Tag: artificial intelligence

About artificial intelligence

Subscribe Feeds

Nee, kunstmatige intelligentie zal nooit gaan rechtspreken (of pleiten)

Geplaatst op in Innovatie, 21 reacties

Een computer kan rechtspreken, als wij met zijn allen denken en willen dat hij het kan. Dat las ik bij Sargasso in een gastbijdrage van strafrechtadvocaat Vasco Groeneveld. AI komt eraan, ook in de rechtspraktijk. Die lijn doortrekkend betekent dat er over tien, twintig jaar robotrechters aan het werk zijn, niet gehinderd door emotie, hoofdpijn, vooroordelen of gewoon vrijdagmiddagmoeheid. Klinkt goed, maar ik zie het niet gebeuren.

Groeneveld begint met de stelling dat rechtspraak de “testcase bij uitstek” is:

Dat draait immers om het verwerken van datastromen en het onderbrengen van specifieke gegevens onder algemene wetmatigheden, en als ik het goed begrijp is dat zo’n beetje de definitie van een algoritme.

Het is inderdaad zo dat een algoritme een gestructureerd stappenplan is waarbij je algemene regels toepast op specifieke invoer. Ook het recht kent algemene regels, en juridisch werk bestaat vaak uit het vertalen van die regels naar een concrete casus: hier werd te hard gereden, dit is doodslag en dat contract is rechtsgeldig ontbonden.

Ik zie het zeker wel gebeuren dat computers die regels gaan toepassen, en zo juridisch-inhoudelijk werk gaan verrichten. Ik blogde daar medio december nog over: AI kan prima besluitvorming ondersteunen, en heeft dan inderdaad geen last van al die menselijke karaktertrekjes waar foute beslissingen op worden gebaseerd. (Tenzij de dataset waar de AI op gebouwd is die fouten introduceert, zoals bij een bevooroordeelde selectie.)

Ik zie rechtspraak alleen als uitzondering, speciaal geval. Ik noem het hier wel eens de exception handler van het recht: als we niet meer weten wat te doen, dan vragen we het aan de rechter. Haast per definitie krijgt de rechter dus de gevallen waar de wetmatigheden niet in voorzien of waar meerdere uitkomsten mogelijk zijn. En juist daar kunnen computers heel moeilijk mee omgaan. Daarom zie ik AI niet snel in de rechtszaal opduiken en uitspraken doen over die moeilijke gevallen.

Mijn visie is dat AI en computers de simpele gevallen zullen gaan doen, zeg maar de OM afdoening en de boetes op straat van oom agent. Wie daartegen bezwaar maakt, zal dan bij de menselijke rechter uitkomen die er een gewogen oordeel over moet doen. Daar kunnen dan ook bijzondere omstandigheden meegenomen worden, zoals een beroep op overmacht of noodweer waar haast per definitie geen regels over zijn.

Misschien dat een AI wel ondersteunende diensten kan leveren. Denk aan het analyseren van eerdere uitspraken over juist de minder wetmatige aspecten, zoals de strafmaat of de keuze tussen vrijspraak en veroordeling. Een AI kan daar patronen in ontdekken en zo aangeven of deze verdachte een lage straf moet krijgen of juist een hoge, zodat je een meer objectieve beoordeling daarvan krijgt. De rechter kan dat dan meenemen maar heeft het laatste woord en kan dus afwijken.

Arnoud

Toch nog even over die uitlegbaarheid van AI uitspraken

Geplaatst op in Innovatie, 33 reacties

Analyses van AI’s zijn niet meteen naar uitleg of verklaringen om te zetten, schreef ik in oktober. En dat is best wel een probleem, zeker waar die analyses leiden tot juridisch bindende besluiten. Een veelgehoorde eis aan AI’s is dan ook dat zij in staat zijn tot uitleg – in het jargon moeten AI’s white boxed zijn. Maar dat is niet genoeg. Er zit volgens mij een heel fundamentele foute aanname onder die eis, namelijk dat een AI-uitspraak uitlegbaar kán zijn zoals een menselijke uitspraak.

Een grote zwakte van AI analyses is dat ze meestal zonder uitleg komen. Deze mail is spam en die niet, je kunt beter linksaf gaan want dat is sneller, of als je in het spel nu schiet dan heb je de meeste kans om te winnen. Zelden tot nooit krijg je erbij te horen waarom dan. Maar omdat het heel vaak klopt, vinden we dat ook niet erg.

Vanuit juridisch perspectief kan dat toch eens best vervelend zijn, zeker als sprake is van een AI die juridisch bindende besluiten neemt. Uw bouwvergunning wordt afgewezen, u komt niet in aanmerking voor verkorte screening, u dient een extra cursus te volgen voordat u mag beginnen met deze studie. Die zorg gaat zo ver dat in de AVG expliciet is opgenomen dat dergelijke besluiten niet genomen mogen worden maar dat er altijd een mens tussen moet zitten, én dat er uitleg over de onderliggende logica van het besluitondersteunende systeem moet komen.

Dit veronderstelt dat de AI kán uitleggen hoe zhij tot het besluit is gekomen. En volgens mij kán dat fundamenteel eigenlijk niet.

Veel nadruk is de afgelopen jaren gekomen voor zogeheten white box AI’s, oftewel systemen die geen zwarte doos zijn maar juist inzicht geven in hoe men tot een besluit komt. BigML, het bedrijf waar mijn AI NDA Lynn op draait, heeft bijvoorbeeld de feature dat een analysemodel aangeleverd wordt als een beslisboom. Je kunt dan van stap tot stap precies zien welke criteria er zijn overwogen en wat de doorslag gaf bij twijfel. Daarmee is de uitlegbaarheid een feit, zou je denken.

Een oude computergrap luidt, don’t anthropomorphize computers, they don’t like that. In feite is dit het nadeel van “statistische analysetechnieken” het labeltje “kunstmatige intelligentie” te geven. Want de ‘uitleg’ die je uit zo’n witte doos krijgt, is eigenlijk niet meer dan een stack trace, een lijst van stappen die de software nam om door de data heen te komen. Je krijgt bijvoorbeeld te horen “als Venue bevat niet Californië en lengte < 800 woorden en Aansprakelijkheid bevat niet Dientengevolge dan goedgekeurd”. Ja, dat is een uitleg maar geen mens die ooit op die manier zou uitleggen waarom het contract goedgekeurd is. Plus je mist zo wat er met andere informatie is gebeurd, was die niet belangrijk?

Ik denk dat dit uiteindelijk geen oplosbaar probleem is, want een AI werkt nu eenmaal op deze manier. Gegeven een heleboel voorbeelden, analyseer op welk voorbeeld het beste de input lijkt. Daarbij kun je moeilijk afdwingen dat de AI dezelfde criteria hanteert als de mens, vaak héb je die eigenlijk niet. Je gebruikte immers AI omdat je met gewoon menselijk redeneren er niet goed uit komt.

Arnoud

Het onderbelichte probleem van dataverzameling in de artificial intelligence

Geplaatst op in Innovatie, 14 reacties

Bewerking/parodie van XKCD, bron https://xkcd.com/303/Jaja, vrijdag wordt machine learning/AI dag, maar ik vond vrAIdag zo’n rare hashtag. Deze week een netelige en vaak onderbelichte kwestie: hoe kom je aan je data? Veel mensen denken dat het bij AI vooral gaat om het bouwen van het netwerk, maar dat is in feite niet meer dan op de “Generate” knop drukken en het ding een nachtje laten stampen. AI als technologie is vrijwel een commodity. Het gaat erom wat je erin stopt, want dat bepaalt voor vrijwel 100% wat eruit komt. En daar zit hem het probleem.

AI en big data lijken als hype hand in hand te zijn opgekomen. En dat is niet gek, want AI is in feite weinig meer dan statistische analyse op grote datasets, en hoe groter de dataset, hoe accurater de uitkomsten van de analyse. Dus als je gigantisch veel data hebt, dan krijg je behoorlijk goede resultaten. Maar hoe kom je aan die data?

Er zijn grofweg twee manieren: je kunt alle data zelf verzamelen, of je kunt datasets van anderen betrekken. De eerste manier is behoorlijk duur en tijdrovend, en werkt eigenlijk alleen bij de grote platforms zoals Facebook die nu eenmaal heel veel mensen hebben die data genereren. Of onderzoeksinstellingen die grootschalige metingen kunnen doen op allerlei fenomenen. Voor veel partijen is er alleen de tweede manier: zie ergens een dataset te pakken te krijgen.

Die tweede manier is nog behoorlijk problematisch. Vanwege rechtenkwesties en natuurlijk de zorg over persoonsgegevens in de data wordt vaak teruggegrepen op publieke datasets. Uit een recent paper blijkt echter dat dit goed kan leiden tot bias in de AI. Zo is er een publieke dataset van 1,6 miljoen interne e-mails uit het controversiële bedrijf Enron, welke vanwege justitieel onderzoek openbaar zijn geworden. Deze zijn een mooie dikke dataset om sentimentanalyse te doen, grammatica te leren herkennen en ga zo maar door. Maar goh, wat voor voorbeeld neem je als je de mails gebruikt van een Texaans bedrijf dat omviel vanwege gigantische fraude?

Andere systemen worden gebouwd op basis van stokoude bronnen, zoals publiekdomeinboeken omdat je dan auteursrechtelijk veilig zit. Maar het doet nogal wat met een systeem of je hem traint op Charles Dickens dan wel Dan Brown (om mevrouw Van der Plas niet weer te noemen 😉 ). Taalgebruik zal verouderd zijn, en vooral: ook hier een grote kans op vooringenomenheid qua wereldbeeld.

En daar zit dus in de kern het probleem: de datasets waar iedereen mee kan werken, zitten scheef en leveren dus geen betrouwbare basis op voor een AI systeem dat aanbevelingen of beslissingen doet. En waar je mee zou moeten werken, zit opgesloten achter auteursrechten of is onbereikbaar omdat de eigenaar het als privé beschouwt.

Arnoud

Wanneer verdient een AI rechtspersoonlijkheid?

Geplaatst op in Innovatie, 11 reacties

In India kun je door een rivier worden gedagvaard, las ik onlangs (dank, tipgever). De rivieren de Ganges en de Yumana hebben daar dit voorjaar rechtspersoonlijkheid toegekend gekregen, zodat ze zelfstandig claims kunnen indienen tegen hun vervuilers. Ook bij dieren speelt die discussie. Dat is een opmerkelijke noviteit, en voor de tipgever aanleiding me te vragen of dit soort precedenten ertoe kunnen leiden dat ook Artifical Intelligences (AI’s) zelfstandige rechtspersoonlijkheid kunnen krijgen.

Rechtspersoonlijkheid is het concept dat iets anders dan een mens dezelfde status krijgt. De bekendste voorbeelden zijn bedrijven en verenigingen: die bestaan volgens de wet geheel los van hun bestuurders, aandeelhouders, leden en andere mensen die baat hebben bij die organisaties. Het idee erachter is dat de organisatie zo de individuele personen erachter kan ontstijgen, onder meer doordat die niet automatisch aansprakelijk zijn voor eventuele fouten of schulden veroorzaakt door het bedrijf. (En ja, dat is dan ook precies het probleem met rechtspersonen als het uit de hand loopt.)

Rechtspersoonlijkheid ken je toe aan een object wanneer je wil dat deze zelfstandig aan het rechtsverkeer deelneemt. Deze entiteit moet bijvoorbeeld geld of goederen kunnen bezitten, claims kunnen indienen of juist kunnen dragen en vergoeden. Het is handig dat een vereniging een rechtspersoon is bijvoorbeeld, omdat deze zo los komt van haar bestuurders, en met eigen vermogen activiteiten kan opzetten (zoals een zaaltje huren of donaties ontvangen) voor hun doel. Je kunt die entiteit dan ook aan nadere regels onderwerpen: dit is het stemrecht, en als je activiteiten zus en zo zijn dan zijn donaties belastingaftrekbaar.

Dat wil natuurlijk niet zeggen dat rechtspersoonlijkheid altijd de manier is om entiteiten te beschermen. In Nederland zijn dieren bijvoorbeeld geen rechtspersoon, maar toch beschermd tegen bijvoorbeeld mishandeling: het is mensen verboden dieren onnodig pijn te doen. Met zo’n regel is er specifiek voor dat belang dan geen rechtspersoonlijkheid meer nodig. Optreden tegen vervuiling in rivieren kan ook op zo’n manier, stel strafbaar het loze van vuil in de rivier. Het voornaamste voordeel van rechtspersoonlijkheid zou zijn dat de schadeclaim op zo’n vervuiler nu in de portemonnee van de rivier zelf terecht komt, in plaats van als boete bij de staat in de algemene schatkist. Ook kan de rivier dan zelf kiezen wie aan te klagen, in plaats van afhankelijk te zijn van het Openbaar Ministerie dat wellicht andere prioriteiten kiest.

Zou rechtspersoonlijkheid voor AI’s interessant zijn? Dat komt dus neer op de vraag welke belangen of beschermingen we vinden dat zij moeten hebben in het rechtsverkeer. Wat zou een AI doen met een eigen vermogen, bijvoorbeeld? Hebben haar bestuurders/programmeurs stemrecht nodig, moet de AI boven deze mensen uit kunnen stijgen? Moeten ze worden beschermd tegen anderen die ze schade gaan berokkenen?

Een argument voor rechtspersoonlijkheid dat ik vaak zie is aansprakelijkheid voor schade berokkend door AI’s, zoals bij zelfrijdende auto’s. Wie de weg op gaat en mensen schade berokkent (bijvoorbeeld door een aanrijding), moet die schade vergoeden aan het slachtoffer. Maar wie moet dat bij een zelfrijdende auto? Dat probleem is opgelost als je de AI in de auto tot rechtspersoon verklaart: dan heeft deze eigen vermogen, een verzekeringsplicht en ga zo maar door waarmee schadeclaims opgevangen kunnen worden. Maar het heeft ook bijeffecten, zoals dat je bij een aanrijding waarbij de autonome auto schade lijdt, aan die auto de schade moet vergoeden.

Voor mij is een belangrijke overweging hoe zelfstandig de AI aan het rechtsverkeer meedoet. De huidige AI’s doen dat nauwelijks. Een beslisboom, chatbot of machine learning model vind ik nauwelijks zelfstandig opererend. Mijn AI NDA Lynn opereert weliswaar autonoom, maar volledig binnen de grenzen die ik heb getrokken in haar programmering. Ze kan niet eens leren van haar fouten, dat doe ik door nieuwe trainingsdata erin te stoppen. Een systeem dat wél zelf leert van gemeten feedback op eerder handelen zou ik eerder die kant op vinden gaan.

De argumentatie erachter zou dan zijn dat het op dat moment niet redelijk meer is dat de personen achter de AI nog verantwoordelijk gehouden worden voor hetgeen die AI doet. Na een flink aantal rondjes bijleren is die AI dan immers niet meer vergelijkbaar met het ding waarmee men begon. Dat zou zoiets zijn als wanneer mijn kat ontsnapt en een eigen leven begint op de Veluwe: is het beest dat daar na vijf jaar rondsluipt, nog wel ‘mijn’ kat te noemen? Verdien ik de schadeclaims wanneer het Wim zijn hond opvreet?

Tegelijk blijf ik zitten met het punt dat als het maar om één ding gaat, en dan ook nog eens aansprakelijkheid, er meer oplossingen zijn dan dit zware middel. Je kunt immers ook van de eigenaren eisen dat ze zich verzekeren, bijvoorbeeld. Of een wettelijke regeling over aansprakelijkheid opnemen in de wet die een andere oplossing biedt. Want het punt is wel, als je een AI tot rechtspersoon verheft dan mogen ze gelijk (vrijwel) álles dat mensen ook mogen. Dus ik denk dat je die route niet snel moet willen.

Arnoud

Betekent legal tech het einde van de advocatuur?

Geplaatst op in Innovatie, 9 reacties

Wat is het verschil tussen legal tech en automatisering? Legal tech wordt je opgedrongen van buitenaf, automatisering kies je zelf voor. Die definitie kreeg ik vorige week (dank!). Het laat namelijk zien waar een stevig pijnpunt zit voor de juridische sector: het lijkt er vaak op dat je weinig keuze hebt, je moet mee in de vaart der volkeren en overstappen op nieuwe tools, je laten bijstaan door wizards en voor je het weet staat er een AI robot tegenover je te pleiten.

Dat beeld van die pleitende robot is een hardnekkige. Het is natuurlijk een algemene zorg, dat robots banen gaan inpikken. En een belofte (dreigement?) van legal tech is natuurlijk ook dat juridische werkzaamheden door robots en AIs overgenomen gaan worden. Maar hier wreekt zich een ander verschil tussen legal tech en automatisering.

Automatisering – in ieder geval in de juridische sector – is in principe niets meer of minder dan het automatisch doen van wat voorheen met de hand werd gedaan. Niet meer met pen je pleidooi schrijven maar typen, of met de tekstverwerker. Een sjabloon invullen in Wordperfect in plaats van handmatig de lege plekken zoeken. Een brief faxen in plaats van per post versturen. Op trefwoorden zoeken in een elektronische database in plaats van te bladeren in gelabelde bakken. Dat werk.

Legal tech is anders, het is gericht op echt iets nieuws. Transformeren van de manier van werken in de juridische sector. De inhoud van het werk wordt anders. En daarbij zijn AI en robots belangrijke trefwoorden, want daarmee is het mogelijk het werk inhoudelijk anders aan te pakken. Maar dat betekent niet dat AIs ineens gaan pleiten of onderhandelen zoals wij mensen dat doen.

Ik moet dan altijd denken aan de woorden van computerwetenschapper Edsger Dijkstra: The question of whether Machines Can Think… is about as relevant as the question of whether Submarines Can Swim. Machines werken fundamenteel anders. Ze kunnen teksten analyseren, data minen en correlaties aanwijzen. Die kunnen relevant zijn om beslissingen te nemen, maar het proces dat je dan volgt is onvergelijkbaar met de traditionele werkwijze. Een AI zou bijvoorbeeld bij een zaak vergelijkbare precedenten kunnen zoeken en concluderen dat in 90% van de gevallen de zaak verloren is, maar drijft dan puur op statistische vergelijkbaarheid. Een mens kan andere factoren zien, zoals hoe gevoelig het onderwerp tegenwoordig ligt, de verhouding van partijen en ga zo maar door.

De transformatie zit hem er dus niet in dat een AI of robot gaat doen wat een mens deed. Het is een stapje terug, een andere manier van werken om tot het gewenste resultaat te komen. Een voorbeeld uit de sector is de rechtsbijstandsverzekeraar. Die pakt zaken niet perse aan zoals een advocaat: we hebben een recht, ik ga het halen. Een verzekeraar zal rustig uit eigen zak de klant betalen waar die recht op heeft, als dat netto goedkoper is dan een procedure voeren. (Uiteraard komt dat via de premies weer terug, maar dat terzijde.) Dat is een wezenlijk andere manier van een zaak bekijken.

Ik denk dus dat dit soort ontwikkelingen niet het einde zullen betekenen van de traditionele juridische dienstverlening. Onderdelen zullen veranderen, worden overgenomen door legal tech diensten. Dat verschuift het accent voor de advocaat en andere dienstverlenende mensen.

Arnoud

De uitlegbaarheid van AI-uitspraken

Geplaatst op in Innovatie, 12 reacties

Steeds meer legal tech diensten maken gebruik van kunstmatige intelligentie oftewel AI. Dit is een belangrijke ontwikkeling: hiermee kunnen machines zelf beslissingen nemen of analyses uitvoeren die voorheen alleen door mensen gedaan konden worden. Denk aan dossiers doorspitten op zoek naar belastend materiaal, of juist oude afspraken terugvinden in een berg correspondentie. Maar steeds vaker wordt AI ook gebruikt om besluiten te nemen. En dat is juridisch toch wat riskant.

AI is in de praktijk meestal machine learning, een analysemodel waarbij een computer informatie leert te herkennen aan de hand van inhoudelijke kenmerken. In eerste instantie krijgt hij een berg vooraf gelabelde informatie aangedragen: deze clausule is oké, deze is problematisch. Daaruit destilleert de AI dan de verschillen, waarna hij vervolgens nieuwe informatie kan labelen. Deze clausule lijkt meer op de oké clausules dan op de problematische, dus is hij ook oké.

Dit klinkt heel simpel, maar de praktijk is behoorlijk ingewikkeld. Machines leren niet zoals mensen. Ze kijken niet naar betekenis maar naar woorden. Een AI zou zomaar kunnen denken dat een clausule oké is omdat hij “Leverancier” zegt – toevallig gebruikten de aangedragen oké trainingsvoorbeelden allemaal die term, en de problematische clausules spraken van “Opdrachtnemer”. Een goede dataset met labels is dus lastiger dan je zou denken.

Nog lastiger wordt het wanneer de analyse wordt gebruikt om uitspraken te doen over concrete zaken. Deze aanvraag moet worden afgewezen want hij bevat geen steekhoudende argumenten. Of: het profiel van deze verdachte lijkt erg op dat van veroordeelden uit vergelijkbare zaken, dus zal hij schuldig zijn.

AI of machine learning kan op deze manier worden ingezet, maar een belangrijk probleem daarbij is dan wel dat deze uitspraken moeten kunnen worden onderbouwd. En daar schort het nogal eens aan. De analyses van AI’s zijn normaliter niet direct naar redeneringen om te zetten. Een juridische AI moet dat wel kunnen.

Nieuwe ontwikkelingen op dit gebied focussen dan ook op het onderwerp van “white box” machine learning, lerende systemen die wél kunnen uitleggen hoe zij tot hun uitspraken komen. Dat zal helpen bij dit soort uitspraken. Maar fundamenteel blijft het issue dat AI’s uitspraken doen op basis van gelijkenis met eerdere zaken. Een novum hoeven we daar dus niet van te verwachten.

Arnoud