In de afgelopen 150 jaar zijn er veel nieuwe technologieën ontwikkeld met als hoofddoel om het leven van mannen en vrouwen te vereenvoudigen door het uitvoeren van repetitieve taken met weinig toegevoegde waarde, en zelfs om ze volledig te vervangen. Hierdoor komt er veel tijd vrij die dan besteed kan worden aan cognitieve en creatieve taken.
In de jaren '90 zagen we het begin van kunstmatige intelligentie in de vorm van 'expertsystemen' waarin alle mogelijke scenario's en vragen handmatig werden gecodeerd door programmeurs die samenwerkten met bedrijfsexperts. De machine kon dan menselijk gedrag reproduceren, zolang het maar bekend was en gecodeerd. Het succespercentage van AI was destijds 100%, maar de grenzen van deze expertsystemen werden al snel bereikt, omdat het onmogelijk was om alle regels voor menselijk gedrag in veel situaties te implementeren
In de afgelopen jaren hebben de vooruitgang in computertechnologie en enorme investeringen door grote bedrijven ons in staat gesteld om over te stappen op een nieuw model dat gebaseerd is op een nieuwe benadering. Die wordt deep learning genoemd, waarbij de machine zelf, met behulp van een neuraal netwerk, de toe te passen regels haalt uit astronomische hoeveelheden voorbeelden en tegenvoorbeelden, en zo de manier imiteert waarop een menselijk brein werkt.
We hoeven de regels niet langer te begrijpen en te coderen zoals in expertsystemen, we hoeven alleen maar een model te vormen. De prestaties van deze modellen zijn veel beter: de reikwijdte van de regels is groter en de antwoorden zijn nauwkeuriger, waarbij deze nauwkeurigheid direct afhankelijk is van de hoeveelheid gegevens die wordt aangeleverd.
Deze deep learning-benadering geeft ons nu toegang tot computervisie en natuurlijke taalverwerking.
Deze algoritmen voor kunstmatige intelligentie werden meer dan 30 jaar geleden gecreëerd, maar ze misten de capaciteit om voldoende hoeveelheden gegevens te verzamelen, op te slaan en voldoende rekenkracht te mobiliseren om tegen een fatsoenlijke prijs in de praktijk te worden toegepast.
Deze barrières zijn nu geslecht en AI begint invloed te krijgen op ons dagelijks leven door onze creatieve en productieprocessen en onze cognitieve vermogens te versnellen.
We gaan nu een nieuw tijdperk in waarin het doel is om de cognitieve capaciteit te vergroten door "vooraf verzamelde gegevens naar gebruikers te brengen": AI kan een document lezen, de informatie voorverwerken, de relevante gegevens eruit halen en een actieplan voorstellen.
In dit stadium houden we vast aan het concept van de "mens in de lus" als essentieel als we bepaalde uitdagingen het hoofd willen bieden:
Maar de zaken veranderen snel en we zien al initiatieven zoals de implementatie van beveiligde of gespecialiseerde taalmodellen en de zelfverfijning van resultaten door AI.
Zoals we hebben gezien, worden het juridische en gerechtelijke systeem al beïnvloed door AI en worden er oplossingen ontwikkeld om de benadering van de functies die voor elk specifiek zijn, te vergemakkelijken.
Dit betekent dat op AI gebaseerde systemen in de juridische sector in feite zoekmachines van de volgende generatie zijn die alleen echte voordelen opleveren als ze naadloos worden geïntegreerd in de tools die al door juridische professionals worden gebruikt en als ze zeer specifieke zakelijke kwesties aanpakken.
In de juridische sector wordt kunstmatige intelligentie (AI) steeds waardevoller, dankzij voortdurende ontwikkelingen en verbeteringen in neurale netwerken. Deze ontwikkeling heeft geleid tot een markt die is onderverdeeld:
AI-ondersteund procesbeheer wordt steeds gebruikelijker in de juridische sector. Juridische afdelingen kunnen tot wel 50% van hun tijd besteden aan het doorlopen van eenvoudige contracten zoals geheimhoudingsverklaringen, wat een vermijdbare bottleneck vormt.
Door het automatiseren van contractanalyse en -beheer kan een bedrijf zijn vermogen verbeteren om overeenkomsten tijdig af te sluiten, de relaties met klanten te versterken en tal van andere operationele gebieden te optimaliseren, waardoor waardevolle tijd en middelen vrijkomen voor waardecreatie.
Niet-naleving van steeds strengere regelgeving, zoals GDPR, wordt ook steeds kostbaarder in termen van gegevensbescherming. Jurimetrie en statistische modellering van rechtszaakprognoses zouden aanzienlijk moeten groeien.
Het voorspellen van rechterlijke uitspraken is een lang bestaand onderwerp, zowel in theorie als in de praktijk, met als doel de consistentie van juridische beslissingen te verbeteren. Er zijn verschillende methoden ontwikkeld, variërend van eenvoudige computermodellen tot geavanceerde analysealgoritmen.
Wens je meer informatie omtrent AI in de juridische sector?
Onze experten helpen je graag verder met advies op maat of een gratis demo.
.svg)
