Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

Правовая экспертная система — Википедия
Википедия

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.

ЗадачиПравить

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].

ТипыПравить

Архитектурные вариацииПравить

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 вариацииПравить

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 вариацииПравить

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.

РаспространениеПравить

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

ПроблемыПравить

Проблемы с рабочей областьюПравить

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 проблемПравить

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 знанийПравить

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 затратПравить

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 решенийПравить

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].

ПримерыПравить

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

SHYSTER[en] — 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

СпорыПравить

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 событияПравить

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. такжеПравить

ПримечанияПравить

  1. ↑ 1 2 3 4 Susskind, Richard  (англ.) (рус.. Expert Systems in Law: A Jurisprudential Approach to Artificial Intelligence and Legal Reasoning (англ.) // Modern Law Review  (англ.) (рус. : journal. — 1986. — Vol. 49.
  2. ↑ 1 2 3 Berman, Donald H.; Hafner, Carole D. The Potential of Artificial Intelligence to Help Solve the Crisis in Our Legal System (англ.) // Communications of the ACM : journal. — 1989. — Vol. 32, no. 8. — doi:10.1145/65971.65972.
  3. ↑ 1 2 Thomasset, Claude; Paquin, Louis-Claude. Expert Systems in Law and the Representation of Legal Knowledge: Can we isolate it from the Why and the Who? (англ.) // Proceedings of the 3rd International Congress on: Logica, Informatica, Diritto: Legal Experts Systems : journal. — 1989. — Vol. 1. (недоступная ссылка)
  4. ↑ 1 2 3 4 5 6 Stevens, Charles; Barot, Vishal; Carter, Jenny. The Next Generation of Legal Expert Systems - New Dawn or False Dawn? (англ.) // SGAI Conference Proceedings : journal. — 2010.
  5. ↑ 1 2 Schafer, Burkhard. ZombAIs: Legal Expert Systems as Representatives "Beyond the Grave" (англ.) // SCRIPTed  (англ.) (рус. : journal. — 2010. — Vol. 7, no. 2. Архивировано 17 мая 2012 года.
  6. ↑ Lodder, Arno; Zeleznikow, John. Developing an Online Dispute Resolution Environment: Dialogue Tools and Negotiation Support Systems in a Three-Step Model (англ.) // Harvard Negotiation Law Review : journal. — 2005. — Vol. 10. — P. 293.
  7. ↑ 1 2 3 4 Aikenhead, M. Legal Knowledge-Based Systems: some observations on the future (англ.) // Web JCLI : journal. — 1995. — Vol. 2.
  8. ↑ 1 2 Pal, Kamalendu; Campbell, John A. An Application of Rule-Based and Case-Based Reasoning within a Single Legal Knowledge-Based System (англ.) // The DATA BASE for Advances in Information System : journal. — 1997. — Vol. 28, no. 4.
  9. ↑ 1 2 Main, Julie; Pal, Sankar K.; Dillon, Tharam; Shiu, Simon. A Tutorial on Case-Based Reasoning // in Soft Computing in Case Based Reasoning (англ.). — 4th. — London: (Ltd), 2001.
  10. ↑ Ambrogi, Robert. «Latest legal victory has LegalZoom poised for growth.» ABA Journal. American Bar Association, 1 Aug. 2014. Web. 17 June 2017. <http://www.abajournal.com/magazine/article/latest_legal_victory_has_legalzoom_poised_for_growth Архивная копия от 5 сентября 2018 на Wayback Machine>.
  11. ↑ 1 2 Lawbots.info. N.p., n.d. Web. 16 June 2017. <https://www.lawbots.info/ Архивная копия от 23 августа 2018 на Wayback Machine>.
  12. ↑ Ambrogi, Robert. "Latest legal victory has LegalZoom poised for growth." ABA Journal. American Bar Association, 1 Aug. 2014. Web. 17 June 2017. <http://www.abajournal.com/magazine/article/latest_legal_victory_has_legalzoom_poised_for_growth Архивная копия от 5 сентября 2018 на Wayback Machine>.
  13. ↑ Franklin, James. 'How much of commonsense and legal reasoning is formalizable? A review of conceptual obstacles (англ.) // Law, Probability and Risk : journal. — 2012. — Vol. 0. — P. 11—12.
  14. ↑ Groothuis, Marga M.; Svensson, Jörgen S. (2000). “Expert system support and juridical quality”. Legal Knowledge and Information Systems. Amsterdam: Jurix 2000: The Thirteenth Annual Conference. p. 9.
  15. ↑ Sanders, Kathryn E. (1991). “Representing and reasoning about open-textured predicates”. ICAIL '91: Proceedings of the 3rd international conference on artificial intelligence and law. ICAIL. pp. 140—141.
  16. ↑ 1 2 3 Popple, James  (англ.) (рус.. A Pragmatic Legal Expert System (неопр.). — Dartmouth (Ashgate), 1996. — (Applied Legal Philosophy Series). — ISBN 1-85521-739-2. Also available в «Книгах Google».
  17. ↑ Susskind, Richard (1989). “The latent damage system: a jurisprudential analysis”. ICAIL '89: Proceedings of the 2nd international conference on artificial intelligence and law. ICAIL. pp. 23—32.
  18. ↑ Zeleznikow, John; Stranieri, Andrew; Gawler, Mark. Project Report: Split-Up - A Legal Expert System which Determines Property Division upon Divorce (англ.) // Artificial Intelligence and Law : journal. — 1996. — Vol. 3. — P. 268.
  19. ↑ 1 2 McCarty, L. Thorne. Reflections on Taxman: An Experiment in Artificial Intelligence and Legal Reasoning (англ.) // Harvard Law Review  (англ.) (рус. : journal. — 1997. — Vol. 90, no. 5.
  20. ↑ Centers & Institutes | Georgetown Law  (неопр.). Дата обращения: 5 сентября 2018. Архивировано 30 мая 2018 года.
  21. ↑ https://bol.bna.com/automating-legal-advice-ai-and-expert-systems/%7CRon (недоступная ссылка) Friedman, "Automating Legal Advice: AI and Expert Systems", Bloomberg Law Big Law Business, January 22, 2016.

СсылкиПравить

Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Правовая_экспертная_система&oldid=121266424