В то же время существуют и ограничительные правила. Например, Европейский суд по правам человека на своем портале позволяет осуществлять поиск решений по именам и фамилиям судей, однако не допускает подсчет статистики, относящейся к конкретному судье. Можно узнать разовые решения, но нет возможности получить по каждому судье выборку всех решений, которые он вынес. С другой стороны в странах, где судьи не выбираются гражданами, а назначаются государством, бывают случаи политического давления на судей и вынесение несправедливых решений. Соответственно, в таких случаях ограничения информационного доступа общественности к судебной информации еще более усилят авторитарные течения и ослабят независимость судов.
Следует констатировать, что на сегодняшний день не только отсутствуют проверенные практикой рекомендации по решению данного вопроса, но и не проводилось, по крайней мере, в Европе, сколько-нибудь обширного сравнительного анализа способов защиты независимости судей в мире ИИ и больших данных.
§ 4. Характеристики ИИ применительно к судебным решениям
Обработка естественного языка и машинное обучение – две базовых технологии, лежащих в основе использования ИИ в судопроизводстве. В большинстве случаев системы ИИ в юриспруденции нацелены на то, чтобы выявить корреляции между различными параметрами, содержащимися во вводных и в итоговом решении. В качестве вводных параметров используются, например, содержащиеся в заявлениях о разводе сведения о доходах супругов, существовании супружеской измены, детях и т. п. Использование таких моделей позволяет развернуть прогнозную аналитику для предвидения будущего судебного решения – типа программ предиктивной судебной аналитики, наиболее востребованных юридическими фирмами.
В качестве введения следует кратко рассмотреть функции, которые выполняют прогностическое программное обеспечение. Это обеспечение исчисляет вероятности успеха или, напротив, неудачи дела в суде. Эти вероятности устанавливаются посредством статистического моделирования предыдущих решений с использованием двух широких областей информатики: обработки естественного языка и машинного обучения. В большинстве случаев использование именно этих двух областей в настоящее время и называется ИИ. Хотя по факту, это – не вполне ИИ, а продвинутый интеллектуальный софт, его, тем не менее, можно назвать «слабым» ИИ.
Поскольку термин «искусственный интеллект» сегодня используется не только в IT отрасли, то это породило множество двусмысленностей. Термин «искусственный интеллект» вошел в наш повседневный язык для описания программных комплексов, позволяющих компьютерам побеждать чемпионов-людей в игре Го, шахматы, водить машины, вести с людьми диалоги, в которых собеседнику трудно распознать, кто перед ним: человек или машина.
В самой IT отрасли предпочитают определять ИИ через используемые технологии. В этом понимании слабый ИИ – это программные комплексы, использующие машинное обучение, нейронные сети, многомерный статистический анализ для распознавания образов, программы, обеспечивающие общение с компьютером на естественном языке и софт, позволяющий интегрировать в единую систему обработки информации потоки числовых, текстовых, аудио, видео и сигнальных данных. Сегодня ИИ – это не научное определение и даже не определение какой-то функции, а скорее зонтичный термин для совокупности практически применяемых технологий.
Сами специалисты различают слабый и сильный ИИ. Слабый ИИ – это некий набор сложных компьютерных программ. Что же касается сильного ИИ, который пока не создан, это – самообучающиеся машины, способные автоматически постигать мир в целом, и самостоятельно не только развивать софт, но и при необходимости достраивать свой хард.
Относительно ИИ в сфере правосудия. Системы юридической предиктивной аналитики направлены на определение всеми участниками судебного процесса наиболее вероятного исхода рассмотрения дела при имеющихся вводных. Теоретически такие системы не только облегчают жизнь участникам судебного процесса, но и могут помочь судьям и/или присяжным в принятии решений.
Предиктивный юридический софт на основе первичных данных, используя специфические критерии, определяет вероятность успеха (неуспеха) спора и возможные его имущественные итоги.