“法律分野AI開発…判決文などビッグデータ確保切実”
チョン・ジョンヒョン弁護士・キム・ビョンピル教授、共同論文で主張
イ・スンギュ記者soonlee＠lawtimes.co.kr 入力:2019-02-25午前11:46:00
人工知能(AI)技術が法律分野で発展するためには何より判決文と契約書などビッグデータの確保が至急だという主張が出てきた。
チョン・ジョンヒョン(41・司法研修院38期)法務法人広場弁護士とキム・ビョンピル(40・38期)カイスト経営大学招へい教授は最近ジャスティスに共同で掲載した’人工知能と法律業務：現況と課題’論文で”適切な学習用データなしでは事例基盤人工知能や深層学習技術の発達は不可能だ”として”判決文と契約書など法律サービス関連ビッグデータ確保方案が至急だ”と強調した。
これらは”人工知能に判決文を学習させるためには争点一つあたり1000件以上の下級審判決が必要だ”として”現在のようなきわめて制限された判決文公開システム下ではそういう分量の判決文を確保することが現実的に不可能だ”と指摘した。
引き続き”したがって人工知能を適切に学習させるためには下級審判決文公開が現在よりはるかに拡大する必要がある”として”法律分野人工知能研究者が使用できる非識別化(仮名処理などデータの一部を削除したり代えて個人を識別できないようにすること)なった判決文データベースを構築して提供する必要がある”と説明した。
AIに判決文学習させるために
争点あたり1000件以上判決文必要
それと共に”法院や法務部・検察などが1審判決文に適切な水準で個人情報非識別化措置をして人工知能研究者にだけ資料を提供する方案を考慮して見ることができる”として”資料を受領した研究者には再配布や再識別化禁止義務を負担させたり他の技術的セキュリティー装置を置くならば個人情報流出に対する憂慮も克服できるだろう”と助言した。
彼らは進んで”契約書の場合、判決文よりデータ確保がより一層難しい”として”アメリカの場合、公開会社が契約書公示義務を負担していて公示された契約書を通した研究を遂行するのが相対的に容易だ”と紹介した。
引き続き”我が国では企業が契約書自体を公示する義務を負担しないために大量の契約書を確保するのが不可能だ”として”政府当局や関連産業分野の協会が契約書データを収集して非識別化措置を取ってこれを研究目的のデータベースで構築する作業が先行する必要がある”とした。
下級審判決文公開現在より拡大…
非識別化処理で提供されなければ
二人はまた、法律分野人工知能技術発展のための標準的課題で△判決文予測人工知能△紛争調停委員会の調停案生成人工知能開発などを提示した。
彼らは”最近コンピュータ工学分野で判決文データを学習して事件の結果を予測する人工知能を開発しようとする試みが続いている”として”アメリカ スタンフォード大研究者は1816～2015年間のアメリカ大法院判決文合計2万8000件を学習させて大法院判決文を予測する人工知能’CodeX’を開発した結果70.2%の正確度を達成した。
英国研究者はヨーロッパ人権裁判所判決文584件を学習させて平均79%の正確度で裁判結果を予測することができた”と伝えた。
米スタンフォード大で大法院判決文予測AI開発
…正確度70.2%達成
それと共に”国内で一番最初に試みることができる類似の試みとして特定の請求原因の民事事件で判決文を人工知能が学習するようにして損害賠償額を予測したり特定の犯罪の刑事事件で有罪の有無と刑量を予測する技術開発を考慮して見ることができる”として”また、人工知能を通じて特定紛争事件にあって調停案を予測してその調停案草案を自動で生成するようにするならば紛争当事者の予測の可能性を高めて調停委員の業務負担を軽減させることができるだろう”と付け加えた。
【出典】韓国／法律新聞
https://www.lawtimes.co.kr/Legal-News/Legal-News-View?serial=150966&kind=AL
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