Zastosowanie AI i uczenia maszynowego w litigacji: Wywiad z Jonah Bergerem

W świecie prawa, sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) stają się nieocenionymi narzędziami, które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki prowadzone są sprawy sądowe. W wywiadzie z profesorem Jonahem Bergerem z Wharton School Uniwersytetu Pensylwanii, omawiamy, jak te technologie mogą być wykorzystane do analizy ogromnych zbiorów danych, które wcześniej były trudne do przetworzenia.

Jak AI i ML mogą być wykorzystane w litigacji?

AI i ML mają szerokie zastosowanie w różnych rodzajach spraw, zwłaszcza przy analizie dużych ilości treści, takich jak teksty, obrazy i filmy. Te technologie mogą systematycznie i rzetelnie badać te materiały, aby odpowiedzieć na konkretne pytania dotyczące spraw sądowych. Przykładowo, w przypadku sprawy związanej z fałszywymi roszczeniami marketingowymi, AI i ML mogą pomóc w odpowiedzi na pytania takie jak:

• Jakie roszczenia przedstawiała firma?
• W jaki sposób były one komunikowane (np. w tekście, obrazie)?
• Jak często były one przedstawiane?
• Jak te roszczenia porównują się z roszczeniami innych firm w branży?
• Jak reagowali konsumenci na te roszczenia?

Przykłady Analiz AI i ML w Litigacji

Berger wskazuje na kilka przykładów analiz, które można wykorzystać w takich przypadkach:

1. Analiza sentymentu: To intuicyjny sposób na ocenę, jak konsumenci reagowali na materiały marketingowe firmy. Algorytmy ML mogą ocenić sentyment tekstu lub obrazów w dokumentach, takich jak posty w mediach społecznościowych czy recenzje klientów.
2. Wykrywanie słów i obiektów: To prostsza analiza, polegająca na wyszukiwaniu i identyfikacji treści w dokumentach. Na przykład, jeśli firma reklamowała się jako „przyjazna dla środowiska”, można zbadać, jak często używano tego terminu.
3. Modelowanie tematów: Jeśli badacz nie wie, jakie słowa lub obrazy są najważniejsze, może użyć modelowania tematów, które generuje listę tematów omawianych w zestawie tekstów.
4. Klasyfikacja treści: Można trenować algorytmy do klasyfikacji treści, co pomoże odpowiedzieć na pytania dotyczące marketingu firmy w kontekście innych podmiotów w branży.

Jakie dane są potrzebne do analiz AI i ML?

Dzięki postępom w mocy obliczeniowej, niemal każdy typ zdigitalizowanych danych może być analizowany. Obejmuje to:

• Materiały marketingowe firmy oraz konkurencji (np. reklamy w magazynach, posty w mediach społecznościowych).
• Dyskusje osób trzecich na temat firmy, w tym posty w sieciach społecznościowych i recenzje produktów.
• Artykuły prasowe, które mogą dostarczyć informacji na temat percepcji firmy w społeczeństwie.

Jakie sprawy mogą skorzystać na zastosowaniu AI i ML?

AI i ML mogą być korzystne w każdej sprawie, w której analiza treści jest kluczowa. Przykłady obejmują sprawy dotyczące antytrustu i finansów, gdzie można zbadać, jak różne produkty konkurują ze sobą i jakie informacje są dostępne dla uczestników rynku.

Podsumowanie

W miarę jak technologia rozwija się, zastosowanie AI i ML w litigacji staje się coraz bardziej powszechne. To podejście nie tylko zwiększa efektywność analiz, ale także pozwala na dokładniejsze zrozumienie danych, co może przyczynić się do lepszych wyników w sprawach sądowych. Jakie inne zastosowania AI w prawie mogą być obiecujące w przyszłości? Jak myślisz, w jaki sposób te technologie mogą jeszcze bardziej wpłynąć na branżę prawniczą?