Admirável mundo novo: como as ferramentas de IA são usadas no setor jurídico
- Criado em 18/08/2020 Por LinkLei
De contratações a contratos, o uso de AI em departamentos jurídicos está aumentando. Mas isso também significa planejar novos tipos de riscos.
Em nosso artigo anterior , exploramos várias implicações legais que a inteligência artificial terá sobre a lei de patentes e a disponibilidade de proteção de patente para invenções de IA. Neste artigo, exploramos o impacto da IA ​​no setor jurídico, incluindo novas ferramentas de IA para departamentos jurídicos e como planejar os riscos ao usar essas ferramentas.
IA no Setor Jurídico
O aprendizado de máquina é uma aplicação da IA ​​em que os algoritmos da IA ​​aprendem com as experiências anteriores e, em seguida, aplicam esse conhecimento para prever resultados futuros.
Como há muitas semelhanças entre a lei e o aprendizado de máquina, a lei é favorável à IA e seus aplicativos de aprendizado de máquina. Por exemplo, tanto a lei quanto o aprendizado de máquina de IA inferem regras de exemplos históricos para aplicar a novas situações. As decisões judiciais envolvem a aplicação de proposições baseadas em precedentes anteriores aos fatos em questão e a obtenção de uma conclusão apropriada. O aprendizado de máquina de IA usa o mesmo processo. A lei e o aprendizado de máquina de IA são metodologias orientadas à lógica (por exemplo, se X acontecer, o resultado deve ser Y).
O processamento de linguagem natural (PNL) é outra aplicação da IA ​​em que os algoritmos da IA ​​processam e interpretam automaticamente as palavras com base no contexto em que as palavras são usadas. Por exemplo, em vez de processar uma palavra isoladamente, a PNL processa a palavra com base nas outras palavras usadas na mesma frase ou sentença em que a palavra aparece e no tópico ou aplicativo em que a palavra é usada. Isso é semelhante à lei que exige que os advogados analisem os termos de um contrato ou identifiquem os fatos de um caso semelhante a um caso em questão.
Usos comuns para ferramentas de IA
O aprendizado de máquina e a PNL possibilitaram o desenvolvimento de uma série de ferramentas de IA para ajudar os departamentos jurídicos a reduzir custos, desenvolver estratégias baseadas em dados, avaliar riscos e se tornar mais produtivos. Abaixo, identificamos algumas das ferramentas de IA disponíveis para os departamentos jurídicos.
Revisão e negociação de contratos: muitos departamentos jurídicos gastam uma quantidade significativa de tempo na revisão e negociação de contratos. Os contratos geralmente têm termos padrão. Esses termos do contrato costumam ser o foco na revisão e negociação do contrato. Ferramentas de IA usando PNL foram desenvolvidas para departamentos jurídicos para realizar análises textuais de termos de contrato propostos com base nos objetivos de um departamento jurídico. Essas ferramentas de IA determinam quais termos propostos de um contrato são aceitáveis ​​e quais não são. No momento, as ferramentas de IA de revisão de contrato não substituíram a revisão por advogados. Em vez disso, as ferramentas de IA servem como uma verificação que permite uma revisão mais eficiente e identificação de erros potenciais antes que os contratos sejam finalizados.
Desempenho e análise do contrato: uma vez que as partes tenham um contrato em vigor, muitas vezes pode ser difícil monitorar o desempenho do contrato para garantir que os termos e obrigações acordados sejam cumpridos. Empresas com muitos contratos entre muitas partes diferentes em diferentes divisões da empresa frequentemente enfrentam esse desafio. Como as ferramentas de IA de revisão de contratos, as ferramentas de IA baseadas em PNL extraem e conceituam termos-chave de contratos e comparam esses termos com as métricas de dados de uma empresa para determinar se os termos e obrigações do contrato estão sendo cumpridos. Essas ferramentas de IA permitem que os departamentos jurídicos aproveitem a coleta cada vez maior de dados pelas empresas para avaliar o desempenho do contrato e compilar análises.
Predição e análise de litígios: ferramentas de IA de aprendizado de máquina também foram desenvolvidas para prever o resultado de casos com base em precedentes relevantes, fatos do caso e resultados anteriores em jurisdições específicas. Da mesma forma, as ferramentas de IA preveem a probabilidade de sucesso para moções ou outras alegações com base em avaliações baseadas em dados. Esses modelos de previsão de litígio auxiliam os departamentos jurídicos na tomada de decisões sobre estratégias de litígio. Além disso, os modelos de previsão de litígios também estão sobrecarregando o setor de financiamento de litígios, onde investidores terceiros financiam o caso de litígio de um reclamante em troca de uma parte do prêmio se o reclamante for bem-sucedido. As ferramentas de IA de previsão de litígio permitem que os investidores desenvolvam avaliações de quais casos financiar, com base na probabilidade de sucesso dos modelos de previsão.
Pesquisa Legal: Como o financiamento de litígios, outras ferramentas de IA baseadas em PNL criam plataformas de pesquisa que têm entendimentos mais sofisticados de opiniões legais. Essas plataformas usam a PNL para descobrir a lei relevante com base no padrão de fatos de um caso, em vez de pesquisa de palavras-chave. A AI ajuda os departamentos jurídicos a revisar questões anteriores para avaliar riscos, responsabilidades potenciais e avaliar estimativas de taxas legais com base em análises. Essas ferramentas de IA tiram proveito de um banco de dados de conhecimento contendo informações de interesse da empresa por meio da ferramenta de IA.
AI Assistance in Hiring
Outra maneira pela qual as empresas começaram a usar ferramentas de IA é tornar o processo de recrutamento e contratação mais eficiente. As ferramentas de IA podem ser usadas para tarefas simples, como agendar entrevistas e viagens, ou para enviar listas de empregos direcionadas. Mas as empresas também estão começando a colher os benefícios da IA ​​em outras fases do processo de recrutamento, incluindo o uso de ferramentas de IA para selecionar os candidatos com mais eficiência. As empresas não apenas começaram a usar ferramentas de IA para reduzir milhares de currículos a um número razoável para análise posterior, como também começaram a usar ferramentas de IA para conduzir entrevistas de vídeo iniciais.
Apesar das vantagens do uso de IA nos processos de recrutamento, a IA também pode resultar em preconceito e discriminação acidental. Uma das preocupações mais comumente expressas sobre o uso de IA concentra-se nos dados subjacentes que as ferramentas de IA usam para analisar e fazer previsões sobre os candidatos aprovados. Como os algoritmos de IA são frequentemente treinados com dados relativos a candidatos anteriores bem-sucedidos e malsucedidos, a IA pode, por exemplo, começar a favorecer candidatos de uma determinada idade, raça ou sexo. Da mesma forma, na medida em que a ferramenta de IA identifica características compartilhadas por indivíduos bem-sucedidos (por exemplo, funcionários atuais), a ferramenta de IA pode começar a favorecer candidatos que também compartilham essas características, o que pode incluir qualquer coisa, desde formação educacional até associação em certas organizações.
Esse tipo de pergunta gerou discussões importantes em todo o mundo e resultou em pedidos de transparência sobre como essas ferramentas de IA são usadas em um processo de contratação. Por exemplo, pelo menos uma ação coletiva proposta foi movida contra a T-Mobile US, Inc. alegando discriminação por idade em relação a anúncios de emprego em plataformas online. Em outro caso, um grupo de defesa do consumidor, o Electronic Privacy Information Center (EPIC), entrou com uma reclamação junto à Federal Trade Commission sobre as ferramentas de contratação de IA feitas pela HireVue Inc. Conforme descrito na reclamação, a tecnologia realiza avaliações pré-contratação de emprego candidatos, incluindo entrevistas em vídeo em que milhares de pontos de dados são coletados sobre um candidato e analisados ​​para prever a empregabilidade do candidato.
À medida que a IA continua a se desenvolver nos próximos anos e seu uso se torna mais predominante no processo de contratação, as empresas devem manter essas considerações em mente. Da mesma forma, as empresas devem acompanhar o desenvolvimento de leis estaduais e federais relacionadas ao uso de IA. Como um exemplo de ação da lei estadual, Illinois recentemente aprovou o Artificial Intelligence Video Interview Act, que estabelece requisitos para empresas que usam IA para analisar entrevistas em vídeo. A lei exige, por exemplo, que os empregadores informem os candidatos antes da entrevista sobre como funciona a IA e, em geral, quais características ela usa para avaliar os candidatos. No nível federal, vários projetos de lei foram apresentados sobre o uso de IA, como a Lei de Responsabilidade Algorítmica de 2019,
Conclusão
À medida que as ferramentas de IA se tornam mais comuns, esses tipos de requisitos que regem o uso e o teste de ferramentas de IA provavelmente também se tornam mais prevalentes. Por enquanto, no entanto, as empresas podem se beneficiar ao considerar essas questões com antecedência e tomar a iniciativa agora para garantir que as ferramentas de IA sejam usadas de forma justa, precisa e eficiente.
Este artigo reflete apenas as presentes considerações pessoais, opiniões e / ou visões dos autores, que não devem ser atribuídas a nenhum dos autores atuais ou anteriores, ou a clientes anteriores ou anteriores.
Eugene Goryunov é sócio do Grupo de Prática de Propriedade Intelectual no escritório de Haynes and Boone em Chicago e advogado experiente que representa clientes em questões de patentes complexas envolvendo diversas tecnologias. Ele tem ampla experiência e atua regularmente como advogado de primeiro presidente em estudos de revisão pós-concessão (IPR, CBMR, PGR) em nome de peticionários e proprietários de patentes no USPTO.
David L. McCombs é sócio do Intellectual Property Practice Group nos escritórios de Haynes and Boone em Dallas e Washington, DC e é o principal advogado de muitas empresas líderes em revisão inter partes (IPR) e é regularmente identificado como um dos mais ativos advogados comparecendo perante o Conselho de Apelação e Julgamento de Patentes (PTAB).
Dina Blikshteyn é conselheira do Grupo de Prática de Propriedade Intelectual no escritório de Nova York da Haynes and Boone. A prática de Dina concentra-se em procedimentos pós-concessão perante o Escritório de Patentes e Marcas dos EUA, preparando e processando pedidos de patentes nacionais e internacionais, bem como lidando com marcas registradas e outras disciplinas de PI.
Jonathan Bowser é advogado do Grupo de Prática de Propriedade Intelectual no escritório de Haynes and Boone em Washington, DC. Ele é um advogado de patentes registrado com foco em disputas de litígios de patentes perante o Tribunal de Julgamento e Apelação de Patentes (PTAB) e tribunais distritais federais.
Raghav Bajaj é sócio do Grupo de Prática de Propriedade Intelectual no escritório de Austin de Haynes and Boone. Sua prática concentra-se em ensaios de escritórios de patentes perante o Comitê de Apelação e Julgamento de Patentes (PTAB), incluindo processos de revisão inter partes (IPR) e métodos de negócios cobertos (CBM), representando tanto peticionários quanto proprietários de patentes.
Angela Oliver é associada do Grupo de Prática de Propriedade Intelectual no escritório de Haynes and Boone em Washington, DC. Ela concentra sua prática em recursos de patentes perante o Tribunal de Recursos do Circuito Federal dos Estados Unidos e procedimentos pós-concessão perante o Escritório de Marcas e Patentes dos Estados Unidos.