Цифровая юриспруденция — система компьютерных методов и технологий обработки юридической информации, которые используются для поддержки принятия решений в правоприменительной практике .

Методологической основой цифровой юриспруденции является:

• системный анализ на основе методов и средств проектирования информационных и бизнес систем , в частности нотаций IDEF0 и BPMN , с использованием CASE -инструментов;
• методы и технологии:
  • искусственного интеллекта ;
  • экспертных систем ;
  • ;
  • Blockchain .

История

Основой цифровой юриспруденции стали наработки по математическому анализу , которые позволили создать логико-математические модели правовых явлений. является автором логико-математической модели преступности [20]. Вместе с Larson R. он совершил логико-математическое моделирование системы уголовной юстиции [21]. Математические основы прогнозирования криминогенных процессов в работе [22] предложил А. Аванесов . Ю.Д. Блувштейн в работе [23] описал логико-математические модели преступления и преступности.

Толчком для дальнейшего развития цифровой юриспруденции стали достижения кибернетики. Наработки специалистов этой сферы в сочетание с развитием компьютерных технологий позволили проводить системный анализ и создавать структурно-функциональные модели правовых явлений с помощью программного обеспечения . Blumstein A., Belkin J., Glass W. разработали компьютерную модель уголовной юстиции JUSSIM [24]. JUSSIM используется в Министерстве юстиции США [25] для оценки эффективности уголовной юстиции. Д.А. Ли на основе Модульной Теории Социума с помощью компьютерной экспертно-диагностической системы МАКС [26] обнаружил структурно-функциональные закономерности социума преступников [27]. В.Б. Исаков предложил теорию правовой аналитики, основанной на использовании современных информационных технологий [28].

Основные направления цифровой юриспруденции

1. Моделирование правовых явлений .
2. Аналитика в сфере права.
3. Разработка нормативных актов на основе визуализации .
4. Искусственный интеллект в правоохранительной практике .
5. СППР в судопроизводстве .
6. Технические сервисы в сфере права .

Моделирование правовых явлений

Для моделирование правовых явлений в основном используется IDEF0-модели. Так Ельчанинов [3] предложил модель влияния внешних факторов надсистемы на государственно-административное устройство системы государства Украина. Оболенцев предложил ряд моделей, таких как система государства Украина [7], модель преступности [6] и модель системы предупреждения преступности [8].

Аналитика в сфере права

Анализ алгоритмичности

Алгоритмичность - это свойство, которым обладают процедуры , содержащих набор логически связанных и непротиворечивых действий, достаточных для достижения результата (цели).

Ненадлежащая алгоритмичность нормативных актов обусловливает их проблемное применение на практике и в дальнейшем - судебные споры. Проверка на алгоритмичность проводится для нормативных актов с описанием процедур путем визуализации процедуры с помощью информационной технологии , основанной на нотации BPMN. Формат получаемых схем пригоден для логико-функционального анализа, в том числе и программными средствами .

Исследования [17] показали, что наиболее часто встречающимися ошибками нормотворчества являются:

• обрывы логических связей процесса;
• разрыв процесса;
• неопределенность длительности процесса.

В работе Гуца [2] выявлены ошибки в нормативных актах с описанием процедур в законодательстве Австралии (Верховный суд), ЕС (парламент и ЕСПЧ), РФ (налоговый кодекс), США (Верховный суд) и Украины .

Кроме этого в работах Гуца, Оболенцева и Демченко [1; 10] раскрыт пример анализа алгоритмичности и выявленные ошибки медицинских протоколов .

Структурно-функциональный анализ

Анализ проводится для нормативных актов с описанием любых структур (систем) на полноту и взаимосвязь элементов, из которых эти структуры состоят, путем визуализации структуры с помощью информационной технологии, основанной на нотации IDEF0. Формат получаемых схем пригоден для структурно-функционального анализа, в том числе и программными средствами.

Ошибками в описаниях структур (систем) являются:

• отсутствие связей (по входу, выходу, управлению, механизму исполнения);
• отсутствие функций;
• нарушение очередности следования функций;
• логические циклы.

Силами общественной организации «Лаборатория цифровой юриспруденции» осуществлен структурно-функциональный анализ:

• Конституции Украины (фактически речь идет о Конституции Украины в цифровом формате) [16].
• уголовного процессуального кодекса Украины (отдельные главы) ;
• налогового кодекса Украины (отдельные главы) ;
• регламента парламента Украины (отдельные главы) .

Во всех нормативных актах выявлены многочисленные вопросы относительно полноты описания структур (систем).

Логический анализ системы понятий

Технология анализа системы понятий в законодательстве раскрыта в работе Кучкарова, Мишенина, Никандрова, Воскресенского, Гареевой и Локотилова [15] на примере экологического законодательства РФ.

Разработка нормативных актов на основе визуализации

Анализ нормативных актов (см. Аналитика в сфере права ) выявляет большое количество вопросов, связанных с их алгоритмичностью и системностью . Это обусловлено существующим подходом при разработке нормативных актов:

ЗНАНИЯ -> ТЕКСТ

Недостатки : человек устроен так, что не может адекватно воспринимать и обрабатывать информацию о процедуре (правиле), которая представлена в виде текста, относительно ее (процедуры) логической связности и полноты , что при разработке нормативного акта приводит к множественности образов, которые формируются у каждого отдельного участника и, как следствие, приводит как к потере времени из-за согласования параметров «производимого» текста, так и к появлению в нем логических и других ошибок.

Подход для разработки нормативных актов с учетом требований алгоритмичности и системности:

ЗНАНИЯ -> ВИЗУАЛИЗИРОВАННЫЙ ОБРАЗ -> ТЕКСТ

Преимущества : использование интеллектуальных возможностей человека в сочетании с знаниеориентированными технологиями позволяет «группам мозгового штурма» - разработчикам законопроектов , при каждом переходе на новый уровень в разработке текста иметь его целостный визуализированный образ, который одинаково воспринимается каждым членом команды разработчиков. Это позволяет меньшим числом авторов за более короткое время достичь значительно более качественного результата.

Сейчас подход ЗНАНИЯ -> ВИЗУАЛИЗИРОВАННЫЙ ОБРАЗ -> ТЕКСТ реализован и достаточно распространен в бизнесе при внедрении бизнес-процессов . Существующее программное обеспечение позволяет эксперту отображать свои знания по выполнению процесса в виде схемы (визуализированного образа), после чего согласно заложенным шаблонам автоматически генерируется текст регламента с описанием процедуры. Аналогичным способом возможна разработка юридических текстов. Отличие в том, что в качестве шаблона надо использовать требования законодательных техник.

Искусственный интеллект в правоохранительной практике

Тенденции в этой сфере описаны в работе Оболенцева и Ющенко [11]. В работе Узлова, Струкова, Власова, Дегтяреваой, Григоровича, Борович, Оболенцева, Походзило и Попова [13] описаны методики «искусственного интеллекта» системы криминального анализа [14], которые позволяют выявлять и раскрывать преступления, прогнозировать тенденции преступности.

СППР в судопроизводстве

Качественные методы вербального анализа, разработанные под руководством академика О.И. Ларичева (в частности метод « » [18]), позволяют создавать автоматизированные (автоматические) экспертные системы поддержки принятия решений (СППР) в судебной практике, которые позволяют устранить недостатки, страхи и опасения, связанные с использованием таких систем (или «систем искусственного интеллекта») в юриспруденции в целом и в судопроизводстве в частности.

Технические сервисы в сфере права

Электронное правосудие

Электронное правосудие ( англ. Electronic justice, e-Justice ) – это способ осуществления правосудия, основанный на использовании информационных технологий, позволяющих применять в судопроизводстве безбумажный обмен информацией в электронно-цифровом виде между всеми участниками судебного процесса .

Онлайн-урегулирование споров

Чатботы

Чатботы в сфере права.

Технологии Blockchain

Технологии Blockchain в сфере права.

Смарт-контракты

Приложения технологии Blockchain.

Юридическая значимость смарт-контрактов обуславливается соответствием законам государства, т.е. смарт-контракты должны содержать условия и ограничения, установленные законодательством государства.

Legal tech

Литература

1. Obolentsev, V. F., Hutsa О.М., Demchenko О.В. Information technology of verification of algorithmic of medical regulations. Wiadomosci lekarskie. 2019. Vol. 72, Issue:12 cz. 2. P.2427-2433.
2. Гуца О.Н. Анализ алгоритмичности процедур в юридических текстах или Законов писатели, давайте порисуем…
3. Єльчанінов Д. Б. Системологічний підхід до аналізу та прогнозування в державному управлінні. Стратегічні приорітети. 2009. № 2 (11). C. 82–87.
4. Лукашевич С.Ю. Моделювання запобігання злочинності як підстава управлінських рішень. Науковий вісник публічного та приватного права. 2018. Випуск 4. Т. 2. С. 101-105.
5. Лукашевич С.Ю. Моделювання трендів злочинності. Вісник Чернівецького факультету Національного університету «Одеська юридична академія». 2018. № 3. С. 103-111.
6. Оболенцев В.Ф. Базові засади системного аналізу злочинності та віктимізації в Україні: монографія. Харків: Юрайт, 2016. 116 с.
7. Оболенцев В.Ф. Базові засади системного аналізу системи держави України: монографія. Харків: Право, 2018. 105 с.
8. Оболенцев В.Ф. Базові засади системного аналізу системи запобігання злочинності в Україні. Проблеми законності. № 130 (215). С. 155 – 161. DOI:
9. Оболенцев В.Ф. Латентна злочинність: проблеми теорії та практики попередження: монографія. Харків: Видавець СПДФЛ Вапнярчук, 2016. 128 с.
10. Оболенцев В.Ф., Гуца О.Н., Демченко О.Б. Інформаційна технологія перевірки алгоримічності нормативних актів медичної сфери. Конституційні засади медичної реформи в Україні : матеріали Медико-правового форуму (м. Харків, 6 груд. 2019 р.). Харків : Право, 2019. 104 с.
11. Оболенцев В.Ф., Ющенко О.Г. Заcтосування методів штучного інтелекту у юриспруденції. Протидія організованій злочинності і корупції: матеріали ХІХ Всеукр. наук. конф. з кримінології для студентів, аспірантів та молодих вчених (м. Харків, 02 груд. 2019 р.) / за заг. ред. А. П. Гетьмана і Б. М. Головкіна. – Харків : Право, 2019. 232 с.
12. Пивоваров В.В., Климчук Ю.М. Математичні методи прогнозування корпоративної злочинності. Право і суспільство. 2018. №2. Ч.3. С.160-166.
13. Узлов Д. Ю., Струков В. М., Власов О.М., Дегтярьова І.В., Григорович О.Б., Борович Р.Б., Оболенцев В.Ф.,Походзіло Л.М., Попова Д.В. Прикладний кримінальний аналіз на базі інформаційно-аналітичної системи «РІКАС»: Методичні рекомендації щодо аналітичної діяльності та кримінального аналізу на базі інформаційно-аналітичної системи «РІКАС». Харків: Юрайт, 2018. 92 с.
14. Сайт "Интеллектуальная система криминального анализа данных RICAS"
15. Логический анализ системы понятий (На примере экологического законодательства). – Учеб. пособие / З.А. Кучкаров, Д.В. Мишенин, Я.А. Никандрова, К.О. Воскресенский, Л.И. Гареева, Е.В.Локотилов; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики»; Кафедра теории права и сравнительного правоведения; Центр инноваций и высоких технологий «Концепт». М.: НИУ ВШЭ, 2013. — 106 с. — ISBN 978-5-7598-1139-8
16. Оболенцев В.Ф., Гуца О.М., Єрьоменко В.В. Досвід цифрового моделювання системи конституції України у нотації IDEF0. Теорія і практика правознавства. Том 2, № 18 (2020). DOI:
17. Hutsa O. Development of the information technology for checking textual procedures for logical coherence and completeness / O. Hutsa, N. Igumentseva, N. Dovgopol, S. Yakubovska // EASTERN-EUROPEAN JOURNAL OF ENTERPRISE TECHNOLOGIES, 2017. – № 5/2 (89). – С. 55–64. – doi: 10.15587/1729-4061.2017.110660
18. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений / отв. ред. А.Б. Петровский. Ин-т системного анализа РАН. Москва : Наука, 2006. 181 с. ISBN 5-02-033979-2 .
19. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: Учебник. Москва : Логос, 2000. 296 с.
20. Blumstein A. (2002) Crime Modeling. Operations Research, 50 (1): 16-24
21. Blumstein A. & Larson R. (1969) Models of a Total Criminal Justice System. Operations Research, 17(2): 199-232.
22. Аванесов Г.А. Теория и методология криминологического прогнозирования. М.: Юридическая литература, 1974. 330 с.
23. Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика. М.: Юридическая литература, 1974. 176 с.
24. Belkin J., Blumstein A., & Glass W. (1971) JUSSIM, an interactive computer program for analysis of criminal justice systems. Report of the urban systems institute, school of urban and political affairs. Carnegie Mellon University: Pittsburgh, PA.
25. U.S. Department of Justice
26. Давыдов А.А., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума. - М.: Институт социологии АН, 2000. - 208 с.
27. Ли Д.А. Преступность как социальное явление. - М.: Рус. мир, 1997. - 176 c.
28. Исаков В.Б. Правовая аналитика: учеб. пособие [Текст] / В.Б.Исаков; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: НИУ ВШЭ. 2013. 276 с.

Ссылки