Николай Петров
Перспективы использования нейронных сетей в экспертизе законопроектов
Данная научная работа была включена в сборник международной конференции — «XXVII International Multidisciplinary Conference «Recent Scientific Investigation» USA», секция «Юридические науки» под названием — «Prospects for the use of neural networks in the examination of draft laws».
Аннотация:Нейронным сетям удалось привлечь значительное внимание общественности своей способностью распознавать сложные закономерности и принимать обоснованные решения. Анализ сложных правовых рамок, прецедентов и законодательных документов является сложной задачей для юристов. Новые методы, такие как нейронные сети, имеют шанс повысить эффективность и точность задач, связанных с законотворчеством. Учитывая сложный и развивающийся характер законодательства, внедрение таких передовых технологий, как нейронные сети, может помочь государственным органам, юристам и исследователям всесторонне анализировать и оценивать предлагаемые законопроекты. В данной научной статье рассматриваются перспективы, потенциальные преимущества и основные проблемы использования нейронных сетей для анализа законодательства, что может стать важным этапом законодательного процесса.
Нейронная сеть — это метод искусственного интеллекта, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Она представляет собой разновидность процесса машинного обучения, называемого глубоким обучением, в котором используются взаимосвязанные узлы или нейроны в виде слоистой структуры, напоминающей человеческий мозг [1]. Эти модели предназначены для обработки сложных закономерностей и взаимосвязей в данных, что позволяет компьютерам обучаться на примерах входных данных и делать прогнозы или принимать решения. Нейронная сеть обычно состоит из следующих слоев взаимосвязанных искусственных нейронов. Входной слой (Input Layer), который обрабатывает данные, анализирует или классифицирует их и передает на следующий слой. Скрытые слои (Hidden Layer), получающие входные данные от входного слоя или других скрытых слоев. Каждый скрытый слой анализирует выходные данные предыдущего слоя, обрабатывает их и передает следующему слою. И выходной слой (Output Layer), который выдает конечный результат обработки всех данных искусственной нейронной сетью [1].
Нейронные сети могут использоваться для решения различных задач, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, обнаружение аномалий и многих других задач, где важно уловить сложные закономерности и взаимосвязи в данных. Их способность к автоматическому обучению и адаптации позволяет решать задачи, которые трудно или невозможно решить с помощью традиционных подходов. Нейронные сети способны произвести революцию во многих отраслях, в том числе и в юридической сфере.
Изображение 1: Архитектура нейронной сети [2].
Несмотря на это, эксперты юридического сообщества единодушно считают, что профессия юриста наиболее архаично организована и наименее восприимчива к достижениям современных технологий. Тем не менее, искусственный интеллект (ИИ) уже давно и эффективно используется в юридической профессии. Например, нейронные сети используются для прогнозирования исхода дел, оценки договорных рисков и даже принятия судебных решений. В Китае судьи обязаны обращаться за консультациями к искусственному интеллекту, причем ИИ ежедневно рассматривает более 100 тыс. дел и предоставляет суду нормы права для вынесения решений, а прокуратура этой восточной страны использует "умный" суд для предъявления обвинений [3]. Университетский колледж Лондона (UCL) совместно с университетами Шеффилда и Пенсильвании смогли создать комплекс искусственного интеллекта. ИИ научили различать "нарушение" и "отсутствие нарушения" в делах, которые рассматривал Европейский суд по правам человека. Искусственный интеллект правильно предсказал исход 584 дел. Показатель точности составил 79 % [4].
Законопроекты — основа любой законодательной системы, они могут разрабатываться как будущий проект отдельного нового закона или с целью внесения изменений и дополнений в уже существующий закон. Экспертиза законопроектов — трудоемкий, длительный и важный процесс, в котором часто участвуют люди-эксперты. Способность эффективно обобщать законопроекты крайне важна для политиков, юристов и граждан. Традиционные методы экспертизы законопроектов опираются на человеческую экспертизу, которая может занимать много времени, быть субъективной и предвзятой. Использование нейронных сетей для автоматизированного анализа законопроектов, на мой взгляд, может произвести революцию в этой области, обеспечив такие существенные преимущества, как скорость, точность, масштабируемость и экономическая эффективность. Нейронные сети могут быть обучены генерировать краткие резюме, извлекая важную информацию из текста. Такие методы,
Последние комментарии
28 минут 23 секунд назад
29 минут 27 секунд назад
32 минут 20 секунд назад
17 часов 1 секунда назад
17 часов 54 минут назад
17 часов 57 минут назад