계산법칙

Computational law

계산법칙은 법률추론의 [1][2]자동화와 관련된 법률정보학의 한 분야입니다.계산법 시스템이 다른 법률 기술 사례와 구별되는 것은 자율성입니다.즉, 인간 법률 전문가의 추가 의견 없이 법률 질문에 답변할 수 있는 능력입니다.

계산법칙의 적용에는 여러 가지가 있지만, 오늘날 이 분야의 주요 업무는 컴플라이언스 관리, 즉 규칙과 규제의 준수를 평가, 촉진, 또는 강제할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발과 도입입니다.이러한 종류의 시스템은 이미 존재합니다.터보택스가 좋은 예입니다.그리고 최근 기술의 진보로 인해 잠재력이 특히 커졌습니다.예를 들어, 인간과의 상호작용에 있어서의 인터넷의 보급과 임베디드 컴퓨터 시스템(스마트폰, 자가운전 자동차, 로봇 등)의 보급이 포함됩니다.

정부법을 수반하지 않는 어플리케이션도 있습니다.규정은 계약 조건(예: 인도 일정, 보험 계약, 부동산 거래, 금융 계약)[3]도 될 수 있습니다.기업의 정책(예: 여행, 지출 보고, 가격 규칙)이 될 수 있습니다.게임의 규칙이 될 수도 있습니다(컴퓨터 게임 플레이 시스템에 내장되어 있습니다).

역사

법의 일부를 자동화하기 위해 컴퓨터 과학 및 AI 연구의 방법을 적용하여 법률 실무에 대한 잠재적 이익에 대한 추측은 적어도 1940년대 [4]중반으로 거슬러 올라간다.또한, 법과 자동화에 초점을 맞춘 대부분의 AI 연구가 계산 방법을 이용하는 것처럼 보이기 때문에, AI와 법과 계산 법칙은 쉽게 분리될 수 없는 것처럼 보인다.투기의 형태는 여러 가지이며, 서로 쉽게 친밀감을 드러내는 방식으로 모두 관련이 있는 것은 아니다.이 역사는 그들이 존재했다는 것을 발견할 수 있는 관계를 보여주면서, 그들이 있었던 그대로의 모습을 스케치할 것이다.

1949년까지, 법률 문제에 전자적이고 계산적인 방법을 통합하려는 작은 학문 분야가 미국 법률 학자들에 의해 설립되었습니다. 법리학이라고 [5]불립니다."과학의 방법"을 법에 적용하는 것과 관련이 있다고 널리 알려져 있지만, 이 방법들은 사실 상당히 구체적으로 정의된 범위였다.법리학은 "사법행위의 정량적 분석, 법적 표현에 대한 커뮤니케이션과 정보이론의 적용, 법률에서의 수학적 논리 사용, 전자적, 기계적 수단에 의한 법률 데이터의 검색, 법적 예측가능성의 미적분 작성과 같은 사안과 관련이 있다"[6]고 규정되었다.이러한 관심사는 1959년에 수학 논리, 공학, 통계 등과 같은 기술의 법률 연구와 [7]개발에 대한 적용에 관한 기사를 발행하는 포럼으로서 "법률에서의 논리학의 현대적인 사용"이라는 저널을 창간하게 되었다.1966년,[8] 이 저널은 Jourmetrics로 이름이 변경되었습니다. 그러나 오늘날, 법리학의 저널과 의미는 법률에 대한 컴퓨터 응용 분야와 계산 방법의 영역에서 적합할 수 있는 범위를 훨씬 넘어선 것으로 보인다.오늘날 이 저널은 컴퓨터법에서 발견되는 그러한 관행에 관한 기사를 게재할 뿐만 아니라 법률상의 우려를 법률에서의 사회과학의 사용이나 "과학의 정책적 의미 및 입법 및 행정적 통제"[9]와 같은 의미로도 확대했다.

1958년 영국 미들섹스 테딩턴 국립물리연구소에서 열린 사고 기계화 회의에서 프랑스 법학자 Lucien Mehl은 AI를 포함한 논의를 위해 법을 자동화하기 위해 컴퓨터 방법을 사용하는 것의 이점과 잠재적인 수단 모두에 대한 논문을 발표했다.마빈 민스키 [10][11]같은 거물들멜은 법은 완전히 분리할 수는 없지만 두 가지 기본적인 유형의 기계에 의해 자동화될 수 있다고 믿었다.이들은 법률연구자가 관련 판례와 [12]법률학문을 신속하게 접할 수 있는 "문서 또는 정보 기계"와 "광대한 법률 분야에 걸쳐 제기된 모든 질문에 대답할 수 있는 "상담 기계"[13]였다.후자의 타입의 기계는, 간단하게 「[법적] 문제에 대한 정확한 대답」[14]을 주는 것으로, 변호사의 업무의 대부분을 완수할 수 있습니다.

1970년까지, 정보를 검색할 수 있는 멜의 첫 번째 유형의 기계가 완성되었지만, AI와 법률 [15]연구 사이의 더 큰 성과 있는 교점에 대한 고려는 거의 없었던 것으로 보인다.그러나, 컴퓨터가 계산 방법을 통해 변호사의 사고 과정을 모델링하고, 그 능력을 법적 문제를 해결하기 위해 적용할 수 있다는 희망이 여전히 있었다. 따라서 법적 [16]추론의 본질을 밝히는 것뿐만 아니라 효율성 향상을 통해 법률 서비스를 자동화하고 개선할 수 있다.1970년대 후반에는 컴퓨터 과학과 컴퓨터 기술의 가격이 충분히 향상되어 멜의 첫 번째 유형에 맞는 기계에 의해 "전자적이고 기계적인 수단에 의한 법률 데이터"의 검색이 이루어졌고 미국 법률 [17][18]사무소에서 일반적으로 사용되었다.이 기간 동안, Taxman과 같은 프로그램들이 법률에 유용한 컴퓨터 기술을 실질적인 보조 도구로서 도입하고 법률 [19]개념의 정확한 성격을 규정하는 것을 돕기 위해 노력하면서, 1970년대 초반의 목표를 개선하는 데 초점을 맞춘 연구가 이루어졌다.

그럼에도 불구하고, 두 번째 유형의 기계에 대한 진전은 상대적으로 [20]활발하지 않았다.Mehl의 컨설팅 기계가 1970년대 후반과 1980년대에 어느 정도 습득한 방식으로 질문에 대답할 수 있는 기계에 대한 연구.1979년 웨일즈 스완지에서 열린 협약은 "컴퓨터가 법의 [21][22]문서화된 원천에 포함된 법적 규범을 발견하고 적용하는데 어떻게 사용될 수 있는지를 고려하기 위해" 인공지능 연구를 법적 문제에 적용하는 데만 초점을 맞춘 최초의 국제적 노력을 기념했다.그렇긴 하지만 1980년대 [23]이후 10년 동안 실질적인 진전이 거의 없었던 것 같다.1988년 안네 가드너의 저서 "법률 추론에 대한 인공지능 접근"에 대한 리뷰에서, 하버드 대학의 법학자이자 컴퓨터 과학자인 에드위나 리슬랜드는 "그녀는 부분적으로 선구자의 역할을 하고 있다; 인공지능 (AI) 기술은 아직 법적 업무를 수행하는 데 널리 적용되지 않았다"고 썼다.따라서 가드너와 이 검토는 먼저 이 분야를 기술하고 정의한 후 계약 제안과 [24]수용의 영역에서 작업 모델을 시연합니다."스완지 컨퍼런스가 끝난 지 8년이 지났지만, 여전히 AI와 법률 연구자들은 단지 이 분야를 묘사하려고 하는 것을 그들 자신의 종족으로 "개척자"라고 묘사할 수 있다.

1990년대와 2000년대 초반에는 더 많은 발전이 있었다.컴퓨터 연구는 법률에 [25]대한 통찰력을 만들어냈다.1987년 제1회 AI와 법에 관한 국제회의가 열렸지만 격년제로 컴퓨터 방법, AI, [26][27][28]법률의 교차하는 업무와 관련된 문제들을 더욱 깊이 파고들기 시작한 것은 1990, 2000년대부터다.학부생들에게 자동화, 이해 및 [29]준수를 위한 계산 방법의 사용에 대한 수업을 하기 시작했다.게다가 2005년에는 스탠포드 로직 그룹의 스탠포드 컴퓨터 과학자로 구성된 팀이 법률에 [30]대한 컴퓨터 기술의 사용을 연구하는 데 전념했다.사실 컴퓨터법은 2000년대에 법조인들이 컴퓨터 법률의 잠재적 미래와 컴퓨터 법률 연구의 새로운 학문 분야를 분석하고 예측하고 걱정하기 시작할 정도로 충분히 발전된 것으로 보인다.이러한 학자들이 컴퓨터 법칙에 의해 법의 미래에서 보는 것에 대한 통찰로서, 다음은 법조계의 "뉴 노멀"에 관한 최근 회의에서 인용한 것이다.

지난 5년간 대공황의 여파로 법조계는 뉴노멀 시대로 접어들었습니다.특히 기술 변화, 세계화 및 (미국 기업과 로펌 모두에서) 적은 것으로 더 많은 것을 해야 한다는 압력과 관련된 일련의 힘이 법률 서비스 산업을 영구적으로 변화시켰습니다.한 기사에서 말했듯이, 기업들은 "효율성을 높이고, 이윤을 향상시키고, 고객 비용을 줄이기 위해" 채용을 줄이고 있습니다.실제로, 베일 고트샬의 지도자들은 최근 발표한 삭감안에서, 당초는 낡은 작업이 돌아올 것으로 예상했지만, "이것이 '새로운 정상'이라는 견해에 도달했다"고 말했다."뉴 노멀은 변호사들이 경제와 사회에서 변호사의 역할을 재고하고 다시 생각해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.로펌이 업무를 묶을 수 있는 능력을 누리는 한, 고객이 법률 서비스와 업무를 분리함에 따라 그 시대는 끝나가고 있습니다.게다가 자동화와 테크놀로지에 의해서, 변호사의 역할이 변화해, 한층 더 적극적으로 프로세스를 감시해, 테크놀로지를 사용하는 것과 동시에, 컴퓨터에 의해서 관리되고 있는 작업의 삭감을 요구할 수도 있습니다(생각: 전자 검출).좋은 점은 사회를 위한 더 큰 효율성뿐만 아니라 법적 장인 정신을 위한 새로운 가능성이다.뉴 노멀에서 새롭게 등장한 변호사 업무는 변호사가 기업가적이어야 하고 의뢰인에게 가치를 더해줄 수 있는 다양한 역량에 능통해야 할 것 같다.상기의 동향에 따라, 법률 프로세스 관리로부터 법률 업무의 관리(자동 프로세스 감시 등)를 위한 테크놀로지의 개발, 온라인 분쟁 해결 프로세스의 서포트에 이르기까지, 다양한 역할의 「법률 기업가」에게 새로운 기회가 생기고 있습니다.또, 효과적인 법률 트레이닝과 영역 고유의 지식(재무, 영업, IT, 기업가정신, 인사 등)은, 로스쿨 졸업생에게 다양한 기회(비즈니스 개발 역할, 재무 운용 역할, 인사 역할 등)를 준비시키는 강력한 조합을 형성할 수 있습니다.두 경우 모두 전통적인 법률 기술만으로는 법대생들이 이러한 역할을 할 수 있도록 준비시키기에 충분하지 않을 것이다.그러나 기존의 로스쿨 커리큘럼을 기반으로 한 적절한 트레이닝은 실용적 기술, 관련 분야의 지식(회계학 등), 전문적 기술(팀워크 등)을 훨씬 넘어 로스쿨 학생들에게 일차원적인 [31]기술을 가진 학생들에 비해 큰 이점을 제공할 것입니다.

많은 사람들이 법의 계산 자동화에 의해 초래되는 변화에 대한 혜택을 보고 있습니다.우선, 법률 전문가들은 그것이 특히 계약 형성, 기업 계획, 그리고 규칙 [9]변경의 예측 분야에서 법적 자조에 도움이 될 것이라고 예측했다.또, 컴퓨터에 관한 지식을 가지는 사람들은, 컴퓨터 법칙이 정말로 완전히 꽃피울 수 있는 가능성을 보고 있습니다.그런 의미에서 멜의 제2종과 같은 기계가 등장할지도 모른다고 생각합니다.Stephen Wolfram은 다음과 같이 말했다.

「그래서, 컴퓨터 패러다임과 같은 교육을 받는 사람들을 향해 서서히 나아가고 있습니다.제가 보기엔 계산은 거의 모든 분야에서 중심이 될 것 같습니다.두 가지 예를 들어, 고전적인 직업인 법률과 의학에 대해 이야기해 봅시다.재미있게도 라이프니츠가 1600년대 말에 계산을 처음 생각했을 때 그가 하고 싶었던 일은 법률적인 질문에 효과적으로 대답할 수 있는 기계를 만드는 것이었습니다.그때는 너무 빨랐어요.하지만 이제 컴퓨터 법칙에 대한 준비가 거의 다 된 것 같습니다.예를 들어 계약이 계산되는 경우.어떤 것이 가능하고 어떤 것이 가능하지 않은지를 결정하는 알고리즘이 됩니다.이런 일은 이미 일어났어요옵션이나 선물 같은 금융 파생상품처럼요과거에 이것들은 단지 자연어 계약이었다.그러다 성문화되고 매개 변수화 됐어요이는 단순한 알고리즘에 불과합니다.메타컴퓨팅을 할 수 있는 알고리즘입니다.그것이 수천 개의 헤지펀드를 만든 것입니다.언젠가는 컴퓨터상의 모든 종류의 법률도 만들 수 있게 될 것입니다.저당권부터 세법, 특허까지요.이를 실현하기 위해서는 현실 세계의 많은 측면을 표현할 수 있는 방법이 필요합니다. 그 모든 혼란 속에서 말입니다.이것이 바로 Wolfram Alpha의 지식 기반 컴퓨팅에 [32]관한 것입니다."

접근

알고리즘의 법칙

기계 판독 가능 또는 기계 실행 가능한 법적 코드를 작성하려는 시도도 많이 있었습니다.기계 판독 가능한 코드는 법률 코드 분석을 단순화하여 고급 텍스트 처리 기술을 사용하지 않고도 데이터베이스를 신속하게 구축하고 분석할 수 있습니다.머신 실행 가능 포맷은 케이스의 상세 내용을 입력할 수 있도록 하고 케이스에 근거한 결정을 반환합니다.

기계 판독 가능한 법적 코드는 이미 꽤 일반적입니다.METAlex는 [33]암스테르담 [34]대학의 Leibniz Center for Law가 제안 및 개발한 XML 기반 표준으로 영국과 네덜란드 정부가 모두 법 인코딩에 사용합니다.미국에서는 2013년 5월 버락 오바마 대통령이 발행한 행정명령에 따라 특정 형식이 [35]언급되지 않았지만 기본적으로 모든 공공 정부 문서를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 공개해야 한다.

기계 실행 가능한 법적 코드는 훨씬 덜 일반적입니다.현재, 2020년 현재, 많은 프로젝트가 기계 실행 가능 법률 코드를 생성하기 위한 시스템, 때로는 자연 언어, 제약 언어 또는 Ricardian Contracts와 유사한 자연 언어와 실행 가능 코드 간의 연결을 통해 작업하고 있습니다.

경험적 분석

현재 컴퓨터법에서의 많은 노력은 법적 결정과 법률과의 관계에 대한 경험적 분석에 초점이 맞춰져 있다.이러한 노력들은 보통 인용 분석을 이용하여 작품들 사이의 인용 패턴을 조사한다.법률 인용이 널리 행해지고 있기 때문에 인용 네트워크라고 불리는 인용 색인 및 법률 판례의 큰 그래프를 구축할 수 있습니다.인용 네트워크는 사례를 서로 관련짓기 위해 그래프 통과 알고리즘을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 거리 메트릭을 사용하여 그들 [36][37][38]사이의 수학적 관계를 찾을 수 있습니다.이러한 분석은 사법 절차의 중요한 패턴과 경향, 그리고 법이 [39][40]사용되는 방식을 밝혀낼 수 있다.

최근 법률 인용 네트워크에 대한 연구에서 사법 판결 분석에 몇 가지 돌파구가 있었다.이러한 분석은 대법원 다수 의견 인용을 활용하여 인용 네트워크를 구축하고, 이들 네트워크의 패턴을 분석하여 결정의 중요성 등 개별 결정에 대한 메타 정보 및 [41][36][39]시간 경과에 따른 판례의 역할 등 사법 절차의 전반적인 동향을 파악하였다.이 분석들은 대법원이 어떤 사건을 [39]심리할 것인지를 예측하기 위해 사용되어 왔다.

또 다른 노력은 1990년과 2008년 사이에 미국 조세법원의 결정, 의견 및 인용을 공개적으로 이용할 수 있는 데이터베이스를 편집하고 이 데이터베이스에서 인용 네트워크를 구축했다.이 네트워크를 분석한 결과, 세법 중 많은 부분이 인용되는 경우는 거의 없고, "이혼, 부양가족, 비영리, 취미 및 사업비 지출 및 손실, 소득의 일반적 정의"와 같은 다른 부분들이 대부분의 [40]분쟁과 관련이 있는 것으로 드러났다.

또한 일부 연구는 인용 네트워크와 결합된 계층적 네트워크와 미국 코드 분석에 초점을 맞추고 있다.이 연구는 강령의 크기, 강령의 섹션 내 및 섹션 간 인용 밀도, 강령에서 사용되는 언어의 유형, 그리고 이러한 특징들이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 등 강령의 다양한 측면을 분석하기 위해 사용되어 왔습니다.이 연구는 시간의 경과에 따른 강령 변경의 성격에 대한 해설을 제공하기 위해 사용되었으며,[37] 이는 규모의 증가와 섹션 간의 상호의존성을 특징으로 한다.

시각화

법률 코드 및 다양한 법률과 결정 간의 관계를 시각화하는 것도 컴퓨터 법률의 주요 주제입니다.시각화를 통해 전문가와 일반인 모두 대규모 관계와 패턴을 볼 수 있으며, 이는 표준 법률 분석이나 경험적 분석을 사용하여 보기 어려울 수 있습니다.

법적 인용 네트워크는 시각화에 도움이 되며,[36] 경험적으로 분석되는 많은 인용 네트워크도 결과적으로 시각적으로 표현되는 네트워크의 하위 섹션을 가진다.다만, 네트워크 시각화에 관한 기술적인 문제는 아직 많이 있습니다.노드 간 연결 밀도와 경우에 따라서는 노드 수가 너무 많아 사람이 시각화를 이해할 수 없게 될 수 있습니다.표시되는 정보의 복잡성을 줄이기 위해 사용할 수 있는 방법은 다양합니다.예를 들어 네트워크 내에서 시멘틱서브그룹을 정의하고 각 노드 [42]간의 관계가 아닌 이들 시멘틱그룹 간의 관계를 나타내는 것입니다.이를 통해 시각화는 사람이 읽을 수 있지만 복잡성이 감소하면 관계가 모호해질 수 있습니다.이러한 한계에도 불구하고, 법적 인용 네트워크의 시각화는 여전히 인기 있는 분야와 관행으로 남아 있다.

도구의 예

  1. OASIS Legal XML, WANDA Akoma Ntoso 및 CEN Metalex는 법률 데이터의 [43]전자적 교환을 위해 법률 및 기술 전문가가 작성한 표준화입니다.
  2. Creative Commons: 인터넷 콘텐츠에 대한 사용자 지정 저작권 라이센스에 해당합니다.
  3. Legal Analytics: 빅데이터, 중요한 전문 지식 및 직관적인 툴을 결합하여 비즈니스 인텔리전스 및 벤치마킹 솔루션을 제공합니다.
  4. 법적 시각화예를 들어 Katz의 대법원 [44]판결 지도, 상업조항과[45] 시선결정에 대한 Starger의 의견선, Surden의 저작권법 [47]시각화 등이 있습니다.[46]

온라인 법률 리소스 및 데이터베이스

  1. PACER는 연방 [48]사법부가 관리하는 온라인 사법 판결 저장소입니다.
  2. 의회법률도서관은 국제,[49] 국가 및 주 차원의 법률을 포함한 법률 정보의 포괄적인 온라인 저장소를 관리하고 있습니다.
  3. 대법원의 데이터베이스는 1946년부터 현재까지 [50]대법원이 내린 결정에 대한 자세한 정보를 담고 있는 포괄적인 데이터베이스이다.
  4. 미국 보고서에는 1791년부터 [51]근래에 이르기까지 모든 대법원의 판결에 대한 자세한 정보가 포함되어 있었다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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