Искусственный интеллект и закон ( ИИ и закон ) — подобласть искусственного интеллекта (ИИ), в основном касающаяся приложений ИИ к проблемам правовой информатики и оригинальных исследований по этим проблемам. Другое направление — перенос инструментов и методов, разработанных в контексте решения правовых задач, на сферу искусственного интеллекта в целом. Например, теории правовых решений, особенно модели аргументации , способствовали развитию представления знаний и рассуждений ; модели социальной организации на основе норм способствовали развитию многоагентных систем ; рассуждения в рамках делопроизводства способствовали развитию доказательной базы ; необходимость хранения и извлечения больших объёмов текстовых данных повлекла за собой существенный вклад в концептуальный информационный поиск и интеллектуальные базы данных.

История

Хотя Лёвинджер, Аллен и Мэл предвосхитили ряд идей, которые станут важны для ИИ и науки о праве, первым серьёзным предложением о применение методов ИИ к праву считается, как правило, предложение Бьюкенена и Хедрика. Первые работы этого периода включают влиятельный проект TAXMAN Торна Маккарти в США и проект LEGOL Рональда Стампера в Великобритании . Первый касался моделирования большинства и меньшинства в деле о налоговом законодательстве США ( ), в то время как последний пытался представить формальную модель правил и положений, которые регулируют организацию. Этапные исследования начала 1980-х годов включают работу Кэрол Хафнер, посвящённую концептуальному поиску, работу Энн Гарднер по контрактному праву, работы Риссланда в области юридических гипотез и работу Имперского колледжа Лондона по исполнению формализованных законодательных актов.

В числе первых встреч исследователей: однократная встреча в Суонси , серия конференций, организованных IDG во Флоренции , семинары, устроенные Чарльзом Уолтером в Хьюстонском университете в 1984 и 1985 годах. В 1987 году была учреждена Международная конференция по ИИ и праву (ICAIL), она проходит раз в два года. Эта конференция стала восприниматься как основная площадка для публикации и развития идей взаимодействия ИИ и права , что привело к созданию Международной ассоциации по искусственному интеллекту и праву (IAAIL), для организации и созыва последующих ICAIL. Это, в свою очередь, привело к основанию издания Artificial Intelligence and Law Journal , первый выпуск которого увидел свет в 1992 году. В Европе ежегодные конференции JURIX (организованные Jurix Foundation для Legal Knowledge Based Systems), проводятся с 1988 года. Изначально призванная объединить нидерландских (говорящих на голландском и фламандском языках) исследователей, JURIX быстро стала международной, прежде всего европейской, конференцией и с 2002 года регулярно проводится нидерландо-язычных стран. С 2007 года в Японии под эгидой японской Ассоциации по искусственному интеллекту проводятся семинары JURISIN.

Темы

Сегодня направление «ИИ и право» охватывает широкий круг вопросов, в том числе:

• Формальные модели правовых рассуждений
• Вычислительные модели аргументации и принятия решений
• Вычислительные модели доказательных рассуждений
• Юридическое обоснование в многоагентных системах
• Исполняемые модели законодательства
• Автоматические классификация и обобщение правовых текстов
• Автоматизированное извлечение информации из правовых баз данных и текстов
• Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных для электронного обнаружения и других правовых приложений
• Концептуальный или смоделированный правовой информационный поиск
• Юридические боты для автоматизации мелких и повторяющихся правовых задач

Формальные модели правовых рассуждений

Формальные модели правовых текстов и правовой аргументации были использованы в ИИ и праве для разъяснения трудностей, чтобы дать более чёткое представление и обеспечить основу для реализации. Использовались различные формализмы, в том числе пропозициональные и предикатные исчисления; деонтические , темпоральные (временные) и немонотонные логики ; и диаграммы перехода состояний. Праккен и Сартор дают подробный и авторитетный обзор использования логики и аргументации в ИИ и праве и предоставляют отличный набор ссылок.

Важная роль формальных моделей заключается в устранении двусмысленностей. На самом деле законодательство изобилует двусмысленностями: поскольку оно написано на естественном языке, то нет скобок, и поэтому объём связей, таких как «и» и «или», может быть неясен (составители правовых документов не соблюдают математические соглашения в этом отношении). «Если» тоже может допускать несколько интерпретаций, а юрисконсульт никогда не пишет «если и только если», хотя часто под «если» предполагается именно это. Лэймен Аллен выступал за использование пропозициональной логики для разрешения таких синтаксических двусмысленностей в серии статей, возможно, первым предложив использование логики для моделирования законов в ИИ и праве .

В конце 1970-х и на протяжении 1980-х годов значительная часть в области ИИ и права заключалась в разработке исполняемых моделей законодательства. Идея, возникшая при работе над LEGOL Рональда Штампера , заключалась в том, чтобы представить законодательство, используя формальный язык и использовать эту формализацию (как правило, с каким-то пользовательским интерфейсом для сбора фактов по конкретному случаю) в качестве основы для экспертной системы. Это направление стало популярным, в основном с использованием подмножества Хорновских дизъюнктов в исчислении предикатов первого порядка. В частности, Сергот с соавторами представили в таком виде Британский закон о гражданстве 1981 года , что значительно способствовало популяризации подхода. Однако, как показали последующие исследования, этот закон был нетипично удобным для применения такого подхода: он был новым, и поэтому в него не вносились поправки, относительно простым, почти все понятия в нём были нетехническими. Попытки формализовать другие законодательные материалы, на пример «Дополнительные пособия» , продемонстрировали, что более крупные и сложные (содержащие много перекрестных ссылок, исключений, контрафактов и правовых презумпций) документы, использующие узкоспециальные понятия (такие как условия вклада) и которые претерпели множество поправок, образуют гораздо менее удовлетворительные итоговые модели. Были предприняты некоторые шаги для улучшения результатов, в плане разработки программного обеспечения, в частности для решения таких проблем, как наличие перекрёстных ссылок, верификация и внесённые поправки. Для решения первой проблемы было предложено использование иерархических представлений , для двух последних — так называемое изоморфное представление . В 1990-е годы эта область исследований была постепенно поглощена разработкой формализаций доменных концептуализаций (так называемых онтологий ), снискавших популярность в сфере ИИ после работы Тома Грубера . Среди первых примеров в ИИ и праве — функциональная онтология Валенте и фреймовые онтологии Виссера и Ван Кралингена . Юридические онтологии с тех пор стали предметом регулярных семинаров на конференциях по ИИ и праву, тому есть множество примеров, начиная от самого общего уровня и базовых онтологий до предельно специализированных моделей конкретных законодательных актов.

Поскольку право включает множество норм, неудивительно, что в качестве формальной основы для моделей законодательства рассматривалась деонтическая логика . Однако эти попытки не получили широкого распространения, возможно, потому, что экспертные системы должны обеспечивать соблюдение норм, тогда как деонтическая логика представляет реальный интерес, только когда возникает необходимость учитывать нарушения норм . В правовой практике прямые обязательства , согласно которым обязательство относится к другому названому лицу, представляют особый интерес, поскольку нарушения таких обязательств часто становятся причиной судопроизводства. Есть также некоторые интересные работы, сочетающие деонтическую логику и логику действий для изучения нормативных положений .

В контексте мультиагентных систем , нормы были смоделированы с использованием диаграмм перехода состояний. Часто, особенно в контексте электронных институтов , нормы, описанные выше, регламентируются (то есть не могут быть нарушены), но в других системах нарушения также обрабатываются, давая более точное отражение реальных норм. Хороший пример такого подхода см. «Modgil и соавторы» .

Закон часто затрагивает аспект времени, как в отношении содержания, например, определённые периоды и сроки, так и в отношении себя самого, момента времени, когда закон вступает в силу. Были предприняты некоторые попытки смоделировать эти аспекты в рамках темпоральной логики , используя одновременно вычислительные формализмы, такие как логический язык , и темпоральные логики, такие как допустимая темпоральная логика .

При любом рассмотрении использования логики для моделирования закона необходимо учитывать, что закон по своей сути является немонотонным, о чём свидетельствует право на апелляцию , закреплённое во всех правовых системах, и ситуации, когда толкование закона меняется со временем . Более того, в формулировках законодательных исключений предостаточно, как и в применении закона, отвергнутых или утверждённых прецедентов. В логическом программировании для обработки немонотонности часто используется исключение ошибки , но также можно использовать специфичные немонотонные логики, такие как допустимая логика . С разработкой абстрактной аргументации, однако, эти проблемы были решены через теорию аргументации , а не с помощью немонотонных логик .

См. также

• Робот-юрист
• Правовая экспертная система
• Теория аргументации
• Вычислительное право
• Правовая информатика
• Приложения искусственного интеллекта

Примечания

Ссылки

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