மின் கண்டுபிடிப்பு: கார்ப்பரேட் தரவுகளில் தொடர்புடைய ஆதாரங்களைக் கண்டறிதல்

ஆதாயங்கள்:

• EDRM பணிப்பாய்வு மற்றும் TAR/முன்கணிப்பு குறியீட்டு கருத்தை புரிந்து கொள்ளும் திறன் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் மறுஆய்வு கட்டத்தை முடுக்கி
• ரீகால் மற்றும் துல்லியமான சமநிலையைப் புரிந்து கொள்ளும் திறன் மற்றும் தடயவியல் சூழலில் அதிக நினைவுகூரலுக்கு முன்னுரிமை அளிப்பதன் மூலம் தொடர்புடைய ஆவணங்களைத் தவறவிடாமல் பார்த்துக் கொள்ளும் திறன்
• சிறப்புரிமை மற்றும் தனிப்பட்ட தரவு முடிவுகளுக்கான சட்டப் பொறுப்பு மனித வழக்கறிஞரிடம் உள்ளது என்பதை புரிந்துகொள்வது மற்றும் வழிமுறை வெளிப்படைத்தன்மை தேவைப்படுகிறது

சிவில் வழக்கு அல்லது ஒழுங்குமுறை விசாரணையில், ஒரு தரப்பினர் மற்றவர் வைத்திருக்கும் மின்னணு ஆவணங்களைக் கோருகின்றனர்: மின்னஞ்சல்கள், ஒப்பந்தங்கள், அரட்டை பதிவுகள், கோப்புகள். இந்த ஆவணங்களை சட்டத்தின்படி சேகரித்து, அவற்றை ஆய்வு செய்து, தொடர்புடையவற்றை வரிசைப்படுத்தி, மற்ற தரப்பினருக்கு/நீதிமன்றத்திற்கு வழங்குவதற்கான செயல்முறை மின்-கண்டுபிடிப்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது - சட்ட தகராறு வரம்பிற்குள் மின்னணு ஆதாரங்களைக் கண்டறிந்து, மதிப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் வழங்குதல். மின்-கண்டுபிடிப்பு என்பது கணினி தடயவியல் சட்டத்துடன் மிகவும் பின்னிப்பிணைந்த பகுதி மற்றும் AI இன் மிகவும் முதிர்ந்த மற்றும் பரவலான பயன்பாடாகும். இந்த யூனிட்டில், EDRM பணிப்பாய்வு, TAR/முன்கணிப்பு குறியீட்டு முறை மற்றும் AI இந்த செயல்முறையை எவ்வாறு மாற்றுகிறது என்பதை அறிந்து கொள்வீர்கள்.

EDRM: மின் கண்டுபிடிப்பின் நிலையான பணிப்பாய்வு

உலகில் மின்-கண்டுபிடிப்பு என்பது EDRM (எலக்ட்ரானிக் டிஸ்கவரி ரெஃபரன்ஸ் மாடல் - மின்-கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையின் நிலையான நிலைகளை வரையறுக்கும் குறிப்பு மாதிரி) கட்டமைப்பிற்குள் பெரும்பாலும் செயல்படுகிறது. முக்கிய நிலைகள்:

1. தகவல் மேலாண்மை மற்றும் அடையாளம்: எந்தத் தரவு எங்கே இருக்கிறது என்பதைத் தீர்மானித்தல்.
2. பாதுகாத்தல் மற்றும் சேகரிப்பு: தொடர்புடைய தரவுகள் நீக்கப்படுவதைத் தடுத்தல் (சட்டப் பிடி - வழக்கை எதிர்பார்த்து தரவை நீக்குவதை நிறுத்த வேண்டிய கடமை) மற்றும் நேர்மையுடன் சேகரித்தல்.
3. செயலாக்கம்: தரவை தேடக்கூடியதாக மாற்றுதல், நகல்களை அகற்றுதல், வடிவ மாற்றம்.
4. மதிப்பாய்வு: ஆவணங்கள் உணர்திறன் வாய்ந்ததா அல்லது சிறப்புரிமை உள்ளதா என்பதைத் தீர்மானித்தல் — வழக்கறிஞர்-வாடிக்கையாளர் சிறப்புரிமையால் மூடப்பட்டு ஒப்படைக்கப்படாது.
5. தயாரிப்பு: தொடர்புடைய ஆவணங்களை மற்ற தரப்பினருக்கு / நீதிமன்றத்திற்கு வழங்குதல்.

மிகவும் விலையுயர்ந்த மற்றும் மனிதவளம் தேவைப்படும் நிலை மதிப்பாய்வு ஆகும். வழக்கறிஞர்கள் நூறாயிரக்கணக்கான ஆவணங்களை ஒவ்வொன்றாகப் படிப்பது மிகவும் விலை உயர்ந்தது மற்றும் மிகவும் மெதுவாக உள்ளது. இங்குதான் AI ஒரு புரட்சியை உருவாக்குகிறது.

TAR மற்றும் முன்கணிப்பு குறியீட்டு முறை

மதிப்பாய்வை விரைவுபடுத்தும் முக்கிய தொழில்நுட்பம் TAR (தொழில்நுட்ப உதவி மதிப்பாய்வு). மிகவும் பொதுவான வடிவம் முன்கணிப்பு குறியீட்டு முறை: ஒரு நிபுணர் வழக்கறிஞர் மாதிரி ஆவணங்களை "தொடர்புடையது/பொருத்தமற்றது" என்று அடையாளப்படுத்துகிறார்; இந்த எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கணினி கற்றுக்கொண்டு மீதமுள்ள நூறாயிரக்கணக்கான ஆவணங்களை தானாகவே வகைப்படுத்துகிறது. எனவே ஒருவர் மிகவும் பொருத்தமான ஆவணங்களை மட்டுமே படித்து, மீதமுள்ளவற்றை மாதிரி மூலம் சரிபார்க்கிறார்.

நவீன AI (பெரிய மொழி மாதிரிகள்) இதை ஒரு படி மேலே கொண்டு செல்கிறது: ஆவணம் ஏன் பொருத்தமானது, தலைப்புச் சுருக்கம், சிறப்புரிமைக் கொடி, "பொருத்தமான/பொருந்தாதது" என்பதை மட்டும் விளக்க முடியாது. ஆனால் அடிப்படைக் கொள்கை மாறாது: AI பரிந்துரைக்கிறது, பொருத்தம் மற்றும் சிறப்புரிமையின் முடிவிற்கான சட்டப் பொறுப்பு வழக்கறிஞரிடம் உள்ளது.

TAR இன் தற்காப்புத்தன்மை தணிக்கை செய்யக்கூடிய செயல்முறையைப் பொறுத்தது. நிபுணர் வழக்கறிஞரால் பெயரிடப்பட்ட பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள், இந்த எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கணினி கற்றுக்கொள்வது மற்றும் மீதமுள்ள ஆவணங்களை வகைப்படுத்துவது ஒரு சுழற்சியில் மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது; ஒவ்வொரு சுற்றிலும் மாதிரி மூலம் துல்லியம் அளவிடப்படுகிறது. இந்த சுழற்சி "இயந்திரம் எதைப் பார்த்தது, எதைக் கற்றுக்கொண்டது, எவ்வளவு துல்லியமானது?" என்ற கேள்விகளுக்கு ஆவணப்படுத்தக்கூடிய பதில்களை வழங்குகிறது. மறுபக்கம் இந்த முறையை அடிக்கடி கேள்வி எழுப்புகிறது; எனவே, பயிற்சி தொகுப்பு அளவு, முடிவு வரம்புகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு மாதிரி விகிதங்கள் ஆரம்பத்தில் இருந்தே பதிவு செய்யப்படுகின்றன. மிகவும் வெளிப்படையான மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய செயல்முறை, நீதிமன்றத்தின் முடிவு ஏற்றுக்கொள்ளப்படும்.

உதவிக்குறிப்பு: உங்கள் TAR செயல்முறையை பாதுகாக்கும்படி செய்ய, உங்கள் "பயிற்சி" மாதிரிகள், சரிபார்ப்பு அளவீடுகள் (நினைவூட்டல்/துல்லியம்) மற்றும் முடிவு வரம்புகளை ஆவணப்படுத்தவும். மற்ற தரப்பினர் "மெஷின் என்ன தவறிவிட்டது?" அவர் கேட்கலாம்; வெளிப்படையான முறை நம்பிக்கையை உறுதி செய்கிறது.

இரண்டு அளவீடுகள்: நினைவு மற்றும் துல்லியம்

மின் கண்டுபிடிப்பில் இரண்டு கருத்துக்கள் முக்கியமானவை. நினைவுகூருதல் (உணர்திறன் - அனைத்து தொடர்புடைய ஆவணங்களில் நீங்கள் உண்மையில் எவ்வளவு கண்டுபிடிக்க முடிந்தது) காணாமல் போகும் அபாயத்தை அளவிடுகிறது; இது சட்டரீதியாக முக்கியமானதாகும், ஏனெனில் தொடர்புடைய ஆவணத்தை சமர்ப்பிக்கத் தவறினால் தடைகள் ஏற்படலாம். துல்லியம்—நீங்கள் கண்டறிவதில் உண்மையில் எவ்வளவு பொருத்தமானது—தேவையற்ற வாசிப்பு சுமையை அளவிடுகிறது; செலவை பாதிக்கிறது. இரண்டிற்கும் இடையே ஒரு சமநிலை உள்ளது: நீங்கள் வரம்பை தளர்த்தினால், நினைவு கூர்தல் அதிகரிக்கிறது, ஆனால் தேவையற்ற ஆவணங்களும் அதிகரிக்கும். ஒரு தடயவியல்/சட்ட சூழலில், அதிக நினைவுகூருதல் பெரும்பாலும் முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகிறது - அதிகமாகப் படிப்பதை விட தவறவிடாமல் இருப்பது மிகவும் முக்கியமானது.

சிறப்புரிமை மற்றும் தனியுரிமை: சிவப்பு கோடு

மின்-கண்டுபிடிப்பில் மிகவும் ஆபத்தான தவறு, தற்செயலாக ஒரு சலுகை பெற்ற ஆவணத்தை மற்ற தரப்பினரிடம் ஒப்படைப்பது (சலுகை தள்ளுபடி). வழக்கறிஞர்-வாடிக்கையாளர் கடிதங்கள் வழங்கப்பட்டவுடன், அதை மீட்டெடுப்பது மிகவும் கடினம். AI கொடி சிறப்புரிமைக்கு உதவுகிறது, ஆனால் ஒவ்வொரு சிறப்புரிமை முடிவும் ஒரு மனித வழக்கறிஞரால் உறுதிப்படுத்தப்பட வேண்டும். கூடுதலாக, தனிப்பட்ட தரவு (KVKK/GDPR நோக்கம்) கொண்ட ஆவணங்களுக்குத் திருத்தம் தேவைப்படலாம்; AI கொடிகள் வேட்பாளர்களை மறைக்கிறது, இறுதிக் கட்டுப்பாடு மனிதர்களிடம் உள்ளது.

எச்சரிக்கை: மூல நிறுவனத் தரவை AI இல் ஏற்றும்போது தரவு தனியுரிமை மற்றும் அதிகார வரம்பு (எந்த நாட்டின் தரவு, அது எங்கு செல்கிறது) விதிகளைக் கவனிக்கவும். மாடல் பயிற்சிக்கு செல்லாத, ஒப்பந்தத்தின் கீழ் மற்றும் பொருத்தமான அதிகார வரம்பில் உள்ள வாகனங்களில் சலுகை பெற்ற மற்றும் தனிப்பட்ட தரவு செயலாக்கப்பட வேண்டும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - TAR குறைக்கப்பட்ட செலவு. 1.3 மில்லியன் ஆவணங்களின் வணிக வழக்கில், உன்னதமான நேரியல் மதிப்பாய்வு மதிப்பீடு 14 மாதங்கள். முன்கணிப்பு குறியீட்டுடன், வழக்கறிஞர்கள் 8,000 ஆவணங்களைக் குறியிட்டனர்; அமைப்பு மீதமுள்ளவற்றை வகைப்படுத்தியது மற்றும் மனித மதிப்பாய்வு 90,000 ஆவணங்களாகக் குறைக்கப்பட்டது. செயல்முறை 6 வாரங்களாக குறைக்கப்பட்டது, 92% நினைவு மாதிரி மூலம் உறுதிப்படுத்தப்பட்டது.

வழக்கு 2 - சிறப்புரிமை சேமிக்கப்பட்டது. தயாரிப்புக்கு முந்தைய AI டெலிவரி தொகுப்பில் உள்ள 240 ஆவணங்களை "சாத்தியமான சலுகைகள்" எனக் கொடியிட்டது. வழக்கறிஞர் குழு ஆய்வு செய்தது; 210 உண்மையில் வழக்கறிஞர்-வாடிக்கையாளர் கடிதங்கள் மற்றும் வழங்கப்படவில்லை. AI இல்லாமல், இந்த ஆவணங்கள் தற்செயலாக மற்ற தரப்பினருக்கு சென்றிருக்கலாம்.

வழக்கு 3 - அதிக நம்பிக்கையின் ஆபத்து. ஒரு குழு TAR வாசலை அதிக துல்லியத்திற்காக இறுக்கமாக அமைத்தது; அமைப்பு "பொருத்தமற்றது" என்று கருதியவர்களை மாதிரி இல்லாமல் நீக்கியது. கடுமையான வரம்பு காரணமாக பல முக்கியமான மின்னஞ்சல்கள் தவறவிட்டதை அடுத்தடுத்த தணிக்கை கண்டறிந்தது. அழைப்பு மாதிரி செய்யப்படாததால் பிழை தாமதமாக கவனிக்கப்பட்டது.

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

1) வரைவு மறுஆய்வு நெறிமுறை:

உங்கள் பங்கு: மின் கண்டுபிடிப்பு ஆலோசகர். வழக்கு பொருள்: [ஒப்பந்தத்தை மீறுதல்]. எனக்கான மறுஆய்வு நெறிமுறையை உருவாக்கவும்: பதிலளிக்கக்கூடிய அளவுகோல்கள், சிறப்புரிமைக் கொடிகள், தனிப்பட்ட தரவு மறைக்கும் விதிகள் மற்றும் TAR சரிபார்ப்புப் படிகள் (நினைவூட்டல்/துல்லியமான மாதிரி). ஒவ்வொரு முடிவும் வழக்கறிஞர் உறுதிப்படுத்தலுக்கு உட்பட்டது என்று குறிப்பிடவும்.

2) சம்பந்தமான ஆரம்ப வகைப்பாடு:

பொருள் மற்றும் தொடர்புடைய அளவுகோல்கள்: [இங்கே]. ஆவணச் சுருக்கங்களைத் தருகிறேன். ஒவ்வொரு ஆவணத்திற்கும்: பொருத்தமான/பொருத்தமற்ற/நிச்சயமற்ற மற்றும் சுருக்கமான நியாயத்தை வழங்கவும். "தெளிவில்லாத"வற்றை முன்னிலைப்படுத்தவும்; இவை வழக்கறிஞர் பரிசீலனைக்கு செல்லும். நீங்கள் பொருத்தமற்றவர்கள் என்று அழைப்பவர்கள் மாதிரி மூலம் சரிபார்க்கப்படுவார்கள், இது ஒரு உறுதியான நீக்கம் அல்ல.

3) சிறப்பு ஸ்கேனிங்:

வழக்கறிஞர் பெயர்கள், "ரகசிய/பிரிவிலேஜ்டு" மொழி, சட்டக் கருத்து உள்ளடக்கம்: வழக்கறிஞர்-வாடிக்கையாளர் சிறப்புரிமையை வழங்கக்கூடிய பின்வரும் ஆவணங்களைத் தேர்வு செய்யவும். இவை இறுதி முடிவுகள் அல்ல, ஒரு வழக்கறிஞரால் உறுதிப்படுத்தப்பட வேண்டிய வேட்பாளர்கள். ஒவ்வொரு அடையாளத்திற்கும் நியாயம் மற்றும் தொடர்புடைய வரியைக் கொடுங்கள்.

4) தனிப்பட்ட தரவுகளை மறைப்பதற்கான விண்ணப்பதாரர்கள்:

தயாரிப்பிற்கு முன் வழங்கப்பட வேண்டிய இந்த ஆவணங்களில் மறைக்கப்பட வேண்டிய தனிப்பட்ட தரவு வேட்பாளர்களை பட்டியலிடுங்கள்: TR, IBAN, சுகாதாரம், மூன்றாம் தரப்பு தனிப்பட்ட தரவு. வேட்பாளராக மட்டும் குறிக்கவும்; முகமூடி இறுதி முடிவை நான் எடுப்பேன். உரையை மாற்றவும்.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த ஆவணங்களில் இருந்து, வழக்கு தொடர்பானவற்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

பொருத்தமான அளவுகோல்கள் இல்லை, தனித்தன்மை இல்லை மற்றும் சரிபார்ப்பு இல்லை; AI அகநிலை முடிவுகளை எடுக்கிறது, முக்கியமான ஆவணத்தை தவறவிடலாம் அல்லது சலுகை பெறலாம்.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: மின்-கண்டுபிடிப்பு மதிப்பாய்வு உதவியாளர். வழக்கு: நிறுவனம் X விநியோக ஒப்பந்தத்தை Y உடன் மீறியதாகக் குற்றச்சாட்டு ஆவணச் சுருக்கங்களைத் தருகிறேன். ஒவ்வொரு ஆவணத்திற்கும் பொருத்தமான/பொருத்தமற்ற/நிச்சயமற்ற + நியாயத்தை வழங்கவும். வழக்கறிஞரின் பெயர் அல்லது சட்டக் கருத்தைக் கொண்டவர்களை "சாத்தியமான சலுகை" என்றும் குறிக்கவும். எந்த முடிவையும் இறுதி என்று கருத வேண்டாம்; அனைத்தும் வழக்கறிஞர் உறுதிப்படுத்தலுக்கு உட்பட்டவை.

கணிசமான அளவுகோல்கள், சிறப்புரிமை திரையிடல் மற்றும் "வழக்கறிஞர் சரிபார்ப்பு" கட்டுப்பாடு ஆகியவை செயல்முறையை பாதுகாக்கின்றன.

EDRM நிலைகள் மற்றும் AI அட்டவணை

மேடை

AI பங்களிப்பு

மனித பொறுப்பு

சேகரிப்பு

வார்ப்புரு, திட்டம்

சட்ட பிடிப்பு, ஒருமைப்பாடு

செயலாக்கம்

டி-டப், வடிவம், அடைவு

தரக் கட்டுப்பாடு

மதிப்பாய்வு

TAR, பொருத்தமான பரிந்துரை

பொருத்தமான முடிவு

சலுகை

வேட்பாளர் குறிக்கும்

இறுதி முடிவு, உறுதிப்படுத்தல்

உற்பத்தி

முகமூடி வேட்பாளர்

இறுதி சோதனை, விநியோகம்

பொதுவான தவறுகள்

• TAR ஐ கவனிக்காமல் விட்டுவிடுகிறது. அழைப்பு மாதிரியைச் செய்யாமல் "மெஷின் கூறியது ஆர்வமில்லை" என்று கூறுவது கடத்தலை ஏற்படுத்தும்.
• சிறப்புரிமை முடிவை AIக்கு விட்டுவிடுதல். ஒரு தவறான விநியோகம் திரும்பப்பெற முடியாத தள்ளுபடியை ஆபத்தில் ஆழ்த்துகிறது.
• நினைவுபடுத்துவதற்குப் பதிலாக துல்லியத்தில் மட்டுமே கவனம் செலுத்துதல். இறுக்கமான வாசலில் தொடர்புடைய ஆவணம் தவறிவிட்டது; சட்டத்தில், நினைவுபடுத்துதலுக்கு முன்னுரிமை உண்டு.
• வழிமுறையை ஆவணப்படுத்தவில்லை. மற்ற தரப்பினர் TAR செயல்முறையை கேள்வி கேட்கலாம்; வெளிப்படைத்தன்மை அவசியம்.
• தனிப்பட்ட/சலுகை தரவை பொருத்தமற்ற கருவியில் பதிவேற்றுகிறது. அதிகார வரம்பு மற்றும் ரகசியத்தன்மை விதிகளை கவனிக்கவும்.

சுருக்கமாக

மின்-கண்டுபிடிப்பு என்பது கார்ப்பரேட் எலக்ட்ரானிக் தரவுகளிலிருந்து சட்டப்பூர்வ முறையில் தொடர்புடைய ஆதாரங்களைக் கண்டுபிடித்து வழங்குவதற்கான செயல்முறையாகும் மற்றும் EDRM இன் கட்டமைப்பிற்குள் செயல்படுகிறது. AI ஆனது TAR/முன்கணிப்பு குறியீட்டு முறையுடன் மதிப்பாய்வு செய்யும் மிகவும் விலையுயர்ந்த கட்டத்தை மாற்றுகிறது: மனிதன் மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் தெளிவற்ற ஆவணங்களை மட்டுமே படிக்கிறான். ஆனால் சம்பந்தம் மற்றும் குறிப்பாக சிறப்புரிமை முடிவுக்கான சட்டப் பொறுப்பு வழக்கறிஞரிடம் உள்ளது; திரும்ப அழைக்கும் மாதிரி, முறை வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தனிப்பட்ட தரவு பாதுகாப்பு ஆகியவை மனித ஒழுக்கத்தால் உறுதி செய்யப்படுகின்றன.

விண்ணப்ப பணி

ஒரு கற்பனையான வழக்கு மற்றும் 4-5 பொருத்தமான அளவுகோல்களை வரையறுக்கவும். 20-25 ஆவணச் சுருக்கங்களைத் தயாரிக்கவும் (சில சலுகைகள், சில தெளிவற்றவை). "தொடர்புடைய முன் வகைப்பாடு" மற்றும் "பிரிவிலேஜ் ஸ்கிரீனிங்" டெம்ப்ளேட்களைப் பயன்படுத்தவும்; பின்னர் "பொருத்தமில்லாத" தொகுப்பிலிருந்து மாதிரி மூலம் திரும்ப அழைப்பை கைமுறையாக சரிபார்த்து, AI கொடியிட்ட சிறப்புரிமை வேட்பாளர்களை உறுதிப்படுத்தவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] நான் EDRM நிலைகள் மற்றும் சட்டப்பூர்வ பொறுப்பை கவனித்தேன்.
• [ ] நான் திரும்ப அழைக்கும் மாதிரியுடன் TAR/முன் வகைப்படுத்தல் முடிவைச் சரிபார்த்தேன்.
• [] நான் ஒவ்வொரு சிறப்புரிமை முடிவையும் மனித வழக்கறிஞர் உறுதிப்படுத்தலுடன் இணைத்துள்ளேன்.
• [ ] இறுதிச் சரிபார்ப்புடன் தனிப்பட்ட தரவு மறைக்கும் வேட்பாளர்களை நான் அங்கீகரித்துள்ளேன்.
• [ ] நான் பயன்படுத்திய முறை மற்றும் வரம்புகளை ஆவணப்படுத்தினேன்.