуг «под заказ». Таким образом, практикующие юристы могут рассматривать их как угрозу для своего бизнеса^[5]:2.

Были высказаны аргументы в пользу того, что неспособность принимать во внимание различные теоретические подходы к принятию правовых решений приведёт к созданию экспертных систем, которые не будут отражать истинный характер принятия решений.^:190 Между тем, некоторые архитекторы правовых систем утверждают, что, поскольку многие юристы обладают квалифицированными навыками правовых рассуждения без основательной базы в правовой теории, то же самое должно быть справедливо и для правовых экспертных систем^[1]:190 Meanwhile, some legal expert system architects contend that because many lawyers have proficient legal reasoning skills without a sound base in legal theory, the same should hold true for legal expert systems.^{[18]:pp.6–7}.

Поскольку правовые экспертные системы применяют точность и научную строгость к акту принятия правовых решений, их можно рассматривать как вызов более дезорганизованной и менее точной динамике традиционных правовых норм юридического обоснования^[21]:839. Некоторые комментаторы также утверждают, что истинный характер юридической практики не всегда зависит от анализа правовых норм или принципов; вместо этого решения основываются на ожидании того, что решит человек-судья по конкретному делу^[3]:930.

Последние события

С 2013 года в области правовых экспертных систем произошли значительные изменения. Профессор Танина Ростейн из школы права Джорджтаунского университета читает курс проектирования юридических экспертных систем^[22]. Такие компании, как Neota Logic начали предлагать правовые экспертные системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения^[23].

См. также

• Приложения искусственного интеллекта
• Искусственный интеллект и закон
• Справочно-правовая система
• Робот-юрист
• Юрбот
• Вычислительное право
• Правовая информатика