Amerikanska ingenjörer och advokater har lärt konstgjord intelligens att förutsäga beslut från USA: s högsta domstol i redan avslutade ärenden. Systemet gör detta bättre än professionella advokater.
Experter från Stanford Center for Legal Informatics, Chicago College of Law i Kent och South Texas College of Law har skapat ett system för konstgjord intelligens som kan förutsäga resultatet av en rättegång bättre än professionella advokater.
För att lära AI att hantera lagliga kollisioner laddades den amerikanska högsta domstolens databas, som har underhållits sedan 1791, i systemet. Baserat på hennes data byggde systemet en algoritm som förutsäger en domares beslut, baserat på 16 parametrar: lagets område, tid, information om en viss domare, etc. Ytterligare faktorer beaktas också, till exempel om parternas muntliga argument har ägt rum.
Baserat på historiska data som samlats in mellan 1816 och 2015. och bearbetade med maskininlärningsalgoritmer skapade forskarna en statistisk modell som systemet använder för att hitta mönster mellan sakens egenskaper och domstolens dom. Nu med denna modell förutspår AI korrekt resultatet av 70,2% av fallen av 28 tusen, och systemet förutspådde beslut av enskilda domare korrekt i 71,9% av fallen av 240 tusen. Som jämförelse förutspår juridiska experter korrekt ett beslut i Högsta domstolen endast 66% av tiden. En artikel som beskriver algoritmen publicerades i tidskriften PLOS ONE.
De amerikanska forskarnas prestation är underlägsen arbetet med sina kollegor vid University College London: förra året lärde de AI att förutsäga beslut från Europeiska domstolen för mänskliga rättigheter med 79% noggrannhet.
Förra året skapade IBM, baserat på Watson-superdatorn, konstgjord intelligens som kan känna igen naturligt språk och svara på juridiska frågor. Det internationella advokatbyrån Baker & Hostetler köpte rättigheterna att använda AI och anförde det att kommunicera med sina kunder - söka efter liknande frågor i databasen, analysera relevanta lagbestämmelser och välja rekommendationer.
Alexander Privalov
