Ius est ars boni et aequi - Право есть искусство (наука) добра и справедливости (изречение на латыни).
Развитие "умных технологий" во втором десятилетии 21-го века приобрело в бизнесе характер модного направления. Существенные достижения можно заметить в "умных системах" по обеспечению критической информационной инфраструктуры государства, в области прогнозирования финансовых рисков, в области медицинского диагностирования и других областях.
Термин "искусственный интеллект" в своём происхождении имеет больше гуманитарных корней, чем технических, но, по причине частого употребления в речи, прижился и в технической сфере. Под "искусственным интеллектом" чаще всего подразумевается система, способная принимать самостоятельные решения в некоторых ситуациях.
СППР - система поддержки принятия решений. В области юриспруденции эта аббревиатура может расшифровываться, как Система Поддержки Правовых Решений.
Современное общество уже освоило применение псевдоинтеллектуальных систем, которые выполняют контрольные и аналитические функции в информационных процессах. В таких системах предусмотрен набор чётких предустановленных правил, с помощью которых можно проводить автоматизированные консультации, "умную генерацию" шаблонных документов, контролировать сроки выполнения задач и многое другое.
При внедрении подобных систем выполняются этапы: формализации знаний, создания предустановленных правил, тестирование на ситуационных моделях, ручная калибровка правил принятия решений.
Такие системы используются при оказании государственных и коммерческих услуг, в образовательных процессах, в производстве и других сферах деятельности.
Недостатками систем управления и принятия решений на основе предустановленных правил являются:
- существенные ресурсные затраты на формализацию всех правил до начала разработки системы;
- ограничение сферы принятия решений набором запрограммированных ситуаций;
- необходимость ручной корректировки правил при изменении схем, обрабатываемых процессов.
Эволюционным решением в этой ситуации стала разработка систем принятия решений на основе нейронных сетей. К "умным системам" добавили функцию обучения. Процесс обучения интеллектуальных систем может быть:
- самостоятельным обучением;
- обучением с тренером (специалистом машинного обучения);
- смешанным.
Применение нейронных сетей получило широкое распространение в системах компьютерного зрения. Эти системы используются не только в сфере безопасности, но и в обычной деятельности: системы распознавания документов, голосовые системы, системы искусственного творчества.
В правовой сфере происходит активное внедрение систем, использующих нейронные сети.
Искусственный интеллект в судебной системе
Многие государства в настоящее время внедряют в своей структуре информационно-технологические комплексы под общим названием "электронное правосудие". В разных странах есть свои особенности, но общий набор функций подразумевает:
- подачу/регистрацию исковых заявлений и других документов в суд;
- представление и исследование электронных доказательств;
- систематизацию уведомлений о решении суда;
- проведение судебных заседаний онлайн (видеоконференцсвязь);
- отслеживание движения дела (sms-уведомления, e-mail, терминальный доступ);
- каталогизацию, архивирование судебных дел;
- ведение автоматического аудио-, видео- протоколирования судебных заседаний;
- оперативный подбор судебных материалов для исследования судьями при вынесении новых решений.
Это только выборочный список основных функций электронной организации судебной системы. С развитием обучаемых интеллектуальных систем стали появляться вопросы о возможности замены судей и представителей сторон "электронными юристами".
При современной правовой системе самый умный электронный юридический комплекс может быть принят, только в качестве вспомогательного инструмента для принятия решений человеком.
На правовом форуме 2018 года в Санкт-Петербурге, компанией Мегафон была представлена умная юридическая система под названием "юридический робот LegalApe 2.8". На этом форуме был продемонстрирован процесс самостоятельного обучения юридического робота на основе задаваемых вопросов, а также были проведены прения сторон с участием "живого" юриста.
Вышеуказанная демонстрация интеллектуальной системы доказывает, что юридические роботы уже могут выполнять роль оперативного правового информатора для судей и представителей сторон в судебном заседании.
Искусственный интеллект в законодательной системе
Правовое регулирование - это подвижная сфера, в которой очень эффективно применение обучаемых интеллектуальных компьютерных систем.
Правовые системы с обучаемым искусственным интеллектом могут быть полезны при:
- выявлении противоречий принимаемых правовых регуляторов, существующим нормам;
- выявлении "слепых зон" в законодательном регулировании;
- проведении экспертизы степени коррупциогенности принимаемых норм;
- определении круга предполагаемых разработчиков правовых норм и экспертов по определённой специфике.
В области законотворчества стали появляться вопросы о том, когда искусственный интеллект сможет самостоятельно создать совершенную систему правовых регуляторов.
Подобные вопросы пока являются предметом правовой фантастики по причине отсутствия заявленных систем, способных совершать реалистичные логические сдвиги при выборе решения.
При обсуждении возможности замены судьи-человека судьёй-роботом обсуждается похожий параметр: если не учитывать отсутствие ответственности электронного судьи, остаётся вопрос о способности искусственного интеллекта совершать гуманный или социально-политический сдвиг в принятии своих решений.
Поэтому, в современном обществе "электронный законотворец", также, может принять на себя контрольно-информирующие функции, оставляя принятие конечного решения за человеком.
Искусственный интеллект в работе юриста
В последних годах прошлого столетия многими юристами высоко ценились правовые системы, позволяющие находить информацию по ключевым словам, а поиск по синонимам и ситуациям радовал, как реализованная фантастика.
Многие следили за "революционными преобразованиями" поисковых систем и появлением программ автоматических интернет-серферов.
В настоящее время, кроме информационных правовых систем с предустановленными правилами, юристами могут эксплуатироваться обучаемые модули, способные проводить некоторые правовые экспертизы.
Удобно работать с информационно-техническим комплексом, который выполняет:
- накопление и систематизацию бизнес-знаний (научных знаний);
- аналитику поступающей информации из различных баз данных, на основе разработанных правил и оперативно создаваемых в процессе обработки новой информации;
- поиск коллизий и противоречий в систематизированных знаниях;
- создание запросов сведений для встраивания их в свободные области логических конструкций;
- предлагает многовариантные решения ситуаций.
О подобных системах я рассказывал в статье "Секретные" методы работы юриста. Рост популярности таких правовых анализаторов, зависит от готовности юриста к формализации своих знаний для разработки системы или наличия специалиста по машинному обучению и самой системы.
Для современного юриста применение информационной системы, соответствующей всем техническим требованиям безопасности, обязательно!
О некоторых требованиях информационной безопасности я рассказывал в статье "Конфиденциальность для юриста по информационным отношениям".
Практически все основные контуры современной информационной инфраструктуры компании обладают искусственным интеллектом или подконтрольны интеллектуальной системе управления.
Условно, информационною систему можно представить в виде следующей схемы:
На схеме выделен контур правового анализатора СППР, который обрабатывает все запросы на пути обращения к базам знаний (информационные, справочные, экспертные, правовые системы) - таким способом происходит его обучение.
Важно!!! Если у системы правового анализатора высокий уровень самостоятельности обучения, то его следует ограничивать внутренним контуром компании.
Подключение к внешней коммуникационной системе или оперативному консультанту сайта могут внести лишний логический шум в обучаемую систему принятия решений - в каждом случае контакта обучаемого интеллекта с открытой информационной средой схема взаимодействия разрабатывается индивидуально.
На схеме, условно, определён большой внутренний информационный контур компании. Правой анализатор может участвовать во всех неограниченных в доступе информационных процессах компании, даже "наблюдать" за процессами контура обработки входящей информации или работой коммерческого отдела (CRM-система). В силу любознательности системы самообучения, правильно настроенный правовой анализатор, сможет быстро определить круг оперативных информационных объектов и провести их атрибутирование (оснастить атрибутами, выявить существенные свойства).
Безопасность деятельности правового анализатора, как и всей системы в целом, обеспечивает контур системы безопасности и, неуказанная на схеме, система самозащиты, реализованная в комплексе установленных правил в разных контурах.
Отдельные подсистемы информационной инфраструктуры юридической компании могут обладать собственным искусственным интеллектом, необходимым для реализации структурных задач. Например, контур интеллектуальной обработки входящей информации, как правило, обладает самообучающейся системой компьютерного зрения. С помощью такой системы можно производить оцифровку нецифровых носителей информации, производить восстановление и улучшение качества информации с повреждённых нецифровых носителей.
Судя по тенденциям роста эксплуатации обучаемых систем на основе нейронных сетей, в скором будущем, будет очень востребована профессия СПЕЦИАЛИСТА ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, реализуемая аутсорсингом или штатным сотрудником.
10 января 2019 г.
автор: юрист Демешин Сергей Владимирович