Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą wpłynąć na rynek usług prawnych w Indiach?
Opublikowany: 2017-12-26Sztuczna inteligencja stała się potencjalną siłą zakłócającą w przestrzeni usług prawnych
Zgodnie z National Judicial Data Grid ponad 26 mln spraw jest w toku we wszystkich sądach lokalnych, okręgowych i wyższych oraz w Hon'ble Supreme Court of India, a blisko 9% z tych spraw jest w toku przez ponad 10 lat[1]. . Każdego dnia składa się średnio 30 000 spraw, a każdego dnia rozstrzyga się około 28 000 spraw[1].
Oznacza to, że brakuje 2000 spraw , które są nierozstrzygnięte, co prowadzi do tego, że każdego roku do łącznej skumulowanej liczby spraw dodawanych jest 7,3 lakh spraw.
Zaległości w sprawach wchodzą w zakres funkcji administracyjnej sądownictwa. Rozwiązaniem tego pozornie odwiecznego problemu jest również wykładniczy wzrost funduszy wykonawczych na infrastrukturę sądowniczą i rozbudowę sądów.
Aby zachować wiarę i obietnicę sprawiedliwości, konieczne jest, aby władza wykonawcza i administracja honorowego wymiaru sprawiedliwości działały w dobrej wierze w konsensusie, aby zapewnić prawne rozwiązanie tych spraw, zwłaszcza tych toczących się od ponad 10 lat i zawisłych ponad 5 lat.
Znaczenie orzeczeń w badaniach prawnych
Prawnicy w jurysdykcjach prawa zwyczajowego (Indie, Wielka Brytania, Kanada, USA itp.) wykorzystują orzecznictwo wydane przez wyższe sądy (High Courts i The Hon'ble Supreme Court of India) jako precedens w innych późniejszych sprawach dotyczących podobnych lub identycznych okoliczności . Co do zasady odpowiedzialności sędziów, sędziowie muszą kierować się wiążącymi decyzjami przełożonego lub tego samego sądu [2].
Orzeczenia, które są często cytowane, są znane jako orzeczenia „przełomowe” i są nieproporcjonalnie ważne w stosunku do innych orzeczeń. Honorowi sędziowie rutynowo oznaczają swoje orzeczenia jako „podlegające zgłoszeniu” lub „niepodlegające zgłoszeniu” w zależności od trafności i zastosowania zasad prawnych zawartych w ich wyrokach w kolejnych sprawach.
Prawnicy, prowadząc sprawy, muszą zagłębić się w badania prawne setek istotnych spraw i przejrzeć tysiące stron decyzji, aby wywnioskować właściwe sprawy, które są korzystne dla wniosku lub wniosku klienta. Prawnicy muszą również znać przeciwny pogląd i uzasadnienie orzecznictwa, które można przedstawić na poparcie przeciwnego poglądu , aby mogli przygotować obronną strategię łagodzenia.
Ewolucja branży badań prawnych w Indiach
Badania prawne są usługą niezbędną dla sprawnego funkcjonowania rynku usług prawniczych, o wielkości 6,1 mld USD w latach 2011-12 [3]. W erze oprogramowania opartego na ASP i .NET badania prawne dotyczące zgłoszonych lub rozstrzygniętych spraw zamarły, aby móc je przeanalizować dla prawników.
Tradycyjnie czasopisma prawnicze w formie drukowanej kondensowały „ratiodecyndi” lub ratio prawne (streszczenie) wyroku i przedstawiały go w „nagłówku” z odpowiadającymi im paragrafami, w których przedstawiana byłaby zasada prawna i orzekany był werdykt.
Analiza ta była pracochłonna i wymaga intensywnego opracowania przez doświadczonego prawnika, dobrze zorientowanego w zakresie korekty prawnej, rozumienia treści i abstrakcji.
Polecany dla Ciebie:
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Digital Marketing Platform Logicserve Bags Finansowanie INR 80 Cr, zmienia nazwę na LS Dig...
W latach 90. i na początku 2000 r. ruch w zakresie przechowywania elektronicznego przeniósł się na płyty CD/DVD-ROM i czasopisma prawnicze, a inni wydawcy cyfrowi przenieśli się na media elektroniczne i sprzedawali dostęp do baz danych za pomocą oprogramowania, które działałoby lokalnie na komputerze prawnika. Takie oprogramowanie było statyczne, wymagało aktualizacji online w procesie ręcznym i nie posiadało automatycznej analizy ani sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego.
Pomysł polegał na zaoferowaniu doświadczenia google zastosowanego do legalnej bazy danych na dysku lokalnym. Było to bardziej zgodne z ideą biblioteki e-booków przesyłanej za pomocą zaszyfrowanych plików do komputera-hosta. Interfejs użytkownika, oprogramowanie i baza danych nie były jednak dostosowane do przyszłych potrzeb i pragnień prawników oraz zmieniającej się dynamiki krajobrazu technologicznego.
Obecnie zadania badań prawnych i procesy podsumowujące zostały delegowane na programy komputerowe i oprogramowanie, takie jak narzędzia przetwarzania języka naturalnego (NLP). Kanadyjscy naukowcy z Uniwersytetu w Montrealu opublikowali w 2004 r. artykuł naukowy, w którym opisali metodologię tworzenia oznaczonych danych na podstawie orzeczeń sądowych, a następnie opracowali system automatycznego podsumowania abstrakcyjnego.
Według zewnętrznych testów takie paradygmaty podsumowujące mają wskaźnik dokładności około 90%, co jest naprawdę dobre. Google wydało kod źródłowy swojego narzędzia NLP o nazwie TensorFlow, którego używają do generowania nagłówków wiadomości Google z różnych fragmentów tekstu indeksowanych z wiadomości i innych witryn z treścią.
Nowe start-upy i innowacje wykorzystujące sztuczną inteligencję / uczenie maszynowe
Platformy oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym w konsumenckich produktach internetowych, takich jak inteligentni asystenci (Alexa, Siri, Ello itp.) powoli przejmują tradycyjne i statyczno-cyfrowe sposoby angażowania konsumentów. Według raportu Tata Consultancy Services (TCS), największej indyjskiej firmy świadczącej usługi w zakresie oprogramowania, 68% indyjskich firm korzysta ze sztucznej inteligencji w funkcjach IT, ale 70% uważa, że AI ma największy wpływ do 2020 r. – będzie działać w funkcjach poza IT, takich jak marketing , Obsługa Klienta, Finanse i HR.
Również większość firm postrzega sztuczną inteligencję jako transformacyjną i uważa ją za istotną dla utrzymania konkurencyjności w 2020 roku [4]. Podstawowym celem wszystkich innowacji wykorzystujących sztuczną inteligencję jest zminimalizowanie ludzkiej pracy i maksymalne zwiększenie ludzkich możliwości.
Wraz ze wzrostem tempa innowacji w przetwarzaniu języka naturalnego sztuczna inteligencja stała się wiarygodną i potencjalnie destrukcyjną siłą w przestrzeni usług prawnych. Nawet czołowe firmy prawnicze, takie jak Cyril Amarchand Mangaldas, wykorzystują teraz możliwości sztucznej inteligencji do analizy i przeglądu umów [5]. Scena startupowa w przestrzeni prawnej zaczęła się nagrzewać, a amerykańscy inwestorzy zwrócili uwagę na takie startupy jak RavelLaw i LexMachina.
Nowe startupy zajmujące się badaniem prawa w USA wykorzystują analizy big data, aby doradzić, czy sprawa jest możliwa do wygrania, analizę sentymentu tekstu wyroku, aby znaleźć uzasadnienie sędziów i logiczną dedukcję, w jaki sposób sędzia może orzekać. Bliżej domu, w Indiach, start-upy zaczęły teraz dostarczać narzędzia do badania orzecznictwa obsługujące sztuczną inteligencję, oparte na algorytmach podsumowujących w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego do rankingu i pokazywania najistotniejszych przypadków. Takie narzędzia pomagają prawnikom informować, które sprawy lepiej nadają się do orzekania w sądach, a także zapewniają analizę wzajemnych powiązań sieci spraw.
Wkład sztucznej inteligencji w produktywność człowieka: dobrodziejstwo czy zguba?
Powszechnie błędnym przekonaniem wielu prawników i firm prawniczych jest to, że sztuczna inteligencja lub uczenie maszynowe stanowią zagrożenie dla ich istnienia, lub mówiąc po prostu, że sztuczna inteligencja zastąpi prawników. Dowody z innych branż i branż, takich jak e-commerce, opieka zdrowotna i księgowość, są takie, że sztuczna inteligencja/uczenie maszynowe umożliwi prawnikom i firmom prawniczym robienie więcej za mniej, aby stać się znacznie bardziej produktywnym niż ich poprzednicy.
Współpracownik lub wspólnik w kancelarii, która spędza około 30-40% swojego czasu na czynnościach niezwiązanych z klientem (niepodstawowych), teraz przy użyciu systemów NLP/AI spędzałby tylko 5-10% czasu na czynnościach niezwiązanych z klientem . W efekcie zapewnia to firmom prawniczym oszczędności kosztów alternatywnych o około 25-30%, co ma efekt mnożnikowy w całym spisie talentów.
Mam nadzieję, że użycie NLP/AI rozpocznie się od tego, co jest tradycyjnie znane jako „Adwokat” (prawnicy), a następnie rozszerzy się na „Ławę” (Hon'ble Judges), w której nawet sędziowie mogliby wykorzystać moc NLP Podsumowanie w celu zebrania sumy argumentów obu stron, wnoszącego odwołanie (wnioskodawcę) i pozwanego (pozwanego). Sędziowie mogli szybko wywnioskować, która część zawiera treści merytoryczne zgodnie z ustawami/statutami i najnowszym orzecznictwem w zakresie prawa dotyczącego sporu.
Podczas gdy AI/NLP byłyby narzędziami, dyskrecja, doświadczenie i znajomość ludzkiego umysłu byłyby niezbędne w rozstrzyganiu sporów, więc sędziowie pozostaliby integralną częścią systemu.
Pytanie nie brzmi „Czy AI / ML zastąpi profesjonalistę w wielu branżach?”, pytanie brzmi: „Jak zamierzamy wykorzystać AI / ML, aby zwiększyć produktywność w pracy?”