Split Up (экспертная система)
Split Up — это интеллектуальная система поддержки принятия решений, которая делает прогнозы относительно распределения совместно нажитого имущества супругов после развода в Австралии. Она предназначена для помощи судьям, регистраторам Семейного суда Австралии, медиаторам и юристам. Система была разработана в 1990-х годах Эндрю Страньери и Джоном Зелезниковым.
Split Up функционирует как гибридная система, сочетая основанный на правилах вывод с теорией нейронных сетей. Исследования показали, что использование исключительно основанного на правилах вывода не оптимально для дискретных областей права. Основанный на правилах вывод работает в строгих рамках, по следующей формуле:
ЕСЛИ <условие(я)>, ТО <действие>.
В отличие от этого, нейронные сети считаются более подходящими для принятия решений в условиях неопределённости, поскольку их можно обучить взвешивать факторы, принимаемые во внимание судебными органами на основе анализа данных дел. Однако они не дают объяснения своим выводам. Для преодоления этого недостатка в Split Up используются структуры аргументов, предложенные Тулмином, как основа для представлений, из которых могут быть сформированы объяснения.
Split Up осталась исследовательским академическим прототипом, не была коммерциализирована и не получила официального признания в судебной системе Австралии[1]. Для помощи в разделе имущества в Австралии используется поддерживаемая правительством онлайн-платформа Amica[2].
Применение
В австралийском семейном праве при определении распределения имущества судья должен:
- определить активы, составляющие общий имущественный фонд (common pool) брака;
- установить, какой процент общего фонда получит каждая сторона;
- вынести итоговое решение в соответствии с определениями, принятыми на этапах 1 и 2.
Split Up реализует этапы 1 и 2: определение общего имущественного фонда и прогнозирование процентного распределения.
Алгоритмы системы базируются на законодательстве 1990-х годов. Данные о её обновлении для соответствия существенным изменениям, внесённым законом Family Law Amendment Act 2024 (вступили в силу 10 июня 2025 года), отсутствуют[3][4].
Поскольку определение совместно нажитого имущества строится на правилах, оно реализуется с помощью ориентированных графов.
Однако процентное распределение между сторонами является дискретным вопросом, поскольку судья обладает широкой свободой усмотрения при учёте вклада каждой из сторон в брак в соответствии со статьёй 79(4) Закона о семейном праве 1975 года. В целом, вклад может быть как финансовым, так и нефинансовым. Сторона, которая сможет доказать больший вклад в супружеские отношения, получит большую долю имущества. Суд также может учитывать финансовые ресурсы и будущие потребности каждой из сторон согласно статье 75(2) указанного закона. К таким потребностям могут относиться невозможность трудоустройства, необходимость постоянного ухода за ребёнком младше 18 лет или медицинские расходы.
Это приводит к тому, что разные судьи могут и будут приходить к разным заключениям по одним и тем же фактам, поскольку каждый судья по-разному взвешивает значимость факторов. Split Up определяет процентное распределение, используя сочетание основанного на правилах вывода и нейронных сетей.
В первоначальной исследовательской версии системы, созданной в 1990-х годах, для выявления того, как судьи взвешивают различные факторы, были проанализированы 103 письменных судебных решения по типовым делам, на основании которых была создана база данных, содержащая 94 релевантных фактора для определения процентного распределения имущества.
К факторам, значимым для определения процентного распределения, относятся:
- Прошлый вклад мужа по отношению к вкладу жены;
- Будущие потребности мужа по сравнению с таковыми жены;
- Уровень материального обеспечения семьи.
К факторам, значимым для определения прошлого вклада, относятся:
- Относительный прямой и косвенный вклад обеих сторон;
- Продолжительность брака;
- Относительный вклад обеих сторон в ведение домашнего хозяйства.
Иерархическая структура предоставляет способ декомпозиции задачи прогнозирования результата на 35 подзадач. Результаты выполнения подзадач на нижнем уровне иерархии используются как входные данные для выполнения подзадач более высокого уровня. Каждая подзадача рассматривается как самостоятельная задача анализа данных. Двадцать одна сплошная дуга отражает умозаключения, сделанные на основе набора правил. Например, уровень материального обеспечения семьи определяется по правилу, использующему величину общего имущественного фонда. В общей сложности гибридная архитектура интегрирует 20 нейронных сетей и 15 наборов правил[5].
В противоположность этому, четырнадцать пунктирных дуг отображают умозаключения на основе нейронных сетей. Их так называют потому, что они напоминают нервную систему мозга: они состоят из множества самонастраивающихся элементов обработки, взаимодействующих в густо соединённой сети. Каждый элемент обработки генерирует отдельный выходной сигнал, который передаётся другим элементам, причём выход зависит от входных параметров, взвешенных по определённому коэффициенту. Значения коэффициентов (весов) настраиваются самими элементами по мере обработки данных.
В Split Up нейронная сеть выступает как статистический метод для обучения распределения весов значимости факторов, используемых при определении процентного разделения имущества.
На вход нейронной сети подаются данные о вкладе, будущих потребностях и уровне материального обеспечения, а на выходе формируется прогноз по процентному распределению.
На каждой дуге закреплён статистический вес. С помощью обратного распространения ошибки нейронная сеть обучается распознавать необходимую закономерность. Обучение идёт на примерах реальных задач с выработкой значимости (весов) входных узлов.
О работе нейронной сети Split Up говорят, что она обладает хорошей обобщающей способностью, если её прогноз верен (или почти верен) по примерам, не входившим в обучающую выборку, то есть система относится к числу интеллектуальных систем.
Поскольку способ обучения весов в основном статистический, отраслевые знания в области права не включаются напрямую. Однако объяснения вынесенного решения в столь дискретной сфере, как раздел имущества при разводе, столь же важны, как и само решение. Поэтому создатели Split Up применили аргументную структуру Тулмина для обеспечения независимых объяснений полученных выводов.
Данный подход строится на том, что каждый аргумент содержит утверждение на основании определённых данных. Само утверждение формирует «претензию» аргумента. Поскольку знание данных и притязаний ещё не гарантирует, что притязание действительно следует из данных, необходимо обоснование — механизм, оправдывающий вывод притязания из данных. Дополнительная поддержка аргумента укрепляет обоснование (например, в праве это отсылка к закону или судебному прецеденту).
В данной системе нейронная сеть (или правила) формируют вывод на основе данных аргумента, после чего данные, обоснование и поддержка используются для генерации объяснения.
Следует отметить, что система предоставляет warrant как объяснение вне зависимости от значимых значений claim (притязания). Отсутствие чувствительности к претензии должно компенсироваться пользователями системы: судьёй, представителями жены или мужа, каждому из которых система рекомендуется как инструмент для подготовки к делу, но не для полного полагания на её итоговый результат.