पिछले महीने, मैंने खुद को एक प्रदर्शन देते हुए पाया ब्याज - अनुबंध प्रबंधन सॉफ्टवेयर के लिए हमारा उत्पाद - सोमवार दोपहर को। हमारी बिक्री टीम बंधी हुई थी और मुझे लगा कि यह मजेदार होगा। हम वकीलों को बेचते हैं और यह व्यक्ति एक मध्य-बाजार कॉर्पोरेट में एक सहायक सामान्य परामर्शदाता था। मैं उन उच्च-स्तरीय संदेशों के माध्यम से भाग गया, जिनका उपयोग हम आमतौर पर इन बैठकों को करने के लिए करते हैं, और फिर उत्पाद में कूदने से पहले, पूछा गया कि क्या उनके पास अब तक कोई प्रश्न हैं।
"हाँ, धन्यवाद रिचर्ड - क्या आप मुझे बता सकते हैं, क्या यह एआई करता है?"
भ्रामक। मुझे यकीन नहीं है कि AI कुछ ऐसा है जो आप "करते हैं", लेकिन इसकी परवाह किए बिना: "हां, हमारे पास मशीन सीखने के मॉडल हैं उत्पाद में - लेकिन क्या मैं पूछ सकता हूं, क्यों? तुम क्या करने की कोशिश कर रहे हो?"
"यकीन नहीं - मुझे सिर्फ यह जानना है कि क्या यह एआई करता है। ठीक है, यह करता है। क्या यह ब्लॉकचेन करता है? ”
कहने की जरूरत नहीं है, कानूनी प्रक्रियाओं से निपटने के लिए यह एक बहुत ही भयानक तरीका है: तकनीक को पहले और लोगों को अंतिम रूप देना। तकनीक के बारे में प्रचार के साथ यह दृष्टिकोण पूरी तरह से अलग हो गया है कि लोगों को वास्तव में क्या चाहिए, यह उतना ही बेकार है जितना कि यह आम है।
सच्चाई यह है कि ज्यादातर लोगों के लिए, कानून और कानूनी प्रक्रियाओं से निपटना तनावपूर्ण है। लोग और व्यवसाय प्रमुख क्षणों में कानूनी मुद्दों से निपटते हैं: एक घर खरीदना, अदालत में दावा करना, एक नए कर्मचारी को काम पर रखना, एक नए ग्राहक पर हस्ताक्षर करना। लेकिन रमणीय, मैत्रीपूर्ण और मानवीय होने के बजाय, ये प्रक्रियाएं अक्सर तनावपूर्ण, भ्रामक और डरावनी होती हैं।
सभी को वकीलों से नफरत है
वकील हमेशा अपने ग्राहकों के विश्वास का आनंद नहीं लेते हैं - और मैं इसे पूर्व वकील के रूप में कहता हूं। ए प्रिंसटन का अध्ययन यह पाया कि औसत व्यक्ति उन्हें सक्षमता के लिए अत्यधिक दर देता है, लेकिन विश्वास और गर्मी के लिए खराब। अधिकांश लोगों के लिए कानूनी मामले लचर और कठिन बने हुए हैं। और जब तकनीक निश्चित रूप से हर स्तर पर कानूनी उद्योग को बदल रही है - खासकर जब यह एआई के अनुप्रयोगों की बात आती है - तो इससे लोगों को कानून का बेहतर अनुभव देने की अपनी क्षमता पूरी नहीं हुई है, बल्कि बड़े कानून के लिए काम को अधिक कुशल और लाभदायक बनाने के बजाय। फर्में।
कानूनी उद्योग ने कम से कम एआई के साथ अपनी यात्रा शुरू कर दी है, जिसमें कानून फर्मों के भीतर लगभग पूरे वर्कफ़्लो में मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के साथ। अनुबंध की समीक्षा वास्तव में टेक ऑफ करने वाली पहली श्रेणी थी, जिसका नाम फर्मों और ऑप्टिकल कैरेक्टर मान्यता का उपयोग करने वाली कानून फर्मों के साथ ग्राहकों को यह बताने के लिए था कि उनके अनुबंध में क्या है। AI के अन्य अनुप्रयोगों ने बिलिंग, समय प्रबंधन, ई-खोज और कानूनी अनुसंधान जैसे कानूनी कार्यों को संबोधित किया है। यह सब उत्साहजनक है, लेकिन यह अंत उपयोगकर्ताओं के लिए बहुत कुछ नहीं करता है।
एआई लोगों के कानून के अनुभव को कैसे आकार देगा
अच्छी खबर यह है कि एआई, जानबूझकर तैनात किया गया है, वास्तविक लोगों के कानून के अनुभव को गहराई से बदलने की क्षमता रखता है, जिससे आर्कियन और अभेद्य प्रक्रियाएं सभी के लिए अधिक सुलभ और अधिक मानवीय हो जाती हैं।
यहां चार कारक हैं जिन्हें हमें इसे वास्तविकता बनाने के लिए विचार करना चाहिए।
1. चैटबॉट दर्ज करें
जोशुआ ब्रोडर ने चार साल पहले DoNotPay बनाया था, जो मूल रूप से पार्किंग टिकट पर चुनाव लड़ने के लिए एक ऐप है। यह 1,000 से अधिक चैटबॉट को शामिल करने के लिए विस्तारित किया गया है, रास्ते में एंड्रीसेन होरोविट्ज से निवेश को आकर्षित करता है। DoNotPay ऐ का उपयोग करता है (द्वारा समर्थित) आईबीएम वाटसन) अपने फ़ोन पर तनावपूर्ण कानूनी प्रक्रियाओं को नेविगेट करने के लिए अंत उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने, विभिन्न उल्लंघन और जुर्माना को चुनौती देने के लिए स्वचालित रूप से दस्तावेज़ उत्पन्न करने के लिए।
लेकिन जबकि DoNotPay को कुछ हलकों में मनाया गया था, दूसरों में यह शत्रुता - यहां तक कि मुकदमों से भी मिला था। कानून एक विनियमित पेशा है, जिसमें वकीलों को कुछ विशिष्ट "संरक्षित गतिविधियों" के लिए मान्यता प्राप्त योग्यता की आवश्यकता होती है - और वे गतिविधियाँ आम लोगों के लिए खुली नहीं होती हैं, कभी भी एल्गोरिदम को ध्यान में नहीं रखा जाता है। कुछ वकील सॉफ़्टवेयर को अपने गुप्त राज्यों पर नहीं ले जाना चाहते हैं, न ही उनके बिल योग्य घंटे।
यदि एआई वास्तव में कानून के अनुभव को अधिक मानवीय बनाने जा रहा है, तो यह रवैया जीवित नहीं रह सकता है। यदि एक चैटबोट आप जो भी तेजी से, अधिक सस्ते में, और अंत उपयोगकर्ता के लिए एक बेहतर अनुभव के साथ पुन: पेश कर सकते हैं, तो क्या आपकी गतिविधि "संरक्षित" होने के लायक है? एक वकील के रूप में, क्या आप अपना समय वास्तविक मूल्य को जोड़ने में खर्च नहीं करेंगे? चैटबॉट पहले से ही अपने बैंकिंग, बंधक, खरीदारी और उपयोगिताओं के साथ लोगों की मदद करते हैं - कोई कारण नहीं है कि कोई भी अलग होगा, एआई लोगों को एक सुलभ अनुभव दे सकता है, सही समय पर। पायनियर्स पर स्टैनफोर्ड और सफ़ोक इस चुनौती को गले लगा लिया है - नियामकों को पकड़ने से पहले यह केवल समय की बात है।
2. संविदा मशीनें पढ़ सकती हैं
इसके मूल में, एक कानूनी अनुबंध केवल एक रिश्ते की लिखित अभिव्यक्ति है: दो पक्षों द्वारा एक दूसरे के साथ व्यवहार करने के तरीके को नियंत्रित करने के लिए वादों की एक श्रृंखला। कॉन्ट्रैक्ट्स का जश्न मनाने के लिए कुछ होना चाहिए; दुख की बात है कि ज्यादातर लोग उनसे नफरत करते हैं। से अनुसंधान आईएसीसीएम दिखाया गया कि 83% लोग अनुबंध प्रक्रिया से असंतुष्ट हैं। हस्ताक्षर करना, स्कैन करना, पोस्ट करना और अंततः दस्तावेजों को खो देना मौलिक रूप से मित्रतापूर्ण और अनैतिक रूप से अनुबंधित करता है, लोगों और व्यवसायों के बीच संबंधों को शुरू से क्षतिग्रस्त होने के साथ।
यह आंशिक रूप से अनुबंध के डिफ़ॉल्ट प्रारूप में है - वर्ड दस्तावेजों, या पीडीएफ में स्थिर फाइलें। वे असंरचित डेटा से बने होते हैं जिन्हें खोजना मुश्किल होता है; गतिविधि के ऑडिट ट्रेल्स को बातचीत के इतिहास के साथ खो दिया जाता है। यह पुरातन प्रक्रिया इसीलिए है कि एक घर खरीदने वाला दंपति डिजिटल ब्रोकर के साथ चैट विंडो में ऑनलाइन बंधक की व्यवस्था कर सकता है, लेकिन जब वास्तविक बिक्री अनुबंध की बात आती है, तो उन्हें स्कैन किए हुए, तीन-स्तंभ, लगभग गैर-कानूनी होने की संभावना होती है हार्ड कॉपी दस्तावेज़ को कोशिश करने और समझने के लिए। अनुबंध प्रबंधन सॉफ्टवेयर तकनीक कितनी दूर होने के बावजूद अभी भी इस समस्या को दूर करने के लिए संघर्ष कर रही है
आगे बढ़ गया है।
लेकिन अगर अनुबंध मशीन-पठनीय हैं, तो वे शुरू से ही सहयोगी और गतिशील हो सकते हैं। व्यवसायों को कानून कंपनियों को यह पता लगाने के लिए भुगतान नहीं करना होगा कि उनके अनुबंध में क्या है, क्योंकि वे खोज योग्य होंगे। यदि हमारे होमबॉयर्स के जोड़े को उनके संप्रेषण दस्तावेजों में परिवर्तन समझ में नहीं आते हैं, तो वे संस्करण इतिहास के माध्यम से वापस स्क्रॉल कर सकते हैं और अपने वकीलों को जवाब देने के लिए टिप्पणी कर सकते हैं।
इससे भी बेहतर, मशीन सीखने वाले मॉडल समस्या को समझना शुरू कर सकते हैं जो पाठकों को चकरा देते हैं, और प्रारूपण के दौरान उन्हें ध्वजांकित करते हैं, जो कि सीधी भाषा के विकल्प सुझाते हैं। यदि किसी खंड के शब्दों से पाठकों को अपने सिर को खरोंचने और वकीलों को समझाने के लिए अधिक धन खर्च करने की संभावना है, तो एआई समस्या को प्रारूप में रख सकता है और लेखकों के साथ इसे चिह्नित कर सकता है। यदि AI पुनरुत्थान का समर्थन कर सकता है प्रारूपण में सादी भाषा, जो केवल कानूनी रूप से अधिक मानवीय बनाने में मदद कर सकता है।
3. भविष्य का अनुमान लगाना (और तय करना)
एआई की भविष्यवाणी क्षमता, बड़े डेटा के संबंध में, कानूनी प्रणाली के हर स्तर पर परिवर्तनकारी हो सकती है। यदि यह लोगों और व्यवसायों को उन जोखिमों की मदद कर सकता है जो किसी दिए गए कार्य से उत्पन्न हो सकते हैं, तो वे उत्पन्न होने से पहले महंगे मुकदमेबाजी से बच सकते हैं। यदि कोई कानूनी मामला अपरिहार्य है, तो भविष्य कहनेवाला विश्लेषण हमें बता सकता है कि कितना समय लगने की संभावना है और इसकी लागत कितनी है। यदि हम लोगों को उनकी कानूनी रणनीतियों के परिणामों की बेहतर समझ दे सकते हैं, तो यह अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए कठिन, तनावपूर्ण परिणामों से बचने में मदद कर सकता है।
कुछ कंपनियों ने ऐसा करने के लिए सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करना शुरू कर दिया है। न्यूयॉर्क में, प्रेमोनिशन ने उन सभी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध आंकड़ों को संकलित किया है जो वे प्रत्येक अदालत और न्यायाधीश के सामने दिए गए कानूनी मुद्दे के लिए दरों की जीत की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। उद्देश्य अपने मामले के लिए संभावित दावेदारों को उनके मामले में मार्गदर्शन करना है, जहां वे सर्वोत्तम परिणाम को सुरक्षित करने की संभावना रखते हैं। यदि हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या किसी दिए गए न्यायालय में दावा सफल होने की संभावना है, तो क्या हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या यह कहीं भी सफल होने की संभावना है - और ऐसा करने में, क्या हम प्रभावी रूप से एआई के माध्यम से एक पूर्वानुमानित फैसले का प्रतिपादन नहीं कर रहे हैं?
क्या यह संभव है या वांछनीय पूरी तरह से एक अलग सवाल है - जो मुझे मेरे अगले बिंदु पर लाता है।
4. अतीत के पूर्वाग्रहों को पुन: प्रस्तुत किए बिना
कानूनी प्रणाली के लोगों के अनुभवों को सुधारने के लिए एआई का उपयोग न्याय से पूर्वाग्रह को दूर करने के अवसर का प्रतिनिधित्व करता है। सिद्धांत रूप में, एल्गोरिथम निर्णय ऐतिहासिक पूर्वाग्रह से मुक्त होना चाहिए जो न्याय प्रणाली के साथ उनकी बातचीत में अल्पसंख्यकों को प्रभावित करते हैं; जब जातीयता जैसे कारकों की बात आती है तो AI को अज्ञेय होना चाहिए, लिंग और यौन अभिविन्यास। लेकिन परिणाम अब तक एक अलग तस्वीर पेंट करते हैं।
अमेरिका में सार्वजनिक प्राधिकारियों ने पहले से ही AI का उपयोग करना शुरू कर दिया है ताकि कानूनी प्रक्रियाओं पर भारी भार उठाया जा सके जिसमें बड़ी मात्रा में गणना शामिल है; उदाहरण के लिए, गिरफ्तार किए गए लोगों के लिए जोखिम स्कोर असाइन करना, इस बात के संदर्भ में कि वे फिर से अनधिकृत होने की कितनी संभावना है। हालाँकि, ए ProPublica द्वारा अध्ययन, शोधकर्ताओं ने पाया कि फ्लोरिडा में 7,000 से अधिक लोगों को सौंपे गए एआई-जनरेट स्कोर "उल्लेखनीय रूप से अविश्वसनीय" थे; संभावित अपराधों की पूरी श्रृंखला में, भविष्यवाणी केवल एक सिक्का के प्रवाह की तुलना में थोड़ा अधिक सटीक थी, केवल 61 प्रतिशत। जब जीवन और स्वतंत्रता लाइन पर होती है, तो यह पर्याप्त अच्छा नहीं होता है।
इससे भी बदतर, सिस्टम ने उन्हें हटाने के बजाय नस्लीय असमानताओं को बढ़ा दिया: यह सफेद प्रतिवादियों की तुलना में अपराधियों के रूप में काले प्रतिवादियों को लेबल करने की संभावना लगभग दोगुनी थी। यह पूर्वाग्रह एक प्रमुख जोखिम है जो एआई के रीमिट के कानूनी में विस्तार के साथ है। पूर्वाग्रह को दूर किया जा सकता है, लेकिन यह काम करेगा; अगर हम अपनी नई, एआई-संचालित दुनिया में प्राचीन प्रक्रियाओं की पूर्वाग्रहों और असमानताओं को लाना चाहते हैं तो यह बहुत बड़ा कदम होगा।
निर्णय लेने में दृश्यता की कमी भी एक समस्या है। ProPublica के अध्ययन में, प्रतिवादियों के लिए स्कोर के पीछे के तर्क को समझना असंभव था: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उनके कामकाज को नहीं दिखाते हैं, जिससे उनके शासकों को अपील करने में मुश्किल होती है। एक स्वस्थ न्याय प्रणाली जो कानून के शासन का सम्मान करती है वह वह है जहां न्याय न केवल किया जाता है, बल्कि किया जाना देखा जाता है - प्रतिभागियों को यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि किसी विशेष कानूनी प्रक्रिया में किसी विशेष निर्णय का प्रतिपादन क्यों किया गया, या उनका कोई मार्गदर्शन नहीं है अगली बार विवाद से बचने में उनकी मदद करें। यदि मशीन लर्निंग मॉडल कानूनी प्रक्रियाओं में सक्रिय भागीदार बनने के लिए हैं, तो उनके तर्क में पारदर्शिता होनी चाहिए। यदि नहीं, तो कानूनी जोखिम अधिक मानवीय होने के बजाय, कम अनुकूल हो जाते हैं।
कम आर्टिफिस, अधिक बुद्धिमत्ता
प्रत्येक कानूनी प्रक्रिया में एआई का अतिक्रमण - उच्च मूल्य के वाणिज्यिक सौदों से, न्याय प्रणाली के रोजमर्रा के हिस्सों तक - अजेय प्रतीत होता है। लेकिन एआई की परिवर्तनकारी शक्ति का अनुवाद एक अधिक मानवीय कानूनी प्रणाली में, जबकि संभव नहीं है, अपरिहार्य नहीं है। यह सुनिश्चित करने के लिए तकनीकी कंपनियों, विक्रेताओं, नियामकों, सार्वजनिक संस्थानों और शिक्षकों की ओर से जागरूक, बुद्धिमान प्रयास किए जाएंगे ताकि एंड-यूजर्स हमारे फोकस में बने रहें। एआई निश्चित रूप से कानूनी रूप से अधिक मानवीय बना सकता है - लेकिन केवल अगर मनुष्य वास्तव में ऐसा करने के लिए मजबूर करते हैं।
