MI eszközök használata az ügyvédi munkában – 2. rész


Ez a cikk több mint egy éve került publikálásra. A cikkben szereplő információk a megjelenéskor pontosak voltak, de mára elavultak lehetnek.

Az Európai Bizottság által finanszírozott AI4Lawyers projekt keretében megalkotott útmutatóból készült cikksorozatunk második részében az ügyvédi kamarák lehetőségeit és az MI eszközök csoportjait ismertetjük. Az ügyvédi hivatás függetlenségének az állammal szembeni első számú garanciája az ügyvédi önszabályozás. Az ügyvédi kamaráknak ezért mérlegelniük kell, hogy saját országukban milyen módon tudják az ügyvédeket támogatni az MI eszközök használatában.

2018-ban az Európai Bizottság európai kezdeményezést indított, amelynek célja, hogy felkészüljön a mesterséges intelligencia által előidézett társadalmi-gazdasági változásokra, többek között az oktatás korszerűsítésének ösztönzése és a munkaerő-piaci átmenet támogatása.

Az Európai Ügyvédi Kamarák Tanácsa (CCBE) és az Európai Ügyvédek Alapítványa (ELF) közösen mutatták be az Európai Bizottság által finanszírozott AI4Lawyers projekt keretében megalkotott útmutatót (a továbbiakban: Útmutató). Az Útmutató elkészítésében dr. Homoki Péter ügyvéd is részt vett.


Az útmutatóból részleteket közlő cikksorozat első részét itt olvashatják.


1. Az ügyvédi kamarák lehetőségei

Az ügyvédi hivatás függetlenségének az állammal szembeni első számú garanciája az ügyvédi önszabályozás. Az ügyvédi kamaráknak ezért mérlegelniük kell, hogy saját országukban milyen módon tudják az ügyvédeket támogatni az MI eszközök használatában.

Az ügyvédi kamarák dönthetnek úgy, hogy azzal segítik a tagjaikat, hogy

  • az adott országban elérhető összes ilyen eszközt listázzák,
  • tesztelik a piacon elérhető termékeket, vagy
  • harmadik felekkel szerződést kötnek arra, hogy az egyes kiadók által tett állításokat kiértékeljék, validálják,
  • Segítség lehet az is, ha szabványosítási jellegű tevékenységet végeznek olyan fontos területeken, mint
    az adatexportálás- vagy adatcsere-formátumok,
  • a szolgáltatói API-k.

Ezek a szabványok segítséget jelenthetnek az olyan súlyos problémák megoldásában, mint amit egy adott gyártótól való függés vagy a széttöredezett piacok jelentenek.

A kamaráknak továbbra is aktív szerepet kell vállalniuk mind a hivatás alapelveinek védelmében, mind az ügyfelek védelme, mind a jogállamiság védelme szempontjából. Fel kell készülniük arra, hogy az MI-eszközök hátrányosan befolyásolják az ügyvédi hivatás függetlenségét, pl. a közvetítői szolgáltatásokat nyújtó platformok megjelenésével.

A kis ügyvédi irodák, illetve a nagyon nagy ügyfelek számára szerződéses ügyvédként dolgozó egyéni ügyvédek esetén nagyobb a kockázata annak, hogy valaki rávegye őket, hogy a hivatásbeli alapelveket ne tartsák meg (például az online platformok megpróbálják a tevékenységüket az alapelvek által engedett mértéknél jobban felügyelni, befolyásolni).


Olvassa el hogyan segíti a mesterséges intelligencia a Jogtáron a bírósági határozatok kivonatainak elkészítését. Cikksorozatunkat itt találja


2. Az MI eszközök csoportosítása az ügyvédi munka szempontjai szerint

2.1. Szövegszerkesztést támogató eszközök

Ezek az eszközök a jelenleg is használt szövegszerkesztési megoldásokba épülnek. Hasonlóan a helyesírás és nyelvtani ellenőrző és automatikus javító eszközökhöz, kiegészítik a szövegkészítési folyamatot.

Az ebbe a kategóriába tartozó termékek az ügyvédek segítségére összpontosítanak a különböző típusú dokumentumok elkészítésében. Ez a kategória két fő csoportra osztható: az írástámogató eszközök és a dokumentumok összeállításának automatizálása.

2.1.1 Írástámogató eszközök

Az írástámogató eszközök például az általában kívánatosnak tartott nyelvhasználat és a szóhasználat szempontjából ellenőrizhetik a nyelvhasználatot, ahogyan azt egyes országokban a jogi szövegek írásával vagy fogalmazásával kapcsolatos tanfolyamokon is tanítják (pl. Briefcatch). Egy jó alapokra építő eszköz esetén a javaslatok mögött konkrét indoklást is tud adni: milyen szabványokon alapulnak az ajánlásai.

Olyan stilisztikai ajánló eszközöket is találhatunk, amelyek kifejezetten eredményorientált szövegelemzési kutatások módszerekre épülnek, például: mi a „pernyertes beadványok” szövegezésbeli jellemzője, mert egy adott országbeli kutatás kimutatta, hogy összefüggés van bizonyos szóhasználat,28 pozitív jelzők használata, és a bírósági beadványok eredményessége között.

Az eszköz segíthet annak ellenőrzésében is, hogy a jogi hivatkozások helyesen vannak-e megfogalmazva, és valóban a kívánt esetekre vonatkoznak-e.

Az írástámogató eszközök némelyike a szerződésszerkesztés jóval technikaibb szempontjaira összpontosít, például a nem definiált kifejezések használatára, az üres helyőrzők (pl. kipontozott részek, zárójeles részek) és szöveges hivatkozások felfedésére. Más tipikus megoldások az ügyvédet a szövegrészletek mentésében és újrafelhasználásában kívánják segíteni, akár némi automatikus kitöltést is biztosítanak egy személyes vagy az egész irodára kiterjedő adatbázis alapján.

Ezek az eszközök valószínűleg mindaddig velünk maradnak, amíg az ügyvédi munka fő felhasználói felülete a szövegszerkesztő marad.

A Wolters Kluwernek is vannak a szövegszerkesztőbe integrálható megoldásai. Az egyik ilyen a Jogtár Word plugin, amellyel többek között

  • az adott joganyag Jogtárra mutató linkje szúrható be a szövegbe,
  • megnyitható a jogszabály közvetlenül a szövegszerkesztőből
  • kereshetünk a jogszabályban
  • a Jogtárról származó jogszabályszöveget kommentként vagy a szövegbe is beszúrhatjuk

2.1.2. Dokumentum-összeállító eszközök

Ezen eszközök közös célja, hogy felhasználót segítsék a dokumentumok összeállításának automatizálását, az előre meghatározott rendelkezések (szövegek, bekezdések, mondatok) és az összeállítási feltételek alapján. A dokumentum-összeállítás az ügyvédek számára akkor tud hasznos lenni, ha az összeállítani kívánt szerződések, beadványok vagy más dokumentum tartalma ismétlődő jellegű vagy tervezhető.

A dokumentum-összeállító eszközök működését általában két fázisra osztják: a tervezési fázisra, amikor a sablont létrehozzák (más néven a sablonkészítés), és a sablonok használatára, amely egy felhasználói interjú vagy más testreszabási vagy adatimportálási tevékenységből áll, amikor is a sablonból konkrét dokumentumokat készítenek.

A sablonok elkészítése történhet egy nyilvánosan hozzáférhető weboldalon, itt a felhasználónak a rendelkezések szövegét meglévő egyszerű dokumentumokból kell importálnia, vagy a webes alkalmazásban kell begépelnie és szerkesztenie), majd a weboldalon elérhetővé tett interfész segítségével ábrázolja a szöveg változó részeit és az összeállítás feltételeit, beleértve az üzleti logikát, ami meghatározza, hogy bizonyos változók alapján mely rendelkezéseket kell megismételni (pl. az örökösök száma egy végrendelet sablonban).

Ez a szerzői munka a helyi számítógépen is elvégezhető (on-premise), akár az ügyvéd számítógépén, akár egy helyi szerveren a kollégákkal való közös munkavégzéshez. Az ilyen helyi termékek esetében a szövegbevitelen túli speciális szerkesztői funkciók megvalósíthatóak például a Microsoft Word alkalmazás segítségével.

Ez egy viszonylag érett piac, amely az 1990-es évek óta a legtöbb ügyvéd számára már valamilyen mértékben elérhető volt, de az ilyen eszközök használata a kis ügyvédi irodákban még messze nem nevezhető széles körben elterjednek. Ennek az egyik fő oka az, hogy az általánosabb rendelkezések megfogalmazásához igen bonyolult nyelvi követelményeknek kellene megfelelni, és az ilyen ügyvédi felhasználás során elvárás volna, hogy a lehető legkevesebb sablon készüljön. Ha egy ügyvéd ilyen eszközt használna arra a célra, hogy az újból és újból felhasználható rendelkezéseit egy adatbázisban tárolja (rendelkezéstár), akkor ahhoz muszáj lenne, hogy a szerződésszöveg egyes releváns nyelvi jellemzőit a változó szövegkörnyezethez lehessen automatikusan igazítani (pl. ige- és főnévi ragozást, többes szám megfelelő kezelése stb.). Ez megkönnyítené az ügyvéd számára a sablonszövegek meghatározását, viszont komoly nehézséget jelent a sablonszerkesztés során.

Nagyon kevés eszköz nyújt ugyanis bármilyen szintű nyelvi támogatást az angolon kívüli igék és főnevek megfelelő ragozásához. Bár az ilyen eszközspecifikus támogatás a kisebb nyelvek, például a görög, a cseh, a magyar stb. számára ugyanolyan fontos lenne az EU számos tagállamában dolgozó ügyvédek számára, az AI4Lawyers projekt 2. szakaszában már kiemelt piaci széttagoltság problémája miatt az ilyen eszközök elérhetősége, és a támogatás biztosítása valószínűtlennek tűnik.

Ha egy dokumentum-összeállító eszköz ügyvéd felhasználója nem tud megbízni a generált szövegben anélkül, hogy a kész szöveget gondosan át kellene olvasnia, akkor a dokumentum-összeálítás használatának előnye nagyrészt elvész. A szöveggel szemben elvárt pontosság nagy, azonban nehéz az összes nyelvtanilag helyes formát megbízhatóan létrehozni úgy, hogy a mintaszöveg egy általános, az ügyvéd által írt nyelvi szöveg. Az ilyen elvárt nagy pontosság csak akkor biztosítható, ha az ügyvéd az újrafelhasználandó mondatok modellformáját speciális eszközökkel (pl. tudásreprezentációs nyelvvel vagy annotációkkal) határozza meg, nem pedig normál nyelvi mondatként.

2.1.3 Eszközök, amelyek a jogi adatokat és tudásbázisokat szöveggé alakítanak

Ezek az eszközök részletes, hosszadalmas jelentéseket készítő compliance és átvilágítási dokumentumelemző eszközökhöz hasonlatosan működnek.

A cél itt az, hogy a tipikusan nem szövegesen rögzített, jogi természetű adatokból hagyományos emberi (jogi) szöveget készítsünk. Az ügyvédek várhatóan idővel egyre több strukturált adatot fognak rögzíteni azokról az ügyeikről és irataikról, amelyekkel dolgoznak.

Az ügykezelő (case management) szoftverek a nem szöveges adatok fontos forrását jelentik. Minél több ügyvéd használ ilyen megoldást, annál inkább megnő a rendelkezésre álló adatok mennyisége, és ezáltal tovább nőnek az újabb adatok rögzítésének lehetőségei is. Ha az ügyvédek ilyen szoftverben rögzítik a követelésüket vagy az ellenérdekű fél követelését alátámasztó összes bizonyítékot, akkor érdemes a
bizonyítékokra vonatkozóan elérhető minden további információt is rögzíteni, beleértve például a tanúkra vonatkozó adatokat, az események időpontjával kapcsolatos információkat (az események menetének elemzéséhez), a bizonyítékok külső azonosítóit a bizonyíték kinyerésének működési környezetet stb., amelyet adatbányászathoz és a további vizsgálatokhoz is fel lehet használni. A bizonyítékokon alapuló adatok jól integrálhatók az indítványokban vagy más bírósági beadványokban használt érvelésekkel.

Ez azt jelenti, hogy ha egy adott országban elérhetőek a kellően fejlett ügykezelő szoftverek, akkor ez erős ösztönzést jelent az ügyvédek számára, hogy ügyeik egyre több és több kiemelkedő jellemzőjét rögzítsék, beleértve a tényállás részleteit, a követeléshez kapcsolódó állításokat, érveket, a követelést alátámasztó bizonyítékokat, vagy akár az ellenérdekű fél állításaival kapcsolatos ellenérveket stb. Ezt az ösztönzőt tovább erősítik a CEPEJ elektronikus benyújtással kapcsolatos közzétett tervezett iránymutatásai is:36 minél több országban lesz kötelező a strukturált adatot tartalmazó intelligens űrlapok használata, vagy a jogesetek hivatkozásának formátuma annál inkább érdekeltek lesznek az ügyvédek abban, hogy a hagyományos szövegszerkesztők helyett a tevékenységspecifikus alkalmazásokra térjenek át.


HIRDETÉS

A Wolters Kluwer Hungary kiemelt digitális termékei:   

  • Szakmai Jogtárak
  • Praetor – Az ügyvédi irodák számára kifejlesztett praxis-menedzsment szoftver
  • Complist – Egy szoftver, mely hatékony segítséget nyújt a jogszabályi megfelelés biztosításában

2.2. Dokumentumelemzés

Az elemzéshez olyan módszereket használnak, amelyek szimulálni képesek az emberi szövegértés bizonyos aspektusait.

Leggyakrabban az eszközök egy vagy több jellemző alapján osztályozzák a dokumentumot vagy annak részleteit (különböző szinteken, például bekezdések, mondatok vagy kifejezések szintjén). Az osztályozás irányulhat arra, hogy megállapítsák a szavak fajtáját, nyelvtani szerepét az adott mondatban (ige vagy főnév, alany vagy állítmány), vagy akár az egész dokumentum nyelvét (angol, francia stb.). Az osztályozás vonatkozhat egy szó tartalmával kapcsolatos információk keresésére is (pl. egy szó vagy szópár mit jelöl, magánszemélyt, jogi személyt vagy helyszínt), sőt, a dokumentum olyan tartalmára is, mint például a szerződés típusa egy törvényi vagy egyéb taxonómia szerint (pl. munkaszerződés vagy megbízási szerződés).

Osztályozásnak tekinthető az is, amikor a feladat az, hogy található-e bizonyos kikötés a szerződésben (például van-e a felelősség korlátozására vonatkozó rendelkezés), de az osztályozási jellegű feladatokat arra is lehet használni, hogy olyan összetett jogi kérdésekre próbáljunk választ kapni, minthogy egy rendelkezés nagy valószínűséggel tisztességtelennek fog-e minősülni.

A gépi tanuláson alapuló osztályozók is nagyon eltérőek, egyesek a szövegben beazonosított különböző jellemzőkre, például a dokumentum vagy a szó „jelentésére” épülnek, vagy lehet, hogy csak különféle gyakoriságokat néznek, de akár a szöveg mélyebb nyelvtani szerkezeteinek vizsgálatát is alapul vehetik. Az osztályozóknál igen gyakori, hogy saját maguk is egyszerűbb osztályozók eredményének láncolatára építenek: pl. először lefuttatnak egy olyan elemzést, hogy eldöntsék a szövegben lévő szófajokat, hogy azonosítsák az igéket és a hozzájuk kapcsolódó tárgyakat, majd egy másik osztályozót futtatnak ezeken az eredményeken, hogy megnézzék, az ige-tárgy jelentése kapcsolódik-e valamely szerződéses kötelezettség meghatározásához stb.

2.2.1. Az információ kinyerésén alapuló elemzések: kinyerni az időre, a kapcsolatokra (hivatkozásokra), a szerződéses rendelkezések tartalmára és a tényekre vonatkozó információk

Az osztályozáson túl a dokumentumelemzés másik fő megközelítési módja az információ kinyerése: ilyenkor szabályok vagy gépi tanulási modellek segítségével olyan fontos információkat nyernek ki a szövegből, mint például a benne szereplő pénzösszegek, a dátumok és időpontok, vagy akár bizonyos szerződéses rendelkezések szövege (mint például egy bérleti szerződés tartalmára vonatkozó információ).

Az információ kinyerésére szolgáló szoftvereszközöket úgy tervezték, hogy a releváns rendelkezéseket megtalálják és kimásolják egy szövegrészletből, és ezeket a releváns részeket kimenetként használják fel. A kimenetekből például a felhasználó számára összeállítanak egy jelentést, vagy a kimenetet olyan további feldolgozásra használják fel, mint amikor a kinyert értékeket összehasonlítják egy meghatározott küszöbértékkel, és figyelmeztetést küldenek a felhasználónak, ha a küszöbértéken kívüli értékről van szó.

2.2.2. Az osztályozás és az információ kinyerésének kombinálása a dokumentumok megértése és elemzése céljából

Az osztályozó és az információ kinyerésére használt eszközök gyakran egymás működésére építenek, hiszen egy információkinyerési eszközt a pontossága miatt érdemes csak a más szempontokból már relevánsnak minősített rendelkezéseket lefuttatni. Így pl. egy osztályozó eldönti, hogy egy szerződés lízingszerződés-e, egy másik címkézi a lízingszerződés azon rendelkezéseit, amelyek lízingösszegeket tartalmaznak, egy információkinyerési eszköz pedig kivonja és a felhasználó számára megjeleníti ezeket az összeget. Ha az információkinyerés egész rendelkezéseket relevánsnak minősít egy szempontból, akkor egy más típusú algoritmus összehasonlíthatja az így kinyert rendelkezéseket egy „kívánatos” (pl. jogilag jóváhagyott) rendelkezéssel, és a mondat értelme alapján pontozhatja az eltérések valószínű jelentőségét, vagy csak az összehasonlított változatot mutatja be a felhasználónak, hogy az döntsön a kockázat mértékéről.

Ezek az eszközök mindig nyelvspecifikus megoldások, és ha az elemzés jogi fogalmakra támaszkodik, akkor az ráadásul ország-specifikus is lesz.

Az ilyen eszköz használhatósága nagyban függ attól, hogy milyen célra is szánták az eszközt, és így ha egy ügyvéd nem angol nyelvű eszközökkel szeretne dolgozni, nagyon kevés eszköz közül választhat. Egyes eszközök célja az, hogy egy előre meghatározott kérdéskészlet alapján segítsenek egy nagyszámú dokumentum alaposabb átvizsgálásában, míg másokat egy-egy konkrét dokumentumtípus részletes
vizsgálatára optimalizálták.

A legtöbb eszköz olyan szabályokkal és gépi tanulási modellekkel dolgozik, amelyeket a szállító előre meghatároz, és amelyet csak a szállító képes megváltoztatni, de vannak olyan eszközök is, amelyek lehetővé teszik azt is, hogy a felhasználó az eszközt az új rendelkezések azonosítására betanítsa.

Az osztályozás és a kivonatolás funkciók egyfajta kombinációja képes létrehozni például egy jelentést a dokumentumban található bizonyos adatok meglétéről, azok megfelelőségéről vagy bizonyos előre meghatározott kockázati kategóriák szerinti értékeléséről, vagy akár egyfajta előrejelzést adhat a következmények valószínűsége alapján.

Az eszközök telepítési módja és a felhasználói felület eszközspecifikus, de a kereskedelmi eszközök többsége felhőalapú eszköz, amelybe az ügyvédeknek fel kell tölteniük az elemzendő dokumentumokat, ami lehetővé teszi, hogy a szállító gyakran frissítse a modellt. Az ügyvédek mint felhasználók számára azonban ez természetesen felveti az ügyvédi titok megtartásának, valamint az eredményekhez és az elemzés előzményeihez való hozzáférés kérdését.

(ai4lawyers.eu)

A cikk a Wolters Kluwer Hungary termékeire/szolgáltatásaira vonatkozó reklámot tartalmaz.




Kapcsolódó cikkek

2024. július 15.

Amikor a mesterséges intelligencia megmérgezi magát: a beazonosíthatatlan szintetikus adatok problémája

A generatív mesterséges intelligencia terjedése maga után vonta a nem ember által létrehozott képek, szövegek videók rohamos elszaporodását is. Egyes új kutatások arra utalnak, hogy az ilyen „szintetikus adatok felhasználása új GAI (Generative artificial intelligence, azaz generatív mesterséges intelligencia) modellek tanítása során katasztrofális következményekkel járhat. Ez még inkább sürgetővé teszi a mesterségesen generált tartalmak explicit jelölésének kötelezettségét, amennyiben a jövőben továbbra is profitálni szeretnénk az MI nyújtotta gazdasági és társadalmi előnyökből.

2024. július 12.

Augusztus 1-jén hatályba lép az EU AI Act

2024. július 12-én kihirdették az Európai Parlament Hivatalos Lapjában a mesterséges intelligenciáról szóló jogszabályt (AI Act), amely úgy ad lendületet az innovációnak, hogy közben garantálja biztonságunkat és alapvető jogainkat. A jogszabály 20 nap múlva, augusztus 1-jén lép hatályba, fokozatosan kell alkalmazni, de 24 hónap múlva már minden tagországban be kell tartani a rendelkezéseit.