Вычислительное право
Вычислительное право (англ. Computational Law) — отрасль правовой информатики, занимающаяся автоматизацией юридического обоснования и принятия решений[1][2]. Отличительной чертой вычислительно-правовых систем является их автономность, то есть возможность отвечать на юридические вопросы без участия специалистов по праву.
Хотя вычислительное право находит применение в различных областях, основной сферой сегодня остаётся управление соблюдением нормативных требований — разработка и внедрение компьютерных систем, способных оценивать, обеспечивать или контролировать выполнение норм и регламентов. Уже существуют подобные решения; примером может служить программа TurboTax. Перспективы отрасли особенно велики в связи с развитием технологий — включая широкое распространение интернета в человеческом взаимодействии и рост числа встраиваемых компьютерных систем (таких как смартфоны, беспилотные автомобили, роботы).
Вычислительное право применимо не только к государственным законам, но и к правилам, закреплённым в договорах (например, графики поставок, обязательства по страхованию, сделки с недвижимостью, финансовые соглашения)[3], корпоративным политикам (ограничения на командировки, отчётность по расходам, ценовые правила) или даже к правилам игр, реализованных в игровых системах.
История
Идеи применения вычислительных методов и исследований в области искусственного интеллекта для автоматизации отдельных частей юридической деятельности обсуждаются с середины 1940-х годов[4]. При этом разграничить вычислительное право и область ИИ и право достаточно сложно, поскольку большая часть ИИ-исследований в области права использует вычислительные методы.
К 1949 году американскими юристами была основана новая академическая дисциплина — жюриметрика, нацеленная на применение электронных и вычислительных методов в юридической сфере[5]. Жюриметрика изучала количественный анализ судебной практики, применение информационно-коммуникационных теорий к юридическим выражениям, использование математической логики в праве, электронный и механический поиск данных, а также формализацию предсказательности правовых решений[6].
В 1959 году был основан журнал Modern Uses of Logic in Law, ставший площадкой для публикаций по математической логике, прикладной статистике и инженерии в праве[7]. В 1966 название журнала изменено на Jurimetrics. Сегодня значимость и тематика жюриметрики вышли за рамки только компьютерных методов и охватывают использование социальных наук, а также анализ законотворчества и контроля научно-технической деятельности[8].
В 1958 году на конференции по механизации мышления в Национальной физической лаборатории (Теддингтон, Великобритания) французский юрист Люсиен Мель предложил использовать вычислительные методы как для поиска правовой информации, так и для автоматизации юридического консультирования[9][10]. Мель выделял «документальную машину» для быстрого доступа к судебным прецедентам и юридической литературе[11] и «консультационную машину», способную отвечать на любой правовой вопрос на основании обширного корпуса законов[12], что позволило бы выполнять многие задачи юриста[13].
К 1970 году реализованы были только системы для автоматизированного поиска правовой информации, но надежды на создание полноценного ИИ-консультанта сохранялись[14]. В конце 1970-х — начале 1980-х годов подобные поисковые системы стали повседневным инструментом юридических фирм США[15][16]. В то же время велась работа над адаптацией программ для анализа юридических понятий, например, проект Taxman[17].
Вторая группа вычислительных систем — «консультационные машины» — развивалась значительно медленнее[16]. В 1979 году в Суонси проведена первая международная конференция по применению ИИ к юридическим задачам, с акцентом на выявлении и применении правовых норм из юридических источников[16].
В 1980-е годы был достигнут значительный прогресс благодаря развитию экспертных систем[18]. Такие системы реализуют логический вывод, задают пользователю уточняющие вопросы и предоставляют решения с указанием обоснования. Программная репрезентация British Nationality Act стала одной из первых и наиболее влиятельных работ в этой области, продемонстрировав возможности логического программирования для автоматической интерпретации законодательства[19][20]. В 2021 году эта работа отмечена первой премией CodeX Prize как один из самых известных и цитируемых проектов[21].
В 1988 году американский специалист по ИИ Эдвина Риссланд писала, что применение технологий ИИ к юридическим задачам только формируется, а исследователей в области вычислительного права можно назвать «пионерами»[22].
В 1990-х и 2000-х годах развитие вычислительных подходов способствовало формированию новой исследовательской области — вычислительных юридических исследований[23]. С 1987 года проводится Международная конференция по искусственному интеллекту и праву, которая постепенно сформировала профессиональное сообщество[24][25][26]. В университетах появились курсы по автоматизации, анализу и исполнению права с помощью вычислительных методов[27].
К 2005 году группа исследователей из Стэнфордского университета начала систематически изучать применение вычислительных методов к законоведению[28]. Продвижение вычислительного права вызвало рост интереса к новым юридическим профессиям, оперирующим на стыке автоматизации и классического права. Автоматизация способствует самообслуживанию в праве (например, формированию договоров, планированию, прогнозированию изменений законодательства)[8]. Среди специалистов по информатике подчёркивается потенциальная значимость вычислительного права — от контрактов, которые становятся алгоритмами, до анализа всех аспектов законодательства посредством вычислений[29].
В Эстонии с 2022 года осуществляется проект «робот-судья»: инспекторы при проверке предоставления сельскохозяйственных субсидий заменены системой на базе глубинного обучения, а планируется автоматизация рассмотрения небольших гражданских исков — с возможностью обжалования решения человеку-судье[30].
Подходы
Алгоритмическое право
Предпринимались многочисленные попытки создать машиночитаемые или машиноисполняемые юридические кодексы. Машиночитаемый кодекс облегчает анализ законодательства и автоматизацию построения баз данных, а машиноисполняемый — позволяет вводить параметры дела и получать решение автоматически[31].
Машиночитаемые правовые коды уже широко применяются. Например, METAlex[32] — основанный на XML стандарт, разработанный Лейбницевским центром права Амстердамского университета[33] — используется правительствами Великобритании и Нидерландов. В США по указу президента Барака Обамы с мая 2013 года вся государственная документация должна публиковаться в машиночитаемом формате[34].
Машиноисполняемые правовые коды менее распространены; в последние годы существуют проекты по созданию таких систем, в том числе с применением ограниченного естественного языка или стыковки естественного и исполняемого кода по аналогии с рикардианскими контрактами.
Эмпирический анализ
Многие современные исследования в вычислительном праве направлены на эмпирический анализ судебных решений и их связи с нормативными актами. Основой часто служит анализ ссылок, который позволяет строить цитатные сети судебных прецедентов и использовать графовые алгоритмы для выявления закономерностей[35][36][37]. Такой анализ выявляет тенденции в судебной практике и динамике использования законодательства[38][39].
В последние годы утверждены значимые результаты при анализе сетей ссылок в принятии решений Верховного суда[35][40]. Были разработаны методы оценки важности решений и общей динамики прецедентного права[38]. Эти модели используют для прогнозирования отбора дел к рассмотрению Верховным судом.
Исследования по решениям Налогового суда США позволили выявить, что большинство споров касается ограниченного набора статей налогового кодекса, а значительная часть положений практически не применяется[39].
Часть работ посвящена анализу иерархических и цитатных сетей внутри Кодекса США, в том числе их изменений и взаимосвязей по мере усложнения законодательства[36].
Визуализация
Визуализация законодательства, а также взаимосвязей между законами и решениями, приобретает всё большую роль в вычислительном праве. Визуализации позволяют видеть крупномасштабные связи и паттерны, недоступные при стандартном анализе.
Цитатные сети хорошо поддаются визуализации. Вместе с тем технические ограничения — многочисленность узлов и плотность связей — остаются труднопреодолимыми. Для снижения сложности применяют методы семантической агрегации, что делает граф читаемым, но иногда приводит к потере деталей[41].
Примеры инструментов
- OASIS Legal XML, UN DESA Akoma Ntoso, CEN METAlex — стандарты электронного обмена юридическими данными, созданные экспертами в области права и ИТ[42][43].
- Creative Commons — генерация индивидуальных лицензий авторского права для интернет-контента.
- Legal Analytics — область, объединяющая большие данные, экспертные системы и инструменты анализа юридической деятельности.
- Визуализация юридических данных: карта решений Верховного суда по Катцу[44], линейная визуализация по commerce clause[45] и принципу stare decisis[46], а также визуализации авторского права по Сёрдену[47].
Онлайн-ресурсы и базы данных
- PACER — онлайн-архив судебных решений США, поддерживаемый федеральной судебной системой[48].
- Правовая библиотека Конгресса США — крупнейшая онлайн-база юридической информации, включая законодательство на международном, национальном и региональном уровнях[49].
- База данных Верховного суда США — содержит подробную информацию обо всех решениях c 1946 года по настоящее время[50].
- United States Reports — официальные отчёты о каждом решении Верховного суда США начиная с 1791 года[51].
Программное обеспечение
- Akoma Ntoso — для парламентской информатики
- CaseMap
- HotDocs
- PROMIS
- Madison (разработка OpenGov Foundation)
- Shyster (экспертная система)
- Split Up (экспертная система)
- STORM (AI Tool)
- Vizlegal
Примечания
Ссылки
- CodeX Techindex, список Legal Tech проектов Стэнфордской школы права
- LawSites, каталог современных Legal Tech стартапов