司法機関は、司法制度全般と同様、最大の「テキスト処理産業」の 1 つと考えられています。言語、文書、テキストは法律および司法業務の原材料です。そのデータは司法制度において重要な役割を果たしており、捜査官、弁護士、裁判官が特定の事件を取り巻く状況を調整して正義が果たされるかどうかを確認するのに役立ちます。
そのため、司法分野は長い間、文書処理をサポートする自動化などのテクノロジーの利用が熟した分野でした。この継続的なニーズに対処するために新興テクノロジーの使用をさらに拡大する取り組みにより、責任ある人工知能 (AI) が可能なソリューションの中心に据えられています。
テクノロジーの導入により、法制度は大きな変革を遂げました。法律事務所や裁判所システムがデジタル化を採用したことにより、法廷意見、法令、規則、書籍、実務ガイド、法律評論、法律白書、ニュースレポートなどの大量のデータが、伝統的な法務と生成的な法務の両方を訓練するために利用可能になりました。司法機関によるAI基盤モデル。これらのモデルは、裁判所の職員が数十年分の法文を整理、検索、要約するために使用できる可能性があります。
AI やその他のテクノロジーの使用事例が司法界に浸透し続ける中、裁判官、弁護士、職員は今後もすべての意思決定の中心に位置する必要があります。裁判所と法制度全体は、同じ裁判所が以下に基づいたシステムを導入することで根絶しようとしている不平等を永続させる可能性のあるデータとアルゴリズムの偏りにも警戒しなければなりません。 信頼できる AI の原則 透明性や説明可能性など、すべての関係者がシステムがどのようにトレーニングされたか、どのように機能するか、その使用範囲は何かを理解できるようになります。
ドイツの司法制度が AI 分野で先頭に立つ
司法分野での AI と生成 AI の使用例が拡大し続ける中、ドイツのような一部の国では、これがどのように機能するかについていくつかの例が示されており、各国のいくつかの管轄区域が法律専門家をサポートし、法曹の能力を向上させる手段としてこのテクノロジーを実験しています。サービス。
ドイツ政府の取り組みに伴い、自動化ソリューションに対する需要が高まっています。 強制された 欧州連合(EU)が定めたデジタル化目標の一環として、2026年までにすべての民事、行政、社会、刑事訴訟において裁判所による電子ファイル管理の導入が求められている。現在ではすべての嘆願書が電子形式になっているため、データを新たな方法で使用できるようになりました。 AI は自然言語を理解する能力を備えているため、司法機関の中核的な業務において、文章の分析、作成、アーカイブという制作プロセスを完全に再考することが可能になります。
ドイツの裁判所が未処理の処理を AI が支援
今日の司法における AI の最も効果的な利用方法の 10,000 つは、単に裁判所が処理する多数の事件に対処するのを支援することです。近年、ドイツの裁判所では前例のないほどの大量の手続きが司法当局を圧倒し、その結果、手続き、審理、結果の遅れが生じています。フランクフルトのシュツットガルト高等地方裁判所では、これらの事件を担当する裁判官がすぐにXNUMX万件以上の未処理事件に直面することになった。残念ながら、裁判所には当初、大量の事件に対処するためのテクノロジーがありませんでした。彼らの作業のほとんどは手動で行われ、非常に反復的でした。裁判官は訴訟手続きで長い電子弁論ファイルを何時間も読まなければなりません。文書は数百ページにも及ぶ場合がありますが、通常はケース固有の機能がいくつか異なるだけです。
バーデン ヴュルテンベルク州の法務省は、自然言語理解 (NLU) などの機能を備えた AI を使用して、各事件を扱っているさまざまな事件グループに分類することを推奨しました。裁判所は、データを保護する透明性と追跡可能なシステムを必要としていました。 IBM ® は OLGA という名前の AI アシスタントを作成しました これは、ケースの分類、抽出されたメタデータを提供し、ケースをより迅速に解決するのに役立ちます。 OLGA を使用すると、裁判官と書記官は何千もの文書をより迅速にふるいにかけ、特定の検索基準を使用してさまざまな文書から関連情報を見つけることができます。さらに、このシステムは、検索から浮上した情報を文脈化するために訴訟に関する情報を提供します。このアルゴリズムは症例履歴を保存し、ユーザーに症例に関するすべての情報とその発生場所の包括的なビューを提供しました。裁判官は反復性の高い業務から解放され、複雑な問題に集中できるようになり、裁判所の報告によると、事件の処理時間が 50% 以上短縮される可能性があると考えられています。
フラウク氏、航空旅客訴訟でドイツの法廷を支援
ドイツの他の場所では、IBMはフランクフルト地方裁判所と協力して、航空乗客の権利訴訟向けに「Frauke」(Frankfurt Judgment Configurator Electronic)として知られるAIシステムのテストに成功しました。間 10,000 件と 15,000 件 乗客の権利に関する訴訟(例:遅延に関する訴訟)は、毎年フランクフルト地方裁判所で争われます。裁判所は判決文の作成過程への協力を求めた。これは裁判官にとって非常に面倒で反復的な作業であり、関連データを収集し、最終的にはほぼ同一の判決を繰り返し書かなければなりませんでした。
昨年の概念実証で、フラウクは弁論から事件の個別データ(便名や遅延時間を含む)を抽出し、裁判官の判決に従って、事前に作成されたテキストを使用することで判決文の起草を迅速化するのに役立った。モジュール。これまでのところ、Frauke はこのテクノロジーを使用することで、判決準備の処理時間を大幅に短縮することができました。
法律専門家は情報を常に把握しておく必要がある
これらのケーススタディは、文書の処理や手作業の自動化を支援するために、裁判手続きに AI を組み込むことの多くの利点の実例を示しています。同時に、司法分野における AI の使用の制限については幅広いコンセンサスが得られています。
一部の弁護士はすでにこの技術を活用して法的準備書面の作成を自動化し始めており、裁判官らは生成型AIが使用されたことを事後開示するよう求めている。法制度が新しいテクノロジーの長所と短所に直面しているため、生成 AI に依存している弁護士も次のことを行う必要があるかもしれません。 証明する 機密情報や機密情報が漏洩することはありません。
司法機関を含む公的機関によるあらゆるタイプの AI の使用は、 IBM が使用する信頼できる AI の基本特性。 説明可能性が重要な役割を果たします。たとえば、生成 AI が責任ある方法で使用されていることを実証するには、ドキュメントの分類、要約、比較においてシステムが実行するステップを追跡する機能を提供する必要があります。
IBM が政府のデジタル変革の推進をどのように支援しているかをご覧ください
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- 情報源: https://www.ibm.com/blog/judicial-systems-are-turning-to-ai-to-help-manage-its-vast-quantities-of-data-and-expedite-case-resolution/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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