בינה מלאכותית בעולם המשפט - האם לא נצטרך יותר עורכי דין?

עיקרי הכתבה:

• עורכי דין רבים משתמשים כיום במערכות בינה מלאכותית (AI), המנסחות מסמכים משפטיים, מספקות טיעונים לבית המשפט ואפילו מנתחות ראיות. מערכות אלו מייעלות את העבודה של עורכי הדין וחוסכות זמן יקר.
• מטרת המערכות הללו היא לעבוד לצד בני האדם ולא במקומם במטרה לשפר את יעילות העבודה והמחקר ולייצר מציאות שבה נחסך טיפול במטלות "אפורות".
• החיסרון המרכזי של מערכות הבינה המלאכותית במשרדי עורכי דין הוא בעיית הג'וניורים - מערכות הבינה המלאכותית יודעות לבצע את המטלות שלהם, למשל לסכם פסיקה, לכתוב מכתבים ועוד, מה שעלול להוביל לאי גיוס מתמחים למשרדי עורכי דין.
  _____________________________________________________________

עולם הבינה המלאכותית (AI) מתפתח בקצב מסחרר, וכמובן שהוא לא פסח על עולם המשפט. כיום, גם משרדי עורכי דין רבים משתמשים במערכות אלו, אשר מנסחות מסמכים משפטיים, מספקות טיעונים לבית המשפט ואפילו מנתחות ראיות. מערכות אלו מייעלות את העבודה של עורכי הדין וחוסכות זמן יקר, אך באותה נשימה, עורכי דין חוששים כי הן ישאירו אותם ללא עבודה.

ד"ר אייל שנרך, חוקר בכיר ומנהל במעבדות המחקר של IBM, הציג לאחרונה שני פרויקטים טכנולוגיים לייעול תהליכים משפטיים. האם לדעתו יש לקהילת עורכי הדין סיבה לחשוש?

איך הבינה המלאכותית צפויה לשנות את עולם המשפט?

"התחום המשפטי הוא תחום המבוסס על טקסטים, הרבה תוכן כתוב, והבינה המלאכותית היום העוסקת בעיבוד טקסטים מתאימה מאוד עבור התחום הזה, שאני גם מתמחה בו", אומר ד"ר שנרך. "זאת, במיוחד בשלב בו עורכי הדין צריכים לעבור על חומר רב בתיקים שלהם ולזהות אינדיקציות חשובות. למשל, עורך דין שמתעסק בדיני נזיקין ורוצה לאתר תסמינים מסוימים במסמכים רפואיים, לא נדרש לעבור מסמך מסמך כבעבר, הוא פשוט עובד עם מערכת של בינה מלאכותית.

"חשוב להבין שעורכי הדין נדרשים לקרוא כמות גדולה של חומר כדי למצוא את הנתונים שהם מחפשים ולפעמים זה ממש לחפש מחט בערמה של שחת. בנוסף, מערכת הבינה המלאכותית יכולה לחפש סעיפים מסוימים בחוזה ולמרקר אותם ולחסוך מעורך הדין לקרוא את כל החוזה".

"יש המון מטלות שלא יכולות להתבצע על ידי מערכת בינה מלאכותית, כמו להתכונן להופעה בבית משפט, לחקור עד, לעמוד מול שופט ועוד. גם בהקשר של רופאים ומתכנתים, הבינה המלאכותית יכולה לסייע להם רבות לייעול העבודה, אך לא יכולה להחליף אותם"

איך הבינה המלאכותית מתבטאת בבתי המשפט עצמם?

"יש דוגמא טובה לכך בארה"ב. בעבר, בבתי המשפט במדינה השתמשו במערכת בינה מלאכותית המפיקה המלצות לשופט הקשורות לשחרור בערבות של חשוד כזה או אחר. המערכת הזו פעלה עד שהתגלה שהיא משקפת הטיות שליליות נגד שחורים. מערכת בינה מלאכותית אמורה להיות אובייקטיבית ונטולת עניין תרבותי, אבל במקרה הזה, באופן ברור היא הפלתה שחורים.

"לאחר הגילוי הזה, מדענים חזרו ובדקו את הנתונים עליה התבססה המערכת, שהם למעשה החלטות של שופטים בשר ודם שהפלו שחורים. המערכת, שהיא מודל מתמטי מורכב, שיקפה את ההטיה שהיתה במערכת המשפט האמריקאית. הבעיה במקרה הזה היא כפולה, כי לא רק שהיא גורמת נזק לקהילה שלמה ומשמעותית בארה"ב, היא גם מקבעת אותה הטיה שלילית. מסיפור כזה אנו למדים לפתח כלים שיסייעו לנו להיזהר מהמידע עליו אנחנו מתבססים במערכות הללו".

האם יש סכנה שהמערכת תגזול עבודה מעורכי הדין?

"לדעתי האישית לא, לפחות במערכת של IBM, שנועדה לעבוד לצד בני האדם ולא במקומם, במטרה לשפר את היעילות שלהם ולייצר מציאות בה הם פחות נאלצים להקדיש כל כך הרבה זמן לטיפול במטלות 'אפורות'. למשל, כאשר הרציתי בפרקליטות מחוז דרום, הצגתי כיצד המערכת יכולה לייצר מכתב משפטי רשמי עבור נתבע. הפרקליטים נדהמו והודו שמדובר במכתב מקצועי ומקיף ביותר.

"כתיבת המכתבים הללו לוקחת לעורכי הדין כמה שעות, וכמובן שזה לא הדבר הכי מעניין במקצוע. אך מהצד השני, יש המון מטלות שלא יכולות להתבצע על ידי מערכת בינה מלאכותית, כמו להתכונן להופעה בבית משפט, לחקור עד, לעמוד מול שופט ועוד. גם בהקשר של רופאים ומתכנתים, הבינה המלאכותית יכולה לסייע להם רבות לייעול העבודה, אך היא לא יכולה להחליף אותם – בטח שלא בשלב זה". 

"מערכות הבינה המלאכותית יודעות לבצע מטלות כמו לסכם פסיקה, לכתוב מכתבים ועוד, מה שעלול להוביל למצב בו משרדי עורכי דין יגיעו למצב שהם לא מגייסים מתמחים"

מה הם החסרונות שלה?

"החיסרון הגדול הוא 'בעיית הג'וניורים', משמע, מערכות הבינה המלאכותית יודעות לבצע את המטלות שלהם, למשל לסכם פסיקה, לכתוב מכתבים ועוד, מה שעלול להוביל למצב בו משרדי עורכי דין יגיעו למצב שהם לא מגייסים מתמחים, כי עורכי הדין של המשרד יכולים לבצע את המטלות הללו באמצעות בינה מלאכותית. אז תיווצר בעיה רצינית, כי בסוף אנשים צריכים להיכנס למקצוע, ובשביל זה צריך לגייס ג'וניורים. כמובן שאי אפשר לדלג על השלב הזה, "נצטרך כולנו, ללמוד כיצד לעדכן את הציפיות שלנו ממשרות ג'ונייר ובהתאם להכשרתם", מסביר ד"ר שנרך. 

"יחד עם זאת, אי אפשר לומר שאני חושש. במבט על ההיסטוריה, המהפכות הטכנולוגיות שהתחוללו אמנם 'השמידו' משרות מסוימות, אך יצרו חדשות משוכללות יותר. למשל, המהפכה התעשייתית שהכניסה מכונות במקום עובדים פשוטים, או המהפכה של האינטרנט שביטלה המון משרות. המשרות החדשות נוצרות סביב הטכנולוגיה החדשה, משרות שהן יותר טובות ונעימות וגם משלמים עליהן טוב. יש את המשפט שאומר בינה מלאכותית לא תחליף אותך, אבל אנשים שיודעים להשתמש בה יחליפו אותך - אני לגמרי דוגל בו. אז אני מציע שאנשים יתחילו ללמוד את הטרמינולוגיה של הבינה המלאכותית, ומה שיפה בתחום הזה זה שיש המון קורסים, הרצאות ובלוגים שמסבירים הכל.

"דווקא בעולם עורכי הדין, על פי התרשמותי, עורכי הדין המבוגרים יותר הם אלה שאוהבים לשחק ולהתנסות בטכנולוגיה חדשה ומנגד, הדרג הזוטר והצעיר יותר מפחד להתנסות בזה, כנראה מתוך חשש לפגיעה פוטנציאלית בפרנסה. אבל אני ממליץ לכולם לא לפחד לשמוע, להבין את המונחים הבסיסיים ובעיקר להכיר את הכלים. המערכת שאנחנו פיתחנו ב-IBM נקראת Label Sleuth, והיא מאפשרת לקהילת עורכי הדין או לכל ענף מקצועי אחר, לא רק להשתמש בבינה מלאכותית אלא גם ליצור בקלות בינה מלאכותית בעצמם, ללא תלות במומחי בינה מלאכותית, מה שכמובן חוסך הרבה כסף וזמן", מסכם ד"ר שנרך. 

(צילום: שאטרסטוק)