Az EU mesterséges intelligencia rendelete (AI Act) újra fókuszba helyezte az érzelmek felismerését, melyet teljesen tiltani terveznek bizonyos környezetekben. A technológia veszélyei és hatékonysága kapcsán megoszlanak a vélemények.
Cikksorozatunk második részében bemutatjuk, hogy milyen eredményei és konklúziója lett a Meta-learningen alapuló gyakorlati kísérletnek, melynek alapját adózási joggyakorlaton alapuló dokumentumok képezték.
A mesterséges intelligencia fejlődése válaszút előtt áll. Attól függően, hogy hogyan alakítjuk a jövőt, válhat belőle mindenki számára elérhető, vagy csak a globális nagyvállalatok által privilegizált eszköz is. Az MI demokratizálása nemes és hasznos cél ugyan, de a kapcsolódó fejlesztéseket jelenleg mégis jelentős globális egyenlőtlenségek jellemzik. A kérdés az, mi ezen egyenlőtlenségek gyökere, és mit tehetünk, hogy felszámoljuk azokat?
Vajon mennyire átlátható a mesterséges intelligencia működése? A „black box” kifejezés azt sugallja, hogy egy rendszer működése gyakran rejtély az emberek számára. De mi történik, ha például az OpenAI által fejlesztett ChatGPT algoritmus működését vizsgáljuk? És vajon ez a „fekete doboz” jelenség milyen kérdéseket vet fel a jogi és szabályozási követelmények teljesítésének képességéről, valamint a hibás döntésekért való felelősségről?
Hogyan is működik a Meta-learning, és milyen előnyökkel jár a hagyományos gépi tanulási modellekkel szemben? Cikksorozatunkban bemutatjuk egy Meta-learningen alapuló gyakorlati kísérleten keresztül, melynek alapját adózási joggyakorlaton alapuló dokumentumok képezték.
Mi köze a napozó szürke macskának a bírósági határozatokhoz, a nyelvi modellekhez és a gépi tanuláshoz? Mire jutott a fejlesztői csapat az extraktív jogi kivonatok kapcsán? A cikksorozat befejező része ismerteti az eredményeket.
Az új automatikus kivonatkészítő algoritmus képes kiemelni a releváns mondatokat a bírósági határozatokból. A fejlesztés során számos tényezőt kellett figyelembe venni, hogy a kivonatok minősége optimális legyen.
Újabb gépi tanuláson, azaz mesterséges intelligencián alapuló fejlesztés érhető el a Jogtáron: a bírósági határozatoknak készültek el automatikus kivonatai, melyek meggyorsítják a releváns ügyek kiválasztását.
Jogtár újdonság: gépi tanuláson alapuló hierarchikus címkéző algoritmust fejlesztett közösen a WK Hungary és a Montana szakértői csapata, melynek eredményei e cikksorozat keretében ismerhetőek meg, a Jogtár felhasználók pedig már a felületen is használhatják az újfajta pertárgy keresőt.
Mi köze az anonimizált bírósági határozatoknak a kék nyakkendős emberekhez? Hogyan tanul az algoritmus, és milyen módszereket használt a Döntvénytár fejlesztői csapata a legújabb keresési lehetőség bevezetéséhez? Most beláthatnak a kulisszák mögé az olvasók: így készült a Jogtár legfrissebb fejlesztése.
