Чи допоможе штучний інтелект, якщо свій відсутній?

Штучний інтелект займає почесне друге місце після блокчейну у рейтингу технологій за версією київських таксистів. І от минулого тижня у Лугано міністр цифрової трансформації пообіцяв впровадити штучний інтелект у судах. Пропоную розібратися, чи ідея із ШІ у судах притомна, чи у міністра просто вселився Арестович.

Історія моєї хвороби

Щоб ви повірили, що я не Арестович, трохи розповім про те, хто я і як пов’язаний зі штучним інтелектом у судах.

Так ось, я працюю юристом у Deloitte, але крім юридичної практики маю одне рідкісне збочення – це legal tech, або простіше кажучи – створення та впровадження юридичних технологій.

У далекому 2009 я став магістром з економічної кібернетики (колись так називався data science) з дипломом на тему «Система підтримки прийняття рішень у судочинстві», де власне я розробив систему, яка в залежності від характеристик злочинця пропонувала йому покарання.

Тоді я ще не знав, що через 12 років хтось раптом захоче назвати подібну систему ім’ям героїні з «Іліади», яка відома тим що її ніхто не слухав.

З того часу і аж до 2017 року найбільшим моїм технологічним проектом була табличка для розрахунку пені в екселі. І тут гуляю я замість роботи в інтернеті і бачу новину про якихось legal hackers, які роблять щось в legal tech, організовують якісь хакатони з дивними бородатими чуваками в журі. Ну я повівся на халявний смузі і попав до них.

За наступні два роки я розробив систему, яка за допомогою штучного інтелекту аналізувала тексти судових рішень та не тільки передбачала результат розгляду, а ще й пропонувала найкращу тактику в судовому процесі – на які положення законодавства послатися, яка судова практика більше релевантна, який аргумент краще заходить.

Я і зараз займаюсь подібними речима, але вже для розшуку різних поганців, які гадають що якщо переписати бізнес на лижного інструктора, то ніхто не знайде їх орочі сліди.

Ти з якого алгоритму будеш?

Щоб до кінця тексту ми з вами однаково одне одного розуміли, пропоную синхронізуватися у двох важливих тезах.

По-перше, штучний інтелект – це не брутальний суддя Дредд з фільмів про майбутнє. І не хайпові слова, які треба обов’язково додати до опису стартапу щоб він не злетів. Це збірна назва кількох математичних алгоритмів які вміють аналізувати минуле та на основі цих даних прогнозувати що станеться в майбутньому.

По-друге, це лише інструмент. Який може підходити, а може і не підходити. Дуже сильно залежить від того що ви маєте і який результат хочете отримати. Самих алгоритмів, які можна відносити до штучного інтелекту, математики навидумували якусь неймовірну кількість.

Так, добре, а що весь цей зоопарк робить в судовій системі?

Давайте пройдемось по тому чим робот може бути корисним на кожній стадії процесу:

1. Медіація. Про неї є ціла математична дисципліна – Теорія ігор. Що стає з людиною, яка її вивчає дивіться у фільмі «Ігри розуму» з Расселом Кроу.
2. Відкриття провадження у справі. Робот може проаналізувати документ і перевірити наявність формальних підстав для відмови у відкритті провадження.
3. Підготовче провадження. Робот може подивитись які докази збирали сторони в аналогічних справах і порадити щось додатково запитати у сторін.
4. Розгляд справи по суті. Робот може знайти нестиковки у аргументації сторін, перевірити посилання на законодавство, знайти релевантну практику. Тут для нього роботи чи не найбільше.
5. З’ясування обставин справи та дослідження доказів. Ось тут до робота є питання. Як обрати якому з п’яти варіантів експертизи вірити? Чи дійсно засновник 50 компаній у Панамі є реальним власником бізнесу? Чи правда жертва сама впала з кроваті на ніж 99 разів? Робот не має критичного мислення, він то може пошукати відповіді на ці питання в історії, але чи будуть вони релевантні у цьому конкретному випадку?
   Саме це зараз обмежує використання штучного інтелекту в кримінальних справах.
6. Судові дебати. Та роботу пофіг що там шкіряні мішки друг на друга оруть.
7. Ухвалення рішення. Робот може проаналізувати всі надані аргументи та підказати судді яке рішення треба прийняти. Знову ж, виходячи з попередньої історії.

I am the LAW: два способи застосування ШІ у судах

Найважливіше, що нам треба знати – штучний інтелект вміє передбачати майбутнє і пропонувати ті рішення, які призведуть до кращого варіанту майбутнього, на його кремнієву думку.

Існує два основних способи застосування штучного інтелекту в судах.

Хай айтішники заздалегідь пробачать мені вільність з формулюваннями, я ж пишу для тих хто думає що Deep learning – це розділ на порнхабі.

Перший спосіб: ШІ це помічник, який не скаржиться на овертайми

Штучний інтелект вміє аналізувати дані з минулого. Вміє швидко аналізувати дуже багато даних з минулого. І вміє обрати з них саме ті, які релевантні до даного конкретного випадку.

Найпростіші алгоритми штучного інтелекту здатні втілити мрію будь-якого судді – знаходити релевантну практику вищих інстанцій, посилання на потрібні законодавчі акти, статистику того як в таких справах вчиняли інші судді. Можна просто скопіювати висновки і покласти в своє рішення. Алгоритм нічого не забуде, не втомиться о третій годині ночі, у відпустку проситися не буде і підвищення зарплати не захоче. Шкіряному судді залишиться тільки пафосно вийти з нарадчої кімнати та проголосити рішення.

В принципі, за цим шляхом зараз ідуть більшість країн у світі. Він простий у технічному плані, строго кажучи, там навіть часто і штучний інтелект не потрібен. Він не вимагає змін до законодавства, то ж бюрократи будуть задоволені.

І головне – остаточне рішення завжди за живим суддею. Ті, хто носять шапочку з фольги та бояться скайнету, у захваті. 

Але, це є одночасно і головним недоліком. Якщо суддя може сміливо начхати на закон, то хто йому завадить начхати і на думку якогось там робота? Тим більше що маніпулюючи вхідними даними можна підібрати такі варіанти, при яких робот порадить те, що треба для будь-якого рішення. У нас тут генератором випадкових чисел в системі автоматичного розподілу справ навчились маніпулювати, а ви про якийсь інтелект говорите.

Тим не менш, навіть цей обмежений інтелект може неймовірно знизити навантаження на суддів. Фактично, він забирає в них та в їх помічників більшість технічної роботи, що дає змогу зосередитися на дійсно важливих моментах. Це дає змогу суддям витрачати в рази менше часу на підготовку до справи, та відповідно – розглядати набагато більшу кількість справ не втрачаючи у якості розгляду.

До зачатків подібних систем можна віднести і, проти господи, «Касандру» і систему з пошуку судової практики у Верховному Суді.

Другий спосіб: ШІ це штучний суддя

Другий варіант, до якого більшість країн ще бояться підступитися. Чи зможе бездушна машина рулити долями людей? 

Звісно що так. Але машина не здатна до творчості, їй потрібні правила, за якими треба вирішувати хто правий, а хто – ні. Для цього існує два варіанти дій:

• У кремнієвий мозок ці правила вкладуть люди. За прикладами далеко ходити не треба – ще в 2021 році в ВРП пропонували застосовувати штучний інтелект для розгляду справ щодо порушень правил дорожнього руху в автоматичному режимі. Тобто до тих справ, де не те що штучний, а і природний інтелект не потрібен.
  Тому строго кажучи, до штучного інтелекту цей шлях жодного відношення не має.
• Робот складе правила сам на основі попередніх даних. Процес не те щоб складний, але непрогнозований. І головне – вимагає достатньої кількості історичних даних. Для прецедентів не підійде, але якісь типові справи робот може розглянути легко. Про застосування цього підходу в Україні поки що мова не йде, хоча розробки подібних систем існують.

Щоб довести що це не фантастика і не езотерика, коротко опишу реалізацію такого штучного судді, яку в свій час реалізовував я, та яка застосовується існуючими українськими системами.

І так, за результатами судового процесу в нас є сукупність факторів, які впливають на кінцеве рішення: посилання на законодавство, судову практику, якісь аргументи, положення договорів тощо. У data science це зветься фічами або ознаками.

Також у нас є тексти судових рішень з певного питання. У data science це зветься набором даних або датасетом.

З текстів судових рішень треба теж виділити ознаки. Посилання знайти відносно легко – вони формуються за певними правилами. З положеннями договорів чи іншими спільними обставинами складніше. Але тут нам на допомогу приходить реклама в інтернеті. Саме при розробці алгоритмів для складного пошуку були створені можливості для переведення текстів у математичний вимір, де штучний інтелект вже може знайти схожість і сказати що цей текст повторюється у декількох рішеннях, а це в свою чергу значить що він і правда важливий.

Далі треба обрати алгоритм штучного інтелекту за допомогою якого буде прийматись рішення.

Розкажу про 3 найбільш адекватних на мою думку варіанти:

• Нейронна мережа. Математична імітація людського мозку. В теорії має підходити ідеально, але дуже складна і непередбачувана в реалізації.
• Алгоритми класифікації. Їх задача – передбачити до якої категорії відноситься об’єкт. В нашому випадку категорій дуже спрощено дві – конкретна вимога задоволена або ні. Ці алгоритми найбільш точні та найменш вимогливі до розрахунків. Але, вони мають свої недоліки, найбільший з яких в нашому випадку – вони шукають в тексті закономірності не звертаючи увагу на логіку. Тому вони легко можуть покласти у підстави для ухвалення того чи іншого рішення кількість слів у реченні або колір мантії у судді.
• Алгоритми кластеризації. Їх задача – знаходити найбільш близькі групи фіч (кластери). В нашому випадку це як раз те що нам  треба – це ж набори спільних аргументів. В свою чергу це означає що у цих справах сторони посилалися на однакові обставини. А значить – знаючи вірогідність задоволення чи відхилення вимог у цих справах, можна робити передбачення у наступних справах з тим самим набором аргументів (фіч). Саме такі алгоритми я обирав коли займався аналізом текстів судових рішень.

В результаті ми отримуємо відповідь, слід задовольняти якісь вимоги чи відмовляти в них. 

Переваги такого рішення:

• Навантаження на суддів знижується до мінімального. Судді треба зробити оцінку доказів та оцінити результат роботи системи.
• Швидкість рішення по міркам судової системи моментальна.
• Точність передбачення залежить звісно від різних умов, але ж погодьтеся, люди теж помиляються. Алгоритм можна допрацювати, людину – не завжди.
• Стабільність. Система ґрунтується на попередній практиці. Це забезпечує стабільність розгляду схожих справ.
• Довіра. Хоч всі юристи знають що порядних суддів набагато більше, але погодьтеся, до робота довіри якось більше ніж до нашої судової системи.

Недоліки:

• Необхідна наявність певної кількості попередньої сталої судової практики. З прецедентами, нажаль, цей підхід не спрацює, але спрацюють інші, про які ми може поговоримо іншим разом.

Враховуючи вищевикладене

Роботи нас всіх не замінять, не переймайтеся. Творчу частину роботи штучний інтелект поки робити не вміє.

Штучний інтелект може бути вірним помічником. Ви ж не вимагаєте від собаки щоб вона була розумніша за вас і вирішувала математичні рівняння? Знаю, ви скажете собака розумніше Іллі Ківи, але це виключення. 

Але ж собака вміє бути гарним помічником, сторожем, поводирем. Так і робот може бути нашим помічником та провідником у майбутнє.

Сподіваюсь що колись ми дочекаємось реального застосування штучного інтелекту в українських судах, а не чергового піару на рівному місці.

З виступу міністра у Лугано невідомо як саме він пропонує застосовувати в наших судах алгоритми штучного інтелекту. Якщо це робити серйозно, то розроблення подібної системи вимагає суттєвого професійного обговорення, ну і звісно – коштів і часу на розроблення і тестування.

Або можна піти другим шляхом, яким йде кожен перший стартап – заявити про використання технології, якої насправді немає.