Como a IA e o aprendizado de máquina podem impactar o mercado de serviços jurídicos na Índia
Publicados: 2017-12-26A IA se tornou uma potencial força disruptiva no espaço de serviços jurídicos
De acordo com a National Judicial Data Grid, mais de 26 milhões de casos estão pendentes em todos os Tribunais Locais, Distritais e Superiores e no Supremo Tribunal da Índia e cerca de 9% desses casos estão pendentes há 10 anos ou mais[1] . Em média, 30.000 casos são arquivados todos os dias e cerca de 28.000 casos são julgados diariamente.[1]
Isso significa que há um déficit de 2.000 casos indecisos, levando a um acúmulo de 7,3 lakh de casos sendo adicionados ao total acumulado a cada ano.
O acúmulo de processos é da alçada da função administrativa do judiciário. A solução para esse problema aparentemente perene também envolve um aumento exponencial do financiamento do Executivo para infraestrutura judiciária e expansão dos tribunais.
Para manter a fé e a promessa de justiça, é imprescindível que o Poder Executivo e o Poder Judiciário atuem em consenso de boa-fé para dar solução jurídica a esses casos, especialmente os pendentes há mais de 10 anos e os pendentes de mais de 5 anos.
Relevância dos julgamentos na pesquisa jurídica
Advogados em jurisdições de direito consuetudinário (Índia, Reino Unido, Canadá, EUA, etc.) usam a jurisprudência decidida pelo Judiciário Superior (Tribunais Superiores e Suprema Corte da Índia) como precedente em outros casos subsequentes de circunstâncias semelhantes ou idênticas . Como regra de responsabilidade judicial, os Juízes devem seguir as decisões vinculantes do Superior ou do mesmo tribunal [2].
Julgamentos que são frequentemente citados são conhecidos como julgamentos “marcos” e são desproporcionalmente importantes para outros julgamentos. Juízes honrados rotineiramente marcam seus pronunciamentos como “reportáveis” ou “não reportáveis” , dependendo da relevância e aplicabilidade dos princípios legais contidos em seus veredictos para casos subsequentes.
Os advogados, enquanto discutem casos, precisam se aprofundar na pesquisa jurídica de centenas de casos relevantes e examinar milhares de páginas de decisões para deduzir os casos corretos que são a favor da moção ou aplicação de seus clientes. Os advogados também precisam conhecer a opinião contrária e a justificativa jurisprudencial que pode ser apresentada para respaldar a opinião contrária , para que possam preparar uma estratégia de mitigação defensiva.
Evolução da indústria de pesquisa jurídica na Índia
A pesquisa jurídica é um serviço essencial para o bom funcionamento do mercado de serviços jurídicos, um tamanho de US$ 6,1 bilhões em 2011-12 [3]. A pesquisa legal para os casos relatados ou decididos tem definhado na era do software baseado em ASP e .NET para sua leitura por advogados.
Tradicionalmente, os periódicos jurídicos em forma impressa condensavam a “ratio decidendi” ou ratio legal (sumário) da sentença e a apresentavam em “headnote” com os parágrafos correspondentes onde o princípio da lei seria apresentado e o veredicto seria adotado.
Essa análise foi trabalhosa e requer intensa redação por um jurista experiente, versado em revisão jurídica, compreensão e abstração de conteúdo.
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Nos anos 1990 e início dos anos 2000 , o movimento de armazenamento eletrônico passou para CDs/DVD-ROMs e periódicos jurídicos e outras editoras digitais passaram para mídia eletrônica e vendiam acesso a banco de dados em software que rodaria localmente na máquina do advogado. Esse software era estático, exigia atualizações online por meio de um processo manual e não possuía análise automática ou IA/Machine Learning.
A ideia era oferecer a experiência do google aplicada a um banco de dados jurídico em um drive local. Isso estava mais sintonizado com a ideia de uma biblioteca de e-books transferida por meio de arquivos criptografados para o computador host. A interface do usuário e o software e banco de dados, no entanto, não estavam sintonizados com as necessidades e desejos futuros dos profissionais do direito e a dinâmica em mudança do cenário tecnológico.
Atualmente, tarefas de pesquisa jurídica e processos de sumarização têm sido delegadas a programas de computador e softwares, como ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Pesquisadores canadenses da Universidade de Montreal divulgaram um artigo acadêmico em 2004, no qual descreveram uma metodologia para criar dados rotulados de julgamentos legais e, em seguida, desenvolveram um sistema para sumarização automática de resumos.
De acordo com testes extrínsecos, esses paradigmas de sumarização têm uma taxa de precisão de aproximadamente 90%, o que é muito bom. O Google lançou o código-fonte de sua ferramenta de PNL chamada TensorFlow, que eles usam para gerar manchetes de notícias do Google a partir de várias passagens de texto indexadas de notícias e outros sites de conteúdo.
Novas startups e inovação usando IA / Machine Learning
Plataformas baseadas em IA e aprendizado de máquina em produtos de internet de consumo, como Smart Assistants (Alexa, Siri, Ello etc.) De acordo com um relatório da Tata Consultancy Services (TCS), a maior empresa de serviços de software da Índia, 68% das empresas indianas usam IA para funções de TI, mas 70% acreditam que o maior impacto da IA até 2020 – estará em funções fora de TI, como marketing , Atendimento ao Cliente, Finanças e RH.
Também a maioria das empresas vê a IA como transformadora e a considera significativa para se manter competitiva em 2020 [4]. O objetivo principal de toda inovação habilitada por IA é minimizar o trabalho humano e aumentar a capacidade humana ao máximo.
Com o ritmo de inovação no processamento de linguagem natural aumentando, a IA se tornou uma força disruptiva plausível e potencial no espaço de serviços jurídicos. Até mesmo os principais escritórios de advocacia, como Cyril Amarchand Mangaldas, agora estão aproveitando o poder da IA para análise e revisão de contratos [5]. A cena de startups no espaço jurídico começou a esquentar com os investidores norte-americanos voltando sua atenção para startups como RavelLaw e LexMachina.
As startups de pesquisa jurídica da nova era nos EUA estão aproveitando a análise de big data para aconselhar se um caso é vencível, análise de sentimento do texto do julgamento para encontrar o raciocínio dos juízes e a dedução lógica de como um juiz pode decidir. Mais perto de casa, na Índia, as startups começaram agora a fornecer ferramentas de pesquisa de jurisprudência habilitadas para IA, impulsionadas por algoritmos de sumarização combinados com algoritmos de aprendizado de máquina para classificar e mostrar os casos mais relevantes. Essas ferramentas ajudam a informar os advogados sobre quais casos são mais adequados para serem citados nos Tribunais do que outros e também fornecem análises sobre como a rede de casos está inter-relacionada.
A contribuição da IA para a produtividade humana: benção ou maldição?
A noção equivocada comum que muitos advogados e escritórios de advocacia têm é que a Inteligência Artificial ou Aprendizado de Máquina é uma ameaça à sua existência, ou simplesmente, que a IA substituirá os Advogados. A evidência, de outros setores e verticais, como comércio eletrônico, saúde e contabilidade, é que a IA/ML só permitirá que advogados e escritórios de advocacia façam mais com menos, para se tornarem muito mais produtivos do que seus antecessores.
Um associado ou sócio de um escritório de advocacia que gasta cerca de 30-40% de seu tempo em atividades não-cliente (não essenciais) agora, com o uso de sistemas de PNL/IA, gastaria apenas 5-10% do tempo em atividades não-cliente . Isso acaba gerando uma economia de custo de oportunidade de aproximadamente 25-30% para escritórios de advocacia, o que tem um efeito multiplicador em toda a lista de talentos.
Minha esperança é que o uso da PNL/IA comece a partir do que é tradicionalmente conhecido como “Bar” (os advogados) e depois se estenda para o “Bench” (Hon'ble Judges) onde até os juízes poderiam utilizar o poder da PNL Sumarização para reunir a soma das alegações de ambas as partes, o recorrente (peticionário) e o réu (requerido). Os juízes poderiam deduzir rapidamente qual parte contém mérito de acordo com os Atos/Estatutos e a jurisprudência mais recente sobre o assunto de direito relacionado à disputa.
Embora a IA/PNL sejam ferramentas, a discrição, a experiência e o conhecimento da mente humana seriam essenciais na adjudicação de disputas, de modo que os Juízes continuariam sendo parte integrante do sistema.
A questão não é “A IA / ML substituirá o profissional em uma ampla gama de indústrias?”, a pergunta é “como vamos usar a IA / ML para nos tornarmos mais produtivos no trabalho?”