Praticando Inteligência Artificial no Direito

A inteligência artificial vai tornar o trabalho jurídico mais rápido e eficiente, mas precisa da ajuda de advogados e profissionais da área jurídica para fazê-lo

Adaptado de Practicing artificial intelligence in legal, por Tonya Custis para o Answers On

 

Como Diretora de Pesquisa no grupo de Pesquisa e Desenvolvimento da Thomson Reuters, trabalho em primeira mão com tecnologias como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e inteligência artificial (IA). Como trabalhamos na criação de soluções para clientes, também conheço muitos profissionais jurídicos inteligentes e experientes. Muitas vezes, perguntam se as tecnologias em que trabalhamos - particularmente a AI - vão enviar esses profissionais para a mesma parte dos livros de história ocupada por leiteiros e estenógrafos.

A resposta curta: Não.

Para dissipar qualquer preocupação remanescente, expandir essa resposta curta pode ser útil.

 

Colhendo o que é plantado

Uma característica negligenciada da tecnologia de aprendizado de máquina (Machine Learning) é que extraímos dela o resultado daquilo que inserimos. Com relação aos recursos de IA desenvolvidos para o mercado, isso significa que precisamos de conhecimento jurídico - conhecimento jurídico humano, o tipo adquirido com anos de educação, experiência e trabalho com clientes reais - para construir e modelar os aplicativos, para treinar os modelos de IA, avaliar seu desempenho e ajustar sua utilidade. Tão eficaz quanto a IA pode ser, ela deve ser aproveitada e canalizada. Se é para o trabalho jurídico, advogados e profissionais da área jurídica são os que nos ajudam a fazer isso.

 

Além de advogados reais que nos ajudam a entender o campo jurídico para criar modelos de IA que operem nesse ambiente, a Thomson Reuters também tem mais de 150 anos de aprimoramentos editoriais em nossos conteúdo jurídicos que também usamos como recursos em nossos modelos. Ao longo dos anos, aprendemos a usar esses aprimoramentos editoriais e outros metadados encontrados em nosso conteúdo legal, a nosso favor em termos de criar mais conhecimento e contexto de domínio nos modelos aprendidos por máquina e em recursos de processamento de linguagem natural que fortalecem nossos produtos.

 

Encontrando a melhor solução

Nessa nota, é importante lembrar que a IA não é de forma alguma a resposta para tudo. Às vezes, penso nisso como um martelo novo e brilhante. Como os martelos, os algoritmos e ferramentas de IA estão prontamente disponíveis.

No entanto, essas ferramentas são inúteis, a menos que saibamos como, onde e quando usá-las efetivamente. É tentador querer usar esse martelo para tudo, mas isso não significa que devemos.

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Tecnologia como IA não é imune ao Ciclo Hype: as pessoas se empolgam com a promessa inicial de uma tecnologia, aplicam-na demais a tudo, desanimam quando não funcionam bem e, finalmente, conseguem encontrar maneiras inteligentes e naturais de usá-la. A IA tem, de fato, passado por esse ciclo várias vezes antes e enfrentado dois "invernos de IA" anteriores, nos anos 70 e 80, durante os quais o interesse e o financiamento da IA secaram devido a uma percepção de falta de progresso.

 

Embora o conceito já tenha algumas décadas de vida, Inteligência Artificial ainda é uma novidade mal compreendida. Saiba mais no WhitePaper gratuito Desconstruindo a Inteligência Artificial: Um guia para o profissional jurídico ir além do ruído.

 

Essas tecnologias não são novas. O grupo de pesquisa e desenvolvimento da Thomson Reuters vem trabalhando nessas mesmas coisas - aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e inteligência artificial - há mais de 20 anos. A matemática não mudou, a maioria dos algoritmos não é nova. A diferença é que os computadores são mais rápidos e os dados para treinar modelos são maiores e mais prontamente disponíveis. Assim, o ritmo em que os avanços foram feitos na IA aceleraram e a praticidade de fazer muitas dessas tarefas para que o computador possa interagir com uma pessoa em tempo real tornou-se realidade.

Muitos desses recursos são compostos por tarefas que podíamos executar há anos, mas não em paralelo, em escala ou rápido o suficiente para colocar em aplicativos reais. Você podia fazer uma pergunta ao computador, mas pode ter tido que esperar horas (ou dias) por uma resposta. Agora que podemos fazer as muitas tarefas de componentes que compreendem esses recursos rapidamente, em paralelo e empilhá-los em pipelines, um após o outro, para imitar muitos tipos de tarefas humanas e tomadas de decisão em tempo real, a AI como as pessoas imaginaram em quadrinhos e filmes está se tornando uma realidade.

Quando trabalhamos com IA, nosso objetivo não é tornar os advogados obsoletos. Longe disso, nosso objetivo real é tornar seus trabalhos mais rápidos, mais fáceis e mais intuitivos. Por exemplo, a pesquisa jurídica, nosso objetivo é torná-la mais rápido e eficaz - automatizar o máximo possível das coisas chatas, para que um advogado possa dedicar tempo às partes difíceis e recompensadoras de seu trabalho. Isso significa facilitar a localização de informações, tornando as interações mais naturais, ajudando a filtrar os materiais - para classificar, resumir e priorizar os usuários - e levá-los ao final do processo, ajudando-os a tomar uma decisão ou respondendo sua pergunta. Em cada estágio desse fluxo de trabalho, há uma oportunidade de introduzir a IA e tornar o trabalho mais fácil e rápido para profissionais do conhecimento, como advogados.

 

Está em segundo plano

Se ainda houver alguma preocupação persistente de que a IA vai suplantar, em vez de suplementar, pense sobre isso: já temos a AI em muitos de nossos produtos da Thomson Reuters. Se você não sabia disso, significa que estamos usando a IA da maneira que devemos - para complementar o trabalho que nossos clientes estão fazendo.

 

O que vem por aí

É um momento emocionante na pesquisa de IA. Estamos começando a ver mais profissionais do conhecimento, como advogados (e profissionais de finanças e impostos, bem como funcionários do governo e acadêmicos) integrarem a AI em seus fluxos de trabalho e residências. Em um futuro próximo, pesquisadores como eu continuarão a refinar os casos de uso da IA em domínios verticais profundos como o jurídico, enquanto, ao mesmo tempo, prestam atenção a questões como transparência, ética, responsabilidade e potencial.

 

 

Sobre a autora

Tonya Custis lidera uma equipe de cientistas pesquisadores que realizam pesquisas aplicadas em tecnologias de linguagem e busca.

Tonya tem um Ph.D. em linguística, um M.S. em Ciência da Computação, e um M.A. em Linguística, todos da Universidade de Minnesota. Ela também tem um B.A. em música da Universidade de Connecticut. Seus interesses de pesquisa incluem recuperação de informações, processamento de linguagem natural, modelagem de linguagem estatística e aprendizado de máquina.

Como cientista principal sênior de dados da Honeywell, Tonya desenvolveu modelos preditivos aprendidos por máquina para melhorar a Internet das Coisas, controlada por voz, e produtos aeroespaciais. Seus esforços anteriores como cientista sênior do eBay se concentraram na classificação de resultados de pesquisa, na análise de consultas, na previsão de inventário, na atribuição de catálogos e na classificação de produtos. Como membro da Thomson Reuters Research & Development de 2004 a 2012, Tonya trabalhou em inúmeros projetos, incluindo Pesquisa conceitual, definição e definição de conteúdo em outros idiomas, sistemas de recomendação de documentos, perguntas respondidas e nomeação de entidades.

 

 

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