Ten, kto vidí budúcnosť, môže cestovať v čase. Stačí vstúpiť do priestoru odvetvia, ktoré je na pokraji zmeny, ale ešte o tom nevie. Je to ako vrátiť sa do minulosti v jej plnej autenticite.

Sme svedkami revolúcie, ktorú prinieslo neustále zdokonaľovanie technológií. Môžeme predpokladať, že vývoj sa v najbližších desaťročiach bude pohybovať práve týmto smerom. Pozorujeme robotizáciu v stále širších oblastiach ľudských činností. V prvom rade ide o činnosti, ktoré sú ľahko definovateľné a štruktúrované. Počítač je na rozdiel od človeka až dokonalo spoľahlivý, má pre človeka nedosiahnuteľnú kapacitu pamäte a dokonalé procesy. Jeho práca je zároveň lacnejšia a rýchlejšia.

Právne myslenie je vo svojej podstate mechanické, a už v súčasnej dobe je predstaviteľná, a na základe existujúcich technológií realizovateľná, jeho čiastočná algoritmizácia.

Myšlienka využitia umelej inteligencie v práve vychádza z teoretickej otázky „čo je to právo?“. Zodpovedaním toho, čo je právo a aké sú jeho základné charakteristiky a účel, môžeme dospieť k spôsobu a rozsahu využitia umelej inteligencie v práve.

Teória práva obsahuje množstvo vysvetlení fenoménu  práva.

Dominantný smer v súčasnom právnom myslení je pozitivistická teória, ktorá veľmi zjednodušene predpokladá, že právo je len to, čo stanovuje zákon.[2] Nepatria do neho žiadne hodnotiace kritériá. To by pri istom pohľade mohlo zjednodušiť jeho robotizáciu. Zároveň však veľké množstvo pozitivistických teórií definuje právo ako neúplné a vyžadujúce  interpretáciu alebo iný spôsob vypĺňania medzier v práve.[3] Ani takéto chápanie práva nie je v rozpore s využitím umelej inteligencie, najmä pokiaľ je z teórie zrejmé z čoho by sa malo čerpať pri interpretácii či vypĺňaní medzier v práve. Ani opačné chápanie práva ako spravodlivosti nemusí znamenať nemožnosť zachytiť a automatizovať časť právneho myslenia. Dokonca objektívne princípy spravodlivosti môžu uľahčiť robotizáciu právneho myslenia. Je však pravda, že zavádzanie programu pre etické rozhodovanie stroja je zložitejšie ako naprogramovať vzťahy vyplývajúce z písaného zákona.[4]  Najjednoduchší spôsob chápania práva, ktorý v maximálnej miere zjednodušuje využitie umelej inteligencie je jeho chápanie ako faktu[5]. Pri dostatočnom množstve faktov (big data) strojové učenie vygeneruje vzor, podľa ktorej sa riadi do budúcnosti.

Aj myšlienky predstaviteľov nonpozitivizmu môžeme zaradiť medzi inšpiratívne pre danú víziu. Dworkin^[6] napríklad vo svojej teórii stanovuje predpoklad jedinej správnej odpovede.^[7] Ďalšou inšpiráciou je  postava sudcu Herkula, ktorú Dworkin načrtol už v diele Keď sa práva berú vážne a precizoval v diele Ríša práva^[8]. Sudca Herkules sa v odbornej literatúre nestretáva vždy s veľkým pochopením. S pohľadom upretým na súčasnosť a minulosť je tento výplod fantázie autora bez funkcie a zmyslu. Inak úsmevná postava dokonalého Hercula, ktorý má prístup ku všetkým dátam o práve, a disponuje dokonalými procesmi rozhodovania, môže byť však v súčasnej dobe chápaná ako predobraz uplatnenia umelej inteligencie v práve.^[9]

Právo je možné chápať rôznymi spôsobmi, pričom spôsob chápania práva bude ovplyvňovať spôsob a možnú mieru jeho robotizácie. Spomenuli sme pozitivistické a nonpozitivistické teórie. Medzi ďalšie významné protikladné typy chápania práva môžeme zaradiť:

• Sudca ako stroj – právo je racionálne, úplné, konzistentné, právo sa aplikuje mechanicky
• Právo závislé od interpretácie, od podmienok, od záujmov

Ďalšie delenie na účely našej práce, ktoré sa čiastočne prekrýva s predchádzajúcim vymedzením, je preto kognitivistické alebo decizionistické chápanie práva. Kognitivistická koncepcia je založená na tom, že v práve je možné nájsť správnu odpoveď na právnu otázku, kým decizionistická koncepcia práva sa spája s termínmi ako sudcovské vypĺňanie medzier v práve, úloha interpreta pri posudzovaní významu jazyka a podobne, čo znamená, že odpoveď na to, čo je právo, je ovplyvnená tým, kto o tom rozhoduje. Preferencia istého chápania práva mení pri uplatnení umelej inteligencie prístup k riešenej otázke, napríklad akým spôsobom sa budú získavať vstupné dáta. Pre každé z rôznych chápaní práva vystupujú iné spôsoby a problémy pri jeho robotizácii.^[10]

Odhliadnuc od rôznych teórii práva, najväčšími prekážkami v uplatnení umelej inteligencie v práve sa javí (jednotlivé kategórie môžu logicky vylučovať iné zo zoznamu, pre rôzne spôsoby chápania práva to môže byť iná prekážka):

• Neúplnosť práva
• Interpretačný charakter práva, ktorý závisí od subjektu, ktorý ho interpretuje
• Neurčitosť právnych pojmov
• Nemožnosť presného popísania procesu právneho myslenia
• Veľké množstvo vstupov do rozhodovania, ktoré sú tiež samotné predmetom rozhodnutia o tom, či ide o právne relevantné skutočnosti alebo nie, a nutnosť ich aktívneho vyhľadávania

Na základe vyššie uvedeného môžeme konštatovať, že v súvislosti s problematikou existujú samostatné otázky týkajúce sa:

• Spôsobu robotizácie
• Spôsobu uchopenia práva, ktoré ideme robotizovať
• Možností, ktoré poskytujú súčasné technológie

Z tohto logicky vyplýva, že existujú rôzne alternatívne možnosti prístupu k robotizácii.

Medzi základné charakteristiky práva patrí práve jeho konzistentnosť, systematickosť, pevne stanovený mechanizmus právneho myslenia. Je zostavené tak, aby rovnaké vstupy dali vždy rovnaký výsledok. Právny systém sa pokúša stanoviť pojmy podobne pevne ako matematické modely podradzujú vysokú komplexitu pod pevne stanovené pojmy – čísla, čo je samozrejme v obidvoch prípadoch plne nerealizovateľné.

Pokiaľ ide o technické bariéry, tie sa neustále zužujú vďaka veľkému pokroku v procesoch „machine learning“ , ktoré umožňujú schopnosť učiť sa bez toho, aby boli na to explicitne naprogramované. Príkladom sú autonómne vozidlá alebo počítače rozpoznávajúce reč, vzory, prekladače[11].

Podľa nášho názoru je to, čo by sme mohli zahrnúť pod chápanie práva ako spravodlivosti, ťažšie nahraditeľné, resp. je vhodnejšie na to, aby sa stalo kľúčovou agendou právnika v budúcnosti, kým formalistické, mechanické myslenie by malo byť ponechané na stroje.

Počítače sú už v dnešnej dobe využívané v oblastiach právnych a finančných služieb^[13]. Sofistikované algoritmy postupne preberajú úlohy vykonávané právnikmi.

V nedávnej štúdii spoločnosť LawGeex, ktorá je  technický start – up v práve, skupina skúsených právnikov  testovala svoje zručnosti a vedomosti v porovnaní s algoritmom AI. Úlohou bolo preskúmať riziká obsiahnuté v piatich dohodách o nediskriminácii. AI sa zhodovala s najlepšími právnikmi v presnosti – obe dosiahli 94%. Celkove dosiahli právnici v priemere 85%, pričom najhorší výsledok bol  67%. Pokiaľ ide o rýchlosť, AI ďaleko prekonala ľudskú myseľ, pričom len za 26 sekúnd preskúmala všetkých päť dokumentov v porovnaní s priemernou rýchlosťou právnikov, ktorá bola 92 minút. Najrýchlejší právnik dokončil prehliadku dokumentu za 51 minút – viac ako 100 krát pomalšie ako AI – zatiaľ čo najpomalší dosiahol 156 minút. AI v tomto experimente jasne prekonala ľudí. ^[16]

Mnohé súčasné postupy využitia AI v práve sú založené na predikovaní súdnych rozhodnutí.[17]

Umelá inteligencia je globálny trh, ktorý rastie exponenciálne. Hodnota globálneho podnikania odvodená z AI sa odhaduje na 1,2 bilióna dolárov v roku 2018 a na 3,9 bilióna dolárov v roku 2022.^[18]

Zastávame názor, že právne myslenie je vo vysokej miere spôsobilé na automatizáciu. Algoritmizácia právneho myslenia je strategickou víziou budúcnosti tohto odvetvia a pozmení nielen jeho štruktúru, požadované znalosti a zručnosti právnikov, ale pravdepodobne prispeje ku jeho globalizácii. Práve robotizácia je spôsobilá odstrániť bariéru rôznych „právnych jazykov“ a prispieť ku chápaniu práva ako všeobecného fenoménu principiálne podobného obsahom bez ohľadu na odlišnosti v obale a forme.

[2] Najvýznamnejší predstaviteľmi právneho pozitivizmu sú napríklad Jeremy Bentham, John Austin, Hans Kelsen, H.L.A. Hart. Je pravda, že súčasný pozitivizmus je najmä o deskriptívnom prístupe a najvýznamnejší predstaviteľ H.L.A. Hart považuje za právo to, čo ním fakticky uznajú odborné právne autority. Fakticita však vždy znamená existenciu dát. V prípade odklonu od konzistentného rozhodovania je narušená schopnosť predikcie, ale to sú jedinečné prípady, a najmä v rámci teórie právneho pozitivizmu pôjde vždy len o sporadické prípady. Zástancovia právneho pozitivizmu sa stále budú snažiť podradiť právo pod merateľné, kvantifikovateľné a verifikovateľné pravidlá.

[3] Hart napríklad poukazuje na neurčitosť obsahu výrazov prirodzeného jazyka. Jeho známy príklad o vozidlách, ktoré nemôžu vstúpiť do parku, naznačuje problém neurčitosti práva. Hart, H.L.A.: The Concept of Law, Oxford: Clarendon Press, 1961.Podľa Hollandera vyplýva neúplnosť práva z nemožnosti apriórne postihnúť rozmanitosť a vývoj vecí a vzťahov. Ďalšia príčina neúplnosti vyplýva z povahy komunikačného prostriedku a všeobecnosti normy. Posledná príčina plynie z rozdielu v hľadiskách systematizácie práva a štruktúrovaním  právnych predpisov na jednej strane a štruktúrou právnej normy na druhej strane. Hollander, P.: Filosofie práva. vyd. Plzeň: Aleš Čeněk, 2012.421 s. ISBN 978-80-7380-366-7, str. 276

[4] V súčasnosti sa etickým rozhodovaním zaoberajú vedci napríklad v súvislosti s autonómnymi vozidlami. Na etické naprogramovanie stroja je podľa nášho názoru nutné pripustiť existenciu jednej objektívnej morálky. V súčasnosti sa tento názor spochybňuje, z čoho vyplýva náročnosť určenia na základe akých kritérií by rozhodovanie malo prebiehať.

[5] Napríklad americký právny realizmus sa orientoval na to, ako súdy skutočne rozhodujú, bez ohľadu na to, ako by mali rozhodovať z hľadiska platného práva. Realisti namietali voči formalizmu, že je potrebné skúmať ako sudcovia skutočne rozhodli prípady, pričom rozhodovanie prebieha nie na základe zákona, ale na základe toho, čo sami považujú za spravodlivé. Právne pravidlá sú až následnou racionalizáciou rozhodnutia. Leiter, Brian, American Legal Realism. U of Texas Law, Public Law Research Paper No. 42. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=339562 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.339562, str. 1. Jarome Frank tvrdí, že právo nepozostáva z pravidiel pre rozhodovanie súdov, ale zo samotných súdnych rozhodnutí. JEROME FRANK, LAW AND THE MODERN MIND 128 (1930), str. 125 In: LEGAL REALISM AS THEORY OF LAW MICHAEL STEVEN GREEN, William and Mary Law Review VOLUME 46 NO. 6, 2005, str. 1928. Preto pokiaľ súd nerozhodne o určitom prípade, tak pre tento prípad právo neexistuje a jediné, čo je možné za právo považovať, sú názory právnikov a odhad toho, ako súd rozhodne.

[6]   Dworkin, R.: Taking Rights Seriously. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press, 1977,1978. 371 s.,    v českom preklade Dworkin, R.: Když se práva berou vážně. Praha: Oikoymenh, 2001. 455 s. V rozpätí rokov 1963 – 1977 Dworkin publikoval sériu článkov, ktoré boli zozbierané do knihy Keď sa práva berú vážne (1977).  Najprv sa venuje kritike „vládnucej“ teórie práva – pozitivizmu a utilitarizmu z dôvodu, že tieto teórie neumožňujú jednotlivcom mať voči štátu aj iné práva ako tie, ktoré sú výslovne zakotvené v súbore jasne stanovených pravidiel. Ponúka vlastnú teóriu, ktorá ospravedlňuje rozhodnutia súdov ohľadom ľudských práv a umožňuje priznať jednotlivcovi aj iné práva ako tie, ktoré boli vytvorené explicitnými politickými rozhodnutiami alebo explicitnou spoločenskou praxou. Rozhodnutia opiera o princípy – štandardy, ktoré sa majú dodržiavať, pretože to požaduje morálka. Reaguje tak na aktuálne problémy a diskusie, ktoré rezonovali v americkej spoločnosti v sedemdesiatych rokoch – napríklad otázku rasovej segregácie, odmietnutie vojenskej služby vo vojne vo Vietname a iné.

[7]  DWORKIN, R. Law’s Empire. Oxford: Hart publishing, 1998. 470 s. v slovenskom preklade Dworkin, R.: Ríša práva. Bratislava: Kalligram, 2014. s.536.

[8] DWORKIN, R. Law’s Empire. Oxford: Hart publishing, 1998. 470 s. v slovenskom preklade Dworkin, R.: Ríša práva. Bratislava: Kalligram, 2014. s. 536. V Ríši práva Dworkin sumarizuje svoju teóriu. Kniha si kladie za cieľ pochopiť rozdielne pohľady na to, čo tvorí základ práva a následne vybudovať a obhajovať teóriu o „pravých základoch práva“. Podľa Dworkina sa právo identifikuje interpretačným prístupom, nie jazykovými kritériami. V tvorivom interpretačnom procese sa do práva dostávajú nielen minulé rozhodnutia ale aj hodnoty spoločnosti, princípy, záujmy a ciele, ktorým prax slúži. V zmysle jeho interpretačnej teórie celý proces smeruje k právu ako morálne koherentnému celku. Takýmto interpretačným prístupom sa postupne vytvárajú na seba nadväzujúce reťazce príbehu práva, ktorý sa vyvíja v čase k lepšej budúcnosti zohľadňujúc v správnej miere minulosť.

[9] Dworkin, R.: Taking Rights Seriously. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press, 1977,1978. 371 s.,    v českom preklade Dworkin, R.: Když se práva berou vážně. Praha: Oikoymenh, 2001. 455 s. , DWORKIN, R. Law’s Empire. Oxford: Hart publishing, 1998. 470 s. v slovenskom preklade Dworkin, R.: Ríša práva. Bratislava: Kalligram, 2014. 536.

[10] Vzhľadom k nespočetnému množstvu rôznych pohľadov na právo a teórií v ďalšom texte už nebudeme argumentačne zdôvodňovať, prečo práve uvedené chápanie práva považujeme za správne a najvhodnejšie na účely tejto práce. Náš uhol pohľadu vychádza z otázky: je právo robotizovateľné a akým spôsobom? Napríklad v ďalšom texte uvádzame, že medzi základné charakteristiky práva patrí  jeho konzistentnosť, systematickosť, pevne stanovený mechanizmus právneho myslenia. Toto je samozrejme možné spochybniť rôznymi teóriami. Niektorí autori môžu namietať, že proces myslenia nie je pevne stanovený, že logika uplatňovaná pri právnom myslení sa značne líši od formálnej logiky, a podobne. Uvedené berieme ako pravidlo, od ktorého sa odrážame pri postupe robotizácie a ďalšie prístupy vyplývajúce zo spochybnenia tohto pravidla prichádzajú do úvahy až vtedy, ak výsledky uplatnenia algoritmu nebudú dostatočné. Rozhodujúci je výsledok, nie proces akým sa k nemu dopracujeme. Snažíme sa definovať spôsob chápania práva, ktorý by umožnil jeho robotizáciu a identifikovať a eliminovať problémy, ktoré by ju sťažili alebo úplne znemožnili. Najmä je potrebné zdôrazniť, že úspechom je aj čiastočná robotizácia práva. Samotné právo a jeho chápanie sa môže prispôsobovať potrebe robotizácie a formovať na základe už definovanej čiastočnej robotizácie. Vychádzame z nevyhnutnosti robotizácie práva, a nie z nutnosti vytvorenia systému, ktorý by čo najvernejšie zachytil fenomén práva taký, aký je.

[11] Prekladač Google“, napríklad, funguje čiastočne tým, že využíva obrovské množstvo dokumentov, ktoré odborníci predtým preložili z jedného jazyka do druhého. Spojené národy (OSN) napríklad v priebehu rokov zamestnávala profesionálnych prekladateľov za účelom prekladu miliónov dokumentov OSN do viacerých jazykov, a táto skupina preložených dokumentov je k dispozícii v elektronickej podobe. Na základe použitia štatistických korelácií a obrovského množstva starostlivo preložených údajov, sú automatizované algoritmy schopné vytvoriť sofistikované štatistické modely o pravdepodobnom význame frázy a dokážu vytvoriť automatické preklady, ktoré sú celkom dobré. Dôležité je, že algoritmy, ktoré produkujú automatizované preklady nemajú hlboké poňatie slov, ktoré sú prekladajú, ani nie sú naprogramované na pochopenie významu a kontextu jazyka spôsobom, akým to robí ľudský prekladateľ. Stručne povedané, príklad prekladu ilustruje širšiu stratégiu, ktorá sa zakladá na použití strojového učenia na analýzu existujúcich údajov s cieľom extrahovať jemné, ale užitočné vzory, ktoré možno použiť na automatizáciu určitých zložitých úloh. Takáto detekcia vzoru pre veľké množstvo údajov sa môže použiť na vytvorenie komplexných počítačových modelov. Harry Surden, ‘Machine Learning and Law’, Washington Law Review 89, no. 1 (March 2014): 87–115

[13] Pre akademicky opísaný príklad využitia strojového učenia vo finančnej oblasti (oceňovanie aktív) napríklad: Gu, Shihao and Kelly, Bryan T. and Xiu, Dacheng, Empirical Asset Pricing via Machine Learning (September 13, 2019). Chicago Booth Research Paper No. 18-04; 31st Australasian Finance and Banking Conference 2018; Yale ICF Working Paper No. 2018-09. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3159577 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3159577

[16] https://www.weforum.org/agenda/2018/11/this-ai-outperformed-20-corporate-lawyers-at-legal-work/

[17] Napríklad model na predikciu správania sudcov Najvyššieho súdu v USA. Pozri Katz, Daniel Martin and Bommarito, Michael James and Blackman, Josh, A General Approach for Predicting the Behavior of the Supreme Court of the United States (January 16, 2017). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2463244. V oblasti predikčnej technológie v roku 2004 skupina profesorov z Washingtonskej univerzity testovala presnosť algoritmu pri predpovedaní rozhodnutí Najvyššieho súdu vo všetkých 628 sporných prípadoch v roku 2002. Výsledky svojich algoritmov porovnávali s výsledkami tímov expertov. Štatistický model vedcov sa ukázal byť lepším prediktorom, keď správne predpovedal 75 percent výsledkov v porovnaní s odbornou presnosťou 59 percent. Daniel Katz z Michiganskej štátnej univerzity a jeho dvaja kolegovia rozšírili pokrytie z rokov 1816 na 2015 a dosiahli v štúdii z roku 2017 70,2 percentnú presnosť výsledkov prípadov najvyššieho súdu. Podobne Nikolaos Aletras z University College London a jeho tím použili strojové učenie na analýzu prípadových textov Európskeho súdu pre ľudské práva a oznámili 79 percentnú presnosť ich predikcie výsledkov. Daniel Kantz vo svojom príspevku z roku 2012 uviedol: „Kvantitatívne právne predpovede už zohrávajú významnú úlohu v určitých oblastiach praxe a táto úloha sa pravdepodobne zvýši, keď bude k dispozícii väčší prístup k príslušným právnym údajom.“ https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-law-legal-practice-current-applications/.  Existujúce technológie sa zameriavajú najmä na angloamerický právny systém.

[18] https://www.weforum.org/agenda/2018/11/this-ai-outperformed-20-corporate-lawyers-at-legal-work/