دنیای آینده‌ی حقوق،دنیای هوش مصنوعی
حتما اخبار این روزها را دنیال می کنبد که در اینده ی بسیار نزدیک چطور هوش مصنوعی جایگزین یک وکیل حرفه ای خواهد شد.حتما شما هم نگرانی این روزهای دنیای وکالت را دارید که این همه تلاش و گوشش اخرش چه؟ هوش مصنوعی به طرز ترسناکی در حال رشد و پیشرفت است.اگر آینده ی وکالت برای شما همراه است با گروه وکلای هوشمند در ادامه این مقاله همراه باشید.
چطور پای هوش مصنوعی به دنیای حقوق باز شد؟
هوش مصنوعی به‌ویژه از طریق تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) که به وکلا و قضات این امکان را می‌دهد تا متون پیچیده حقوقی را به‌راحتی تحلیل و اطلاعات کلیدی را استخراج کنند. با تحلیل داده‌های حقوقی، نه‌تنها خطاهای انسانی به حداقل می‌رسد، بلکه دقت نتایج نیز به طرز قابل توجهی افزایش می‌یابد. سیستم‌های جست‌وجوی هوشمند با ارائه اطلاعات دقیق‌تر و مرتبط‌تر فرایند جست‌وجو را تسهیل کرده و به وکلا کمک می‌کنند تا به سرعت به منابع مورد نیاز دست یابند.
در حوزه استخراج داده‌ها از قراردادها استفاده از ابزارهای پیشرفته به تجزیه و تحلیل اسناد کمک می‌کند و اطلاعات حیاتی مانند طرفین قرارداد، شرایط مالی تاریخ‌ها و تعهدات را به شکلی منظم و کارآمد در دسترس قرار می‌دهد. این رویکرد نه‌تنها مدیریت قراردادها را آسان‌تر می‌کند، بلکه زمان و هزینه‌های مرتبط با پردازش دستی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد و به دقت در پیگیری و اجرای تعهدات قراردادی افزوده می‌شود.
اولین کارکرد هوش مصنوعی استخراج اطلاعات از قراردادها
در هر قرارداد، استخراج اطلاعات کلیدی برای اطمینان از انجام صحیح و به‌موقع تعهدات ضروری است. شناسایی دقیق طرفین، شامل نام، آدرس و اطلاعات تماس، به برقراری ارتباط و پیگیری امور کمک می‌کند. همچنین، بیان مختصری از موضوع قرارداد به فهم هدف و محتوای آن می‌افزاید.
جزئیات مالی، نظیر هزینه‌ها، شرایط پرداخت و مالیات‌ها، برای مدیریت مالی و حسابداری حیاتی هستند. تاریخ‌های مهم، از جمله تاریخ شروع و پایان، و تاریخ‌های پرداخت، باید به‌دقت پیگیری شوند تا از اجرای به‌موقع تعهدات اطمینان حاصل گردد. شرایط و تعهدات قراردادی، شامل حقوق و وظایف طرفین، برای جلوگیری از اختلافات ضروری است.
ضمن این، شرایط مربوط به نقض قرارداد و جریمه‌های آن نیز باید مشخص شود تا ریسک‌ها به بهترین نحو مدیریت شوند. در نهایت، شرایط و مراحل فسخ قرارداد باید به‌طور دقیق استخراج شوند تا در صورت نیاز، این فرایند به‌راحتی انجام پذیرد.
روش‌های به‌دست‌آوری اطلاعات از توافق‌نامه‌ها و قرار داد ها توسط هوش مصنوعی
روش‌های تحلیل زبان طبیعی
تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان ابزارهایی قدرتمند در تحلیل و فهم متن‌ها، امکان شناسایی و استخراج اطلاعات کلیدی را از داده‌های متنی فراهم می‌آورند. به عنوان مثال، استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) به شناسایی نام‌ها، تاریخ‌ها و مقادیر مالی کمک می‌کند، در حالی که تجزیه‌وتحلیل جمله‌ها می‌تواند تعهدات و شرایط مختلف را از متون طولانی بیرون بکشد.
این روش‌ها با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته، فرآیند استخراج اطلاعات را تسهیل کرده و دقت را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهند، به‌طوری‌که کاربران می‌توانند به راحتی به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند. در نتیجه، این تکنیک‌ها به بنگاه‌ها و محققان کمک می‌کند تا در دنیای پر از اطلاعات، به سرعت و با کیفیت بالا به تحلیل‌های مورد نظر خود بپردازند.
مدل‌های یادگیری ماشین
مدل‌های یادگیری عمیق، نظیر BERT و GPT، به عنوان ابزارهای قدرتمند در تحلیل و طبقه‌بندی متون قراردادی شناخته می‌شوند. این الگوریتم‌ها با بهره‌گیری از داده‌های وسیع، توانایی شگرفی در شناسایی الگوهای پیچیده و استخراج اطلاعات کلیدی دارند. فرایند یادگیری این مدل‌ها به آن‌ها اجازه می‌دهد تا نه تنها به پردازش متن بپردازند، بلکه مفاهیم و رابطه‌های موجود در داده‌ها را نیز درک کنند.
در نتیجه، استفاده از این فناوری‌ها می‌تواند به بهبود دقت و سرعت تحلیل متون کمک شایانی نماید و به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر یاری رساند.
ابزارها و برنامه‌های حرفه‌ای
نرم‌افزارهای مدیریت قرارداد به عنوان ابزارهای تخصصی، امکانات منحصر به فردی را برای جست‌وجو و استخراج اطلاعات فراهم می‌آورند. این ابزارها، با به کارگیری فناوری‌هایی نظیر تشخیص کاراکتر نوری (OCR) قادرند متن‌های موجود در قراردادهای اسکن شده را با دقت بالا استخراج کنند. بهره‌گیری از این نرم‌افزارها نه تنها فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را تسریع می‌بخشد بلکه بهبود قابل توجهی در صحت و دقت اطلاعات حاصل نیز ایجاد می‌کند. این ویژگی‌ها موجب می‌شود تا کاربران بتوانند به راحتی و به سرعت به محتوای مورد نظر دست یابند و از زمان و منابع خود به بهینه‌ترین شکل ممکن استفاده کنند.
مراحل گردآوری داده‌ها
فرآیند استخراج داده‌ها از متون قراردادها شامل چندین مرحله کلیدی است که هر یک به نوبه خود اهمیت ویژه‌ای دارند. در ابتدا، پیش‌پردازش متون ضرورت دارد تا نویزها حذف و متون به قالب‌های استاندارد تبدیل شوند؛ این مرحله به تجزیه متون به جمله‌ها و کلمات کمک می‌کند و زمینه را برای تحلیل‌های بعدی فراهم می‌آورد. پس از آن، شناسایی و استخراج اطلاعات گام بعدی است، که در آن از مدل‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی داده‌های کلیدی بهره‌برداری می‌شود.
این مرحله با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی، اطلاعات مهم را به‌صورت خودکار استخراج می‌کند. سپس، داده‌های استخراج‌شده نیاز به ساختاردهی دارند؛ بنابراین، آن‌ها در قالب‌های ساختاریافته مانند جدول‌ها و پایگاه‌های داده ذخیره می‌شوند تا دسترسی و تحلیل آن‌ها تسهیل شود. سرانجام، نتایج به‌دست‌آمده باید مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گیرند و گزارش‌های دقیقی تهیه شوند که می‌تواند به مدیریت قراردادها، پیگیری تعهدات و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک کند.
