Studio sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale negli studi legali prima parte
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Studio sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale negli studi legali (Prima Parte)

a cura di Raffaella Aghemo

A ogni giurista non può mancare la lettura di questo interessante documento, stilato da esperti giuridici europei proprio al fine di “guidare” una coerente e costruttiva regolamentazione oltre che utilizzazione, in ambito di Intelligenza Artificiale, nel mondo legale 3.0.

La Fondazione europea degli avvocati, in collaborazione con la CCBE, si sono riuniti per produrre questo interessante lavoro dal titolo “Guide on the use of Artificial Intelligence-based tools by lawyers and law firms in the EU — 2022”. Difatti già nella introduzione, leggiamo: «Questa guida mira a fornire informazioni su come gli avvocati saranno in grado di utilizzare le opportunità offerte dagli strumenti di intelligenza artificiale e su come tali strumenti potrebbero aiutare i processi aziendali delle piccole imprese. Il suo obiettivo è fornire agli avvocati un background per capire cosa possono e non possono aspettarsi realisticamente da questi prodotti. Questa guida mira a fornire un punto di riferimento per le piccole pratiche legali nell’UE rispetto al quale possono valutare quelle classi di applicazioni di IA che sono probabilmente le più rilevanti per loro.»

Introduzione

La guida offre una panoramica delle applicazioni AI in sei diverse categorie ( di cui parleremo diffusamente nella seconda parte di questo approfondimento), che sono probabilmente di maggiore rilevanza per gli avvocati:

1. strumenti di supporto alla redazione, a sua volta suddiviso in a) strumenti di assistenza alla scrittura, che sono per lo più integrati in elaboratori di testi, b) strumenti di assemblaggio di documenti, progettati per facilitare l’automazione della costruzione di documenti da testi modello in base a condizioni specifiche, in funzione di una economia di scala, e una divisione più generica della c) generazione di testo da dati non testuali, per esempio, utilizzata per incorporare argomentazioni avanzate da una parte, in una struttura, sulla base della quale possono essere presentate risposte al tribunale.

Il processo di focalizzazione su dati quantitativi, sepolti nelle profondità della giurisprudenza, ha portato all’introduzione di una nuova classe di strumenti chiamati “strumenti di giustizia analitica”, in cui la ricerca non è più focalizzata sul recupero di informazioni testuali rilevanti, ma sugli importi di denaro (nelle richieste di risarcimento o nel calcolo dei danni), sulla durata della pena detentiva e sull’entità delle altre sanzioni. Gli stessi strumenti di ricerca quantitativa hanno reso possibile un’altra classe di strumenti nell’analisi giurisprudenziale: gli strumenti predittivi, che, sulla base della giurisprudenza, tentano di fornire una stima di vari risultati quantitativi del caso.

4. Strumenti di sintesi vocale, che sono già disponibili per gli avvocati in tutte le lingue ufficiali dell’UE, ma con cospicui margini di miglioramento, ad esempio in relazione al riconoscimento accurato del parlato senza una previa formazione nella voce di tale utente, o nella trascrizione di registrazioni effettuate in ambienti rumorosi, o di più relatori, o anche nell’automatizzazione della creazione di verbali di riunioni dalle registrazioni!

5. Chatbot, strumenti che di solito funzionano e interagiscono con gli utenti, compresa la comprensione del testo naturale nelle chat, con correlati rischi per la privacy e la riservatezza degli utenti.

6. Il monitoraggio automatizzato del tempo degli avvocati, che non è solo utile ai fini dell’efficienza, ma potrebbe anche comportare rischi pericolosi per la privacy, in quanto per efficientare i processi amministrativi interni, si dovranno informare i dipendenti dell’utilizzo di questi strumenti, di come funzionino.

Ancora più interessante nei capitoli che seguono è la parte relativa ai rischi, che si annidano nell’utilizzo di strumenti automatizzati per l’avvocato del futuro: rischi che comprendono il dovere di riservatezza del cliente, aspettative di competenza e indipendenza della professione, lato deontologico, ma anche mancanza di trasparenza e spiegabilità, lato strumento di IA, in cui appaiono anche problematiche legate alla fragilità dei training data e rischi di discriminazione!

«Sebbene strumenti di intelligenza artificiale efficaci possano moltiplicare le capacità o la portata di uno studio legale, l’obbligo della competenza professionale richiede agli avvocati di non impegnarsi eccessivamente o promuoversi eccessivamente: un modello di studio legale tradizionale richiede ancora che gli avvocati abbiano una comprensione umana di ciò di cui i clienti hanno bisogno, che spesso non è la stessa cosa di cui i clienti potrebbero dire di aver bisogno.»

Il Consiglio dell’Unione europea ha adottato, nel 2019, il piano d’azione 2019–2023 sulla giustizia elettronica europea, che stabilisce un elenco di progetti e iniziative (“azioni”) da attuare nell’ambito della strategia europea in materia di giustizia elettronica 2019–2023. Il Piano d’Azione indica anche gli obiettivi delle singole azioni e delle attività previste, i partecipanti e i contributi attesi dagli stakeholder coinvolti (cittadini, aziende, operatori del diritto e autorità giudiziarie). La stesura di una guida sull’uso dell’IA da parte degli avvocati nell’UE è stata menzionata nel piano d’azione tra le possibili azioni da attuare nell’ambito dell’”Intelligenza artificiale per la giustizia”.

Dopo una opportuna e doverosa panoramica su cosa si intenda per AI e apprendimento automatico, e soprattutto quali strumenti sono utilizzati all’interno della categoria cosiddetta legal, ho trovato utile menzionare un passo che riporto fedelmente: «Nell’introduzione al suo libro New Laws of Robotics, Frank Pasquale ha affermato che “un modo per alleviare la crisi democratica delle competenze — la tensione tra tecnocrati distaccati e populisti appassionati — è dare potere ai professionisti locali”. Nella relazione della prima fase del progetto AI4Lawyers, sono state fornite ampie prove sotto forma di statistiche, che le pratiche legali minori svolgono un ruolo molto importante nel compito di sostenere lo stato di diritto.»

Risulta importante usufruire e servirsi di questi nuovi strumenti automatizzati, che spesso incontrano barriere ostative nei piccoli studi che non hanno budget sufficiente per accedervi, ma va riconosciuto altresì, che non è solo nel migliore interesse degli avvocati capire come funzionano tali strumenti o in quali direzioni potrebbero svilupparsi in futuro, ma è anche importante per la società in generale consentire al maggior numero possibile di avvocati di utilizzare tali strumenti nell’interesse dei loro clienti. Inoltre, il cloud computing, come tecnologia di trasmissione (o messa a disposizione di nuovi strumenti per gli avvocati) è indissolubilmente intrecciato con l’uso di strumenti AI/NLP. La semplicità di accesso a un nuovo servizio, senza che gli utenti finali debbano intraprendere una massiva configurazione, offre un enorme vantaggio per gli utenti non tecnici, come professionisti individuali e studi legali di piccole dimensioni, nessuno dei quali tende ad avere un accesso adeguato a professionisti e consulenti IT. Ciò rende il cloud computing una soluzione molto interessante per questo segmento di studi legali!

Secondo questa guida, la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale, che gli avvocati possono utilizzare, si basano sui risultati nel campo dei linguaggi computazionali, ovvero nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Il NLP copre diverse aree, inclusa l’analisi delle forme grammaticali di come appaiono le parole e le frasi, come questi componenti del nostro discorso e del testo interagiscano tra loro, come siano formati correttamente e come possano essere generati in modo automatizzato.

Il tipo di dati che gli stessi avvocati vedono direttamente (come il testo di contratti o decisioni) è rappresentato da dati non strutturati. Vale a dire che non esiste una struttura predefinita per i dati da elaborare, si tratta solo ad esempio, di un file di testo o di un video. Prima dell’ulteriore elaborazione e confronto con altri dati, sono necessari passaggi separati al fine di convertire questi dati non strutturati in una struttura. Questi passaggi possono includere l’”estrazione” del significato del testo, l’estrazione dei dati sulla funzione o sui termini del contratto di locazione o anche solo la classificazione del testo come un contratto o come una decisione. Tale struttura può essere fornita su molti livelli diversi, strati che possono essere non solo di natura grammaticale, ma anche semantica, inclusa l’argomentazione o un significato giuridico specifico. Ma possiamo codificare il significato legale di una frase (o le relazioni legali tra testi) solo se abbiamo un modo chiaramente definito per rappresentare tale significato legale per il processore. Questo si chiama rappresentazione della conoscenza legale (legal knowledge representation). La rappresentazione della conoscenza può essere utilizzata anche al contrario: per creare testo normale per gli esseri umani da un linguaggio di rappresentazione conciso e specialistico (come inserito in un programma software dall’utente).

Seguirà una seconda parte, dedicata alla panoramica delle opportunità per gli studi legali, e i rischi connessi all’utilizzo di questi nuovi strumenti tecnologici.

Riproduzione Riservata

Avv. Raffaella Aghemo

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Innovative Lawyer and consultant for AI and blockchain, IP, copyright, communication, likes movies and books, writes legal features and books reviews

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