Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu quy trình làm việc EDRM và khái niệm mã hóa dự đoán/TAR và đẩy nhanh giai đoạn xem xét bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng hiểu được sự cân bằng giữa thu hồi và độ chính xác, đồng thời đảm bảo không bỏ sót các tài liệu liên quan bằng cách ưu tiên thu hồi cao trong bối cảnh pháp y
- Hiểu rằng trách nhiệm pháp lý đối với các quyết định về đặc quyền và dữ liệu cá nhân thuộc về luật sư con người và cần phải có sự minh bạch về phương pháp luận
Trong một vụ kiện dân sự hoặc điều tra theo quy định, một bên yêu cầu các tài liệu điện tử do bên kia nắm giữ: email, hợp đồng, nhật ký trò chuyện, tập tin. Quá trình thu thập các tài liệu này theo quy định của pháp luật, kiểm tra, phân loại các tài liệu liên quan và chuyển chúng cho bên/tòa án khác được gọi là e-discovery - tìm kiếm, xem xét và trình bày bằng chứng điện tử trong phạm vi tranh chấp pháp lý. Khám phá điện tử là lĩnh vực mà pháp y máy tính gắn bó chặt chẽ nhất với luật pháp và có lẽ là lĩnh vực sử dụng AI phổ biến và trưởng thành nhất. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu quy trình làm việc EDRM, khái niệm về TAR/mã hóa dự đoán và cách AI biến đổi quy trình này.
EDRM: quy trình làm việc tiêu chuẩn của khám phá điện tử
Khám phá điện tử trên thế giới phần lớn hoạt động trong khuôn khổ EDRM (Mô hình tham chiếu khám phá điện tử - mô hình tham chiếu xác định các giai đoạn tiêu chuẩn của quy trình khám phá điện tử). Các giai đoạn chính:
- Quản lý và nhận dạng thông tin: Xác định dữ liệu nào ở đâu.
- Bảo quản & thu thập: Ngăn chặn việc xóa dữ liệu liên quan (lưu giữ hợp pháp - nghĩa vụ ngừng xóa dữ liệu đề phòng kiện tụng) và thu thập dữ liệu đó một cách toàn vẹn.
- Xử lý: Làm cho dữ liệu có thể tìm kiếm được, loại bỏ trùng lặp, chuyển đổi định dạng.
- Xem xét: Quyết định xem tài liệu là nhạy cảm hay đặc quyền - được bảo vệ bởi đặc quyền của luật sư-khách hàng và sẽ không được bàn giao.
- Sản xuất: Cung cấp các tài liệu liên quan cho bên kia/tòa án.
Giai đoạn tốn kém và tốn nhiều nhân lực nhất là khâu rà soát. Để luật sư đọc hàng trăm nghìn tài liệu từng cái một vừa rất tốn kém vừa rất chậm. Đây chính xác là nơi AI tạo ra một cuộc cách mạng.
TAR và mã hóa dự đoán
Công nghệ chủ chốt giúp tăng tốc độ đánh giá là TAR (Đánh giá hỗ trợ công nghệ). Hình thức phổ biến nhất là mã hóa dự đoán: Một luật sư chuyên nghiệp dán nhãn các tài liệu mẫu là "có liên quan/không liên quan"; Hệ thống học hỏi từ những ví dụ này và tự động phân loại hàng trăm nghìn tài liệu còn lại. Do đó, người ta chỉ đọc những tài liệu có khả năng liên quan nhất và kiểm tra phần còn lại bằng cách lấy mẫu.
AI hiện đại (mô hình ngôn ngữ lớn) tiến thêm một bước nữa: nó có thể giải thích lý do tại sao tài liệu có liên quan, tóm tắt chủ đề, cờ đặc quyền, chứ không chỉ "có liên quan/không liên quan". Nhưng nguyên tắc cơ bản không thay đổi: AI gợi ý, trách nhiệm pháp lý đối với quyết định liên quan và đặc quyền thuộc về luật sư.
Khả năng bảo vệ của TAR phụ thuộc vào quá trình có thể kiểm tra được. Các ví dụ đào tạo được luật sư chuyên gia dán nhãn, hệ thống học từ các ví dụ này và phân loại các tài liệu còn lại được lặp lại trong một chu trình; Độ chính xác được đo bằng cách lấy mẫu trong mỗi vòng. Chu trình này cung cấp các câu trả lời có thể ghi lại bằng tài liệu cho các câu hỏi "máy đã xem cái gì, nó đã học được gì, nó chính xác đến mức nào?" Phía bên kia thường đặt câu hỏi về phương pháp này; Do đó, kích thước tập huấn luyện, ngưỡng quyết định và tỷ lệ mẫu xác thực được ghi lại ngay từ đầu. Quá trình càng minh bạch và lặp lại thì kết quả càng có khả năng được tòa án chấp nhận.
Mẹo: Để làm cho quy trình TAR của bạn có thể bảo vệ được, hãy ghi lại các mẫu “đào tạo”, số liệu xác thực (thu hồi/độ chính xác) và ngưỡng quyết định của bạn. Bên kia hỏi "máy đã bỏ lỡ điều gì?" anh ấy có thể hỏi; Phương pháp minh bạch đảm bảo sự tin cậy.
Hai số liệu: thu hồi và độ chính xác
Hai khái niệm rất quan trọng trong khám phá điện tử. Thu hồi (độ nhạy - bạn thực sự có thể tìm thấy bao nhiêu tài liệu liên quan) đo lường nguy cơ bị thiếu; Điều này rất quan trọng về mặt pháp lý vì việc không nộp tài liệu liên quan có thể dẫn đến các biện pháp trừng phạt. Độ chính xác—mức độ thực sự phù hợp của nội dung bạn tìm thấy—đo lường lượng đọc không cần thiết; ảnh hưởng đến chi phí. Có sự cân bằng giữa cả hai: nếu bạn nới lỏng ngưỡng, khả năng thu hồi sẽ tăng lên, nhưng những tài liệu không cần thiết cũng tăng lên. Trong bối cảnh pháp lý/pháp lý, khả năng ghi nhớ cao thường được ưu tiên - không thiếu điều quan trọng hơn là đọc quá nhiều.
Đặc quyền và quyền riêng tư: ranh giới đỏ
Sai lầm nguy hiểm nhất trong khám phá điện tử là vô tình trao tài liệu đặc quyền cho bên kia (từ bỏ đặc quyền). Một khi thư từ giữa luật sư và khách hàng đã được gửi đi, rất khó để lấy lại nó. AI giúp gắn cờ đặc quyền, nhưng mọi quyết định về đặc quyền đều phải được luật sư con người xác nhận. Ngoài ra, có thể cần phải chỉnh sửa đối với các tài liệu chứa dữ liệu cá nhân (phạm vi KVKK/GDPR); Cờ AI che giấu các ứng cử viên, quyền kiểm soát cuối cùng thuộc về con người.
Thận trọng: Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và quyền tài phán của dữ liệu (dữ liệu của quốc gia nào, dữ liệu đó đi đâu) khi tải dữ liệu thô của công ty vào AI. Dữ liệu đặc quyền và dữ liệu cá nhân phải được xử lý trên các phương tiện có dữ liệu không được đưa vào đào tạo mẫu, theo hợp đồng và trong phạm vi quyền hạn phù hợp.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - TAR giảm chi phí. Trong trường hợp thương mại có 1,3 triệu tài liệu, ước tính xem xét tuyến tính cổ điển là 14 tháng. Với mã hóa dự đoán, luật sư đã gắn thẻ 8.000 tài liệu; hệ thống đã phân loại phần còn lại và sự đánh giá của con người giảm xuống còn 90.000 tài liệu. Quá trình này được giảm xuống còn 6 tuần, 92% được xác nhận bằng cách lấy mẫu thu hồi.
Trường hợp 2 - Đã lưu đặc quyền. AI tiền sản xuất đã gắn cờ 240 tài liệu trong bộ phân phối là “có thể có đặc quyền”. Đoàn luật sư đã khám xét; 210 thực ra là thư từ giữa luật sư và khách hàng và chưa được chuyển đi. Nếu không có AI, những tài liệu này có thể đã vô tình lọt vào tay bên kia.
Trường hợp 3 – Nguy cơ tự tin thái quá. Một nhóm đặt ngưỡng TAR chặt chẽ để có độ chính xác cao; Hệ thống đã loại bỏ những thứ mà nó cho là "không liên quan" mà không cần lấy mẫu. Quá trình kiểm tra sau đó phát hiện ra rằng một số email quan trọng đã bị bỏ sót do ngưỡng nghiêm ngặt. Lỗi được phát hiện muộn do việc lấy mẫu cuộc gọi không được thực hiện.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Nghị quyết rà soát dự thảo:
Vai trò của bạn: nhà tư vấn khám phá điện tử. Chủ đề vụ án: [vi phạm hợp đồng]. Soạn thảo một quy trình đánh giá cho tôi: tiêu chí phản hồi, cờ đặc quyền, quy tắc che giấu dữ liệu cá nhân và các bước xác minh TAR (thu hồi/lấy mẫu chính xác). Nêu rõ rằng mọi quyết định đều phải được luật sư xác nhận.
2) Phân loại sơ bộ về mức độ liên quan:
Tiêu chí về chủ đề và mức độ liên quan: [tại đây]. Tôi sẽ cung cấp cho bạn bản tóm tắt tài liệu. Đối với mỗi tài liệu: có liên quan/không liên quan/không chắc chắn và đưa ra lý do ngắn gọn. Đánh dấu những cái "không rõ ràng"; những điều này sẽ được luật sư xem xét. Những gì bạn cho là không liên quan sẽ được kiểm tra bằng cách lấy mẫu, đây không phải là cách loại bỏ dứt khoát.
3) Quét đặc quyền:
Đánh dấu vào các tài liệu CÓ THỂ đặt ra đặc quyền của luật sư-khách hàng sau đây: tên luật sư, ngôn ngữ "bí mật/đặc quyền", nội dung ý kiến pháp lý. Đây không phải là quyết định CUỐI CÙNG, chúng là những ứng cử viên cần được luật sư xác nhận. Đưa ra lời giải thích và dòng thích hợp cho mỗi dấu hiệu.
4) Ứng viên che giấu dữ liệu cá nhân:
Liệt kê các ứng cử viên dữ liệu cá nhân cần được che giấu trong các tài liệu này sẽ được gửi trước khi sản xuất: TR, IBAN, sức khỏe, dữ liệu riêng tư của bên thứ ba. Chỉ đánh dấu là ứng cử viên; Tôi sẽ đưa ra quyết định cuối cùng về việc đeo khẩu trang. Thay đổi văn bản.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Từ những tài liệu này, hãy chọn những tài liệu có liên quan đến vụ án.
Không có tiêu chí phù hợp, không có tính độc quyền và không có xác minh; AI đưa ra quyết định chủ quan, có thể bỏ lỡ tài liệu quan trọng hoặc rò rỉ đặc quyền.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý đánh giá khám phá điện tử. Vụ việc: Cáo buộc công ty X vi phạm hợp đồng cung cấp với Y. Tiêu chí liên quan: ngày giao hàng, thay đổi giá, khiếu nại về chất lượng, đàm phán chấm dứt hợp đồng. Tôi sẽ cung cấp cho bạn bản tóm tắt tài liệu. Đưa ra lý do phù hợp/không liên quan/không chắc chắn + cho từng tài liệu. CŨNG đánh dấu là "có thể có đặc quyền" những nội dung có tên luật sư hoặc quan điểm pháp lý. Đừng coi bất kỳ quyết định nào là cuối cùng; Tất cả đều phải được luật sư xác nhận.
Các tiêu chí nội dung, sàng lọc đặc quyền và ràng buộc “xác minh luật sư” làm cho quy trình này có thể được bảo vệ.
Các giai đoạn EDRM và bảng AI
Sân khấu
Đóng góp của AI
trách nhiệm con người
bộ sưu tập
mẫu, kế hoạch
Tính pháp lý, tính toàn vẹn
Đang xử lý
Loại bỏ trùng lặp, định dạng, thư mục
kiểm soát chất lượng
đánh giá
TAR, khuyến nghị liên quan
Quyết định liên quan
đặc quyền
Chấm điểm ứng viên
quyết định cuối cùng, xác nhận
Sản xuất
ứng cử viên che mặt
Kiểm tra lần cuối, giao hàng
Những lỗi thường gặp
- Để TAR không được giám sát. Nói “máy báo không quan tâm” mà không thực hiện mẫu cuộc gọi sẽ gây ra tình trạng chiếm quyền điều khiển.
- Để lại quyền quyết định đặc quyền cho AI. Việc giao hàng sai có nguy cơ bị từ bỏ không thể hủy ngang.
- Chỉ tập trung vào độ chính xác thay vì thu hồi. Ngưỡng chặt bỏ sót tài liệu liên quan; Theo luật, việc bãi nhiệm được ưu tiên.
- Không ghi lại phương pháp luận. Bên kia có thể đặt câu hỏi về quy trình TAR; minh bạch là điều bắt buộc.
- Tải dữ liệu cá nhân/đặc quyền lên một công cụ không phù hợp. Tuân thủ các quy định về quyền tài phán và bảo mật.
Tóm lại
Khám phá điện tử là quá trình tìm kiếm và cung cấp bằng chứng liên quan từ dữ liệu điện tử của công ty một cách hợp pháp và hoạt động trong khuôn khổ EDRM. AI biến đổi giai đoạn tốn kém nhất, đánh giá, bằng TAR/mã hóa dự đoán: con người chỉ đọc những tài liệu mơ hồ và có liên quan nhất. Nhưng trách nhiệm pháp lý đối với quyết định liên quan và đặc biệt là đặc quyền thuộc về luật sư; Việc thu hồi mẫu, tính minh bạch của phương pháp và bảo vệ dữ liệu cá nhân được đảm bảo bằng kỷ luật con người.
Nhiệm vụ ứng dụng
Xác định một trường hợp hư cấu và 4-5 mục tiêu chí liên quan. Chuẩn bị 20-25 bản tóm tắt tài liệu (một số ít đặc quyền, một số ít tối nghĩa). Áp dụng các mẫu “Phân loại trước mức độ liên quan” và “Sàng lọc đặc quyền”; Sau đó, kiểm tra việc thu hồi theo cách thủ công bằng cách lấy mẫu từ bộ "không liên quan" và xác nhận các ứng cử viên đặc quyền mà AI đã gắn cờ.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã quan sát các giai đoạn EDRM và nghĩa vụ nắm giữ pháp lý.
- [ ] Tôi đã kiểm tra kết quả TAR/phân loại trước bằng cách lấy mẫu thu hồi.
- [ ] Tôi đã ràng buộc mọi quyết định đặc quyền với sự xác nhận của luật sư con người.
- [ ] Tôi đã phê duyệt các ứng cử viên che giấu dữ liệu cá nhân bằng bước kiểm tra cuối cùng.
- [ ] Tôi đã ghi lại phương pháp và ngưỡng mà tôi đã sử dụng.