Искусственный интеллект. Этика и право - Елена Сергеевна Ларина

ранее существовавшее десятилетия, теперь должно поспевать за переменами. Поскольку динамика технологического развития в европейских странах различна, различны и темпы изменения правовых систем.

Главным вопросом, с которым столкнулись IT эксперты в области юриспруденции, стало разложение закона на однозначно трактуемые логические правила. Старые интеллектуальные системы могли успешно работать с 200–300 логическими правилами. В настоящее время выяснилось, что для того, чтобы описать закон с точностью, необходимой для практического использования решений на основе компьютерной логики, нужно оперировать с 1400–1800 правилами.

Современные программно-аппаратные комплексы позволяют работать с системами, описываемыми до 10 000 правил. Именно в этом, а не в надуманном мышлении роботов, и состоит главный, принципиальный прогресс, достигнутый специализированными ИИ по сравнению с традиционным интеллектуальным софтом. Современный ИИ позволяет гораздо более точно распознавать ситуации, и что возможно еще более важно, без потерь описать законы на логическом, а соответственно и программном, языках.

До последнего времени из-за неточного перевода закона на алгоритмический язык невозможно было создать систему моделирования судебных рассуждений или размышлений. В ближайшем будущем это станет возможным. Согласно французским и нидерландским исследователям – лидерам в этой области в Европе – в последние два-три года выявились из раза в раз повторяющиеся дефекты. Оказалось, что общеевропейское и страновые законодательства внутренне противоречивы. Если раньше правовой язык не представлялось возможным перевести на алгоритмический из-за неспособности свести право к логическим правилам, то в настоящее время эта проблема, как ни удивительно, осталась, но изменилась причина. Раньше у компьютера не хватало мощности, чтобы оперировать достаточным количеством правил для описания закона. Теперь же установлено, что закон не переводится в логические правила из-за внутренних противоречий, существующих в общеевропейском и страновых законах.

Эти противоречия не видны даже опытным правоведам. Они проявляются при рассмотрении того или иного вопроса в контексте нескольких законодательных актов. Отсюда возникает отдельная огромная задача. Вполне вероятно, что в ближайшее время юристы, если они преодолеют предубеждения по отношению к ИИ, и государственные деятели поставят перед сферой IT задачу осуществить сквозную проверку европейского и странового законодательств на противоречивость, наличие неточностей и лакун, не позволяющих перевести закон в логические правила и создать внутренне непротиворечивую систему национального и общеевропейского законодательства.

Представляется, что если бы такая задача была поставлена, а тем более решена, это стало бы беспрецедентным вкладом IT технологий в юриспруденцию и значительно превзошло бы по своим последствиям любое другое использование ИИ в судебной сфере. Такая работа могла бы быть разбита на несколько этапов.

Во-первых, используя уже имеющиеся мощные языки логического программирования, типа Prolog, было бы необходимо написать максимально возможное количество логических правил для описания законодательства на машиночитаемом языке.

Во-вторых, перевести законы, записанные на естественном языке в законы, записанные на логическом машиночитаемом языке.

В-третьих, выделить в соответствии с принципами языка Prolog логические правила, как элементарные смысловые единицы законодательства. Записать на языке логических правил законы.

В-четвертых, выявить методами стандартного логического моделирования противоречия между логическими правилами и интерпретировать их как противоречия внутри отдельных законодательных актов или между законодательными актами.

В-пятых, осуществить обратную интерпретацию выявленных противоречий, переведя их с языка логических правил и программной логики на естественный язык.

На основе этой работы устранить противоречия и лакуны как внутри законодательных актов, так и между актами, создав национальное и общеевропейское логически внутренне непротиворечивые законодательства[2].

Помимо распознавания ошибок и противоречий в законодательстве работа с логическими моделями позволяет перевести на новый уровень предиктивную судебную аналитику. Об этом свидетельствует работа головной организации Великобритании по разработке логических юридических моделей и их использования для анализа права – Университетского Колледжа в Лондоне. Помимо своей основной работы Колледж создает системы предиктивной судебной аналитики. Программа 2015 г., созданная без учета логических моделей, давала прогнозы решений Европейского суда по правам человека с точностью до 57 %. С начала 2018 г. опробовалась новая программа, базирующаяся на логических правилах, как основе законов. Сегодня эта модель предсказывает исход конкретного дела в Европейском суде с точностью до 82 %.

Как представляется, участники судебного процесса, сталкиваясь с противоречиями между законами или в законе, чаще принимают оправдательные решения, нежели обвинительные. Соответственно этот факт был заложен в модель, и она стала давать гораздо более точные, чем раньше, прогнозы.

§ 6. Может ли ИИ объяснять поведение судей

Объяснение поведения судей, в частности, своевременное выявление предвзятости, является чрезвычайно важной и одновременно сложной задачей. Кроме того, один и тот же факт может интерпретироваться как предвзятость и как юридически оправданное мнение судьи. Едва ли не наиболее ярким примером такого рода амбивалентных ситуаций являются решения судов относительно заботы о детях. Гораздо чаще она поручается матерям, а не отцам. При этом, общей позицией европейского правосудия является то, что подобное решение – это не проявление предвзятости, а выбор судьи в пользу лучшего варианта, исходя из совокупности реальных обстоятельств.

С научной точки зрения объяснение человеческого поведения сводится к определению причинных механизмов, которые приводят к определенному поведению в конкретном контексте. Лионский университет в 2017 г. провел исследование относительно результатов передачи заботы о детях одному из родителей. Обследование велось на материале города Лион и нескольких прилегающих местностей. Выяснилась достаточно парадоксальная картина. Суды в 87 % случаев вынесли решение в пользу матери, и лишь 13 % – в пользу отца. Анализировались решения, вынесенные в 2016 г. Затем исследователи проверили всех детей, переданных соответственно матерям или отцам, на факты приводы в полицию, исключения из школы, других вопиющих нарушений, которые брались из официальной статистики. Было установлено, что 14 % из переданных матерям детей совершили за два года те или иные проступки, зафиксированные официально. Для детей, переданных отцам, этот показатель составил 3 %.

На обсуждении, которое исследователи из Лионского университета провели с судьями, последние категорически отвергали свою предвзятость. В качестве сильнейшего аргумента в свою пользу они приводили тот, что если долю детей-нарушителей из материнских и отцовских семей привести к общему знаменателю, то окажется, что в отцовских семьях нарушения все равно были чаще, а поэтому решения в пользу матерей судьи выносили верно.

Однако специалисты IT обратили внимание судей на весьма шаткий характер их аргументации. Они мешали факты и гипотезы. Факт состоял в том, что гораздо больше нарушений в материнских семьях, а гипотеза – в том, что если бы в материнские и отцовские семьи передавали бы детей поровну, а нарушали они порядок так, как было обнаружено по факту, тогда бы отцы оказались гораздо более худшими воспитателями. С точки зрения научной статистической теории экспериментов однозначно правы были IT специалисты, а не судьи.

Этот простой эксперимент показал три очень интересных обстоятельства.