Mesterséges intelligencia a jogi szektorban


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

A gépi tanulás és az NLP számos mesterséges intelligencia alapú eszköz kifejlesztését tette lehetővé a vállalati jogászok számára, amely költségcsökkentésben, adatközpontú stratégiák kidolgozásában, a kockázatok felmérésében és a termelékenység fokozásában jelent meg. Az alábbiakban bemutatunk néhány, a jogi osztályok számára elérhető mesterséges intelligencia alapú eszközt.

Mesterséges intelligencia a jogi szektorban

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia olyan felhasználása, amelyben az algoritmusok a múlt tapasztalataiból tanulnak, majd ezeket az ismereteket használják fel a jövőbeli lehetőségek előrejelzésére.

Mivel sok hasonlóság van a jog és a gépi tanulás között, ezért a jog elősegíti az mesterséges intelligencia működését és annak alkalmazását a gépi tanulás terén. Elmondható, hogy mind a jog, mind a gépi tanulás következtetéseket von le a történelmi példákból, amelyeket az új helyzetekre alkalmaz. Főleg az angolszász jogban a jogi döntések a korábbi precedenseken alapulnak, amelyeket a szóban forgó ügyben alkalmaznak, így vonva le a megfelelő következtetést. A mesterséges intelligencia alapú gépi tanulás ugyanerre a folyamatra épül. A jog és az gépi tanulás logika-orientált módszertan (például, ha X történik, akkor az eredménynek Y-nek kell lennie).

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mesterséges intelligencia egy másik alkalmazási területe, amelyben az algoritmusok automatikusan dolgozzák fel és értelmezik a szavakat a szövegkörnyezet alapján. Például az NLP ahelyett, hogy egy szót külön értelmezne, a szót az ugyanazon kifejezésben vagy mondatban, vagy témában való használat alapján elemzi. Itt is felfedezhető a joggal való hasonlóság, amely megköveteli az ügyvédektől, hogy elemezzék a szerződéses feltételeket, vagy tárják fel az ügy tényállását, amely hasonló a szóban forgó esethez.

A mesterséges intelligencia alapú eszközök felhasználása

A gépi tanulás és az NLP számos mesterséges intelligencia alapú eszköz kifejlesztését tette lehetővé a vállalati jogászok számára, amely költségcsökkentésben, adatközpontú stratégiák kidolgozásában, a kockázatok felmérésében és a termelékenység fokozásában jelent meg. Az alábbiakban bemutatunk néhány, a jogi osztályok számára elérhető mesterséges intelligencia alapú eszközt.

Szerződés felülvizsgálata és tárgyalások: Sok jogi osztály tölt jelentős időt a szerződések felülvizsgálatával és megtárgyalásával. A szerződések gyakran szabvány feltételeket tartalmaznak. Ezekre a szerződéses feltételekre összpontosítanak a szerződéseket felülvizsgáló és a feltételek egyeztetésével foglalkozó eszközök. Az NLP-t használó mesterséges intelligencia alapú eszközöket a jogi részlegek számára fejlesztették ki, annak érdekében, hogy elvégezzék a szerződési feltételek szöveges elemzését a jogi osztály céljai alapján. Ezek az eszközök határozzák meg, hogy mely szerződési feltételek elfogadhatók, és melyek nem. Jelenleg a szerződés-felülvizsgálati eszközök nem helyettesítik az ügyvédek általi felülvizsgálatot. A mesterséges intelligencia alapú eszközök inkább ellenőrzési funkciót töltenek be, amely lehetővé teszi a lehetséges hibák hatékonyabb felismerését és azonosítását a szerződések véglegesítése előtt.

A szerződés teljesítése és elemzések: Miután a felek megkötötték a szerződést, gyakran nehéz lehet ellenőrizni, hogy a megállapodásban foglalt feltételek és kötelezettségek teljesüljenek-e. Azok a cégek, amelyek sok partnerrel kötnek sokféle szerződést gyakran küzdenek ezzel a kihívással. A szerződésáttekintő eszközökhöz hasonlóan az NLP-alapú mesterséges intelligencia eszközök összegyűjtik és rendszerezik a szerződések kulcsfontosságú feltételeit, és összehasonlítják ezeket a feltételeket a vállalat rendelkezésére álló adatokkal, hogy meghatározzák, teljesülnek-e a szerződéses feltételek és kötelezettségek. Ezek az eszközök lehetővé teszik a jogi osztályok számára, hogy a vállalkozások folyamatosan növekvő adatgyűjtését kihasználhassák a szerződés teljesítésének értékelése és az elemzés összeállítása érdekében.

Bírósági előrejelzés és elemzés: Gépi tanuláson alapuló eszközöket fejlesztettek ki az ügyek kimenetelének előrejelzésére is. Ezek az eszközök a vonatkozó precedenst, az ügy tényállását és az adott hatóságok előző eredményeit veszik figyelembe. A mesterséges intelligencia alapú eszközök adatközpontú értékelések alapján megjósolják a beadványok sikerének valószínűségét. Ezek a peres előrejelzési modellek segítik a jogi szervezeteket a peres stratégiákkal kapcsolatos döntések meghozatalában. Ezen túlmenően a peres ügyek előrejelzési modelljei szintén túlterhelik a peres ügyek finanszírozásával foglalkozó ágazatot, amelyben a befektetői egy felek peres ügyeit finanszírozzák a peres fél által megnyert összeg egy részéért cserébe, ha a felperes nyer. A per kimenetelének előrejelzésével a mesterséges intelligencia alapú eszközök lehetővé teszik a befektetők számára, hogy az előrejelzési modellekből származó siker valószínűsége alapján értékeléseket készítsenek arról, hogy mely ügyeket finanszírozzák.

Jogi kutatás: Hasonlóan a peres ügyekhez nyújtott finanszírozáshoz, az egyéb NLP-alapú eszközökre olyan kutatási platformokat alapítanak, amelyek részletesen elemzik a jogi véleményeket. Ezek a platformok az NLP-t használják a releváns jogszabályok feltárására az eset tényállása alapján, a kulcsszókeresés helyett. A mesterséges intelligencia segíti a jogi részlegeket a múltbeli kérdések áttekintésében a kockázat, a lehetséges felelősség felmérése és a jogi díjak becslésének elemzése alapján. Ezek az eszközök kihasználják egy olyan tudásadatbázis előnyeit, amely az eszközt használó vállalat számára érdekes információkat tartalmaz.

Mesterséges intelligencia és a HR

Egy másik terület, ahol a vállalatok megkezdték a mesterséges intelligencia alapú eszközök használatát, az a HR. A cél, hogy hatékonyabb legyen az állásra jelentkezők felvétele. A mesterséges intelligencia alapú eszközök használhatók egyszerű feladatokra, például interjúk ütemezésére és utazások tervezésére, vagy célzott munkák küldésére.

De a vállalatok a felvételi folyamat más szakaszaiban is kezdik kihasználni a mesterséges intelligencia előnyeit, ideértve a jelöltek hatékonyabb átvilágítását. A vállalatok elkezdték használni a mesterséges intelligencia alapú eszközöket az önéletrajzi találatok ezreinek szűkítésére és videóinterjúkra.

Annak ellenére, hogy az mesterséges intelligencia a toborzási folyamatokban előnyt jelent, ugyanakkor elfogultságot és megkülönböztetést is eredményezhet. A mesterséges intelligencia alapú eszközök használatával kapcsolatos egyik leggyakrabban kifejezett aggodalom az alapul szolgáló adatokra koncentrál, amelyeket a mesterséges intelligencia alapú eszközök felhasználnak a jelöltek elemzésére. Mivel az algoritmusokat gyakran a korábbi sikeres és sikertelen jelöltekre adatainak felhasználásával állítják össze, elképzelhető, hogy a mesterséges intelligencia például előnyben részesíti a bizonyos korú, fajú vagy nemű jelölteket. Hasonlóképpen, amennyiben a mesterséges intelligencia alapú eszköz azonosítja a sikeresen felvettek (például a jelenlegi alkalmazottak) közös jellemzőit, az alapján olyan jelölteket részesíthet előnyben, akik szintén ugyanazokkal a jellemzőkkel rendelkeznek, így például iskolai végzettség vagy szervezeti tagság is előnyt jelenthet.

Az ilyen típusú kérdések fontos vitákat váltottak ki világszerte, és átláthatóság fokozását eredményezték az ilyen mesterséges intelligencia alapú eszközök alkalmazása során. Korábban egy csoportos keresetet nyújtottak be a T-Mobile US Inc. ellen, amely az online platformokon alkalmazott álláshirdetésekben a felperesek szerint életkori diszkriminációt alkalmazott. Egy másik esetben az Elektronikus Adatvédelmi Információs Központ (EPIC) panaszt nyújtott be a Szövetségi Kereskedelmi Bizottsághoz a HireVue Inc. által készített mesterséges intelligencia alapú HR eszközökkel kapcsolatban. A kereset szerint a mesterséges intelligencia alapú eszköz több ezer adatot gyűjt a jelöltről és elemezi a jelölt foglalkoztathatóságát. A panaszban szereplő állítások rámutatnak arra, hogy a HR algoritmusok torzulást eredményezhetnek, ideértve azt a lehetőséget, hogy a videointerjúban rögzített szemmozgás-követés megkülönböztetést eredményezhet a neurológiai különbségekkel küzdő egyénekkel szemben.

Mivel a mesterséges intelligencia várhatóan tovább fejlődik az elkövetkező években, és mivel annak használata egyre gyakoribbá válik a HR folyamatban, a vállalatoknak szem előtt kell tartaniuk ezeket a megfontolásokat. Hasonlóképpen, a vállalkozásoknak lépést kell tartaniuk az mesterséges intelligencia használatával kapcsolatos állami és szövetségi törvényekkel. Ebben élen jár Illinois állam, amely a közelmúltban fogadta el a mesterséges intelligencia alkalmazása a videointerjúk során elnevezésű törvényt, amely előírásokat tartalmaz a mesterséges intelligenciát használó vállalatok számára a videointerjúk elemzése során. A törvény például előírja, hogy a munkáltatók az interjú előtt tájékoztassák a pályázókat arról, hogy a mesterséges intelligencia hogyan működik, és általában milyen jellemzőket használ a jelöltek értékelésekor. Szövetségi szinten különféle törvényjavaslatokat születtek a mesterséges intelligencia használatára, például a 2019. évi algoritmus elszámoltathatósági törvény, amely szabályozza az „automatikus döntéshozatali rendszereket” használó vállalkozásoknak hatásvizsgálatokat kell végezniük, amelyek értékelik az automatizált rendszereket, ideértve a rendszer tervezési és képzési adatait is, hogy elemezzék annak „pontosságra, méltányosságra, torzításra, diszkriminációra, adatvédelemre és biztonságra” gyakorolt ​​hatását.

Következtetések

Ahogy az mesterséges intelligencia alapú eszközöket egyre gyakrabban használják, a használatukat és tesztelésüket szabályozó ilyenfajta követelmények valószínűleg egyre gyakoribbak lesznek. A vállalkozások számára hasznos lehet, ha ezeket a kérdéseket előre megvizsgálják, és biztosítják, hogy a mesterséges intelligencia alapú eszközöket tisztességesen, pontosan és hatékonyan használják.

(law.com)




Kapcsolódó cikkek

2024. március 28.

A törvényességi felügyeleti eljárás és a kényszertörlés viszonya

A cégnyilvánosságról, a bírósági cégeljárásról és a végelszámolásról szóló 2006. évi V. törvény (Ctv.) szabályozza a törvényességi eljárást, illetve az ahhoz bizonyos értelemben szorosan kapcsolódó kényszertörlési eljárást. A törvényességi felügyeleti eljárás célja, hogy a cégnyilvántartás közhitelességének biztosítása érdekében a cégbíróság intézkedéseivel a cég törvényes működését kikényszerítse.

2024. március 25.

Az EU vizsgálatot indított az Apple, a Google és a Meta ellen

Az Európai Bizottság vizsgálatot indított az Apple, a Google és a Meta ellen, hogy megfeleltek-e a digitális piacokról szóló szabályozásnak (DMA) – jelentette be Margrethe Vestager digitális korra felkészült Európáért felelős uniós biztos hétfőn.

2024. március 25.

Duna House: a tavalyinál 7 százalékkal költöttek többet ingatlanvásárlásra az év elején

Országos átlagban a tavalyinál 7 százalékkal többet, csaknem 43 millió forintot fordítottak otthonteremtésre a vásárlók 2024 elején. Az átlagos négyzetméterárak alapján azonban 30 millió forint is elegendő lehet a vizsgált vármegyeszékhelyeken, akár ház, akár lakás legyen is az ingatlancél – közölte a Duna House ingatlanforgalmazó értékesítési adatai alapján hétfőn.