مقالهی «هوشمصنوعی و حقوق: همافزایی ثمربخش» نوشتهی ادوینا ریسلند، کوین اشلی و آر.پی.لویی در سال ۲۰۰۳ منتشر شد و به بررسی روابط متقابل میان دو حوزه هوشمصنوعی و دانش حقوق میپردازد. نویسندگان استدلال میکنند که حقوق نهتنها عرصهای برای کاربرد هوشمصنوعی است، بلکه بهعنوان میدانی پژوهشی میتواند به رشد و پیشرفت بنیادی روشهای هوشمصنوعی نیز […]
مقالهی «هوشمصنوعی و حقوق: همافزایی ثمربخش» نوشتهی ادوینا ریسلند، کوین اشلی و آر.پی.لویی در سال ۲۰۰۳ منتشر شد و به بررسی روابط متقابل میان دو حوزه هوشمصنوعی و دانش حقوق میپردازد. نویسندگان استدلال میکنند که حقوق نهتنها عرصهای برای کاربرد هوشمصنوعی است، بلکه بهعنوان میدانی پژوهشی میتواند به رشد و پیشرفت بنیادی روشهای هوشمصنوعی نیز کمک کند.
این مقاله ضمن مرور تاریخچه شکلگیری این رشته میانرشتهای، ویژگیهای خاص نظام حقوقی، دستاوردها و چالشها و در نهایت چشمانداز آینده آن را تحلیل میکند.
۱. اهمیت و جایگاه حقوق برای هوشمصنوعی
۱-۱. تنوع دانش حقوقی
حقوق دربردارندهی مجموعه گستردهای از دانش است: پروندهها و سوابق قضایی، قوانین مدون، اصول قانون اساسی، قواعد شکلی، هنجارهای اخلاقی و اجتماعی، و حتی قواعد تفسیری. این تنوع به معنای آن است که هر مدل رایانهای باید بتواند لایههای مختلفی از اطلاعات را در خود جای دهد. از سوابق دادگاهی و آرای محاکم عالی گرفته تا قوانین محلی و دستورالعملهای اداری، همه بهعنوان دادههای بالقوه برای پردازش در اختیار پژوهشگران قرار دارند.
۱-۲. سبکهای صریح استدلال
در نظامهای کامنلا (انگلیس و آمریکا) اصل stare decisis یعنی تبعیت از سوابق، نقش محوری دارد؛ مشابه بودن پروندهها موجب صدور آرای مشابه میشود. در نظامهای رومی-ژرمنی مانند فرانسه و آلمان، استدلال بیشتر متکی بر قوانین مدون است. این تفاوت سبکها الگوهای متنوعی برای مدلسازی منطقی فراهم میآورد.
۱-۳. مفهوم «بازبودگی» (Open Texture)
مفاهیم حقوقی اغلب مرزهای روشنی ندارند. برای نمونه، واژهی «مالکیت» یا «آزادی بیان» بسته به شرایط اجتماعی و تاریخی تفسیرهای متفاوتی دارد. این خاصیت بازبودگی سبب میشود که استدلال حقوقی همواره با درجاتی از ابهام و امکان تفسیر همراه باشد. بنابراین، مدلهای هوشمصنوعی نمیتوانند صرفاً بر قواعد صریح متکی باشند و باید ظرفیت استدلال تمثیلی، قیاسی و شکستپذیر را در خود جای دهند.
۱-۴. خصمانه بودن فرآیند کشف حقیقت
در دادگاهها فرض بر این است که از طریق جدال و استدلال طرفین، حقیقت آشکار خواهد شد. استدلال حقوقی در ذات خود رقابتی است: هر طرف میکوشد نظریهای بسازد که شواهد به سود آن باشد و در عین حال استدلالهای طرف مقابل را تضعیف کند. این الگو شباهت زیادی با فرآیند «تشکیل نظریه» در علوم دارد و به همین دلیل برای طراحی مدلهای رایانشی از اهمیت ویژه برخوردار است.
۱-۵. بازاندیشی مستمر
حقوق رشتهای بازتابی و خودانتقادی است؛ همواره دربارهی فلسفه، روش و اهداف خود به بحث میپردازد. همین ویژگی موجب میشود که مدلهای هوشمصنوعی بتوانند هم بهعنوان ابزار و هم بهعنوان نظریهپردازی جدید در فلسفه حقوق نقش ایفا کنند.
۲. تاریخچه هوشمصنوعی و حقوق
۲-۱. آغازین گامها (دهههای ۱۹۵۰–۱۹۷۰)
ایده بهکارگیری منطق برای تحلیل حقوقی به دهه ۱۹۵۰ بازمیگردد. اما نخستین مطالعات جدی در دهه ۱۹۷۰ شکل گرفت؛ جایی که بوکانان و هدرک در مقالهای در Stanford Law Review امکان مدلسازی استدلال حقوقی را بررسی کردند. در همین دوره لیمن آلن تلاشهایی در استفاده از منطق صوری برای بهبود نگارش و تفسیر متون قانونی انجام داد.
۲-۲. دهه ۱۹۸۰: شکلگیری واقعی رشته
این دهه نقطه عطفی در تاریخچهی هوشمصنوعی و حقوق است. پروژهی TAXMAN (مککارتی) در حوزه مالیات، پژوهشهای مرکز RAND در زمینه دعاوی مسئولیت مدنی، و کارهای سرگوت و کوالسکی در مدلسازی قوانین ملیتی بریتانیا با منطق برنامهنویسی، از جمله دستاوردهای مهم این دورهاند. در همین دهه سیستم HYPO توسط ریسلند و اشلی معرفی شد که بهعنوان نخستین سیستم استدلال مورد-محور در حقوق شناخته میشود.
۲-۳. دهه ۱۹۹۰: بلوغ و تنوع
در این دهه دو تحول اساسی رخ داد:
سیستمهای هیبریدی: تلاش برای ترکیب استدلال مبتنی بر قاعده و مبتنی بر مورد، بهویژه در پروژههایی مانند CABARET و GREBE.
رونق دوبارهی بازیابی اطلاعات: با ظهور وب و گسترش پایگاههای دادهی حقوقی، پژوهشگران بهدنبال روشهای یادگیری ماشینی و استخراج اطلاعات متنی رفتند.
۲-۴. نهادینهسازی جامعهی پژوهشی
نخستین کنفرانس بینالمللی هوشمصنوعی و حقوق (ICAIL) در ۱۹۸۷ برگزار شد و از آن زمان هر دو سال یکبار تکرار گردید. در ۱۹۹۱ «انجمن بینالمللی هوشمصنوعی و حقوق» تأسیس و در ۱۹۹۲ مجلهی Artificial Intelligence and Law منتشر شد. این نهادها موجب شکلگیری یک جامعه علمی منسجم در سطح جهانی شدند.
۳. حوزههای اصلی پژوهش
۳-۱. استدلال مبتنی بر پرونده (CBR)
سیستم HYPO و سپس CATO نشان دادند که میتوان پروندههای واقعی را بهعنوان الگوهایی برای ساخت استدلالهای جدید بهکار گرفت. مکانیزمهایی مانند «ابعاد» و «عوامل» بهکار رفتند تا تشابهات و تفاوتهای میان پروندهها را به شکل نظاممند بازنمایی کنند. این رویکرد بهویژه برای آموزش دانشجویان حقوق بسیار مؤثر بوده است.
۳-۲. استدلال مبتنی بر قاعده (RBR)
در نظامهای مدون که قوانین نقش اصلی دارند، منطق برنامهنویسی و سیستمهای خبره ابزارهای مناسبی برای مدلسازی به شمار میروند. با این حال، چالشهایی همچون استثناها، تناقضها و ابهام مفاهیم موجب شد پژوهشگران به سراغ روشهای ترکیبی بروند.
۳-۳. مدلهای هیبریدی
سیستمهایی مانند CABARET و GREBE تلاش کردند استدلالهای مبتنی بر قاعده و مورد را در کنار هم قرار دهند. این ترکیب بهویژه در مسائلی که قوانین ناکافی یا مبهم بودند اهمیت داشت.
۳-۴. استخراج و بازیابی اطلاعات حقوقی
یکی از کاربردهای مهم هوشمصنوعی در حقوق، خودکارسازی تحلیل اسناد حقوقی است. پروژههایی برای شناسایی ارجاعات میان پروندهها، کشف تاریخچهی دعاوی و ساخت شبکههای دانش حقوقی انجام شد. در دهه ۱۹۹۰، سیستمهایی مانند SPIRE و SMILE از ترکیب CBR و یادگیری ماشینی برای بهبود جستوجوی متون قضایی استفاده کردند.
۳-۵. مدلهای استدلال هنجاری و اخلاقی
از آنجا که حقوق ماهیت هنجاری دارد، پژوهشگران به سراغ منطق دئونتیک (منطق تکالیف و حقوق) رفتند. همچنین برخی تلاش کردند همین مدلها را در حوزه اخلاق، که شباهت زیادی به حقوق دارد، بهکار گیرند.
۴. دستاوردها و نوآوریها
۱. پیشرفت در منطق و استدلال: پژوهشها موجب توسعه نظریههای جدیدی درباره استدلال شکستپذیر، استدلال تمثیلی و دیالکتیکی شدند.
۲. ابزارهای آموزشی: سیستم CATO توانست به دانشجویان حقوق بیاموزد چگونه استدلالهای مستند به سوابق بسازند.
۳. بهبود نظامهای اطلاعاتی: روشهای نوین بازیابی اطلاعات توانستند از جستوجوی صرفاً کلیدواژهای فراتر روند و به جستوجوی مفهومی نزدیک شوند.
۵. کاربرد در سیاستگذاری و تجارت الکترونیک: مباحثی مانند قراردادهای هوشمند، حل اختلاف آنلاین و نمایندگان نرمافزاری بخشی از این حوزه شدند.
۵. چالشهای پیشرو
پیچیدگی قضاوت قضایی: داوری انسانی شامل ملاحظات اجتماعی، روانشناختی و اقتصادی است که مدلسازی آن دشوار است.
تنوع نظامهای حقوقی: تفاوتهای بنیادین میان نظامهای کامنلا، حقوق مدون و نظامهای مختلط، انتقالپذیری مدلها را محدود میکند.
درک زبان طبیعی: متون حقوقی مملو از ابهام، اصطلاحات تخصصی و جملات پیچیدهاند که تحلیل آنها با روشهای رایانشی دشوار است.
ترکیب قواعد و اصول: حقوق نهتنها بر قواعد صریح بلکه بر اصول کلی عدالت و انصاف تکیه دارد که بازنمایی آنها نیازمند مدلهای پیشرفتهتر است.
۶. چشمانداز آینده
نویسندگان تأکید میکنند که تأثیر واقعی هوشمصنوعی و حقوق در دهههای آینده بر زندگی شهروندان عادی نمایان خواهد شد. با گسترش دولتهای الکترونیک، تجارت آنلاین و نظامهای خودکار اداری، افراد روزبهروز بیشتر با سیستمهای هوشمند حقوقی مواجه خواهند شد. پرسشهایی از این دست مطرح میشود:
قراردادهای دیجیتال چگونه اجرا خواهند شد؟
چه فرآیندهای حل اختلافی در بستر آنلاین فراهم خواهد شد؟
نظامهای نظارت مالیاتی یا امنیتی تا چه حد به تصمیمگیری خودکار متکی خواهند بود؟
در این شرایط، تنها مدلهایی که بتوانند ظرافتها و انعطافپذیری استدلال حقوقی را بازتاب دهند، اعتماد عمومی را جلب خواهند کرد. به بیان دیگر، شهروندان خواهان آن هستند که نهادهای دیجیتال همانند دادگاههای سنتی، نه صرفاً بر قواعد مکانیکی، بلکه بر ملاحظات عدالت و شرایط خاص هر پرونده تکیه کنند.
۷. جمعبندی تحلیلی
مقاله «هوشمصنوعی و حقوق: همافزایی ثمربخش» نشان میدهد که این حوزه فراتر از یک زمینه کاربردی است و میتواند نقش نظری و بنیادی در علم هوشمصنوعی ایفا کند. حقوق به دلیل ماهیت چندلایه، وجود سوابق مستند، هنجارهای صریح و در عین حال مفاهیم باز، بهترین بستر برای آزمودن مدلهای پیچیدهی استدلال است.
در مقابل، هوشمصنوعی نیز ابزاری نوین برای تحلیل، آموزش و حتی تحول نظامهای حقوقی به دست میدهد. نتیجهی این تعامل دوسویه، نهتنها پیشرفت علمی در هر دو حوزه بلکه شکلگیری ابزارها و نهادهایی است که میتوانند آیندهی عدالت و نظم اجتماعی در جوامع دیجیتال را رقم بزنند.
بهطور کلی، مقاله بر این نکته تأکید دارد که هوشمصنوعی و حقوق یکدیگر را متقابلاً غنی میسازند: هوشمصنوعی به حقوق امکان میدهد دقیقتر، کارآمدتر و قابلدسترسیتر شود؛ و حقوق به هوشمصنوعی بستری برای آزمون مفاهیم بنیادین استدلال، یادگیری و بازنمایی میدهد.
دیدگاه بسته شده است.