Kapcsolódó termékek: Jogi kiadványok, Ügyvéd Jogtár demo
Az adatelemzés használata a jogi eljárásokban már nem opcionális lehetőség, hanem a fejlődés előrehaladtával kulcsfontosságú eszközzé vált. Az ügyvédek adatvezérelt stratégiával közelíthetik meg a peres eljárást, ahelyett, hogy pusztán a szerencsére és több órányi manuálisan végzett felülvizsgálatra hagyatkoznának.
A technológia és a mesterséges intelligencia rohamos fejlődése oda vezetett, hogy az adatelemzés a legtöbb szolgáltatás és iparág nélkülözhetetlen részévé vált. A jogi szakmában sincs ez másképp. Az ügyvédi irodák, az állami szereplők, valamint az alternatív jogi szolgáltatók is elkezdték használni az adatelemzést a perek előrejelzésében eddig figyelemre méltó eredményekkel. Az eljárások során az analitika olyan mély áttekintést tud nyújtani, melyre korábban nem volt lehetőség. A mesterséges intelligencia képes mérsékelni az információmennyiség és a strukturálatlan adatok jelentette kihívásokat, miközben másodpercek töredéke alatt feldolgozza és elsajátítja az adathalmazokat, és az ügyvédeket elé tárják a kívánt részleteket a folytatáshoz.
Számos e-kutatással foglalkozó szolgáltató alkalmazza a mesterséges intelligenciát, már be is építve ezen eszközöket kínálatukba. Termékeik napi szinten több terrabájtnyi adatot dolgoznak fel, ami előnyt jelent számukra az adatelemzésben, és lehetővé teszi, hogy pontos betekintést nyújtsanak az adatokból prediktív kategorizálással, érzelmek- és személyes információk elemzésével és még sok mással. Az adattanácsadók és az ALSP-k (alternative legal providers – alternatív jogi szolgáltatók – a ford.) ügyesen használják ezeket az eszközöket az adatok értékelésére, és az ügyvédek számára a perek minden szakaszában használható előrejelzést nyújtanak.
A peres eljárások adatelemzése számos olyan technikát fed le, amelyek az információk analízisével a strukturálatlan adatokból, különféle technikák segítségével átfogó előrejelzéseket adhatnak:
Prediktív modellezés: Ez a módszer múltbeli adatokat használ, például kártérítési vagy kereskedelmi eljárásokhoz, hogy előre jelezzék a jövőbeli lehetséges kimeneteleket, segítve az ügyvédeket a siker valószínűségének felmérésében. Különböző ügyadatpontok beépítésével a jogi szakemberek kihasználhatják a prediktív modellezés sokoldalúságát.
Érzelemelemzés: Az írásos dokumentumokban, például a tanúk vallomásaiban vagy az esküdtszéki határozatokban közvetített érzelmek elemezhetők, hogy felmérjék a mögöttes elfogultságokat vagy felfogásokat, amelyek hatással lehetnek az ügy kimenetelére. Fontos azonban szem előtt tartani a hangulatelemzés etikai vonatkozásait, biztosítva a tisztességes és átlátható jogi eljárásokat.
Esetjog elemzése: A múltbeli ítéletek felhasználhatók olyan minták azonosítására, amelyek befolyásolhatják a jelenben zajló eljárások kimenetelét. Az elemzés hasznos lehet annak megértésében is, hogy a különböző hatóságok, fórumok hogyan értelmezik a precedenseket és alakítják ki perbeli stratégiákat.
Tanúk hitelességének értékelése: Az adatok felhasználhatók a tanúvallomások megbízhatóságának meghatározására, ha összehasonlítják azokat ismert adatpontokkal. Az olyan kihívások megvitatása, mint az adatminőség és a tanúk hitelességének értékelése során az emberi felügyelet szükségessége, fontos a megfelelő kontextus értelmezéséhez, amelyet az MI általi analitika figyelmen kívül hagyhat.
A bíróság tagjainak optimalizált kiválasztása: A prediktív modellek segíthetnek kiválasztani azokat a bírókat, akik nagyobb valószínűséggel szimpatizálnak az üggyel a demográfiai adatok és a múltbeli viselkedéselemzések alapján. A méltányosság biztosítása érdekében azonban kulcsfontosságú egyensúlyt teremteni az adatvezérelt tagválasztás, valamint a jogi és etikai szempontok között.
Előrejelzések az ügy kimeneteléről: A hasonló esetek eredményeinek összesítése révén az ügyvédek jobban felkészülhetnek a lehetséges kihívásokra, és ennek megfelelően módosíthatják stratégiájukat. Az adatelemzés jövőbeli trendjei, mint például a blokklánc technológia használata az adatok integritásának biztosítására, tovább javíthatják az eljárások kimenetelét érintő előrejelzéseinek pontosságát.
Íme néhány valós példa ezen technikák használatára:
Egy nagy (amerikai – a szerk.) ügyvédi iroda prediktív elemzést alkalmazott, hogy meghatározza a szabadalombitorlási ügy elbírálására legkedvezőbb fórumot, ami olyan sikeres kimenetelhez vezetett, amely alátámasztja a módszer hatékonyságát. A mesterséges intelligencia minden régebbi, hasonló technológiát érintő szabadalombitorlással kapcsolatos ügyet betáplált, majd az elemzések feltárták a kapcsolódó jogok elismerésről és a megfelelő mértékű kártérítés megítéléséről ismert bírót. Az ügyvédi iroda a beazonosított fórumhoz nyújtotta be az ügyet, és jó eredményt ért el.
Az adatelemzés személyi sérüléssel kapcsolatos esetekben is megváltoztathatja a per kimenetelét. A korábbi hasonló esetek áttekintésével az ügyvédek jobb képet kaphatnak arról, hogy az ügyfelek milyen kártérítést kaphatnak egy adott ügyben. Ez segíti a tárgyalási stratégiák és az erős érvrendszer kialakítását.
Az adatelemzést egy másik esetben arra használták fel, hogy segítséget nyújtsanak egy szoftvercégnek egy szerzői jogi ügyben, amikor egy versenytárs egy kódrészletet használt egy alkalmazásban, majd értékesíteni akarta azt. A technológiát és a mesterséges intelligenciát kihasználva összehasonlították és értékelték az eredeti kódot, valamint az állítólagos másolt kódot a metaadatmezőkből és a hibajelentésekből származó adatokkal együtt, segítve ezzel az ügyfelet a per “megnyerésében”.
Az adatelemzés használata a jogi folyamatokban már nem választható opció, hanem elengedhetetlen, ahogy fejlődik ez a terület is. Ezekkel az eszközökkel a jogászok adatvezérelt stratégiával közelíthetik meg a peres ügyeket, ahelyett, hogy csak a szerencsére és a több órás manuális átnézésre támaszkodnának. Az eljárások egyszerűsítése, valamint a bírósági döntések pontosságának és időszerűségének javítása időt és pénzt takarít meg minden érintett fél számára.
Azoknak a jogászoknak, akik szívesen alkalmazzák ezt a stratégiát, először az adattudományban jártas adattanácsadókkal vagy ALSP-kkel kell együttműködniük, és az eseti követelményeken alapuló, legmegfelelőbb adatelemzési technikákat kell alkalmazniuk a “nyerő stratégia” kidolgozásának érdekében. Hosszabb távon ahhoz, hogy ezeket a technológiákat hatékonyan beépítsék gyakorlatukba és megőrizzék versenyelőnyüket, az ügyvédeknek jelentős befektetéseket kell eszközölniük a képzés és fejlesztés terén.
Fordította: Takács Fanni Bernadett
Eredeti cikk: No Crystal Ball Needed: Predicting Litigation Outcomes Through Data Analytics
A Jövő Jogásza Podcast Különkiadásában a jogász társadalom életében meghatározó szerepet betöltő jogászoktól, vezetőktől kapunk betekintést abba, hogyan viszonyulnak a jogi munka digitalizációjához. Dr. Megyeri Andrea és Dr. Ungváry Botond ezúttal Dr. Herczegh Zsolttal, a Budapesti Ügyvédi Kamara Jogtanácsosi Tagozat elnökével elnökével beszélget.
A kutatók hosszú ideje nem értenek egyet abban, hogy mi minősül nyílt forráskódú mesterséges intelligenciának. Egy befolyásos csoport most felajánlott egy választ.
Jelen cikkünk elméleti bevezetőt ad a kísérleti alapú szabályozási eszközök hátteréhez, majd a következő részben igyekszünk az elméleti bevezetőt lefordítani a gyakorlat nyelvére és a szabályozási homokozók példáján arra keressük a választ, mit jelenthetnek ezek a vállalati mindennapokban.
Köszönjük, hogy feliratkozott hírlevelünkre!
Kérem, pipálja be a captchát elküldés előtt
Ha egy másik hírlevélre is fel szeretne iratkozni, vagy nem sikerült a feliratkozás, akkor kérjük frissítse meg a böngészőjében ezt az oldalt (F5)!
Kérem, válasszon egyet hírleveleink közül!
