Крупная компания хочет предсказать, какие жалобы сотрудников приведут к судебным искам. Ей нужно собрать большую команду юристов и аналитиков, которым придется изучить тысячи страниц документов. Упростит задачу искусственный интеллект, который не только извлечет из массива текста данные для анализа, но еще и откроет в нем закономерности, недоступные человеку. О том, как программы поменяют работу юристов, рассказали в своей статье адъюнкт-профессора права Университета Джорджии Энн Такер и Шарлотт Александр.

Искусственный интеллект меняет обычные юридические услуги. Если обобщить, набор инструментов, широко именуемый «правовая аналитика», обещает две вещи – более эффективное выполнение задач, которые когда-то требовали много времени и человеческих усилий, и обработку массивов данных для того, чтобы выявлять новые, ранее недоступные закономерности.

Как ученые-правоведы мы рады возможной перспективе применения этих инструментов в вопросах юридических исследований. В Университете Джорджии мы формируем междисциплинарные команды, где юристы и специалисты по данным (data scientists) работают бок о бок. Также мы привлекаем студентов – обучаем следующее поколение юристов использовать эти инструменты в своей практике.

Юридические задачи иначе

Представим, что компания хочет предсказать, какие жалобы работников приведут к судебным искам. Чтобы это сделать, придется поручить команде юристов и аналитиков «прочесать» папки с жалобами, файлы с кадровыми документами и судебные акты: найти в них какие-то закономерности, которые укажут на риски. Этот трудоемкий процесс занял бы месяцы и потребовал усилий многих людей, которые изучали бы тысячи страниц текста.

Новое поколение аналитических инструментов может больше, чем просто сократить рабочие часы. Технологии типа машинного обучения – вида искусственного интеллекта, где компьютер сам рекурсивно обучается на наборе примеров, – открывают новые закономерности, недоступные ручному анализу. Например, в подобном сценарии алгоритм, вероятно, предскажет, приведет ли к судебному разбирательству жалоба конкретного сотрудника.

Мы пробуем применять аналитические инструменты в широком спектре правовых задач и проанализировали все трудовые споры в Окружном суде Северной Джорджии. Сделали это, чтобы понять, какие дела выигрышные, а какие проигрышные, и выявить, какие особенности – типа конкретного судьи, представителя или ходатайства – могут повлиять на исход дела.

К примеру, когда председательствующий окружной судья передает ходатайство магистратскому судье для предварительного доклада и рекомендации, по такой рекомендации можно хорошо предсказывать исход дела. Эта закономерность, которую мы обнаружили, поднимает интересные вопросы о ролях тех, кто принимает решения в юридических спорах.

Используя большие данные

Правовая аналитика захватила воображение и юристов, и исследователей. В недавнем соревновании в Англии 100 юристов из топовых лондонских фирм противостояли искусственному интеллекту в попытках предсказать исход сотен простых финансовых споров. Компьютер выиграл с большим отрывом, правильно предсказав исход 86,6% дел, в то время как люди – всего 66,3%. Робот «узнал» о спорах что-то такое, что юристы упустили.

Конечно, не все правовые задачи удастся свести к набору переменных. И человеческое поведение не всегда укладывается в закономерности, которые получится определить. Предиктивные инструменты  работают не так хорошо, если набор данных маленький или текст для анализа настолько разнообразный и своеобычный, что в нем сложно найти закономерности.

Прогресс также порой несет риски. Ведь если изначальный материал содержит предвзятость и неточности, даже самый продвинутый компьютерный код выдаст в качестве результата мусор, поскольку его «накормили» мусором. Например, алгоритмы, которые определяют залог, подвергались критике за то, что они закрепили расовую предвзятость в уголовном правосудии.

Если юристы делегируют слишком много решений алгоритмам, тогда мы обречены воспроизводить наши исторически сложившиеся практики и ошибки. Например, алгоритмы, научившиеся на делах судей в отставке или на устаревших делах, могут упускать новые веяния и проявлять излишне консервативный уклон.

В конце концов, робот – это плохая замена живому специалисту. Человеческое усмотрение останется важным ингредиентом в юридической практике. Поменяется та область, где роботы «улучшают» когнитивные способности людей.

Что надо знать новым юристам

Если юридические услуги поменяются, это значит, что и образование в сфере права тоже должно частично измениться. Некоторые будущие юристы выпустятся в качестве компьютерных программистов, способных написать код для инструментов правового анализа. У других получится со знанием дела использовать результаты работы подобных инструментов, критически оценить результат. Университет Джорджии разрабатывает «двойную» программу – в праве и аналитике.

Мы считаем, что все юридические факультеты должны задуматься, как обучить нынешних студентов для будущей работы. Завтрашние юристы должны быть готовы пользоваться преимуществами инструментов правового анализа, но и понимать границу между ним и человеческими суждениями.