A mesterséges intelligenciának lehet a választottbíró munkáját támogató-segítő szerepe, illetve – ha a technológiai és jogi környezet is lehetővé teszi – akár fel is válthatja a választottbírót a döntéshozatal során. Jelen bejegyzésünkben az első esettel foglalkozunk.
A mesterséges intelligencia alapú megoldások három szinten segíthetik a választottbíró munkáját: az eljárás lebonyolítása és ügykezelés, adatok gyűjtése és elemzése és végül a döntéshozatal során. Tekintettel arra, hogy a választottbírói döntéshozatali folyamat a fő témánk, mi most csak az utóbbi kettővel foglalkozunk.
Hatalmas mennyiségű iratot kell átlátni, feldolgozni és elemezni, különös tekintettel egy nemzetközi kereskedelmi választottbírósági eljárás során. Az adatok gyűjtésének és elemzésének az ítélethozatal szempontjából két okból van különös jelentősége. Az egyik a választottbíró támogatása a felek által benyújtott beadványok, előterjesztett bizonyítékok, az adott ügyhöz kapcsolódó bírósági döntések és a vonatkozó kommentárok-szakirodalom minél hatékonyabban és pontosabban való feldolgozása során. A másik terület, ahol közvetlen segítséget ad, az a választottbírói ítélet megszövegezése, hiszen „boilerplate” alapú megoldásokat nyerhetünk többek között az adott ügy jogi és ténybeli hátterére és az alkalmazandó jog megállapítására vonatkozóan.
A konkrét választottbírói ítélet meghozatala szintjén is nagyban tudja támogatni a választottbíró munkáját azáltal, hogy nagy számú korábbi ítélet ismerete alapján képes megbecsülni egy új ügy kimenetelét.
Nem véletlen hogy ezen MI alapú megoldások és eszközök döntő részét angolszász jogrendszerekben dolgozták ki, hiszen azok sajátossága az esetjogot a középpontba állító, induktív módszer (szemben a kontinentális jogrendszerrel, ahol a deduktív megközelítés az irányadó). Mivel itt egy adott jogeset megoldását a választottbíró elsősorban a tények és korábbi esetek felé fordulva próbálja megtalálni, a gépi tanulással megtámogatott algoritmus (amely jelentős számú korábbi ügy és döntés információin alapul) sokkal gyorsabban sokkal pontosabb eredményre vezet egy adott egyedi ügy szintjén.
Ugyanakkor legyen szó akár angolszász, akár kontinentális jogi környezetben meghozott választottbírósági ítéletről, a felek számára nem lesz elegendő az algoritmus által visszaadott, valószínűség alapú eredmény. Amiként az előző bejegyzésünkben említettük, a megfelelő indokolásnak mind elméletben (jogszabályban-szabályzatokban előírt) mind gyakorlatban (vitában álló felek elvárása) kiemelt jelentősége van. Jelenleg a MI-alapú megoldások még nem tartanak ott, hogy döntésük háttereként a pontos indokolást is ki tudják dolgozni. Kérdés, hogy valaha fog-e itt tartani, lehetséges-e ez egyáltalán? A vélemények e két végpont között mozognak:
- Természetesen lehetséges, ez nem egy elvi jogfilozófia kérdés, hanem csupán technikai probléma.
- A döntéshozatali folyamatban elengedhetetlen az emberi szintetizáló gondolkodásmód, a választottbíró szakmai tapasztalata és a kifinomult érvelés, amelyek nem kiválthatók MI-választottbíróval.
Mindegyik szintre igaz, hogy a MI alapú megoldásokkal nyert következtetések csak annyira helytállóak és megbízhatóak, mint a tanulóadat, amivel a felügyelt gépi tanulási algoritmus dolgozott. Rendkívüli jelentősége van, hogy ezek a rendszerek milyen mennyiségű és minőségű adatot dolgoztak fel.
Egy olyan vitarendezési eljárásban, ahol egy jogerős és végrehajtható döntés születik, amelyet csak korlátozott körben lehet megtámadni a rendes bíróság előtt, különösen fontos, hogy az eljáró választottbíró pártatlan és független legyen. Sokszor hallhatjuk, hogy a MI-alapú döntéshozatal támogató megoldások pontosabb, megbízhatóbb eredményre vezetnek, mint a kizárólag ember végezte adatelemzések, és ami a legfontosabb: kiszámíthatóbb következtetésekre jutnak, hiszen holmi érzelmi-etikai és szimpátia tényezők, valamint a külvilágból nyert háttérinformációk nem térítik le a „helyes útról”. Ugyanakkor figyelemmel kell lennünk arra, hogy az adathalmaz, amivel az MI dolgozik, szintén lehet elfogult. A releváns tényeket nagy valószínűséggel pontosabban és minden sallangtól mentesen értékeli, ez a valóság azonban az, amit a (korábban emberek által válogatott) tanulóadatok láttatni engednek. Ebből következik, hogy nagy a felelőssége annak, aki rendszer tanításában részt vesz.
Következő bejegyzésünkben azt az esetet járjuk körbe, amikor az MI alapú megoldások nemcsak támogatják, hanem ki is váltják a humán döntéshozatalt.
A bejegyzéssorozatunk első részét olvasd el ezen a linken.
Bővebb profil
