С самого начала необходимо разделить предсказания и прогнозы. Предсказания – это суждения о будущем событии на основании любых факторов – от интуиции до предчувствия. Что же касается прогнозирования, то это всегда – результат обработки исходных данных с использованием модели, разработанной на основе прошлых. Прогноз – это всегда счет. Это – область математики и статистики. Успешность прогнозирования де факто зависит от трех обстоятельств:
• во-первых, от качества исходных данных по судебным процессам. Чем данных больше и чем они точнее и полнее, тем больше шансов получить значимые результаты;
• во-вторых, от используемой прогностической модели. В подавляющем большинстве случаев для построения прогностической модели используются нейронные сети, либо многомерные статистические программы. На основе анализа прошлых данных эти программы выясняют наиболее важные параметры, определяющие судебные решения, или так называемые веса критериев. С помощью этих весов нейронные сети делают прогноз;
• в-третьих, успех прогноза зависит от типичности судебного решения. Прогноз – это не предвидение. Он всегда базируется на прошлом, на данных об уже состоявшихся судебных процессах. Чем более настоящее похоже на прошлое, чем текущий процесс больше напоминает уже закончившиеся, тем больше шансов на качественный прогноз. Грубо говоря, в устойчивом мире прогнозирование более эффективно, чем в турбулентном, неустойчивом.
Надо понимать, что, несмотря на использование термина «интеллект» вычислительные машины немногим отличаются от арифмометра. Компьютер всегда считает и никогда не понимает. Соответственно, в основу предиктивной аналитики заложена гипотеза о возможности перевести все факторы и обстоятельства в числовой вид. Важно иметь в виду, что это – иллюзия. Обсчитывается только часть факторов. Самые важные факторы – эмоции, мотивы и побуждения – обсчитываются крайне плохо, либо вообще не обсчитываются. Люди, зачастую, принимают решения, которые сами в последующем искренне объяснить не могут. Тем более их невозможно рассчитать.
Согласно беседам, проведенным экспертами ЕС с производителями предиктивных судебных систем, выяснилось любопытное обстоятельство. Самым неотработанным блоком этой системы являются предиктивные возможности относительно решений судов присяжных за пределами учета тривиальных факторов пола, расы, имущественного дохода и т. п. Чем больше судебный процесс регулируется законом и чем меньше он носит прецедентный характер, тем больше шансов на успех предиктивного юридического софта. В этом смысле иронией выглядит факт, что примерно 85 % предиктивного юридического софта производят американские и британские фирмы, т. е. фирмы стран, где используется прецедентное законодательство.
Никакого сильного ИИ не только в настоящее время, но и в обозримом будущем не появится. Эволюция ИИ в течение последних примерно 10 лет идет не в сторону интеграции различных систем ИИ, а, напротив, в направлении создания все более специализированных слабых ИИ, позволяющих использовать конкретные программные решения для строго определенных классов задач.
Существует три основных тенденции развития ИИ в области судопроизводства и правоохранительной сферы:
1. Чем дальше, тем больше ИИ будут функционально специализироваться и, по сути, смыкаться с традиционным интеллектуальным софтом, представляя следующую ступень его развития;
2. Главным направлением развития специализированного ИИ будет усиление возможностей комбинаторной аналитики;
3. Усилия разработчиков будут направлены на то, чтобы машины за максимально короткий период времени могли вычленить из первичных больших данных максимальный набор переменных и установить между ними всеми по принципу «каждый с каждым» корреляционные связи. Собственно, главная задача специализированного ИИ и состоит в обнаружении нетривиальных связей, которые, тем не менее, влияют на те или иные процессы.
В настоящее время выделяется три основных направления развития специализированного ИИ для судопроизводства:
во-первых, это – создание систем распознавания прецедентов. Каждый судебный процесс может быть описан через ограниченное число параметров. В зависимости от законодательства той или иной страны при совпадении определенного числа параметров можно говорить о наличии прецедента и полагать, что решение по новому судебному делу будет достаточно близко к решению по прецеденту. В настоящее время, например, в Соединенных Штатах в гражданских процессах до 80 % оплаты юридической фирме клиентами идет на покрытие затрат на поиск этих самых прецедентов. Для европейских стран этот показатель ниже, но, например, во Франции он составляет около 50 % от гонорара юридических фирм.