Na łamach naszego bloga wielokrotnie pisaliśmy (m.in. tutaj) o przewidywanych zmianach, jakie zajdą w zawodach prawniczych pod wpływem upowszechniania sztucznej inteligencji. Również branża prawnicza jest coraz bardziej świadoma możliwości wykorzystania algorytmów (tzw. lawbotów) przy czasochłonnych czynnościach takich jak ustalanie stanu faktycznego czy analiza obszernej dokumentacji. Jednak niedawne wydarzenia pokazały, że jesteśmy coraz bliżej technologicznej rewolucji (przyczynić się może do niej np. nadchodzący Global Legal Hackathon), a inteligentne algorytmy już teraz swoją efektywnością mogą pokonać całe zespoły profesjonalnych prawników.

Wirtualni sędziowie – Algorytm CaseCrunch Alfa

Do pierwszego w historii realnego starcia pomiędzy prawnikami a ich algorytmicznym odpowiednikiem doszło pod koniec 2017 r. w Wielkiej Brytanii. Wyzwanie rzucili studenci Uniwersytetu w Cambridge, będący założycielami startupu i twórcami programu CaseCrunch Alfa. Aplikacja służy przewidywaniu rezultatów sporów prawnych oraz obliczaniu możliwych ryzyk z nim związanych.

Do starcia ze sztuczną inteligencją stanęła ponad setka londyńskich prawników specjalizujących się w obsłudze dużych korporacji. Zadaniem uczestników było przewidzenie wyniku sporów prawnych ponad 750 faktycznych spraw związanych z dochodzeniem wierzytelności oraz prawem ubezpieczeniowym. Większość sporów była związana bezpośrednio ze skargami dotyczącymi instrumentów PPI (payment protection insurance) składanymi do brytyjskiego Rzecznika ds. Finansów (Financial Ombudsman). Grupa prawników oraz program komputerowy mieli za zadanie przewidzieć, które ze skarg zostaną oddalone, a które organ uzna za zasługujące na uwzględnienie. Prawnicy prawidłowo przesądzili wynik 66,3% rozpatrywanych spraw, a aplikacja osiągnęła skuteczność na poziomie aż 86,6%.

Tak wysoka rozbieżność w wynikach była dużym zaskoczeniem nawet dla twórców algorytmu. Trzeba jednak wskazać, że oprogramowanie zostało zaprojektowane pod kątem określonego rodzaju spraw, których problematyka opiera głównie się na kwestiach formalnych, analizie stanu faktycznego oraz masowym przeglądzie licznego orzecznictwa. Same sprawy PPI są więc idealnym polem do testowania mechanizmów sztucznej inteligencji, które w większości opierają się na analizowaniu wielkiej ilości danych wejściowych i odnajdywaniu w nich konkretnych wzorców postępowań.

Oczywiście wyniki testu mogłyby się diametralnie różnić, gdyby został on przeprowadzony w odmiennych warunkach, np. problem prawny nie zostałby tak precyzyjnie zdefiniowany lub w eksperymencie wzięłoby udział więcej prawników, którzy specjalizują się tylko w sprawach o niewłaściwe wykorzystanie instrumentów PPI. Jednak sam eksperyment ostatecznie pokazał, że przewidywania dotyczące udziału sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwości nie są jedynie abstrakcyjnymi dywagacjami futurologów.

Mimo że algorytm miał tylko przewidzieć ostateczną decyzję organu, to sposób jego działania oraz wzorce postępowania mogą być wykorzystane również w bezpośrednim prowadzeniu analogicznych postępowań. Polem zastosowania podobnych programów i jednocześnie kolejnym krokiem twórców CaseCrunch ma być rozstrzyganie masowych i łatwych do analizy spraw, co znacznie odciążyłoby tradycyjną judykaturę, gdyż sędziowie mogliby zajmować się tylko kwestiami, które wymagałyby ich osobistego udziału. Można założyć, że takie rozwiązania sprawdzą się przede wszystkim w systemach anglosaskich, które opierają się na licznych precedensach i żmudnej analizie linii orzeczniczych, która konieczna jest nawet w prostszych sprawach. Warunkiem ich odpowiedniego funkcjonowania i trafnego rozwiązywania sporów będzie dostarczenie odpowiednio bogatej i prawidłowo opisanej bazy danych, która umożliwi stworzenie wzorców uczenia maszynowego.

Jednak łatwo wyobrazić sobie wykorzystanie podobnych algorytmów również w polskim systemie. Mogłyby one prowadzić wstępną kontrolę formalną pozwów i środków zaskarżenia, przeprowadzać postępowania rejestrowe czy dokonywać wpisów w księgach wieczystych. Kluczową kwestią w pewnym momencie stanie się odróżnianie spraw całkowicie typowych, z którymi system z łatwością sobie poradzi, od tych najbardziej skomplikowanych, których rozwiązanie wymagać będzie zastosowania ogólnych zasad prawa czy ważenia poszczególnych społecznych wartości. W takich przypadkach niezbędny będzie udział czynnika ludzkiego, który przynajmniej w kluczowych problemach podejmie najważniejsze decyzje.

Wirtualne zespoły algorytmów prawniczych

Opisany eksperyment wskazuje, że algorytmy mogą znaleźć zastosowanie nie tylko na początkowym etapie sporów prawnych, który sprowadza się do agregacji stanu faktycznego i analizy obszernej dokumentacji, ale również ostatecznie przesądzać o podstawach danego roszczenia. Takie powolne tworzenie podziałów i specjalizacja konkretnych programów do rozwiązywania tylko jednego problemu jest potwierdzeniem trendu już wcześniej widocznego na rynku. Setki prawniczych startupów usiłują stworzyć lawboty automatyzujące poszczególne etapy codziennej pracy prawnika. Na rynku już teraz odnaleźć można algorytmy specjalizujące się w zakładaniu działalności gospodarczej (Rocket Lawer, Wilmerhale), ochronie znaków towarowych i patentów (Trademarknow, Google Patents), ogólnie pojętym compliance (Turbo Tax, Visabot) czy sporządzaniu odpowiednich umów i zabezpieczaniu ich poufności (Docracy, Beagle). Coraz mniej pozostaje powtarzalnych prawniczych zajęć (powierzanych zwykle młodym praktykantom), które nie mogą zostać poddane automatyzacji.

Oprócz typowych produktów przeznaczonych dla dużych wyspecjalizowanych kancelarii na rynku zaczęły pojawiać się również algorytmy przeznaczone tylko dla konsumentów. Paradoksalnie to właśnie one mogą w największym stopniu zmienić globalne postrzeganie zawodów prawniczych. Zazwyczaj są całkowicie darmowe, a ich działanie opiera się na podobnych schematach, które znane są już użytkownikom technologii chociażby z portali społecznościowych lub innych usług oferowanych przez internet.

Jednym z najbardziej rozpoznawalnych przykładów jest portal DoNotPay. Początkowo powstał jako prosty chatbot, który pomagał użytkownikom odwoływać się od mandatów za parkowanie na obszarze Londynu i Nowego Jorku. Od 2016 r. złożył on skuteczne odwołania od kar na łączną kwotę ponad 13 milionów dolarów. Jego twórca – dwudziestoletni Joshua Browder, student uniwersytetu Stanford – został uznany przez Financial Times za jednego z dziesięciu najbardziej znaczących prawniczych innowatorów w 2017 r. Teraz rozwija swój produkt tak, aby umożliwiał szybkie przeprowadzanie rozwodów bez orzekania o winie oraz uzyskiwanie odszkodowań od linii lotniczych. Na swoje badania uzyskał ponad milion dolarów kapitału od jednej z największych firm venture capital działających na terenie Doliny Krzemowej.

Kolejnym portalem przeznaczonym dla użytkowników końcowych i wykorzystującym inteligentne algorytmy jest Justice Toolbox z narzędziem Attorney Analizer. Umożliwia ono użytkownikom opisanie problemu prawnego, a następnie przyporządkowuje go do najbardziej odpowiadającego ich wymaganiom prawnika. Portal analizuje tysiące spraw, dzieli je na kategorie i tworzy rankingi kancelarii na podstawie uzyskanych statystyk. W taki sposób jest w stanie wyświetlać użytkownikom propozycje konkretnych ofert pomocy prawnej i przedstawiać im obiektywne dane, które pozwolą im podjąć świadomy wybór. Sam układ graficzny i działanie serwisu przypomina popularne agregatory opinii o filmach lub rankingi restauracji. Pomimo stosunkowo małej bazy danych (na razie serwis działa tylko na terenie Stanów Zjednoczonych) portal pokazuje ciekawy trend, który może doprowadzić do zwiększenia świadomości konsumentów na rynku usług prawniczych.

Wszystkie te przykłady pokazują, że powolna ofensywa sztucznej inteligencji na zadania, które do tej pory były domeną prawników, już się zaczęła. Mimo że media często przedwcześnie obwieszczają nadejście rewolucji, a z autonomiczną sztuczną inteligencją jeszcze długo nie będziemy mieć do czynienia, to zmiany na tym polu są nieuniknione, a jedyne pytanie dotyczy szybkości, z jaką będzie postępować automatyzacja zawodów prawniczych.

Adam Polanowski