LegalTech: перспективы автоматизации работы юристов

Мы живем в эпоху четвертой промышленной революции, которая является следующим этапом после начатого в период третьей промышленной революции применения в производстве электронных и информационных систем, обеспечивших интенсивную автоматизацию и роботизацию производственных процессов. Собственно, четвертая промышленная революция, или как ее еще называют, Индустрия 4.0, означает "переход на полностью автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть Вещей и услуг", а если отойти от формальной формулировки, то он означает новый этап эволюции в автоматизации процессов и модернизации подходов по обмену данными. Термин Индустрия 4.0 появился не так давно, только в 2011 году, и его авторство закреплено за бессменным президентом Всемирного экономического форума в Давосе Клаусом Швабом.

В поддержку данного тренда на автоматизацию процессов, стали появляться прогнозы на тему того какая следующая отрасль будет автоматизирована. Так, в исследовании «Будущее занятости» от 2013 года, два исследователя из школы Оксфорд-Мартин – экономист Карл Бенедикт Фрей и эксперт по компьютерному обучению Майкл Осборн – постарались предугадать возможное влияние уровня развития технологий на безработицу, изучив вероятность автоматизации порядка 700 профессий. Так, шанс исчезновения профессий в юридической сфере были оценены следующим образом:
- Ассистенты и помощники юристов - 94,50%
- Юридические секретари - 97,60%
- Судебные репортеры - 50,20%
- Работники в сфере судебного права - 40,90%
- Судьи - 40,10%
- Адвокаты - 3,50%
В целом, возможность автоматизации правовой сферы была оценена в 45,84%

С начала 2010-хх в правовой сфере действительно стали появляться элементы автоматизации, в первую очередь охватывающие такие направления, в которых такая автоматизация принципиально возможна: это различного рода боты и программы, которые могли взаимодействовать с клиентами в достаточно простом интерфейсе, и при этом совершать определенного рода юридически значимые действия. К примеру, были автоматизированы такие задачи как подача автоматических жалоб по разного рода вопросам (например, на задержку авиарейсов), опротестование вынесенных штрафов разного характера и т.д. Достаточно большая ниша была выстроена вокруг тех направлений где возможно применение шаблонных решений: достаточно успешно действуют ряд сервисов для автоматического формирования пакета документов для государственной регистрации юридических лиц. Также появились и остались на рынке предложения по автоматическому написанию договоров разного характера, где есть ключевой и неизменный базис, занимающий порядка 80% договора, и небольшая часть моделируемых под конкретный вопрос положений.

Тем не менее, несмотря на развитие технологий, нельзя назвать профессию "юрист" как полностью пригодную к автоматизации. Так, в докладе «Будущее рынка труда-2018», озвученного в рамках Всемирного экономического форума в Давосе, было отмечено, что:
- рост автоматизации сократит к 2025 году 75 млн рабочих мест
- рост автоматизации создаст к 2025 году 133 млн новых рабочих мест
- из них к 2025 году появится 58 млн новых рабочих мест, связанных с роботами и ИИ
- если сейчас машины выполняют 29% рабочих задач, то к 2022 году доля роботов составит 42%, а к 2025-му — 52%.

Был также обновлен и перечень профессий, находящихся под угрозой сокращения людского персонала в связи с автоматизацией. Что интересно, ряд профессий перекочевал в него из предположений 2013 года. Среди тех профессий, которые, скорее всего, уйдут в прошлое, по мнению авторов доклада 2018 года: бухгалтер, администраторы и секретари, аудиторы, работники в сборочных цехах и ряд других. Что примечательно, позиция "юрист" на лидирующих позициях в данном «списке на выбывание» также не фигурирует.

Однако не упоминание профессии юриста в перечне профессий пригодных для автоматизации не означит, что юриспруденция прекратила модернизироваться. Так, мы уже вовсю используем в деловом общении термины LegalTech и LawTech, которые, появившись совсем недавно уже начали формировать под собой целые новые направления деятельности. К слову, если сравнивать степень применения обоих терминов, то LegalTech применяется к описанию технологических решений, которые нацелены на автоматизацию работы юристов и оптимизацию типовых в юриспруденции бизнес-процессов. Следовательно, данный термин в большей степени является описанием технических процессов в юриспруденции. В то же время, термин LawTech стал применяться к отношениям, связанным с обеспечением правовых консультаций и юридической помощи потребителям юридических услуг. Т.е. он стал применяться именно к описанию новой концепции оказания юридических услуг и правовой помощи. Таким образом, усреднённо, можно сказать, что LegalTech - это инструмент для юристов, LawTech - инструмент для клиентов юристов.

Яркий пример современного LegalTech проекта, это нейросеть, которую разработчики учат предугадывать судебные решения основываясь на целом ряде характеристик уже вынесенных вердиктов, таких как: общие характеристики дел исходя из их предмета и обстоятельств, поведение конкретного судьи в рамках дел с едиными родовыми признаками, наличие разного рода схожих факторов и т.д. Фактически, ее создатели построили математическую формулу, в которую стоит ввести ряд переменных и на выходе получить результат с гарантией более 90 процентов. Понятно, что погрешность в 10% - это слишком большой риск, но все-таки, тенденция говорит о том, что вопрос оценки правоприменения может быть автоматизирован, особенно тот массив данных который суды накопили за все это время. Также очевидно, что такой процесс оценки перспектив судебных споров более характерен для стран прецедентной системы судопроизводства, но при этом он может быть перенесен и на действие в рамках романо-германской правовой семьи, т.к .вопрос трактовок законодательства ,опять-таки благодаря наличию большого количества разъяснений ряда положений, фактически не оставляет судам не-прецедентной системы судопроизводства вариантов трактовки одних и тех же применимых норм. Тем не менее, в поддержку противников данного подхода автоматизации, нельзя не отметить, что даже погрешность в 0,1% означает поломанные судьбы людей. И в данном контексте, скорее всего вопрос автоматизации юридической работы следует переформулировать, и обсуждать скорее не «возможность» автоматизации, а «моральную сторону» такой автоматизации.

В качестве первого примера, предлагаю рассмотреть вариант превышения скорости автомобилем на дороге. Наверное, большинство водителей так или иначе попадали в ситуации, когда им присылали так называемое «письмо счастья» - конверт, содержащий в себе фотофиксацию правонарушения и протокол о допущенном административном правонарушении – превышении скорости. Разумеется, все протоколы по закону должны быть подписаны должностным лицом – и его подпись как правило в документах есть, замененная, благодаря развитию прогресса, штампом о применении электронно-цифровой подписи (ЭЦП), о том, что лицо, указанное подписантом протокола, верифицировало его до отправки нарушителю. В реальности, сложно представить, что, учитывая высокую степень точности данных средств контроля скорости, каждый такой штраф вручную изучается ответственным должностным лицом, а после рассылается по адресатам. И фактически, на примере превышения скорости можно говорить о том, что технологии в данном случае выступают в одном лице и инспектором, выявляющим правонарушение, и судьей, выносящим вердикт, а человек просто выступает свидетелем в данном процессе.

Разумеется, вопрос вынесения наказания роботом – человеку в части выписывания штрафа за превышение скорости подразумевает возможность его оспорить, если оштрафованное лицо в обозначенный срок в соответствии с действующей процедурой подаст соответствующие возражения. Однако, нельзя не задастся вопросом: а в случае если указанные камеры и их программное обеспечение смогут со 100% вероятностью выявлять нарушения ПДД в части превышения скоростного режима, а достичь этого не сложно просто внедрением более продвинутого оборудования, можно ли тогда такие вердикты робота-судьи выносить в безапелляционном порядке? Для чего человеку иметь возможность оспаривать то, что уже благодаря техническим средства точно на 100%? И если ты нарушил закон, и спец. средства это зафиксировали – что можно добиться такой апелляцией? Противники данного подхода в качестве аргументации своей позиции упоминают, что робот или автоматика не должны иметь возможности осуждать людей. Я же со своей стороны добавлю, что мое мнение заключается в том, что если есть закон, то его следует соблюдать в любом случае, и уже не принципиально, кто фиксирует факт нарушения – человек или робот. Тем не менее, вопрос остается крайне дискуссионным, и единой точки зрения и подходов разумеется пока нет.

В качестве второго примера, я предложу рассмотреть так называемую «проблему вагонетки» - мысленный эксперимент в этике, сформулированный английским философом Филиппой Фут, и который играет огромную роль в когнитивистике и нейроэтике. Суть задачи заключается в следующем: «неуправляемая вагонетка несётся по рельсам. На её пути следования находятся 5 человек, привязанные к рельсам сумасшедшим философом. К счастью, вы можете переключить стрелку и тогда вагонетка поедет по другому, запасному пути. К несчастью, на запасном пути находится 1 человек, также привязанный к рельсам. Каковы ваши действия?». Если опустить этический момент данной дилеммы, так как в данной ситуации нанесение моральной травмы гипотетическому случайному свидетелю неизбежно, фактически, возможны 2 варианта решения данной задачи. Концепция утилитаризма предписывает в обязательном порядке переключить стрелку. Согласно этой концепции, переключение стрелки является не единственным допустимым действием, но, с точки зрения морали, лучшим действием. Второй вариант - бездействие, т.е. выбор не выбирать.

Исследователи из Massachusetts Institute of Technology (MIT) проанализировали данные, собранные с помощью проекта Moral Machine, в рамках которого людям нужно было решить проблему вагонетки в ситуации «сломанных тормозов у беспилотного автомобиля, подъезжающего к пешеходному переходу». По результатам данного исследования предполагалось создать некий обобщенный паттерн принятия такого рода решений, для возможного внедрения такого подхода в программу поведения беспилотного транспорта. В качестве персонажей эксперимента, участвующих в дилеммах, были персонажи, различающиеся по полу, возрасту (младенцы в колясках, дети, взрослые, пожилые), физической форме (люди с избыточным весом, обычные люди и спортсмены), социальному статусу (бездомные, обычные люди и начальники) и видовой принадлежности (кроме людей, среди персонажей встречаются собаки и кошки).

После изучения общей динамики ответов участников эксперимента, можно отметить, что участники чаще выбирали действие (направить автопилот в другую сторону), старались спасти большее количество людей, чаще спасали мужчин, а не женщин и предпочитали спасать детей, а не пожилых людей. Кроме того, участники опроса также чаще спасали людей, а не животных. Любопытно также отметить, что на принятие решений испытуемых оказывало влияние их религиозность (или ее отсутствие), географическое нахождение и т.д. В зависимости от полученных ответов, было выделено три культурных кластера.
1. В первый «западный» кластер попали жители Северной Америки и некоторых европейских стран — приверженцы католицизма и православия.
2. Во второй «восточный» кластер попали жители азиатских стран и стран Ближнего Востока.
3. В третий «южный» кластер попали жители латинской и центральной Америки и жители бывших французских колоний.

Для каждого кластера был характерен свой паттерн принятия решений: к примеру, жители «южного» кластера чаще других спасали женщин и чаще предпочитали спасать людей более высокого статуса (бизнесменов, а не бездомных). Участники из «восточного» кластера чаще спасали тех, кто не нарушает ПДД. А «западный» кластер чаще других предпочитал бездействие. Кроме того, различия в принятии решений нашли и на уровне стран: в Финляндии и Японии тщательно следят за соблюдением ПДД: именно поэтому жители этих стран решали пожертвовать нарушителями чаще, чем страны с более «мягкими» ПДД (например, Нигерия). Кроме того, жители стран с низкими показателями экономического неравенства (например, той же Финляндии) не показывали предпочтений в спасении либо бизнесменов, либо бездомных.

Но самый интересный результат данного эксперимента заключается не столько в итоговой статистике, а в подходе. Все приведенные выше варианты принятия решений были совершены людьми при проведении теоретического опроса. И как только их погружали в более реалистичную обстановку с помощью компьютерной симуляции процесса, абсолютное большинство из них, включая самых активных в теоретической части исследования, предпочли не делать никакого выбора, даже при условии, что теоретически их жизнь как пассажиров данного транспортного средства, находилась под угрозой.

А теперь давайте представим мир, в котором компьютерная система, условно Google, Apple или Яндекс, будет оценивать жизнь человека, чтобы эта информация в любой момент помогла решить «проблему вагонетки».

Данное предположение совершенно не выглядит фантастическим, учитывая, что количество гаджетов с выходом в интернет, а значит с возможностью обмена информации, превысило население земли еще в 2007-2008 годах. И по прогнозам, к 2020 году, условно на 7,5 млрд. населения земли будет приходится порядка 50 млрд. подключенных к интернету устройств. Цифровой след в сети также характеризует пользователей. И по итогу, когда весь этот получаемый и не обрабатываемый массив данных будет структурирован, условный беспилотный автомобиль сможет принимать решения и без всякого ИИ, просто основываясь на статистике и заложенных в его программе подходах к обработке данной статистики. Фактически, такой подход мало чем отличим от работы робота-судьи, выносящего свои решения основываясь на статистике уже вынесенных судебных вердиктов.

В 1942 году Айзек Азимов в своём рассказе «Хоровод» представил читателям Три Закона робототехники, который он в последствии добавил еще и «0», которые до сих пор остаются крайне популярным подходом для описания этики взаимоотношений робота и человека, и как правило ложатся в основу практически любых нормативно-правовых актов:
1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить причинение ему вреда.
2. Робот должен повиноваться приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам.
0. Робот не может причинить вред человечеству или своим бездействием допустить, чтобы человечеству был причинён вред.

Таким образом, несмотря на весь достигнутый технологический прогресс, без решения этической стороны вопроса, сколь бы то ни было серьезное развитие автоматизации в правовой среде невозможно, т.к. автоматизация принятия решений в идеале не должна повторно перепроверяться и дублироваться дополнительным участником процесса, т.к. это противоречит самой сути автоматизации. Так что данный вопрос пока еще остается открытым.