E-Discovery: asjakohaste tõendite leidmine ettevõtte andmetest

Kasu:

• Võimalus mõista EDRM-i töövoogu ja TAR/ennustava kodeerimise kontseptsiooni ning kiirendada tehisintellekti abil ülevaatusetappi
• Võime mõista tagasikutsumise ja täpsuse tasakaalu ning tagada, et asjakohastest dokumentidest ei jääks mööda, eelistades kohtuekspertiisi kontekstis kõrget tagasikutsumist
• Mõistmine, et õiguslik vastutus privileegide ja isikuandmetega seotud otsuste eest lasub inimjuristil ja et metoodika läbipaistvus on vajalik

Tsiviilkohtuasjas või regulatiivses uurimises taotleb üks pool teise valduses olevaid elektroonilisi dokumente: e-kirju, lepinguid, vestlusloge, faile. Nende dokumentide seadusele vastava kogumise, nendega tutvumise, asjassepuutuvate välja sortimise ja teisele poolele/kohtule üleandmise protsessi nimetatakse e-leivaks - õigusvaidluse raames elektrooniliste tõendite leidmiseks, läbivaatamiseks ja esitamiseks. E-discovery on valdkond, kus arvutikohtuekspertiisi on kõige rohkem põimunud seadusega ning see on võib-olla kõige küpsem ja laialdasemalt AI kasutusala. Selles üksuses saate teada EDRM-i töövoogu, TAR-i/ennustava kodeerimise kontseptsiooni ja seda, kuidas tehisintellekt seda protsessi muudab.

EDRM: e-discovery standardne töövoog

E-discovery maailmas toimib suures osas EDRM-i (Electronic Discovery Reference Model – etalonmudel, mis määratleb e-avastusprotsessi standardetapid) raames. Peamised etapid:

1. Teabe haldamine ja tuvastamine: kindlaks teha, millised andmed kus asuvad.
2. Säilitamine ja kogumine: asjakohaste andmete kustutamise takistamine (seaduslik hoidmine – kohustus lõpetada andmete kustutamine kohtuvaidluse ootuses) ja nende terviklik kogumine.
3. Töötlemine: andmete otsitavaks muutmine, duplikaatide eemaldamine, vormingu teisendamine.
4. Läbivaatamine: otsustamine, kas dokumendid on tundlikud või privilegeeritud – kuuluvad advokaadi-kliendi privileegi alla ja neid ei anta üle.
5. Tootmine: asjakohaste dokumentide edastamine teisele poolele/kohtule.

Kõige kallim ja tööjõudu nõudvam etapp on läbivaatamine. Advokaatidel sadade tuhandete dokumentide ükshaaval läbilugemine on ühtaegu väga kulukas ja väga aeglane. Just siin loob AI revolutsiooni.

TAR ja ennustav kodeerimine

Põhitehnoloogia, mis kiirendab läbivaatamist, on TAR (Technology Assisted Review). Kõige levinum vorm on ennustav kodeerimine: ekspertadvokaat märgib näidisdokumentidele kui "asjakohane/ebaoluline"; Süsteem õpib nendest näidetest ja klassifitseerib automaatselt ülejäänud sajad tuhanded dokumendid. Seega loetakse ainult kõige tõenäolisemad asjakohased dokumendid ja ülejäänud kontrollitakse proovivõtu teel.

Kaasaegne AI (suured keelemudelid) viib selle sammu edasi: see võib selgitada, miks dokument on asjakohane, teema kokkuvõte, privileegi lipp, mitte ainult "asjakohane/ebaoluline". Kuid aluspõhimõte ei muutu: AI soovitab, õiguslik vastutus asjakohasuse ja privileegi otsuse eest lasub juristil.

TAR-i kaitstavus sõltub sellest, kas protsess on auditeeritav. Ekspertjuristi märgistatud koolitusnäited, nendest näidetest õppiv süsteem ja ülejäänud dokumentide klassifitseerimine korduvad tsüklina; Täpsust mõõdetakse proovide võtmisega igas voorus. See tsükkel annab dokumenteeritavad vastused küsimustele "mida masin vaatas, mida õppis, kui täpne see oli?" Teine pool seab selle metoodika sageli kahtluse alla; Seetõttu registreeritakse algusest peale koolituskomplekti suurus, otsustusläved ja valideerimise valimisagedus. Mida läbipaistvam ja korratavam on protsess, seda tõenäolisem on tulemus kohtus aktsepteerida.

Näpunäide. TAR-i protsessi kaitsmiseks dokumenteerige oma koolitusnäidised, valideerimismõõdikud (meenutamine/täpsus) ja otsustusläved. Teine pool küsib "millest masin ilma jäi?" ta võib küsida; Läbipaistev metoodika tagab usalduse.

Kaks mõõdikut: meeldetuletus ja täpsus

Kaks kontseptsiooni on e-avastuses üliolulised. Meenutamine (tundlikkus – kui suure osa asjakohastest dokumentidest suutsite tegelikult leida) mõõdab kadumajäämise ohtu; See on juriidiliselt kriitiline, sest asjakohase dokumendi esitamata jätmine võib kaasa tuua sanktsioonid. Täpsus – kui palju leiust on tegelikult asjakohane – mõõdab tarbetut lugemiskoormust; mõjutab kulusid. Nende kahe vahel valitseb tasakaal: kui läve lõdvendate, suureneb tagasikutsumine, kuid suureneb ka mittevajalike dokumentide arv. Kohtuekspertiisi/juriidilises kontekstis on sageli esmatähtis kõrge tagasikutsumine – mitte puududa on tähtsam kui ülelugemine.

Privileegid ja privaatsus: punane joon

Kõige ohtlikum viga e-avastuses on privilegeeritud dokumendi kogemata teisele poolele üleandmine (privilege waiver). Kui advokaadi ja kliendi kirjavahetus on kätte toimetatud, on seda väga raske kätte saada. AI aitab privileege märgistada, kuid iga privileegiotsuse peab kinnitama inimadvokaat. Lisaks võidakse nõuda isikuandmeid sisaldavate dokumentide redigeerimist (KVKK/GDPR ulatus); AI lipud varjavad kandidaate, lõplik kontroll on inimese käes.

Ettevaatust. Ettevõtte töötlemata andmete laadimisel tehisintellekti järgige andmete privaatsuse ja jurisdiktsiooni (millise riigi andmed, kuhu need lähevad) eeskirju. Privilegeeritud ja isikuandmeid tuleb töödelda sõidukite puhul, mille andmed ei lähe mudelikoolitusele, lepingu alusel ja vastavas jurisdiktsioonis.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – TAR vähendatud kulud. 1,3 miljonist dokumendist koosneva kaubandusliku juhtumi puhul oli klassikaline lineaarse ülevaate hinnang 14 kuud. Ennustava kodeerimisega märgistasid advokaadid 8000 dokumenti; süsteem klassifitseeris ülejäänud osa ja inimeste läbivaatamine langes 90 000 dokumendini. Protsessi lühendati 6 nädalani, 92% kinnitas tagasikutsumise proovide võtmine.

Juhtum 2 – privileeg salvestatud. Tootmiseelne AI märkis tarnekomplektis olevat 240 dokumenti kui „võimalikult privilegeeritud”. Advokaatide meeskond uuris; 210 oli tegelikult advokaadi ja kliendi kirjavahetus ja neid ei edastatud. Ilma tehisintellektita oleksid need dokumendid võinud kogemata teisele poolele minna.

Juhtum 3 – liigse enesekindluse oht. Üks meeskond seadis suure täpsuse tagamiseks TAR-i läve rangelt; Süsteem kõrvaldas need, keda ta pidas ebaoluliseks, ilma proovide võtmiseta. Hilisem audit leidis, et mitmed kriitilised meilid jäid range läve tõttu saamata. Viga märgati hilja, kuna kõnede proovivõttu ei tehtud.

Neli kopeeritavat malli

1) Ülevaatusprotokolli eelnõu:

Sinu roll: e-avastuse konsultant. Juhtumi teema: [lepingu rikkumine]. Koostage minu jaoks ülevaatusprotokoll: reageerimiskriteeriumid, privileeglipud, isikuandmete maskeerimise reeglid ja TAR-i kontrollimise etapid (tagasikutsumise / täppisproovi võtmine). Märkige, et iga otsus peab saama advokaadi kinnituse.

2) Asjakohasuse esialgne klassifikatsioon:

Teema ja asjakohasuse kriteeriumid: [siin]. Ma annan teile dokumentide kokkuvõtted. Iga dokumendi puhul: asjakohane/ebaoluline/ebakindel ja esitage LÜHIPÕHJENDUS. Tõstke esile "ebaselged"; need lähevad advokaadile. Neid, keda nimetate ebaolulisteks, kontrollitakse valimiga, see ei ole lõplik kõrvaldamine.

3) Privileegide skannimine:

Märgistage järgmised dokumendid, mis VÕIMALIKULT kujutavad endast advokaadi-kliendi privileege: advokaatide nimed, "konfidentsiaalne/privilegeeritud" keelekasutus, juriidilise arvamuse sisu. Need ei ole LÕPLIKUD otsused, vaid advokaadi poolt kinnitatavad kandidaadid. Põhjendus ja iga märgi jaoks vastav rida.

4) Isikuandmete maskeerimise kandidaadid:

Loetlege isikuandmete kandidaadid, mida tuleb nendes dokumentides enne valmistamist varjata: TR, IBAN, tervis, kolmanda osapoole privaatsed andmed. Märgi ainult kandidaadiks; Ma teen lõpliku maskeerimisotsuse. Muuda teksti.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Valige nendest dokumentidest need, mis on juhtumiga seotud.

Puuduvad asjakohasuse kriteeriumid, ainuõigus ja kontrollimine; AI teeb subjektiivseid otsuseid, võib kriitilisest dokumendist ilma jääda või privilegeeritud lekitada.

Võimas viip:

Sinu roll: e-avastuse ülevaatuse assistent. Juhtum: Väide, et ettevõte X rikkus tarnelepingut Y-ga. Asjakohasuse kriteeriumid: tarnekuupäevad, hinnamuutused, kvaliteedikaebused, lõpetamisläbirääkimised. Ma annan teile dokumentide kokkuvõtted. Iga dokumendi kohta esitage asjakohane/ebaoluline/ebakindel + põhjendus. Märkige "võimalikult privilegeeritud" KA need, mis sisaldavad advokaadi nime või õiguslikku arvamust. Ärge pidage ühtegi otsust lõplikuks; Kõik peavad saama advokaadi kinnituse.

Sisulised kriteeriumid, privileegide kontrollimine ja „advokaadi kontrollimise” piirang muudavad protsessi kaitstavaks.

EDRM-i etapid ja AI-tabel

Lava

AI panus

inimlik vastutus

kogumine

mall, plaan

Seaduslik kehtivus, terviklikkus

Töötlemine

De-dup, vorming, kataloog

kvaliteedikontroll

arvustus

TAR, asjakohasuse soovitus

Asjakohasuse otsus

privileeg

Kandidaadi märgistamine

lõplik otsus, kinnitus

Tootmine

maskeerimiskandidaat

Lõplik kontroll, kohaletoimetamine

Levinud vead

• TARi järelevalveta jätmine. Kui ütlete "masin ütles, et ta pole huvitatud" ilma kõneproovi tegemata, põhjustab see kaaperdamise.
• Privileegide otsustamise jätmine tehisintellektile. Vale tarne korral on oht, et loobutakse tagasivõtmatust.
• Meenutamise asemel keskendumine ainult täpsusele. Tihe lävi ei vasta asjakohastele dokumentidele; Seaduse järgi on tagasikutsumisel prioriteet.
• Ei dokumenteeri metoodikat. Teine pool võib TAR-i protsessi kahtluse alla seada; läbipaistvus on kohustuslik.
• Isiklike/privilegeeritud andmete üleslaadimine sobimatusse tööriista. Järgige jurisdiktsiooni ja konfidentsiaalsuseeskirju.

Kokkuvõttes

E-discovery on EDRM-i raames toimiv protsess, mille käigus leitakse ja edastatakse ettevõtte elektroonilistest andmetest seaduslikul viisil asjakohaseid tõendeid. AI muudab kõige kallima faasi, ülevaatamise, TAR/ennustava kodeerimisega: inimene loeb ainult kõige tõenäolisemaid ja mitmetähenduslikumaid dokumente. Kuid juriidiline vastutus asjakohase otsuse ja eriti privileegi eest lasub advokaadil; Tagasikutsumise valimi võtmine, metoodika läbipaistvus ja isikuandmete kaitse on tagatud inimliku distsipliiniga.

Rakenduse ülesanne

Määratlege fiktiivne juhtum ja 4-5 asjakohasuse kriteeriumi. Valmistage ette 20–25 dokumendi kokkuvõtet (mõned privilegeeritud, mõned ebaselged). Rakendage malle „Asjakohasuse eelliigitus“ ja „Privileegide sõelumine“; Seejärel kontrollige käsitsi tagasikutsumist, valides "ebaolulisest" komplektist ja kinnitage privileegikandidaadid, mille AI on märgistanud.

kontrollnimekiri

• [ ] Jälgisin EDRM-i etappe ja seaduslikku hoidmiskohustust.
• [ ] Kontrollisin TAR/eelklassifikatsiooni tulemust tagasikutsumise proovivõtuga.
• [ ] Olen sidunud iga privileegiotsuse inimese advokaadi kinnitusega.
• [ ] Olen lõpliku kontrolliga kinnitanud isikuandmete maskeerimise kandidaadid.
• [ ] Dokumenteerisin kasutatud metoodika ja künnised.