Правовая (юридическая) экспертная система — предметно-ориентированная экспертная система , которая использует искусственный интеллект для эмуляции работы эксперта в области права в части принятия решений. ^: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. Многие из ранних юридических экспертных систем были созданы в 1970-х годах ^:179 и 1980-х годах. ^:928

Изначально в качестве первичных целевых пользователей правовых экспертных систем были определены юристы. ^: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. ^:439

Некоторые ранние разработки также были ориентированы на создание автоматизированных судей. ^: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

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

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 .

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 . Эта модель эффективно опирается на известный опыт решений по аналогичным проблемам. ^:5

Нейронная сеть полагается на компьютерную модель, которая имитирует структуру человеческого мозга, и работает очень похожим образом, что и предыдущая модель . Нейронная сеть способна распознавать и классифицировать закономерности в области правовых знаний и иметь дело с неточными вводными. ^: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 ^: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 ^: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 ^:932 .

Распространение

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

Проблемы

Проблемы с рабочей областью

Изначальная сложность права как дисциплины обуславливает непосредственные трудности для , занимающихся юридическими экспертными системами. Правовые задачи часто включают взаимосвязанные факты и проблемы, что ещё больше увеличивает сложность .

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

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 ^: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. 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 ^: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 .

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 .

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 ^: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 .

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

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

— 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 .

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. ^: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 ^: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 ^: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 ^: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. ^: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 ^: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 ^: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 . Такие компании, как начали предлагать правовые экспертные системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения .

См. также

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

Примечания

Ссылки

• от 29 июля 2018 на Wayback Machine Stanford Law School Legal Tech List
• от 23 августа 2018 на Wayback Machine Annual Lawbot Awards
• от 9 июля 2018 на Wayback Machine List of Legal Tech Startups