• в-третьих, специализированный ИИ активно развивается по направлению семантического поиска. Хорошо известно, что мало какая сфера человеческой деятельности связана с анализом огромных массивов документации, написанной на естественном или близком к нему юридическом языке, чем судопроизводство. Сегодня до 70 % затрат времени у наиболее высокооплачиваемых и квалифицированных юристов уходит на поиск тех или иных документов, примеров, а также создания на основе этих документов аналитических справок по персонам и т. п. С этой задачей как нельзя лучше справляется интеллектуальный софт, а именно корпоративные модификации семантических поисковых систем с блоками визуализации и генерации отчетов. По сути, такой софт был создан в Соединенных Штатах, Великобритании, во Франции еще в нулевые годы и продавался под грифом datamining и textmining. Сегодня этот софт успешно продается как частным юридическим фирмам, таки государственным судебным органам, как ИИ.
В целом, по состоянию на конец 2018 года ИИ, как интегральное решение, является мифом. Практически повсеместно ИИ – это зонтичное наименование класса программно-аппаратных решений, которые существуют уже долгое время и успешно решают задачи определенного класса. Что действительно новое, так это тот факт, что в текущем десятилетии благодаря достижениям в производстве исходных материалов резко повысилась скорость процессоров, а также появились мощные графические процессоры. Благодаря этому оказалось возможным полностью проявить в практических делах потенциал математических методов, разработанных несколько десятилетий назад. По сути, сегодняшний ИИ – это соединение графических процессоров, новых типов чипов с отработанными и прошедшими проверку временем программными математическими методами. Также как в других отраслях, ИИ в значительной степени – это маркетинговый прием, такой же, как несколько лет назад был datamining, а до этого текстовой поиск неструктурированных данных. Что касается ИИ, о котором писали еще в прошлом веке, то это – сильный ИИ. Сильный ИИ на сегодняшний день является столь же недостижимой мечтой, что и 25 лет назад.
Только на первый взгляд может показаться, что приведенные выше соображения – это абстрактное обсуждение, далеко отстоящее от нужд судебной системы. Это не так. Одной из главных причин слабого внедрения интеллектуального софта в судебной системе европейских стран является боязнь судебных работников нового, их опасения, что они окажутся просто неспособными освоить новые программно-аппаратные комплексы.
Судебные работники, подобные другим неспециалистам в IT сфере, оказались «замороченными» компьютерным маркетингом и всерьез решили, что появился ИИ, который их не сегодня-завтра заменит. Необходимо не просто четко и ясно констатировать, но и донести до судебных работников простую мысль: никакого сильного работающего ИИ нет и в обозримом будущем не будет. Что касается новых решений, то они являются очередным этапом усовершенствования того софта, который судебные работники используют в своей профессиональной деятельности и частной жизни уже давно. В этом случае удастся сломать реально имеющиеся психологические барьеры по широкому использованию эффективных интеллектуальных программ и систем в судопроизводстве.
§ 5. Может ли ИИ моделировать судебные решения
ИИ базируется на том, что машинное обучение улучшает классификации, которые первоначально были созданы разработчиками, а также дополняет эти классификации новыми параметрами, выявленными машиной. Континентальные правовые системы далеки от рациональности, которая воплощается в гражданском кодексе Наполеона, принятом в 1804 г. Единый некогда кодекс в рамках Европы претерпел значительные изменения. В результате, сложились национальные правовые системы, которые хоть и имеют общее правовое ядро, тем не менее, значительно различаются и более того, противоречат друг другу. В настоящее время эти различия стремительно увеличивается. Право, ранее существовавшее десятилетия, теперь должно поспевать за переменами. Поскольку динамика технологического развития в европейских странах различна, различны и темпы изменения правовых систем.
Главным вопросом, с которым столкнулись IT эксперты в области юриспруденции, стало разложение закона на однозначно трактуемые логические правила. Старые интеллектуальные системы могли успешно работать с 200–300 логическими правилами. В настоящее время выяснилось, что для того, чтобы описать закон с точностью, необходимой для практического использования решений на основе компьютерной логики, нужно оперировать с 1400–1800 правилами.
Современные программно-аппаратные комплексы позволяют работать с системами, описываемыми до 10 000 правил. Именно в этом, а не в надуманном мышлении роботов, и состоит главный, принципиальный прогресс, достигнутый специализированными ИИ по сравнению с традиционным интеллектуальным софтом. Современный ИИ позволяет гораздо более точно распознавать ситуации, и что возможно еще более важно, без потерь описать законы на логическом, а соответственно и программном, языках.
До последнего времени из-за неточного перевода закона на алгоритмический язык невозможно было создать систему моделирования судебных рассуждений или размышлений. В ближайшем будущем это станет возможным. Согласно французским и нидерландским исследователям – лидерам в этой области в Европе – в последние два-три года выявились из раза в раз повторяющиеся дефекты. Оказалось, что общеевропейское и страновые законодательства внутренне противоречивы. Если раньше правовой язык не представлялось возможным перевести на алгоритмический из-за неспособности свести право к логическим правилам, то в настоящее время эта проблема, как ни удивительно, осталась, но изменилась причина. Раньше у компьютера не хватало мощности, чтобы оперировать достаточным количеством правил для описания закона. Теперь же установлено, что закон не переводится в логические правила из-за внутренних противоречий, существующих в общеевропейском и страновых законах.
Эти противоречия не видны даже опытным правоведам. Они проявляются при рассмотрении того или иного вопроса в контексте нескольких законодательных актов. Отсюда возникает отдельная огромная задача. Вполне вероятно, что в ближайшее время юристы, если они преодолеют предубеждения по отношению к ИИ, и государственные деятели поставят перед сферой IT задачу осуществить сквозную проверку европейского и странового законодательств на противоречивость, наличие неточностей и лакун, не позволяющих перевести закон в логические правила и создать внутренне непротиворечивую систему национального и общеевропейского законодательства.
Представляется, что если бы такая задача была поставлена, а тем более решена, это стало бы беспрецедентным вкладом IT технологий в юриспруденцию и значительно превзошло бы по своим последствиям любое другое использование ИИ в судебной сфере. Такая работа могла бы быть разбита на несколько этапов.
Во-первых, используя уже имеющиеся мощные языки логического программирования, типа Prolog, было бы необходимо написать максимально возможное количество логических правил для описания законодательства на машиночитаемом языке.
Во-вторых, перевести законы, записанные на естественном языке в законы, записанные на логическом машиночитаемом языке.
В-третьих, выделить в соответствии с принципами языка Prolog логические правила, как элементарные смысловые единицы законодательства. Записать на языке логических правил законы.
В-четвертых, выявить методами стандартного логического моделирования противоречия между логическими правилами и интерпретировать их как противоречия внутри отдельных законодательных актов или между законодательными актами.
В-пятых, осуществить обратную интерпретацию выявленных противоречий, переведя их с языка логических правил и программной логики на естественный язык.
На основе этой работы устранить противоречия и лакуны как внутри законодательных актов, так и между актами, создав национальное и общеевропейское логически внутренне непротиворечивые законодательства[2].
Помимо распознавания ошибок и противоречий в законодательстве работа с логическими моделями позволяет перевести на новый уровень предиктивную судебную аналитику. Об этом свидетельствует работа головной организации Великобритании по разработке логических юридических моделей и их использования для анализа права – Университетского Колледжа в Лондоне. Помимо своей основной работы Колледж создает системы предиктивной судебной аналитики. Программа 2015 г., созданная без учета логических моделей, давала прогнозы решений Европейского суда по правам человека с точностью до 57 %. С начала 2018 г. опробовалась новая программа, базирующаяся на логических правилах, как основе законов. Сегодня эта модель предсказывает исход конкретного дела в Европейском суде с точностью до 82 %.
Как представляется, участники судебного процесса, сталкиваясь с противоречиями между законами или в законе, чаще принимают оправдательные решения, нежели обвинительные. Соответственно этот факт был заложен в модель, и она стала давать гораздо более точные, чем раньше, прогнозы.
§ 6. Может ли ИИ объяснять поведение судей
Объяснение поведения судей, в частности, своевременное выявление предвзятости, является чрезвычайно важной и одновременно сложной задачей. Кроме того, один и тот же факт может интерпретироваться как предвзятость и как юридически оправданное мнение судьи. Едва ли не наиболее ярким примером такого рода амбивалентных ситуаций являются решения судов относительно заботы о детях. Гораздо чаще она поручается матерям, а не отцам. При этом, общей позицией европейского правосудия является то, что подобное решение – это не проявление предвзятости, а выбор судьи в пользу лучшего варианта, исходя из совокупности реальных обстоятельств.