Cómo la IA y el aprendizaje automático pueden afectar el mercado de servicios legales en la India
Publicado: 2017-12-26La IA se ha convertido en una potencial fuerza disruptiva en el espacio de los servicios legales
Según la Red Nacional de Datos Judiciales, hay más de 26 millones de casos pendientes en todos los tribunales locales, de distrito y superiores y en el Honorable Tribunal Supremo de la India y cerca del 9 % de estos casos están pendientes durante 10 años o más[1] . En promedio, se presentan 30.000 casos todos los días y aproximadamente 28.000 casos se adjudican diariamente.[1]
Esto significa que hay un déficit de 2000 casos que están sin decidir, lo que lleva a una acumulación de 7,3 lakh de casos que se agregan a la acumulación acumulada total cada año.
La acumulación de casos cae dentro del ámbito de la función administrativa del poder judicial. La solución a este problema aparentemente perenne también implica un aumento exponencial de la financiación del Ejecutivo para la infraestructura judicial y la expansión de los tribunales.
Para mantener la fe y promesa de justicia, es imperativo que el Poder Ejecutivo y el Poder Administrativo del Honorable Poder Judicial actúen en consenso de buena fe para dar solución legal a estos casos, especialmente a los que tienen más de 10 años y los que tienen más de 10 años. mas de 5 años.
Relevancia de las sentencias en la investigación jurídica
Los abogados en jurisdicciones de derecho consuetudinario (India, Reino Unido, Canadá, EE. UU., etc.) utilizan la jurisprudencia decidida por el poder judicial superior (Tribunales Superiores y el Honorable Tribunal Supremo de la India) como precedente en otros casos posteriores de circunstancias similares o idénticas. . Como regla de responsabilidad judicial, los Jueces deben seguir las decisiones vinculantes del Superior o del mismo tribunal [2].
Las sentencias que se citan con frecuencia se conocen como sentencias "históricas" y son desproporcionadamente importantes para otras sentencias. Los jueces honorables habitualmente marcan sus pronunciamientos como "Reportables" o "No denunciables" dependiendo de la relevancia y aplicabilidad de los principios legales contenidos en sus veredictos en casos posteriores.
Los abogados, mientras argumentan casos, deben profundizar en la investigación legal de cientos de casos relevantes y leer detenidamente miles de páginas de decisiones para deducir los casos correctos que están a favor de la moción o solicitud de su cliente. Los abogados también necesitan conocer el punto de vista contrario y la justificación de la jurisprudencia que se puede presentar para respaldar el punto de vista contrario , para que puedan preparar una estrategia de mitigación defensiva.
Evolución de la industria de investigación legal en India
La investigación legal es un servicio esencial para el buen funcionamiento del mercado de servicios legales, un tamaño de $ 6.1 mil millones en 2011-12 [3]. La investigación legal para los casos informados o decididos ha estado languideciendo en la era del software impulsado por ASP y .NET para su lectura por parte de los abogados.
Tradicionalmente, las revistas de derecho en forma impresa condensaban la “ratio decidendi” o ratio legal (resumen) de la sentencia y la presentaban en una “nota de encabezado” con los párrafos correspondientes donde se presentaba el principio de derecho y se propugnaba el veredicto.
Este análisis fue laborioso y requiere una intensa redacción por parte de un jurista experimentado, bien versado en corrección de pruebas jurídicas, comprensión de contenidos y abstracción.
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En la década de 1990 y principios de la de 2000 , el movimiento del almacenamiento electrónico pasó a los CD/DVD-ROM, y las revistas de derecho y otras editoriales digitales se trasladaron a medios electrónicos y vendieron acceso a bases de datos en software que se ejecutaría localmente en la máquina del abogado. Dicho software era estático, requería actualizaciones en línea a través de un proceso manual y no tenía un análisis automático o AI/Machine Learning.
La idea era ofrecer la experiencia de google aplicada a una base de datos legal en un disco local. Esto estaba más en sintonía con la idea de una biblioteca de libros electrónicos transferida a través de archivos cifrados a la computadora host. Sin embargo, la interfaz de usuario, el software y la base de datos no estaban en sintonía con las necesidades y los deseos futuros de los profesionales del derecho y la dinámica cambiante del panorama tecnológico.
En la actualidad, las tareas de investigación jurídica y los procesos de síntesis se han delegado a programas y software informáticos como las herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Investigadores canadienses de la Universidad de Montreal publicaron un artículo académico en 2004 en el que describieron una metodología para crear datos etiquetados a partir de sentencias judiciales y luego desarrollaron un sistema para el resumen automático de resúmenes.
Según las pruebas extrínsecas, estos paradigmas de resumen tienen una tasa de precisión de aproximadamente el 90 %, lo que es realmente bueno. Google lanzó el código fuente de su herramienta NLP llamada TensorFlow, que utilizan para generar titulares de noticias de Google a partir de varios pasajes de texto indexados de los sitios de noticias y otros contenidos.
Nuevas Startups e Innovación Usando Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático
Las plataformas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático en productos de Internet para el consumidor, como los asistentes inteligentes (Alexa, Siri, Ello, etc.), están asumiendo lentamente los modos tradicionales y estáticos-digitales de atraer a los consumidores. Según un informe de Tata Consultancy Services (TCS), la empresa de servicios de software más grande de la India, el 68 % de las empresas indias utilizan IA para funciones de TI, pero el 70 % cree que el mayor impacto de la IA para 2020 será en funciones fuera de TI, como marketing. , Atención al Cliente, Finanzas y RRHH.
Además, la mayoría de las empresas ven a la IA como transformadora y la consideran importante para seguir siendo competitivas en 2020 [4]. El objetivo principal de toda innovación habilitada por IA es minimizar el trabajo humano y aumentar la capacidad humana en la mayor medida posible.
Con el ritmo de innovación en el procesamiento del lenguaje natural en aumento, la IA se ha convertido en una fuerza disruptiva plausible y potencial en el espacio de los servicios legales. Incluso las principales firmas legales, como Cyril Amarchand Mangaldas, ahora están aprovechando el poder de la IA para el análisis y la revisión de contratos [5]. La escena de las empresas emergentes en el espacio legal comenzó a calentarse cuando los inversores estadounidenses centraron su atención en empresas emergentes como RavelLaw y LexMachina.
Las nuevas empresas de investigación legal de la nueva era en los EE. UU. están aprovechando el análisis de big data para asesorar sobre si un caso se puede ganar, el análisis de sentimientos del texto del juicio para encontrar el razonamiento de los jueces y la deducción lógica de cómo un juez podría fallar. Más cerca de casa, en India, las nuevas empresas ahora han comenzado a proporcionar herramientas de investigación de jurisprudencia habilitadas para IA impulsadas por algoritmos de resumen junto con algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y mostrar los casos más relevantes. Dichas herramientas ayudan a informar a los abogados sobre qué casos son más adecuados para ser citados en los tribunales que otros y también brindan análisis sobre cómo se interrelacionan la red de casos.
La contribución de la IA a la productividad humana: ¿Beneficio o ruina?
La idea equivocada común que tienen muchos abogados y bufetes de abogados es que la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático es una amenaza para su existencia, o simplemente, que la IA va a reemplazar a los Abogados. La evidencia, de otras industrias y verticales como el comercio electrónico, la atención médica y la contabilidad, es que AI/ML solo permitirá a los abogados y bufetes de abogados hacer más con menos, para volverse mucho más productivos que sus predecesores.
Un asociado o socio de un bufete de abogados que pasa aproximadamente del 30 al 40 % de su tiempo en actividades que no son del cliente (no esenciales) ahora, con el uso de los sistemas NLP/IA, dedicaría solo del 5 al 10 % de su tiempo en actividades que no son del cliente. . Esto termina generando un ahorro de costos de oportunidad de aproximadamente un 25-30 % para los bufetes de abogados, lo que tiene un efecto multiplicador en toda la lista de talentos.
Mi esperanza es que el uso de la PNL/IA comience con lo que tradicionalmente se conoce como el "Abogado" (los abogados) y luego se extienda al "Banco" (Jueces honorables) donde incluso los jueces podrían utilizar el poder de la PNL. Resumen para reunir la suma de los argumentos de ambas partes, el apelante (peticionario) y el demandado (demandado). Los jueces podrían deducir rápidamente qué parte contiene mérito según las leyes/estatutos y la jurisprudencia más reciente sobre el tema de la ley relacionada con la disputa.
Si bien AI/NLP serían herramientas, la discreción, la experiencia y el conocimiento de la mente humana serían esenciales para adjudicar disputas, por lo que los jueces seguirían siendo una parte integral del sistema.
La pregunta no es "¿Reemplazará AI / ML a los profesionales en una amplia gama de industrias?", La pregunta es "¿cómo vamos a usar AI / ML para ser más productivos en el trabajo?"