#КопилкаИИ
🤖 AI, ML И NLP В 2021 ГОДУ
Сейчас время, когда об успехах ИИ вещают из каждого утюга.
Страны-гегемоны усиленно вовлеклись в лидерство в потстройке ИИ-решений, ИИ-процессов и инфраструктуры.
А офисная кофемашина или пылесос анализируют ситуацию и настроение клиента лучше, чем средний психолог.
Не удивительно, что урбан-лоеры, фейсбук эксперты и диванные аналитики* не обходят стороной эту тему.
Поэтому сейчас важно отбросить хайп и популизм, и с холодной головой подходить к перспективам практического применения и реального развития ИИ для юридических нужд.
*Пару лет назад, когда это еще не было мейнстримом, мы с вами разбирали подобные кейсы применения юридических ИИ инструментов - тут, тут и тут, и еще пару десятков раз.
❓ ЧТО ПО 2020?
2020 год было трудно спрогнозировать - пандемия, политические и социальные изменения рисуют тенденции, к которым надо быть готовыми сегодня.
Сейчас чувствуется прогресс в моделях глубинного обучения, таких как GPT-3, большее значение уделяют NLP в VoC (Voice of the Customer) программах.
Мир работает над пониманием потребностей потребителей, что для любого сервисного бизнеса сейчас жизненно важно.
Юридический бизнес - не исключение.
❓ ЧТО В 2021?
Член совета Forbes и CEO "Lexalytics", Джефф Кэтлин, поделился своими прогнозами на этот год.
📍 Маркировка данных (подача в текст-, видео- или форматах изображения) станет "дополнительной плюшкой" в 2021 году.
Этим уже пользуются, чтобы заработать дополнительные деньги. В промышленно развитых странах цена за такую работу упала ниже минимальной заработной платы.
Несмотря на это, ИИ видит успех в отраслях, требующих экспертных знаний, таких как: здравоохранение или право, спрос на специальные знания и подача таких знаний в соответствующих форматах приведет к созданию маленькой дополнительной ниши на рынке.
📍 Плюсов в безработице и общей неопределенности немного, но "темные времена" порождают волну новых бизнесов.
Мы увидим усиленное внимание к технологиям от собственников бизнесов, которые будут применять достижения ИИ в своих новых бизнесах.
Если ты не используешь технологии, шансы дожить до следующего кризиса мизерные.
📍 ИИ платформы будут сливаться
Поскольку за последние несколько лет ИИ стал "той самой" популярной технологией, появилась куча инфраструктурных компаний, которые начали торговать платформами ИИ, чтобы облегчить построение моделей для других.
Хотя это хорошо звучит на первый взгляд, так не решается ни одна определенная деловая задача.
Это просто более эффективное использование технологий, и все еще их в конце трудно продать.
Вполне вероятно, что венчурные фонды начнут разрывать контракты. Это приведет к уменьшению платформ, но это не значит, что мы не увидим следующий "Oracle" в ближайшие годы.
📍 Улучшение моделей глубинного обучения за последние 18 месяцев означает, что желаемые функции NLP начнут давать результаты.
Ставку делают на лучшее распознавание речи, что должно закрепить общие паттерны системы.
📍 Платформ с использованием ИИ становится больше, а давно существующие сервисы с этими же технологиями подстраховывают новых в своей сфере.
Компании все больше заимствуют опыт третьих сторон в области машинного обучения, это означает, что консалтинговые услуги для ML набирают популярность.
Эта тенденция ускорится в 2021 году.
📍 Выявление фальшивых новостей начнет приносить прибыль. Этот вопрос стал острым в 2020.
Сегодня ожидается, что распространение дезинформации уменьшится по сравнению с предыдущим годом.
🎭 ИВЕНТЫ
Именно сегодня есть возможность услышать прогнозы и пообщаться с экспертами на тему ИИ в юридической практике по обе стороны океана.
Вот ссылки на регистрацию на бесплатные онлайн-ивенты:
🚩 DOPE 2021 - язык ивента: английский/украинский/русский
🚩 Artificial Intelligence and the Future of Lawyering and Law Firms - язык ивента: английский
🤖 AI, ML И NLP В 2021 ГОДУ
Сейчас время, когда об успехах ИИ вещают из каждого утюга.
Страны-гегемоны усиленно вовлеклись в лидерство в потстройке ИИ-решений, ИИ-процессов и инфраструктуры.
А офисная кофемашина или пылесос анализируют ситуацию и настроение клиента лучше, чем средний психолог.
Не удивительно, что урбан-лоеры, фейсбук эксперты и диванные аналитики* не обходят стороной эту тему.
Поэтому сейчас важно отбросить хайп и популизм, и с холодной головой подходить к перспективам практического применения и реального развития ИИ для юридических нужд.
*Пару лет назад, когда это еще не было мейнстримом, мы с вами разбирали подобные кейсы применения юридических ИИ инструментов - тут, тут и тут, и еще пару десятков раз.
❓ ЧТО ПО 2020?
2020 год было трудно спрогнозировать - пандемия, политические и социальные изменения рисуют тенденции, к которым надо быть готовыми сегодня.
Сейчас чувствуется прогресс в моделях глубинного обучения, таких как GPT-3, большее значение уделяют NLP в VoC (Voice of the Customer) программах.
Мир работает над пониманием потребностей потребителей, что для любого сервисного бизнеса сейчас жизненно важно.
Юридический бизнес - не исключение.
❓ ЧТО В 2021?
Член совета Forbes и CEO "Lexalytics", Джефф Кэтлин, поделился своими прогнозами на этот год.
📍 Маркировка данных (подача в текст-, видео- или форматах изображения) станет "дополнительной плюшкой" в 2021 году.
Этим уже пользуются, чтобы заработать дополнительные деньги. В промышленно развитых странах цена за такую работу упала ниже минимальной заработной платы.
Несмотря на это, ИИ видит успех в отраслях, требующих экспертных знаний, таких как: здравоохранение или право, спрос на специальные знания и подача таких знаний в соответствующих форматах приведет к созданию маленькой дополнительной ниши на рынке.
📍 Плюсов в безработице и общей неопределенности немного, но "темные времена" порождают волну новых бизнесов.
Мы увидим усиленное внимание к технологиям от собственников бизнесов, которые будут применять достижения ИИ в своих новых бизнесах.
Если ты не используешь технологии, шансы дожить до следующего кризиса мизерные.
📍 ИИ платформы будут сливаться
Поскольку за последние несколько лет ИИ стал "той самой" популярной технологией, появилась куча инфраструктурных компаний, которые начали торговать платформами ИИ, чтобы облегчить построение моделей для других.
Хотя это хорошо звучит на первый взгляд, так не решается ни одна определенная деловая задача.
Это просто более эффективное использование технологий, и все еще их в конце трудно продать.
Вполне вероятно, что венчурные фонды начнут разрывать контракты. Это приведет к уменьшению платформ, но это не значит, что мы не увидим следующий "Oracle" в ближайшие годы.
📍 Улучшение моделей глубинного обучения за последние 18 месяцев означает, что желаемые функции NLP начнут давать результаты.
Ставку делают на лучшее распознавание речи, что должно закрепить общие паттерны системы.
📍 Платформ с использованием ИИ становится больше, а давно существующие сервисы с этими же технологиями подстраховывают новых в своей сфере.
Компании все больше заимствуют опыт третьих сторон в области машинного обучения, это означает, что консалтинговые услуги для ML набирают популярность.
Эта тенденция ускорится в 2021 году.
📍 Выявление фальшивых новостей начнет приносить прибыль. Этот вопрос стал острым в 2020.
Сегодня ожидается, что распространение дезинформации уменьшится по сравнению с предыдущим годом.
🎭 ИВЕНТЫ
Именно сегодня есть возможность услышать прогнозы и пообщаться с экспертами на тему ИИ в юридической практике по обе стороны океана.
Вот ссылки на регистрацию на бесплатные онлайн-ивенты:
🚩 DOPE 2021 - язык ивента: английский/украинский/русский
🚩 Artificial Intelligence and the Future of Lawyering and Law Firms - язык ивента: английский
#КопилкаИИ
🤖 29 000 ЛАЙКОВ И 1 700 КОММЕНТАРИЕВ ПОД ТЕКСТОМ ДИССЕРТАЦИИ
❗️ Спойлер: Тема диссертации «Можно ли назначить робота на основе ИИ директором ООО»?
Юрист из Нидерландов Адам Нассир, две недели назад поделился в LinkedIn манускриптом своей диссертации, в которой исследовал вопрос, может ли их корпоративное законодательство наделить работа правосубъектностью директора ООО, и как это будет касаться участников, учредителей и компаний в целом.
В своей работе Нассир разделил этот вопрос на две части: возможности и желание.
ВОЗМОЖНОСТИ
Отправной точкой в нидерландском корпоративном праве является возможность создавать несколько юридических лиц.
Ссылаясь на предыдущий опыт предоставления правосубъектности через Нидерландский суд, Нассир считает, что таким же путем можно наделить правосубъектностью работа.
Адам объясняет как это сделать через европейское регулирование, в частности принятую Европейской Комиссией резолюцию "О перспективах использования ИИ в Европе".
ЖЕЛАНИЕ
Если мы хотим назначить работа директором, то он должен отвечать требованиям физического лица или даже превосходить его с точки зрения интеллекта и автономии.
Общие риски ИИ, такие как хакерство, кибератаки и нарушение неотъемлемых конституционных прав, могут быть решены путем установления соответствующих мер, стандартов и ограничений.
Нет гарантий, что робот не будет использоваться не по назначению. В человеческих отношениях это можно приравнять к выполнению физическим лицом различных административных, не связанных с его прямой деятельностью, обязанностей.
🏆 ВЫВОДЫ
Исследование показало, что робот все еще не способен выполнять административные задачи так, как это может делать человек.
Алгоритмам не хватает гибкости, что ухудшает принцип коллегиального управления "человек + робот".
Как результат, ИИ алгоритм не может быть членом правления или полноценным участником.
Но когда речь идет о личной ответственности кого-либо из "физических" директоров - эта проблема не рассматривается как таковая (промахи человека прощаются).
В современной среде неравенство ответственностей вызывает дискуссии.
Считается, что люди не отслеживают ошибки, допущенные роботом - все привыкли думать, что именно робот отслеживает человеческие промахи.
Как же ИИ может оправдать себя на практике?
А как это делают физические люди, и верят ли им в этом?
В общем, несмотря на всю мощность ИИ и преимущества его использования, как субъект - алгоритм не существует, он не может опровергнуть свою вину, при том, что он приравнивается к умственному активу компании (робот = человеческий разум).
🏁 РЕШЕНИЯ
Чтобы осовременить нормы в сфере регулирования ИИ, Нассир предлагает:
🔹 Урегулировать различия работа с физическим и юридическим лицами относительно имущественных прав
🔹 Принять отдельное законодательство, уточняющее, какие типы роботов соответствуют требованиям юридического лица, то есть какие из них могут получить "удостоверение юрлица».
🔹 Создать отдельное учреждение, в котором эксперты будут регулировать этот вопрос как члены «наблюдательного совета».
⌚️ В прошлый раз мы говорили об AI, ML и NLP в юриспруденции 2021 года.
_________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 Текст диссертации (на голландском языке)
🤖 29 000 ЛАЙКОВ И 1 700 КОММЕНТАРИЕВ ПОД ТЕКСТОМ ДИССЕРТАЦИИ
❗️ Спойлер: Тема диссертации «Можно ли назначить робота на основе ИИ директором ООО»?
Юрист из Нидерландов Адам Нассир, две недели назад поделился в LinkedIn манускриптом своей диссертации, в которой исследовал вопрос, может ли их корпоративное законодательство наделить работа правосубъектностью директора ООО, и как это будет касаться участников, учредителей и компаний в целом.
В своей работе Нассир разделил этот вопрос на две части: возможности и желание.
ВОЗМОЖНОСТИ
Отправной точкой в нидерландском корпоративном праве является возможность создавать несколько юридических лиц.
Ссылаясь на предыдущий опыт предоставления правосубъектности через Нидерландский суд, Нассир считает, что таким же путем можно наделить правосубъектностью работа.
Адам объясняет как это сделать через европейское регулирование, в частности принятую Европейской Комиссией резолюцию "О перспективах использования ИИ в Европе".
ЖЕЛАНИЕ
Если мы хотим назначить работа директором, то он должен отвечать требованиям физического лица или даже превосходить его с точки зрения интеллекта и автономии.
Общие риски ИИ, такие как хакерство, кибератаки и нарушение неотъемлемых конституционных прав, могут быть решены путем установления соответствующих мер, стандартов и ограничений.
Нет гарантий, что робот не будет использоваться не по назначению. В человеческих отношениях это можно приравнять к выполнению физическим лицом различных административных, не связанных с его прямой деятельностью, обязанностей.
🏆 ВЫВОДЫ
Исследование показало, что робот все еще не способен выполнять административные задачи так, как это может делать человек.
Алгоритмам не хватает гибкости, что ухудшает принцип коллегиального управления "человек + робот".
Как результат, ИИ алгоритм не может быть членом правления или полноценным участником.
Но когда речь идет о личной ответственности кого-либо из "физических" директоров - эта проблема не рассматривается как таковая (промахи человека прощаются).
В современной среде неравенство ответственностей вызывает дискуссии.
Считается, что люди не отслеживают ошибки, допущенные роботом - все привыкли думать, что именно робот отслеживает человеческие промахи.
Как же ИИ может оправдать себя на практике?
А как это делают физические люди, и верят ли им в этом?
В общем, несмотря на всю мощность ИИ и преимущества его использования, как субъект - алгоритм не существует, он не может опровергнуть свою вину, при том, что он приравнивается к умственному активу компании (робот = человеческий разум).
🏁 РЕШЕНИЯ
Чтобы осовременить нормы в сфере регулирования ИИ, Нассир предлагает:
🔹 Урегулировать различия работа с физическим и юридическим лицами относительно имущественных прав
🔹 Принять отдельное законодательство, уточняющее, какие типы роботов соответствуют требованиям юридического лица, то есть какие из них могут получить "удостоверение юрлица».
🔹 Создать отдельное учреждение, в котором эксперты будут регулировать этот вопрос как члены «наблюдательного совета».
⌚️ В прошлый раз мы говорили об AI, ML и NLP в юриспруденции 2021 года.
_________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 Текст диссертации (на голландском языке)
#КопилкаИИ
🤖 ЧТО ОБЩЕГО У ИИ С ЖИВОТНЫМИ?
❗️ Спойлер: Правосубъектность и бремя ответственности
В 2018 году Стивен Талер подал заявки в Великобритании, США и ЕС на получение патентов на два новых изобретения: нейронное пламя и фрактальный контейнер.
В заявках Талер назвал свою ИИ систему DABUS изобретателем, а себя - владельцем патентов.
В ответе двух ведомств отметили, что DABUS не человек, и поэтому не может рассматриваться как изобретатель.
По умолчанию изобретателем является владелец патента, если он не передан другому лицу.
Поскольку DABUS не является правосубъектным лицом, он не может владеть или передавать право собственности на патенты.
❓ Причем тут животные?
В средневековье животные обладали частичной правосубъектностью.
Они могли быть субъектами уголовного или гражданского производства, но с другой стороны оставались собственностью.
В те времена это позволяло правовой системе реагировать на любой вред, причиненный животными, одновременно позволяя владельцам использовать животных для их экономической выгоды.
Сегодня технологии, в т. ч. ИИ, могут работать автономно.
ИИ не обладают правосубъектностью (за исключением работа Софии). Если ИИ может самостоятельно нанести ущерб, как средневековые животные, наверное, было бы хорошо иметь возможность отвечать за действия технологии.
Если же сейчас предоставить ИИ полную правосубъектность, то предприниматели, которые надеялись разработать коммерческие версии этой технологии, больше не смогут иметь собственных изобретений.
Модель частичной правосубъектности лица практичнее, потому что разъединяет права и обязанности для лица, которое не является биологическим человеком.
❓ А что с патентами?
Если вернуться к патентам, то часто непонятно, как на самом деле работает система ИИ. Поэтому может быть трудно установить и доказать нарушения.
Некоторые юристы предлагают применять обратное бремя доказывания (презумпцию невиновности).
Закон может привлекать к ответственности по принципу "Piercing veil".
Чаще всего его применяют в корпоративной сфере, когда суд заменяет ограниченную ответственность компании на личную ответственность директора.
В случае с ИИ ответственность за ошибки ИИ будет нести владелец технологии.
🏆 Итоги
Система назначения ответственности автономным роботам может стать более понятной, когда такие технологии будут глубже встроены в наше общество.
Ни один из предложенных выше способов не набрал большую популярность.
И в дальнейшем эти различия будут вызывать головную боль как у международного бизнеса, так и у юристов.
Еще больше это будет влиять на развитие и восприятие следующей волны ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы говорили о том, Можно ли назначить робота на основе ИИ директором ООО?
_______________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 What Mediaeval animal trials can teach us about AI and the law
🤖 ЧТО ОБЩЕГО У ИИ С ЖИВОТНЫМИ?
❗️ Спойлер: Правосубъектность и бремя ответственности
В 2018 году Стивен Талер подал заявки в Великобритании, США и ЕС на получение патентов на два новых изобретения: нейронное пламя и фрактальный контейнер.
В заявках Талер назвал свою ИИ систему DABUS изобретателем, а себя - владельцем патентов.
В ответе двух ведомств отметили, что DABUS не человек, и поэтому не может рассматриваться как изобретатель.
По умолчанию изобретателем является владелец патента, если он не передан другому лицу.
Поскольку DABUS не является правосубъектным лицом, он не может владеть или передавать право собственности на патенты.
❓ Причем тут животные?
В средневековье животные обладали частичной правосубъектностью.
Они могли быть субъектами уголовного или гражданского производства, но с другой стороны оставались собственностью.
В те времена это позволяло правовой системе реагировать на любой вред, причиненный животными, одновременно позволяя владельцам использовать животных для их экономической выгоды.
Сегодня технологии, в т. ч. ИИ, могут работать автономно.
ИИ не обладают правосубъектностью (за исключением работа Софии). Если ИИ может самостоятельно нанести ущерб, как средневековые животные, наверное, было бы хорошо иметь возможность отвечать за действия технологии.
Если же сейчас предоставить ИИ полную правосубъектность, то предприниматели, которые надеялись разработать коммерческие версии этой технологии, больше не смогут иметь собственных изобретений.
Модель частичной правосубъектности лица практичнее, потому что разъединяет права и обязанности для лица, которое не является биологическим человеком.
❓ А что с патентами?
Если вернуться к патентам, то часто непонятно, как на самом деле работает система ИИ. Поэтому может быть трудно установить и доказать нарушения.
Некоторые юристы предлагают применять обратное бремя доказывания (презумпцию невиновности).
Закон может привлекать к ответственности по принципу "Piercing veil".
Чаще всего его применяют в корпоративной сфере, когда суд заменяет ограниченную ответственность компании на личную ответственность директора.
В случае с ИИ ответственность за ошибки ИИ будет нести владелец технологии.
🏆 Итоги
Система назначения ответственности автономным роботам может стать более понятной, когда такие технологии будут глубже встроены в наше общество.
Ни один из предложенных выше способов не набрал большую популярность.
И в дальнейшем эти различия будут вызывать головную боль как у международного бизнеса, так и у юристов.
Еще больше это будет влиять на развитие и восприятие следующей волны ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы говорили о том, Можно ли назначить робота на основе ИИ директором ООО?
_______________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 What Mediaeval animal trials can teach us about AI and the law
#КопилкаИИ
🤖 НОВАЯ КАРТА ЮРИДИЧЕСКОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
❗️ Спойлер: Больше 15 направлений юридического ИИ вокруг NLP
Юридические инструменты на базе NLP (Natural Language Processing), часто называют юридическим ИИ.
Темпы его развития настолько масштабируемы, что «Artificial Lawyer» и «TromansConsulting» регулярно обновляют карту юридического ИИ.
В 2016 году существовало лишь несколько ответвлений. Тогда были первые попытки понять, что такое NLP, как он соотносится с ПО и ИИ целом.
Сегодня технология распространилась по всему рынку и создала отдельную систему подотраслей.
Отправной точкой большинства из них является NLP, поскольку это корень legal tech рынка.
Кроме того, важное значение для этого типа ПО имеет машинное обучение, независимо от того, как его используют.
Например, вы можете видеть его применения и в legal research, и в драфтинге, и в просмотре или анализе документов.
КЛЮЧЕВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ NLP ДЛЯ ЮРИСТОВ
🔹 Pre-execution
Начальный этап, когда контракты создаются, согласовываются и редактируются перед подписанием.
Здесь появляется все больше инструментов, которые помогают с оценкой рисков, автоматизированной разметкой, сравнением схем системами редактирования текста.
🔹 Knowledge Managment
Основное внимание уделяется использованию NLP для того, чтобы анализировать документы на глубоком контекстуальном уровне.
Если очень упрощенно, KM может обеспечить поиск по ключевому слову.
🔹 BI
Динамично развивающаяся отрасль, которая использует инструменты анализа документов для сбора и раскрытия данных контрактов.
Часто BI используется интегрировано с платформой CLM. В другой ветке BI NLP используется для изучения текстов счетов, чтобы лучше понять, соответствует ли инвойс юридической фирмы правилам выставления счетов клиента.
🔹 Post-Execution
Очень известная сфера пересмотра контрактов и контроля в сфере M&A.
Сюда включают транзакционные работы, перестройку проектов, комплаенс.
А еще Post-Execution является частью e-Discovery.
🔹 Аналитика судебной практики
Бесспорно используется в странах с прецедентной формой права, где прецеденты раскладіваются на атомі до последней запятой в тексте.
К это же области относят прогнозирование судебных процессов (и решений), хотя его также считают детальной обработкой данных.
🔹 NLG
Это инструменты генерации естественных языков.
Например, создавая заявку на патент, технология анализирует текст и создается новый бриф для заявки.
NLG пока что остается узкой сферой. Если появятся новые языковые модели, сфера будет масштабироваться быстрее.
🏆 ВЫВОДЫ
Мы можем ожидать, что появятся новые методологии, и ПО будет усовершенствоваться вслед за ними.
До сих пор трудно сказать, какое влияние окажет работа над GPT-3.
Есть еще много интересных результатов, если связать перечисленные ветви с другими программами, например, NLP + CLM, или системы выставления счетов NLP + биллинговые системы.
Если за несколько лет мы создадим разнообразную и многофункциональную экосистему на базе NLP - появится много новых изобретений и интеграций для еще более частых обновлений ИИ карты от «Artificial Lawyer».
⌚️ В прошлый раз мы говорили о Правосубъектности и бремени ответственности ИИ.
_______________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 The New Legal AI Map
🤖 НОВАЯ КАРТА ЮРИДИЧЕСКОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
❗️ Спойлер: Больше 15 направлений юридического ИИ вокруг NLP
Юридические инструменты на базе NLP (Natural Language Processing), часто называют юридическим ИИ.
Темпы его развития настолько масштабируемы, что «Artificial Lawyer» и «TromansConsulting» регулярно обновляют карту юридического ИИ.
В 2016 году существовало лишь несколько ответвлений. Тогда были первые попытки понять, что такое NLP, как он соотносится с ПО и ИИ целом.
Сегодня технология распространилась по всему рынку и создала отдельную систему подотраслей.
Отправной точкой большинства из них является NLP, поскольку это корень legal tech рынка.
Кроме того, важное значение для этого типа ПО имеет машинное обучение, независимо от того, как его используют.
Например, вы можете видеть его применения и в legal research, и в драфтинге, и в просмотре или анализе документов.
КЛЮЧЕВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ NLP ДЛЯ ЮРИСТОВ
🔹 Pre-execution
Начальный этап, когда контракты создаются, согласовываются и редактируются перед подписанием.
Здесь появляется все больше инструментов, которые помогают с оценкой рисков, автоматизированной разметкой, сравнением схем системами редактирования текста.
🔹 Knowledge Managment
Основное внимание уделяется использованию NLP для того, чтобы анализировать документы на глубоком контекстуальном уровне.
Если очень упрощенно, KM может обеспечить поиск по ключевому слову.
🔹 BI
Динамично развивающаяся отрасль, которая использует инструменты анализа документов для сбора и раскрытия данных контрактов.
Часто BI используется интегрировано с платформой CLM. В другой ветке BI NLP используется для изучения текстов счетов, чтобы лучше понять, соответствует ли инвойс юридической фирмы правилам выставления счетов клиента.
🔹 Post-Execution
Очень известная сфера пересмотра контрактов и контроля в сфере M&A.
Сюда включают транзакционные работы, перестройку проектов, комплаенс.
А еще Post-Execution является частью e-Discovery.
🔹 Аналитика судебной практики
Бесспорно используется в странах с прецедентной формой права, где прецеденты раскладіваются на атомі до последней запятой в тексте.
К это же области относят прогнозирование судебных процессов (и решений), хотя его также считают детальной обработкой данных.
🔹 NLG
Это инструменты генерации естественных языков.
Например, создавая заявку на патент, технология анализирует текст и создается новый бриф для заявки.
NLG пока что остается узкой сферой. Если появятся новые языковые модели, сфера будет масштабироваться быстрее.
🏆 ВЫВОДЫ
Мы можем ожидать, что появятся новые методологии, и ПО будет усовершенствоваться вслед за ними.
До сих пор трудно сказать, какое влияние окажет работа над GPT-3.
Есть еще много интересных результатов, если связать перечисленные ветви с другими программами, например, NLP + CLM, или системы выставления счетов NLP + биллинговые системы.
Если за несколько лет мы создадим разнообразную и многофункциональную экосистему на базе NLP - появится много новых изобретений и интеграций для еще более частых обновлений ИИ карты от «Artificial Lawyer».
⌚️ В прошлый раз мы говорили о Правосубъектности и бремени ответственности ИИ.
_______________
📱 FLS Чат
ℹ️ Источники:
🔹 The New Legal AI Map
#КопилкаИИ
🤖 ПОЧЕМУ "CLM" СТАНОВИТСЯ САМЫМ ПОПУЛЯРНЫМ СЕГМЕНТОМ LEGAL TECH?
❗️ Спойлер: Потому что тонны контрактов по всему миру скармливают NLP для автоматизации обработки
Есть миллиарды уже созданных контрактов, с которыми нужно ознакамливаться, исследовать, пересматривать, анализировать, выявлять риски/возможности.
Не удивительно, что ниша "Contract Lifecycle Management " в legal tech выросла на глазах.
Судите сами...
🔭 ПОВЕРХНОСТНЫЙ ОБЗОР
🔹 В феврале "Evisort", компания применяющая NLP для обработки контактов, подняла новый раунд инвестиций в $ 35 млн.
🔹 Британская "Linklaters" запустила "CreateiQ". Они не позиционируют продукт как CLM. Система автоматизирует документы и одновременно подтягивает ключевые данные без вмешательства в этот процесс NLP.
🔹 "ContractPodAi" - инвестировала $55 млн в 2019 году в разработку CLM для корпораций.
🔹 "Linksquares", которая также анализирует и обрабатывает контракты, только другим способом, привлекла $ 14 500 000.
🔹 "Agiloft", компания, которая еще совсем недавно была в начале пути, сейчас развивает сегмент CLM, в том числе использует NLP.
🔹 "Juro" исследует процесс обработки договоров и собирает ключевые данные в полуавтоматическом режиме.
🔹 "Knowable", которая отделилась от "Axiom", работает вместе с «LexisNexis». Они используют NLP, а еще привлекают людей для контроля CLM по дашбордам.
🔹 Пионер в этой категории ПО, "Seal", также не позиционировала себя как систему CLM, но то, что она делала, было по сути очень похоже на то, чем занимаются другие компании в сфере NLP/CLM.
❓ ПОЧЕМУ ИМЕННО СЕЙЧАС?
Хотя такие компании как "Kira Systems" или "Luminance" уделяли много внимания своей работе по обработке контрактов, только сейчас, под влиянием инвестиций и маркетинга, о CLM начали говорить больше.
Крупные компании имеют такое количество контрактов, что их ручная обработка банально не выгодна.
Более того, в контрактах приходиться искать то, что еще до конца неизвестно.
Регулярные NLP проверки без особого вмешательства человека намного более полезны.
Первоначальные затраты на технологию впоследствии поглощаются долгосрочными преимуществами прозрачности контрактов, а также шансом выявить невидимые риски или возможности для получения дохода.
🏆 ВЫВОД
Настоящей ценностью CLM всегда было достижение относительно легкого и выгодного способа обработки данных в контрактах.
Использование ИИ в этом процессе подняло сегмент на топ уровень популярности.
Интересно и то, что CLM сейчас воспринимают как процесс, в котором точно будет применяться NLP.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Новую карту юридического ИИ, в котором более 15 направлений для развития NLP.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 How Did CLM Become the Hottest Segment in Legal Tech?
🤖 ПОЧЕМУ "CLM" СТАНОВИТСЯ САМЫМ ПОПУЛЯРНЫМ СЕГМЕНТОМ LEGAL TECH?
❗️ Спойлер: Потому что тонны контрактов по всему миру скармливают NLP для автоматизации обработки
Есть миллиарды уже созданных контрактов, с которыми нужно ознакамливаться, исследовать, пересматривать, анализировать, выявлять риски/возможности.
Не удивительно, что ниша "Contract Lifecycle Management " в legal tech выросла на глазах.
Судите сами...
🔭 ПОВЕРХНОСТНЫЙ ОБЗОР
🔹 В феврале "Evisort", компания применяющая NLP для обработки контактов, подняла новый раунд инвестиций в $ 35 млн.
🔹 Британская "Linklaters" запустила "CreateiQ". Они не позиционируют продукт как CLM. Система автоматизирует документы и одновременно подтягивает ключевые данные без вмешательства в этот процесс NLP.
🔹 "ContractPodAi" - инвестировала $55 млн в 2019 году в разработку CLM для корпораций.
🔹 "Linksquares", которая также анализирует и обрабатывает контракты, только другим способом, привлекла $ 14 500 000.
🔹 "Agiloft", компания, которая еще совсем недавно была в начале пути, сейчас развивает сегмент CLM, в том числе использует NLP.
🔹 "Juro" исследует процесс обработки договоров и собирает ключевые данные в полуавтоматическом режиме.
🔹 "Knowable", которая отделилась от "Axiom", работает вместе с «LexisNexis». Они используют NLP, а еще привлекают людей для контроля CLM по дашбордам.
🔹 Пионер в этой категории ПО, "Seal", также не позиционировала себя как систему CLM, но то, что она делала, было по сути очень похоже на то, чем занимаются другие компании в сфере NLP/CLM.
❓ ПОЧЕМУ ИМЕННО СЕЙЧАС?
Хотя такие компании как "Kira Systems" или "Luminance" уделяли много внимания своей работе по обработке контрактов, только сейчас, под влиянием инвестиций и маркетинга, о CLM начали говорить больше.
Крупные компании имеют такое количество контрактов, что их ручная обработка банально не выгодна.
Более того, в контрактах приходиться искать то, что еще до конца неизвестно.
Регулярные NLP проверки без особого вмешательства человека намного более полезны.
Первоначальные затраты на технологию впоследствии поглощаются долгосрочными преимуществами прозрачности контрактов, а также шансом выявить невидимые риски или возможности для получения дохода.
🏆 ВЫВОД
Настоящей ценностью CLM всегда было достижение относительно легкого и выгодного способа обработки данных в контрактах.
Использование ИИ в этом процессе подняло сегмент на топ уровень популярности.
Интересно и то, что CLM сейчас воспринимают как процесс, в котором точно будет применяться NLP.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Новую карту юридического ИИ, в котором более 15 направлений для развития NLP.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 How Did CLM Become the Hottest Segment in Legal Tech?
#КопилкаИИ
🤖 ПОСТРОЕНИЕ ЮРИДИЧЕСКОГО ИИ
❗️ Спойлер: Чек лист правильного использования ИИ в праве
8-12 марта во время "ABA TechShow" прошла панельная дискуссия о нравственных сторонах использования ИИ.
От бигло и до одиноких практиков - юристы должны понимать, как работает ИИ, какие существуют ограничения, что такое предвзятые данные и этические вопросы.
📑 ТЕЗИСЫ
1️⃣ Поймите, как работает ИИ
Участники единогласно согласились, что юристы должны понимать основные компоненты ИИ, включая сам алгоритм, код и данные.
Данные могут поступать из разных источников: это могут быть первичные, упорядоченные или исходные данные.
Юристы должны проверять, являются ли наборы данных объективными.
Предубеждения в системах ИИ бывает в двух основных системах: наборы данных, на которых учится модель, и структура самих моделей.
2️⃣ Заглядывайте в "черный ящик"
Хотя доступ к наборам данных может помочь юристам понять алгоритм, юристы обычно этим не пользуются.
Вы должны проверять справедливость алгоритма.
Нужно, по крайней мере, убедиться:
🔹 не приводит ли тестирование к непредсказуемым последствиям?
🔹 какие риски могут возникнуть при ошибке?
🔹 является ли алгоритм хоть каким-то образом предвзятым в способе моделирования?
Юристы ответственные за реализацию ПО должны периодически просматривать результаты вручную.
ИИ не забирает работу юристов. Если результат кажется неправильным, лучше его периодически тестировать в течение всего жизненного цикла.
Если вы не будете знать, как оно работает изнутри, вы не сможете понять весь механизм работы.
3️⃣ Сотрудничайте с разрабами
Если это возможно, сотрудничайте с кодерами.
Связь с разработчиком нужна не только при проектировании ПО.
Обычно юристы не понимают структуру кода, а разработчики не понимают норм права.
Юрист может улучшить технические навыки, и вскоре сам сможет алгоритмизировать проблему.
Кодеры, контактируя с юристами, улучшают понимание права.
Это win-win для обоих.
4️⃣ Кибербезопасность
Некоторые компании забывают о качественной кибербезопасности, потому что они по уши погружены в свой ИИ.
Конечно, фирмы используют ИИ, чтобы конкурировать.
Но в тот момент когда в одном сегменте вы улучшаете, а в другом - можете потерять бдительность.
Купите дополнительное ПО и мониторьте угрозы, которые могут прийти вместе с использованием ИИ.
Поймите, какое место самое уязвимое и создайте план реагирования на кибератаки.
Будьте к ним готовы заранее.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Почему "CLM" становится самым популярным сегментом legal tech?
___________
ℹ️ Источник:
🔹 4 Tips for Making Sure Your AI Use in Law Is 'Ethical'
🤖 ПОСТРОЕНИЕ ЮРИДИЧЕСКОГО ИИ
❗️ Спойлер: Чек лист правильного использования ИИ в праве
8-12 марта во время "ABA TechShow" прошла панельная дискуссия о нравственных сторонах использования ИИ.
От бигло и до одиноких практиков - юристы должны понимать, как работает ИИ, какие существуют ограничения, что такое предвзятые данные и этические вопросы.
📑 ТЕЗИСЫ
1️⃣ Поймите, как работает ИИ
Участники единогласно согласились, что юристы должны понимать основные компоненты ИИ, включая сам алгоритм, код и данные.
Данные могут поступать из разных источников: это могут быть первичные, упорядоченные или исходные данные.
Юристы должны проверять, являются ли наборы данных объективными.
Предубеждения в системах ИИ бывает в двух основных системах: наборы данных, на которых учится модель, и структура самих моделей.
2️⃣ Заглядывайте в "черный ящик"
Хотя доступ к наборам данных может помочь юристам понять алгоритм, юристы обычно этим не пользуются.
Вы должны проверять справедливость алгоритма.
Нужно, по крайней мере, убедиться:
🔹 не приводит ли тестирование к непредсказуемым последствиям?
🔹 какие риски могут возникнуть при ошибке?
🔹 является ли алгоритм хоть каким-то образом предвзятым в способе моделирования?
Юристы ответственные за реализацию ПО должны периодически просматривать результаты вручную.
ИИ не забирает работу юристов. Если результат кажется неправильным, лучше его периодически тестировать в течение всего жизненного цикла.
Если вы не будете знать, как оно работает изнутри, вы не сможете понять весь механизм работы.
3️⃣ Сотрудничайте с разрабами
Если это возможно, сотрудничайте с кодерами.
Связь с разработчиком нужна не только при проектировании ПО.
Обычно юристы не понимают структуру кода, а разработчики не понимают норм права.
Юрист может улучшить технические навыки, и вскоре сам сможет алгоритмизировать проблему.
Кодеры, контактируя с юристами, улучшают понимание права.
Это win-win для обоих.
4️⃣ Кибербезопасность
Некоторые компании забывают о качественной кибербезопасности, потому что они по уши погружены в свой ИИ.
Конечно, фирмы используют ИИ, чтобы конкурировать.
Но в тот момент когда в одном сегменте вы улучшаете, а в другом - можете потерять бдительность.
Купите дополнительное ПО и мониторьте угрозы, которые могут прийти вместе с использованием ИИ.
Поймите, какое место самое уязвимое и создайте план реагирования на кибератаки.
Будьте к ним готовы заранее.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Почему "CLM" становится самым популярным сегментом legal tech?
___________
ℹ️ Источник:
🔹 4 Tips for Making Sure Your AI Use in Law Is 'Ethical'
#КопилкаИИ
🤖 БЕСПЛАТНЫЙ ДАТАСЕТ ДЛЯ ПРОВЕРКИ КОНТРАКТОВ НА ОСНОВЕ NLP
❗️ Спойлер: 9 языковых моделей, 41 тип договора, 13 000+ маркеров доступен на правах CC BY 4.0
В большинстве корпоративных операций тратится много времени и человеческих ресурсов для надлежащей проверки договора.
При том, что по сути нужно найти несколько игл в стоге сена, и юристы занимаются этим вручную.
"Atticus" считает, что решить проблему может ИИ.
❓ Кто такие?
"Atticus" - это общественная организация, в которой юристы профессора, практики и студенты с помощью ИИ разрабатывают решения для качественного, недорогого, точного пересмотра контрактов.
ОО официально зарегистрирована в январе 2020, а уже в октябре она представила бета-версию "CAUD".
В марте 2021 она поделилась массивом из 13 000 меток, созданных на основе 510 коммерческих контрактов, которые можно использовать для проверки своих договоров.
❓ Для чего подойдет?
Использование ИИ для пересмотра контрактов имеет несколько существенных преимуществ:
🔹 Быстрые, дешевые и более точные обзоры
🔹 Решения принимаются на основе данных
🔹 Юристы в это время могут заниматься более значимой работой
Вместе с исследователями ИИ из Беркли CAUD протестировали на 9-х языковых моделях.
Сообщество унифицировало 41 тип договоров и создало 13 000+ маркеров с аннотациями юристов в корпоративных, M&A, финансовых, инвестиционных договорах и предложениях для выхода на IPO.
❓ Что дальше?
В будущей версии "Atticus" планирует добавить вдвое больше договоров и положений к уже существующим.
Для масштабирования "Atticus" запускают стажировку для юристов и программу «Atticus Open Data» для студентов из Беркли и для «LexLab» при UC Hastings College of the Law (University of California).
🏆 ИТОГИ
Воспользоваться набором данных можно уже сейчас, всем, кто хочет, и, к тому же бесплатно.
Сообщества по ИИ могут использовать датасет для разработки и тестирования ML моделей.
Юридические компании могут проводить точный и эффективный пересмотр контрактов с их особыми потребностями.
"Atticus" комментируют, что использовать разработку можно на правах «Creative Commons CC BY» как для общего, так и коммерческого пользования.
👉 Протестировать работу можно здесь.
👉 Страница на Github тоже есть - она вот тут.
⌚️ В прошлый раз мы говорили о Построении юридического ИИ.
_______
ℹ️ Источник:
🔹 The Atticus Project
🤖 БЕСПЛАТНЫЙ ДАТАСЕТ ДЛЯ ПРОВЕРКИ КОНТРАКТОВ НА ОСНОВЕ NLP
❗️ Спойлер: 9 языковых моделей, 41 тип договора, 13 000+ маркеров доступен на правах CC BY 4.0
В большинстве корпоративных операций тратится много времени и человеческих ресурсов для надлежащей проверки договора.
При том, что по сути нужно найти несколько игл в стоге сена, и юристы занимаются этим вручную.
"Atticus" считает, что решить проблему может ИИ.
❓ Кто такие?
"Atticus" - это общественная организация, в которой юристы профессора, практики и студенты с помощью ИИ разрабатывают решения для качественного, недорогого, точного пересмотра контрактов.
ОО официально зарегистрирована в январе 2020, а уже в октябре она представила бета-версию "CAUD".
В марте 2021 она поделилась массивом из 13 000 меток, созданных на основе 510 коммерческих контрактов, которые можно использовать для проверки своих договоров.
❓ Для чего подойдет?
Использование ИИ для пересмотра контрактов имеет несколько существенных преимуществ:
🔹 Быстрые, дешевые и более точные обзоры
🔹 Решения принимаются на основе данных
🔹 Юристы в это время могут заниматься более значимой работой
Вместе с исследователями ИИ из Беркли CAUD протестировали на 9-х языковых моделях.
Сообщество унифицировало 41 тип договоров и создало 13 000+ маркеров с аннотациями юристов в корпоративных, M&A, финансовых, инвестиционных договорах и предложениях для выхода на IPO.
❓ Что дальше?
В будущей версии "Atticus" планирует добавить вдвое больше договоров и положений к уже существующим.
Для масштабирования "Atticus" запускают стажировку для юристов и программу «Atticus Open Data» для студентов из Беркли и для «LexLab» при UC Hastings College of the Law (University of California).
🏆 ИТОГИ
Воспользоваться набором данных можно уже сейчас, всем, кто хочет, и, к тому же бесплатно.
Сообщества по ИИ могут использовать датасет для разработки и тестирования ML моделей.
Юридические компании могут проводить точный и эффективный пересмотр контрактов с их особыми потребностями.
"Atticus" комментируют, что использовать разработку можно на правах «Creative Commons CC BY» как для общего, так и коммерческого пользования.
👉 Протестировать работу можно здесь.
👉 Страница на Github тоже есть - она вот тут.
⌚️ В прошлый раз мы говорили о Построении юридического ИИ.
_______
ℹ️ Источник:
🔹 The Atticus Project
#КопилкаИИ
🤖 ПРАВДА ЛИ, ЧТО ИИ В СУДАХ США ОТСТАЕТ ОТ БРАЗИЛИИ И КИТАЯ?
❗️ Спойлер: Рассмотрим это на примерах Intellidact AI, Odyssey File & Serve, JIA, LACourtConnect
По данным Legal Services Corp., 86% американцев с низким уровнем дохода получают недостаточно помощи или вообще не получают таковую в гражданских процессах.
Этим участникам процессов нужна подробная информация о том, как работают суды, как подаются документы и как рассматриваются дела.
Сейчас ИИ успешно определяет присяжных, ускоряет legal research, прогнозирует результаты решения и справляется с e-discovery.
Но если говорить о помощи с самим процессом и документами, алгоритмы не сильно помогают сторонам дела ориентироваться в сложной структуре судов.
Из-за COVID-19 много судов работают в формате онлайн подачи документов.
Исходя из классификации "National Cyber Security Centre" можно определить несколько форматов использования ИИ, которые способны расширить доступ к правосудию:
🔹 NLP
🔹 ML
🔹 Чатбот
🤖 INTELLIDACT AI
В округе Палм-Бич (Флорида) суды используют ML и технологию OCR для сканирования/распознавания, передачи и автоматического распределения e-документов.
Intellidact AI разделяет и классифицирует данные для каждого реестра данных, превращая неструктурированный текст документа в структурированное содержание.
В связке с Odyssey File & Serve от "Tyler Technologies" - сокращается время обработки файлов, и предоставления доступа к документам для сторон и суда.
🤖 JIA
В 2019 суды Нью-Джерси запустили информационный чатбот JIA.
Суды наполнили его Q&A, FAQ по сайтам судов и инструкциями.
JIA использует ИИ для ответа на вопросы пользователей от юридических тем до уплаты налогов юристами.
🤖 LA COURT CONNECT
В июне 2020 Высший суд Калифорнии запустил чатбот LACourtConnect для автоматизации первого уровня поддержки онлайн заседаний.
Цель LACC была обеспечить одинаковый уровень обслуживания запросов пользователей, сократив звонки в службу поддержки.
При этом суд признал, что обучение ИИ бота оказалось очень трудоемким.
🤖 ПРАВДА ЛИ, ЧТО ИИ В СУДАХ США ОТСТАЕТ ОТ БРАЗИЛИИ И КИТАЯ?
❗️ Спойлер: Рассмотрим это на примерах Intellidact AI, Odyssey File & Serve, JIA, LACourtConnect
По данным Legal Services Corp., 86% американцев с низким уровнем дохода получают недостаточно помощи или вообще не получают таковую в гражданских процессах.
Этим участникам процессов нужна подробная информация о том, как работают суды, как подаются документы и как рассматриваются дела.
Сейчас ИИ успешно определяет присяжных, ускоряет legal research, прогнозирует результаты решения и справляется с e-discovery.
Но если говорить о помощи с самим процессом и документами, алгоритмы не сильно помогают сторонам дела ориентироваться в сложной структуре судов.
Из-за COVID-19 много судов работают в формате онлайн подачи документов.
Исходя из классификации "National Cyber Security Centre" можно определить несколько форматов использования ИИ, которые способны расширить доступ к правосудию:
🔹 NLP
🔹 ML
🔹 Чатбот
🤖 INTELLIDACT AI
В округе Палм-Бич (Флорида) суды используют ML и технологию OCR для сканирования/распознавания, передачи и автоматического распределения e-документов.
Intellidact AI разделяет и классифицирует данные для каждого реестра данных, превращая неструктурированный текст документа в структурированное содержание.
В связке с Odyssey File & Serve от "Tyler Technologies" - сокращается время обработки файлов, и предоставления доступа к документам для сторон и суда.
🤖 JIA
В 2019 суды Нью-Джерси запустили информационный чатбот JIA.
Суды наполнили его Q&A, FAQ по сайтам судов и инструкциями.
JIA использует ИИ для ответа на вопросы пользователей от юридических тем до уплаты налогов юристами.
🤖 LA COURT CONNECT
В июне 2020 Высший суд Калифорнии запустил чатбот LACourtConnect для автоматизации первого уровня поддержки онлайн заседаний.
Цель LACC была обеспечить одинаковый уровень обслуживания запросов пользователей, сократив звонки в службу поддержки.
При этом суд признал, что обучение ИИ бота оказалось очень трудоемким.
#КопилкаИИ
🤖 А ВАШЕ ИИ ПО ПРОШЛО АУДИТ РЕГУЛЯТОРА?
❗️ Спойлер: ЕС создает "European Artificial Intelligence Board"
В апреле Европейская Комиссия (ЕК) обнародовала предложения по регулированию ИИ.
Документ является настолько же важным для технологической среды как принятый три года назад регламент по GDPR.
ЕС планирует создать новый орган - European Artificial Intelligence Board, который будет накладывать дополнительные обязательства на поставщиков и пользователей услуг по оценке, регистрации и соответствию (комплаенсу) систем ИИ.
📜 Ключевые пункты от будущего регулятора
📍 ЕС планирует сформировать начальный перечень ИИ продуктов с высокой степенью риска.
📍 В случае использования рисковых систем ИИ, ЕК планирует ввести штрафы.
📍 Хоть регламент и направлен на поощрение инноваций, но предлагает государствам-членам создать внутренние правила по применению ИИ.
📍 Государства-участники обязаны имплементировать нормы в национальное законодательство, так же как это уже происходило при внедрении GDPR.
📍 О серьезных проблемах поставщики систем ИИ должны сообщать в течение 15 дней. После их обнаружения, системы ИИ могут проходить периодические проверки.
Очевидно, что в ближайшее время юристы и ИТшники будут сотрудничать вместе, чтобы подготовить внутренние процессы компаний к будущему аудиту.
🔨 ИИ в организациях
Алгоритмы усложняются, когда в их структуру добавляется поддержка процессов принятия решений человеком.
Регламент частично является реакцией на растущую озабоченность того, насколько решение или результаты ИИ предвзятые, и кто за это может нести ответственность.
Организациям, которые используют, якобы по уважительным причинам, методы ускорения решений придется убеждать регуляторов, что такие методы не будут противоречить Регламенту.
📍 Для подготовки ИИ продукта к аудиту важно будет определить:
🔸 точную цель, для которой используются алгоритмы
🔸 в чем конкретно помогают новые решения
🔸 где и какие алгоритмы используются
🔸 какие типы данных используются как входные данные
🔸 всех стейкхолдеров и их возможные беспокойства, начиная от их прав и заканчивая законными ожиданиями
🔸 дополнительные гарантии перед покупкой продукта
Демонстрация компанией того, что она продумала рисковые моменты заранее, будет еще и хорошим маркетинговым инструментом.
Стремление к открытости в процессах и готовность отвечать пользователям поможет пиару, потенциальным инвестициям и продвижению продукта.
📌 Лайфхак для компаний
Задача компаний - построить многоуровневую структуру, способную отвечать за надзор, который должен строиться на четких принципах по согласованной методологии.
Как вариант можно создать консультационную комиссию, члены которой могут быть как сотрудниками компании, так и внешними специалистами.
🏆 ВЫВОД
Дополнительное нормативное регулирование почти всегда приводит к дополнительным затратам и замедляет развитие бизнеса.
Но соблюдение правил может помочь технологиям завоевать доверие нерешительных клиентов.
Поставщики ИИ, которые будут отвечать требованиям Регламента, смогут маркировать свой продукт знаком «CE» - знаком, который является единственной общей маркировкой в странах ЕС, подтверждающей соответствие продукции стандартам безопасности для человека, имущества и окружающей среды.
Различные сектора будут реагировать по-разному.
Большинство участников рынка согласятся с новым регулированием.
Хотя будет много споров относительно сферы применения и подхода к категоризации рисков.
И для этого компаниям понадобится привлечь специалистов, чтобы перестроить внутренние процессы.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Как ИИ работает в судах США, Бразилии и Китая.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 Artificial intelligence act
🔹 Сoordinated plan on artificial intelligence 2021 review
🔹 The new EU Regulation for AI is here, will you be ready for an AI audit
🤖 А ВАШЕ ИИ ПО ПРОШЛО АУДИТ РЕГУЛЯТОРА?
❗️ Спойлер: ЕС создает "European Artificial Intelligence Board"
В апреле Европейская Комиссия (ЕК) обнародовала предложения по регулированию ИИ.
Документ является настолько же важным для технологической среды как принятый три года назад регламент по GDPR.
ЕС планирует создать новый орган - European Artificial Intelligence Board, который будет накладывать дополнительные обязательства на поставщиков и пользователей услуг по оценке, регистрации и соответствию (комплаенсу) систем ИИ.
📜 Ключевые пункты от будущего регулятора
📍 ЕС планирует сформировать начальный перечень ИИ продуктов с высокой степенью риска.
📍 В случае использования рисковых систем ИИ, ЕК планирует ввести штрафы.
📍 Хоть регламент и направлен на поощрение инноваций, но предлагает государствам-членам создать внутренние правила по применению ИИ.
📍 Государства-участники обязаны имплементировать нормы в национальное законодательство, так же как это уже происходило при внедрении GDPR.
📍 О серьезных проблемах поставщики систем ИИ должны сообщать в течение 15 дней. После их обнаружения, системы ИИ могут проходить периодические проверки.
Очевидно, что в ближайшее время юристы и ИТшники будут сотрудничать вместе, чтобы подготовить внутренние процессы компаний к будущему аудиту.
🔨 ИИ в организациях
Алгоритмы усложняются, когда в их структуру добавляется поддержка процессов принятия решений человеком.
Регламент частично является реакцией на растущую озабоченность того, насколько решение или результаты ИИ предвзятые, и кто за это может нести ответственность.
Организациям, которые используют, якобы по уважительным причинам, методы ускорения решений придется убеждать регуляторов, что такие методы не будут противоречить Регламенту.
📍 Для подготовки ИИ продукта к аудиту важно будет определить:
🔸 точную цель, для которой используются алгоритмы
🔸 в чем конкретно помогают новые решения
🔸 где и какие алгоритмы используются
🔸 какие типы данных используются как входные данные
🔸 всех стейкхолдеров и их возможные беспокойства, начиная от их прав и заканчивая законными ожиданиями
🔸 дополнительные гарантии перед покупкой продукта
Демонстрация компанией того, что она продумала рисковые моменты заранее, будет еще и хорошим маркетинговым инструментом.
Стремление к открытости в процессах и готовность отвечать пользователям поможет пиару, потенциальным инвестициям и продвижению продукта.
📌 Лайфхак для компаний
Задача компаний - построить многоуровневую структуру, способную отвечать за надзор, который должен строиться на четких принципах по согласованной методологии.
Как вариант можно создать консультационную комиссию, члены которой могут быть как сотрудниками компании, так и внешними специалистами.
🏆 ВЫВОД
Дополнительное нормативное регулирование почти всегда приводит к дополнительным затратам и замедляет развитие бизнеса.
Но соблюдение правил может помочь технологиям завоевать доверие нерешительных клиентов.
Поставщики ИИ, которые будут отвечать требованиям Регламента, смогут маркировать свой продукт знаком «CE» - знаком, который является единственной общей маркировкой в странах ЕС, подтверждающей соответствие продукции стандартам безопасности для человека, имущества и окружающей среды.
Различные сектора будут реагировать по-разному.
Большинство участников рынка согласятся с новым регулированием.
Хотя будет много споров относительно сферы применения и подхода к категоризации рисков.
И для этого компаниям понадобится привлечь специалистов, чтобы перестроить внутренние процессы.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали Как ИИ работает в судах США, Бразилии и Китая.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 Artificial intelligence act
🔹 Сoordinated plan on artificial intelligence 2021 review
🔹 The new EU Regulation for AI is here, will you be ready for an AI audit
#КопилкаИИ
🚫 ЧТО ЭТО ЗА НОВЫЙ ЗАКОН И КАКИЕ АЛГОРИТМЫ ОН ЗАПРЕЩАЕТ?
❗️Спойлер: Algorithmic Justice and Online Platform Transparency Act of 2021 (AJOPTA).
27 мая в конгресс внесли законопроект о справедливости алгоритмов и прозрачности онлайн платформ.
Закон будет нацелен на запрет вредоносных алгоритмов и усиление модерации вебсайтов.
Законопроект включает процедуру расследования дискриминационных алгоритмов в различных сферах экономики.
"Если мы работаем над устранением несправедливости в нашем обществе, мы не можем игнорировать экосистему в Интернете. Big Tech не охраняет гражданские права американцев. Специально настроенные объявления и реклама приводят к расовой дискриминации»", — комментирует сенатор Марки, инициатор законопроекта.
Когда Big Tech компании полагаются на дискриминационные методы, они активно распространяют дезинформацию и кормят нацеленную расистскую рекламу.
❓ Что предусматривает Законопроект?
🔹 Создание стандарта безопасности и эффективности для алгоритмов
🔹 Запрет алгоритмов, которые дискриминируют по признакам расы, возраста, пола и др.
🔹 Запрет на использование алгоритмов, которые наносят вред пользователям или алгоритмов, использующих чрезмерно много данных для достижения своих целей
🔹 Обязанность интернет платформ указывать простым языком суть алгоритма и информацию, которую они собирают от пользователей
🔹 Обязанность веб ресурсов подробно прописывать их алгоритмы в соответствии со стандартами конфиденциальности и обезличивания данных. Проверку описаний будет осуществлять Федеральная торговая комиссия (FTC).
🔹 Обязанность ежегодно составлять публичный отчет по методам модерации контента.
🔹 Создание межведомственной группы по расследованию дискриминационных алгоритмов. В состав группы должны входить члены FTC, Департаментов образования, торговли, жилищно-коммунального хозяйства, и Департамента юстиции.
🏆 ВЫВОД
Потребители сталкиваются со средой, которую они практически не понимают.
Они не могут знать, как алгоритмы ИИ влияют на их жизнь.
Требования от технологических компаний предоставления базовой информации об их алгоритмах является подтверждением того, что идет реальная борьба с проявлениями дискриминации.
👉 Прочитать полный текст законопроекта AJOPTA можно здесь.
⌚️ В прошлый раз мы писали о Требованиях европейского регулятора к ПО с элементами ИИ.
_______________
ℹ️ Источники:
🔹 Senator Markey, Rep. Matsui introduce legislation to combat harmful algorithms and create new online transparency regime
🔹 Algorithmic Justice and Online Platform Transparency Act
🚫 ЧТО ЭТО ЗА НОВЫЙ ЗАКОН И КАКИЕ АЛГОРИТМЫ ОН ЗАПРЕЩАЕТ?
❗️Спойлер: Algorithmic Justice and Online Platform Transparency Act of 2021 (AJOPTA).
27 мая в конгресс внесли законопроект о справедливости алгоритмов и прозрачности онлайн платформ.
Закон будет нацелен на запрет вредоносных алгоритмов и усиление модерации вебсайтов.
Законопроект включает процедуру расследования дискриминационных алгоритмов в различных сферах экономики.
"Если мы работаем над устранением несправедливости в нашем обществе, мы не можем игнорировать экосистему в Интернете. Big Tech не охраняет гражданские права американцев. Специально настроенные объявления и реклама приводят к расовой дискриминации»", — комментирует сенатор Марки, инициатор законопроекта.
Когда Big Tech компании полагаются на дискриминационные методы, они активно распространяют дезинформацию и кормят нацеленную расистскую рекламу.
❓ Что предусматривает Законопроект?
🔹 Создание стандарта безопасности и эффективности для алгоритмов
🔹 Запрет алгоритмов, которые дискриминируют по признакам расы, возраста, пола и др.
🔹 Запрет на использование алгоритмов, которые наносят вред пользователям или алгоритмов, использующих чрезмерно много данных для достижения своих целей
🔹 Обязанность интернет платформ указывать простым языком суть алгоритма и информацию, которую они собирают от пользователей
🔹 Обязанность веб ресурсов подробно прописывать их алгоритмы в соответствии со стандартами конфиденциальности и обезличивания данных. Проверку описаний будет осуществлять Федеральная торговая комиссия (FTC).
🔹 Обязанность ежегодно составлять публичный отчет по методам модерации контента.
🔹 Создание межведомственной группы по расследованию дискриминационных алгоритмов. В состав группы должны входить члены FTC, Департаментов образования, торговли, жилищно-коммунального хозяйства, и Департамента юстиции.
🏆 ВЫВОД
Потребители сталкиваются со средой, которую они практически не понимают.
Они не могут знать, как алгоритмы ИИ влияют на их жизнь.
Требования от технологических компаний предоставления базовой информации об их алгоритмах является подтверждением того, что идет реальная борьба с проявлениями дискриминации.
👉 Прочитать полный текст законопроекта AJOPTA можно здесь.
⌚️ В прошлый раз мы писали о Требованиях европейского регулятора к ПО с элементами ИИ.
_______________
ℹ️ Источники:
🔹 Senator Markey, Rep. Matsui introduce legislation to combat harmful algorithms and create new online transparency regime
🔹 Algorithmic Justice and Online Platform Transparency Act
#КопилкаИИ #ЛигалтекИденьги #ТехноПлюшки
🤖 INVOICEAI - ЧЕТВЕРТЫЙ НОВЫЙ ПРОДУКТ ЗА СЕМЬ МЕСЯЦЕВ
❗️Спойлер: До конца года Onit обещает еще больше ИИ продуктов для юристов
Компания Onit, разрабатывающая продукты для корпоративного сектора, представила новый сервис InvoiceAI - продукт на основе ИИ для первичного анализа юридических инвойсов.
❓ Что в портфеле продуктов у Onit?
InvoiceAI уже четвертая новинка за последние семь месяцев.
В ноябре компания представила платформу для автоматизации юридических и бизнес-процессов Precedent, и два CLM продукта - ReviewAI и ExtractAI. Все эти разработки на основе ИИ.
Запуски продуктов прошли после того, как компания приобрела McCarthyFinch и AXDRAFT в 2020 году.
До этого Onit купила SimpleLegal в 2019, через четыре месяца после того, как SimpleLegal привлекли $200 000 000 инвестиций.
❓ Что делает InvoiceAI?
InvoiceAI анализирует старые счета для подготовки моделей ИИ и учится на новых инвойсах.
CEO Эрик Эльфман комментирует, что они еще работают над продуктом, но даже сейчас уже есть забавные результаты.
Во время тестирования InvoiceAI обнаружил в среднем 6-11% ошибок инвойсов, поданных в течение 2020 года.
Для исследования выбирали уже оплаченные счета. Это означает, что InvoiceAI обнаружил то, что не нашли при стандартном анализе счетов.
Модели машинного обучения будут находить такие проблемы, как неточный подсчет времени, неправильное сегментирование счета, размытые детали или ошибочное указание другого юриста.
Как результат, офисные юристы могут быстро сверять счета, а борд компании сможет просматривать общую деятельность и анализировать показатели расходов.
По этой информации юристы также могут ориентироваться на платежные ожидания клиентов.
❓ Что по конкурентам?
InvoiceAI конкурирует с другими продуктами на рынке, включая Brightflag и LegalVIEW BillAnalyzer от Wolters Kluwer.
Ценность InvoiceAI в прозрачном механизме выставления счета.
Сейчас компания предлагает текущим клиентам бесплатно провести анализ счетов за прошедшие 90 дней.
Анализ предыдущих инвойсов может показать ошибки в выставлении, которые в совокупности за квартал или год могут привести к потерям в несколько сотен тысяч долларов.
🏆 ИТОГИ
Для общественности компания планирует запустить продажи осенью.
Эльфман добавил, что InvoiceAI только верхушка айсберга.
В этом году Onit готовит еще больше инноваций с использованием ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы говорили об инвестиции в $1 млн в платформу по разрешению споров.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 Onit Unveils InvoiceAI, Artificial Intelligence for Legal Invoice Review
🤖 INVOICEAI - ЧЕТВЕРТЫЙ НОВЫЙ ПРОДУКТ ЗА СЕМЬ МЕСЯЦЕВ
❗️Спойлер: До конца года Onit обещает еще больше ИИ продуктов для юристов
Компания Onit, разрабатывающая продукты для корпоративного сектора, представила новый сервис InvoiceAI - продукт на основе ИИ для первичного анализа юридических инвойсов.
❓ Что в портфеле продуктов у Onit?
InvoiceAI уже четвертая новинка за последние семь месяцев.
В ноябре компания представила платформу для автоматизации юридических и бизнес-процессов Precedent, и два CLM продукта - ReviewAI и ExtractAI. Все эти разработки на основе ИИ.
Запуски продуктов прошли после того, как компания приобрела McCarthyFinch и AXDRAFT в 2020 году.
До этого Onit купила SimpleLegal в 2019, через четыре месяца после того, как SimpleLegal привлекли $200 000 000 инвестиций.
❓ Что делает InvoiceAI?
InvoiceAI анализирует старые счета для подготовки моделей ИИ и учится на новых инвойсах.
CEO Эрик Эльфман комментирует, что они еще работают над продуктом, но даже сейчас уже есть забавные результаты.
Во время тестирования InvoiceAI обнаружил в среднем 6-11% ошибок инвойсов, поданных в течение 2020 года.
Для исследования выбирали уже оплаченные счета. Это означает, что InvoiceAI обнаружил то, что не нашли при стандартном анализе счетов.
Модели машинного обучения будут находить такие проблемы, как неточный подсчет времени, неправильное сегментирование счета, размытые детали или ошибочное указание другого юриста.
Как результат, офисные юристы могут быстро сверять счета, а борд компании сможет просматривать общую деятельность и анализировать показатели расходов.
По этой информации юристы также могут ориентироваться на платежные ожидания клиентов.
❓ Что по конкурентам?
InvoiceAI конкурирует с другими продуктами на рынке, включая Brightflag и LegalVIEW BillAnalyzer от Wolters Kluwer.
Ценность InvoiceAI в прозрачном механизме выставления счета.
Сейчас компания предлагает текущим клиентам бесплатно провести анализ счетов за прошедшие 90 дней.
Анализ предыдущих инвойсов может показать ошибки в выставлении, которые в совокупности за квартал или год могут привести к потерям в несколько сотен тысяч долларов.
🏆 ИТОГИ
Для общественности компания планирует запустить продажи осенью.
Эльфман добавил, что InvoiceAI только верхушка айсберга.
В этом году Onit готовит еще больше инноваций с использованием ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы говорили об инвестиции в $1 млн в платформу по разрешению споров.
_______________
ℹ️ Источник:
🔹 Onit Unveils InvoiceAI, Artificial Intelligence for Legal Invoice Review
#КопилкаИИ
🤖 ПРОБЕЛЫ В РАБОТЕ ИИ
❗️ Спойлер: Совсем без живых юристов обойтись еще не удается даже «LawGeex»
Продукты и эксперименты с ИИ компании «LawGeex» не нуждаются в представлении - парочку из них мы разобрали в публикации 2019 года LAWGEEX ПРОТИВ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЮРИСТА. ЧАСТЬ II.
Спустя пару лет можно сделать предварительный вывод - NLP является качественным инструментом, но пока что он имеет свои ограничения.
❓ Что не так?
LawGeex начинали работать только с ИИ.
"Вскоре мы увидели, что технология немного проседает, поэтому набрали в штат живых юристов", - комментирует VP по маркетингу Оделия Бокер.
Если вы получаете 90% обработанной информации с помощью технологии, особенно, когда обычные методы могут достичь лишь 60% точности - это хороший результат.
Но, если заказчик просит пересмотреть контракт, проанализировать его, оценить риски и предложить изменения, то просмотр должен быть правильным до конца - на все 100%.
Недостаточно разработать дело на 80%, а затем вернуть работу в незавершенном виде. Если только клиент не собирается закончить работу самостоятельно.
Пробел ИИ «LawGeex» был в том, что хорошо натренированное ПО хоть и выдавало хорошие результаты в течение многих лет, но так не добралось до конца.
Для клиента не важно, как решается проблема: пять юристов и немного технологии, или аутсорс нескольких технологий и два юриста. Для клиента важен результат.
Тогда возникает вопрос: насколько большой разрыв между тем, что может сделать ИИ, и конечным результатом, который необходим?
CEO LawGeex Нури Бечор считает, что все относительно, и очень индивидуально в каждом случае.
Есть нетипичные дела и вполне обычные случаи, которые технология NLP многократно рассматривала прежде.
Работая с определенным клиентом и его сценариями технологии становятся лучше - именно так и обучается NLP.
❓ К чему пришли?
Сейчас «LawGeex» предлагают клиентам помощь живых юристов, в частности для того, чтобы правильно составить сценарий, по которому NLP будет тренироваться и выполнять задания.
Сегодня эта компания с человеческим компонентом выглядит как ALSP.
То есть LawGeex предоставляют юридические услуги:
🔹 вычитывают документы
🔹 проводят консультации для улучшения сценариев.
Это уже не чисто технологическая, но и не традиционная юридическая компания.
Бечор не любит, описывать «LawGeex» как ALSP.
С его точки зрения они изначально является технологической компанией, которая позже добавила человеческий ресурс.
Но если рассматривать результаты, а не то, как выполняется работа, то «LawGeex» теперь действительно предоставляют альтернативные юридические услуги.
Пока «LawGeex» сохраняют смешанную структуру.
Они хотят быть технологической компанией, но с живыми юристами, постепенно сокращая разрыв между результатами работы людей и ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали «Законопроект о справедливости алгоритмов и прозрачности онлайн платформ».
___________
ℹ️ Источник:
🔹 LawGeex and The AI Gap
🤖 ПРОБЕЛЫ В РАБОТЕ ИИ
❗️ Спойлер: Совсем без живых юристов обойтись еще не удается даже «LawGeex»
Продукты и эксперименты с ИИ компании «LawGeex» не нуждаются в представлении - парочку из них мы разобрали в публикации 2019 года LAWGEEX ПРОТИВ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЮРИСТА. ЧАСТЬ II.
Спустя пару лет можно сделать предварительный вывод - NLP является качественным инструментом, но пока что он имеет свои ограничения.
❓ Что не так?
LawGeex начинали работать только с ИИ.
"Вскоре мы увидели, что технология немного проседает, поэтому набрали в штат живых юристов", - комментирует VP по маркетингу Оделия Бокер.
Если вы получаете 90% обработанной информации с помощью технологии, особенно, когда обычные методы могут достичь лишь 60% точности - это хороший результат.
Но, если заказчик просит пересмотреть контракт, проанализировать его, оценить риски и предложить изменения, то просмотр должен быть правильным до конца - на все 100%.
Недостаточно разработать дело на 80%, а затем вернуть работу в незавершенном виде. Если только клиент не собирается закончить работу самостоятельно.
Пробел ИИ «LawGeex» был в том, что хорошо натренированное ПО хоть и выдавало хорошие результаты в течение многих лет, но так не добралось до конца.
Для клиента не важно, как решается проблема: пять юристов и немного технологии, или аутсорс нескольких технологий и два юриста. Для клиента важен результат.
Тогда возникает вопрос: насколько большой разрыв между тем, что может сделать ИИ, и конечным результатом, который необходим?
CEO LawGeex Нури Бечор считает, что все относительно, и очень индивидуально в каждом случае.
Есть нетипичные дела и вполне обычные случаи, которые технология NLP многократно рассматривала прежде.
Работая с определенным клиентом и его сценариями технологии становятся лучше - именно так и обучается NLP.
❓ К чему пришли?
Сейчас «LawGeex» предлагают клиентам помощь живых юристов, в частности для того, чтобы правильно составить сценарий, по которому NLP будет тренироваться и выполнять задания.
Сегодня эта компания с человеческим компонентом выглядит как ALSP.
То есть LawGeex предоставляют юридические услуги:
🔹 вычитывают документы
🔹 проводят консультации для улучшения сценариев.
Это уже не чисто технологическая, но и не традиционная юридическая компания.
Бечор не любит, описывать «LawGeex» как ALSP.
С его точки зрения они изначально является технологической компанией, которая позже добавила человеческий ресурс.
Но если рассматривать результаты, а не то, как выполняется работа, то «LawGeex» теперь действительно предоставляют альтернативные юридические услуги.
Пока «LawGeex» сохраняют смешанную структуру.
Они хотят быть технологической компанией, но с живыми юристами, постепенно сокращая разрыв между результатами работы людей и ИИ.
⌚️ В прошлый раз мы рассматривали «Законопроект о справедливости алгоритмов и прозрачности онлайн платформ».
___________
ℹ️ Источник:
🔹 LawGeex and The AI Gap