ראיון עם ענת ליאור: בינה מלאכותית במקצוע עריכת הדין – פוטנציאל אדיר המלווה בחשש

Picture cover
אור בקאי

אור בקאי

ראש תחום ליגלטק

ענת ליאור היא דוקטורנטית בבית הספר למשפטים בייל וחוקרת בארגון ""Information Society Project. המחקר שלה מתמקד בהתנגשות שבין בינה מלאכותית (Artificial Intelligence) ודיני נזיקין, הדרך בה יש לבצע רגולציה ביחס לתחום הבינה המלאכותית אקס-אנטה ואקס-פוסט – תוך שימוש בדיני נזיקין ובמשפט מנהלי, וכן השימוש בפיקציות משפטיות של טכנולוגיות חדשות. היא בחרה לחקור נושא זה לאחר שנחשפה לאופי הפולשני והחודרני של בינה מלאכותית בתחומי המשפט הפלילי והמסחרי והשפעתה החזקה על אספקטים נרחבים של חיינו.

לפני מספר חודשים, מכר יצר איתי קשר, וסיפר כי ישנה דוקטורנטית ישראלית באוניברסיטת ייל אשר כותבת את עבודת המחקר שלה בנושא בינה מלאכותית (Artificial Intelligence)  והקשר המרתק לעולם המשפט. טבעית, זה סקרן אותי מאוד ולאחר מעט מחקר, יצרתי קשר עם ענת. מיותר לציין שהעבודה שלה ריתקה אותי ומיד לאחר מכן הזמנתי אותה לענות על מספר שאלות שאני מאמין שהתשובות לגביהן יעניינו מאוד את קהל עורכי הדין בארץ.

"עורכי דין יכולים בהחלט ליהנות מהיתרונות של תחום הבינה המלאכותית, וחלק כבר עושים זאת. חלק מתוכנות המבוססות על בינה מלאכותית עבור עורכי דין כבר חדרו לשוק בארה"ב ומסביב לעולם"

מה זה ׳בינה מלאכותית׳?

בינה מלאכותית (AI) הוא מונח כללי המתאר מכונות ואלגוריתמים המסוגלים לבצע מטלות שנחשבו בעבר לנחלתו הבלעדית של האדם. באופן מופשט ביותר – אשר בוודאי חוטא למדע העומד מאחוריו – בינה מלאכותית הינה מכונה או אלגוריתם אשר מסיק מסקנות ומקבל החלטות ללא התערבות אנושית.

תחום למידת מכונה (machine learning) – ענף בתחום הבינה המלאכותית – עושה שימוש בקוד ובמאגר מידע בכדי ללמד את עצמו מה הן ההחלטות "הנכונות" או "הטובות" ביותר. הוא מחפש אחר דפוסים במאגר המידע שניתן לו (הידוע כ-"training set") כדי ליצור כללי אצבע מסומים, למשל, אינדקטורים אשר מרמזים על כך שאימייל מסוים הוא ספאם, לדוגמה הפניות מסוימות המופיעות בגוף המייל וכתובות IP לא מוכרות. לאחר שהוא מזהה את הכללים הללו, הוא יכול להחיל אותם על מידע עתידי שנחליט להריץ דרכו.

חשוב להדגיש כי האלגוריתם לא תמיד צודק, כפי שניתן לראות כאשר ספאם מוצא את דרכו לתיבת הדואר הנכנס שלנו ולהפך, אך הוא מלטש את סט הכללים שלו לאור הטעויות שהוא עושה ומשכך מצמצם את כמות הטעויות לאורך זמן.

תת-ענף נוסף של בינה מלאכותית הוא 'רשת עצבית מלאכותית' ("Neural Network") בה האלגוריתם מסווג מידע, כמו תמונות וצלילים, לתוך קטגוריות ספציפיות בהסתמך על מאפיינים משותפים. בתת-ענף זה נעשה שימוש בתוכנות שנועדו לזהות דפוסים ("pattern recognition software"). האלגוריתמים הללו משמשים אותנו לזיהוי כתבי יד, תמונות וקול.

חשוב להדגיש כי ברוב המקרים, בני אדם יכולים ואכן מבצעים את המטלות האלה, אבל בינה מלאכותית מציעה להשיג את אותה המטרה בתהליך מהיר ומדויק יותר. יתרה מכך, במקרה של תת הענף בתחום הנקרא 'מכונת וקטורים תומכים' ("support vector machines"), האלגוריתם מסוגל למצוא דפוסים גאומטריים במרחב תלת-ממדי גבוה שבני אדם לא מסוגלים לדמיין. משכך, ומנקודת מבט של יעילות כלכלית, ישנו יתרון עצום ברתימת תוכנות המבוססות בינה מלאכותית, כפי שאכן חברות רבות כבר עושות.

"הרעיון הבסיסי הוא לשחרר את זמנם של עורכי הדין, כך שאלו יוכלו להתמקד בניתוח מעמיק וכתיבה משפטית משכנעת, מאשר להתמקד בגילוי מסמכים (Discovery), ניתוח חוזים (Contract Review), מחקרים משפטיים בסיסיים ומטלות גנריות נוספות שניתן לבצע באופן אוטומטי"

האם בינה מלאכותית יכולה לתרום לעורכי דין? כיצד?

כן, עורכי דין יכולים בהחלט ליהנות מהיתרונות של תחום הבינה המלאכותית, וחלק כבר עושים זאת. חלק מתוכנות המבוססות על בינה מלאכותית עבור עורכי דין כבר חדרו לשוק בארה"ב ומסביב לעולם. דוגמא מוכרת היא זו של Ross Intelligence אשר משתמשת בכוחו של מחשב העל (supercomputer) 'ווטסון' – מבית היוצר של IBM – לצורך סריקה של פסקי דין והחלטות רבות במטרה לזהות מקרים בעלי רקע עובדתי דומה לאלו שעורך הדין עובד עליהם כעת. התוכנה מנסחת את ממצאיה בצורת תזכיר, אשר לפי דעתם של עורכי דין שנחשפו לתוכנה – דומה ליכולת המשפטית של סטודנט למשפטים או עורך דין שנה ראשונה. התוכנה גם יכולה לענות על שאלות משפטיות בסיסיות המנוסחות באנגלית.

דוגמא נוספת הינה סטארטאפ טק-משפטי (ליגלטק) שצמח בתל אביב, LawGeex. חברה זו מציעה תוכנת בינה מלאכותית הסוקרת הסכמים סטנדרטיים (כדוגמת NDA) ומנתחת את החוזים הללו אחד אחרי השני בהתאם לקריטריונים אשר נקבעו מראש על ידי החברה – במטרה לשחרר את זמנם של עורכי הדין למטלות מורכבות יותר. אם התוכנה מזהה משהו שאינו שגרתי, היא שולחת אותו למחלקה המשפטית להערכה נוספת, ומשכך, יוצרת פילטר להגברת יעילות זרימת העבודה.

חברה מעניינת נוספת היא Lex Machina, אשר נרכשה על ידי LexisNexis בשנת 2015 ומספקת שירותים המאפשרים ניתוח דפוסי ליטיגציה (litigation analytics). תוכנה זו מאפשרת להשיג נתונים סטטיסטיים רבים על שופט ספציפי והעורך דין שכנגד בצורת טבלאות עדכניות.

בנוגע לשופט – המערכת מספקת מידע כדוגמת סיכום הכולל פרטים ביוגרפיים על השופט, מקרים פתוחים לפי תחום, השוואות לשופטים אחרים, תיקים שהוגשו לפי שנה, צירי זמן ועוד. התוכנה יכולה, בין השאר, לחזות את שיעור ההצלחה של בקשה מסוימת ולהציג כיצד עורך הדין שכנגד התנהל במקרים דומים בפני אותו שופט. למעשה, התוכנה משמשת ככלי מאסיבי לתכנון אסטרטגי אשר יכול להועיל רק במערכת של המשפט המקובל (common law), בניגוד למשפט הקונטיננטלי (civil law), היכן שזהות השופט הינה בעלת חשיבות עליונה לתוצאת המשפט.

הרעיון הבסיסי הוא לשחרר את זמנם של עורכי הדין, כך שאלו יוכלו להתמקד בניתוח מעמיק וכתיבה משפטית משכנעת, מאשר להתמקד בגילוי מסמכים (Discovery), ניתוח חוזים (Contract Review), מחקרים משפטיים בסיסיים ומטלות גנריות נוספות שניתן לבצע באופן אוטומטי.

חשוב להדגיש – רובוטים לא עתידים לקחת את מקומם של עורכי הדין כבעלי דין בבתי המשפט בזמן הקרוב. כמו כן הם לא יכולים לעוץ עצה משפטית קוהרנטית ללקוח בהסתמך על הנסיבות המשפטיות הספציפיות שלו או שלה. ברגע זה, מערכות הליגלטק מהוות כלי בידיו של עורך דין העובד בשיתוף פעולה עם אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית במטרה לספק את השירות האפשרי הטוב ביותר.

במקרה של רשלנות מקצועית למשל, לא ניתן להגיש תביעה כנגד התוכנה לבדה מפני שזאת משרתת ככלי בידיו של עורך הדין והוא או היא יכולים לבחור לקבל את המלצותיה או לאתגר אותם, בדומה לרובוטים מאבחנים בתחום הרפואה. ישנו חשש כי עורכי דין יסכימו עם כל המלצה שתנתן להם על ידי האלגוריתם ויישבו 'בקסמיו' של יכולותיו המתקדמות. במקרים כאלה – תוערך ההתנהלות של עורך הדין, בכדי לבחון האם התלות שלו בתוכנות הבינה המלאכותית היה סביר.

ניתן להסיק מכך כי כלים משפטיים מבוססים בינה מלאכותית אינם מחליפים עורכי דין אלא משרתים ומסייעים להם בחלק מעבודתם המשפטית. הם בעלי ערך רב לפירמות משפטיות ויכולות לתרום רבות על ידי אימוצם בכדי לשפר את הפרודקטיביות של הפירמה.

מהן ההשלכות המשפטיות הפוטנציאליות לשימוש בבינה מלאכותית - ומהן הסכנות האפשריות?

נראה כי תוכנות משפטיות מבוססות בינה מלאכותית יביאו עמן שינוי משמעותי למודלים העסקיים של פירמות משפטיות – ממבנה של חיוב שעות, אשר יופחתו באופן משמעותי לאור השימוש בתוכנות הבינה המלאכותית, למודל עסקי שונה אשר יאמץ את היעילות הכלכלית והחסכון בזמן שיתאפשרו בזכות תוכנות משפטיות מבוססות בינה מלאכותית.

פירמות משפטיות אשר יסרבו לאמץ תוכנות אלו ויתעקשו לדבוק במודל העסקי של חיוב שעות – יאבדו לקוחות ככל הנראה, לאור העובדה שפירמות משפטיות אחרות יוכלו להציע את אותם השירותים עבור שכר טרחה נמוך יותר.

אופציה נוספת היא שכירת עורכי דין כעובדי קבלן על ידי פירמות קטנות לפי דרישה. משכך תיווצר מציאות חדשה של עורכי דין כעובדי קבלן אשר תחליף את הקמתן של פירמות משפטיות עצומות. חברה ישראלית בשם LawFlex כבר מספקת את השירות הזה ומציעה " top lawyers from across the globe without the large overheads of traditional law firms".

הנקודה המרכזית היא שבכדי להישאר רלוונטים בתחום המשפט בעתיד, שינויים מסוימים יידרשו להיטמע בפירמות משפטיות בכדי לאפשר את אימוצן של תוכנות משפטיות מבוססות בינה מלאכותית באופן שיטיב הן עם עורכי הדין והן עם לקוחותיהם.

אלטרנטיבה נוספת יכולה להיות יצירת אפליקציות של גופים שלישיים אשר יספקו שירותים משפטיים בסיסיים לכל אחד שיכול להוריד את האפליקציה למכשיר החכם שלו, ומשכך – לאפשר לאוכלוסייה מוחלשת גישה לייעוץ משפטי. סביר להניח כי אופציה זו תייצג חלק קטן מכלל המקרים מפני שחקיקה רבה בארץ ובעולם עדיין דורשת עורך דין נוכח לביצוע פעולות משפטיות כגון הקמת חברה, חתימה על מסמכי זיהוי עבור משרדים ממשלתיים שונים ועוד. משכך, לגישה זו לא תהיה השפעה ניכרת על כלל השוק המשפטי.

נקודה חשובה נוספת הרלוונטית יותר למשרדי עו"ד בישראל, הינה ההתמחות שסטודנטים למשפטים צריכים להשלים בכדי לגשת למבחני הלשכה. תוכנות בינה מלאכותית רבות מבצעות את המטלות אשר לרוב ניתנות לאותם מתמחים – ניתוח טכני של חוזים ומחקרים משפטיים הגוזלים זמן רב.

אימוצן של תוכנות משפטיות יכול להוביל לשינוי מבורך בכל הנוגע לאופן בו מתמחים מאומנים במערכת המשפט הישראלית, תוך שימת דגש יותר על מהות ופחות על ביצוע מטלות טכניות. אפילו במדינות שאינן דורשות התמחות, עורכי דין יוכלו לצבור ניסיון מעשי מהותי משלב מוקדם של הקריירה שלהם. רק הזמן יגיד אם זהו דבר חיובי – יש הטוענים כי עבודה מלמטה-למעלה וביצוע מטלות טכניות שכאלה היא הדרך הטובה ביותר לפתח יכולות אנליטיות חשובות אשר הכרחיות לצמיחתם של עורכי דין מקצועיים. לעניות דעתי, ניתן להחליף עבודה זו בסמינרים וקורסים מקצועיים וכישורים אלו יפותחו על ידי עבודה לצד תוכנות אלו, פיקוחן ווידוא כי תפוקותיהן מדויקות ומלאות.

"נראה כי תוכנות משפטיות מבוססות בינה מלאכותית יביאו עמן שינוי משמעותי למודלים העסקיים של פירמות משפטיות - ממבנה של חיוב שעות, אשר יופחתו באופן משמעותי לאור השימוש בתוכנות הבינה המלאכותית"

האם בינה מלאכותית יכולה להחליף עורכי דין אנושיים בעתיד?

התשובה הקצרה היא לא. התשובה הארוכה יותר – היא כנראה שלא בעשור הקרוב. בינה מלאכותית לא הגיעה לשלב בו היא יכולה לבצע משימות מורכבות בו-זמנית. אנו עדיין בשלב של אינטליגציה מלאכותית צרה (narrow AI) והדרך לאינטיגלציה מלאכותית כללית (general AI) עדיין ארוכה.

יתרה מכך, נראה כי החקיקה כיום בישראל ומסביב לעולם תמנע החלפה זו לאור העובדה שרק עורכי דין אשר אומנו בהתאם לחקיקה הרלוונטית יכולים לעבוד כעורכי דין בפועל. חקיקה רבה כיום פועלת לטובת אוכלוסיית עורכי הדין ומוודאת כי פעולות משפטיות מסוימות לא יוכלו להתבצע ללא הנוכחות הפיזית או הסיוע של עורך דין מורשה (בישראל, התהליך הזה כולל שלוש שנים לפחות בבית ספר למשפטים, התמחות ומעבר של מבחני הלשכה).

התשובה לשאלה האם אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית יורשו לגשת לבחינות הלשכה בעתיד בכדי לפעול כעורכי דין בפועל הינה שאלה של מדיניות, יותר משל עובדה, משום שאין ספק שתוכנת בינה מלאכותית תעבור מבחנים אלה בקלות (כפי שסביר שתעבור בקלות את התיאוריה הנדרשת לצורך נהיגה בכדי להשיג רישיון נהיגה).

אם כך, מה הקוראים יכולים לקחת איתם מראיון זה?

אי אפשר לברוח מההתפתחויות הטכנולוגיות בתחום המשפט. המהפכה התעשייתית לימדה אותנו שעבודות יעלמו, אך עבודות חדשות יבואו במקומן. הדרך הטובה ביותר להתמודד עם התפתחויות טכנולוגיות היא לא על ידי דחייתן, אלא על ידי התכוננות לקראתן – בכדי שנוכל לאמץ אותן באופן שיטיב לכל הצדדים המעורבים ויאפשר שינויים נחוצים למודלים העסקיים שלנו.

שוק העבודה נתון תחת איום מתמיד של שינויים קיצונים ותנועות חדות. בשנות השישים, מילטון פרידמן ייעץ לממשלה של מדינה אסייתית מתפתחת. כאשר הוא ביקר בפרויקט עבודה גדול, הוא הופתע לגלות כי כמות גדולה של עובדים משתמשים באתי חפירה ואילו נעשה שימוש מועט בכלים מכניים, כדוגמת בולדוזרים וטרקטורים. כאשר הוא שאל על המצב המשונה הזה הוא נענה כי, בין היתר, מטרת הפרויקט היא ליצור עבודות חדשות. לכך הוא ענה בציניות בתשובה שנותרה מפורסמת עד היום – "So then, why not give the workers spoons instead of shovels?".

הסיפור הזה מגלם בתוכו את הרצון העז לשמר את הסטטוס קוו ולוודא כי כל העבודות יוותרו בטוחות ומובטחות והתוצאה המגוחכת הנוצרת בעקבות מדיניות נוקשה זו. גל ההתפתחויות הטכנולוגיות יסחוף בסופו של דבר כל שוק ותחום עמו, שחייה כנגד הזרם תוביל לאפיסת כוחות. אימוץ הזרם יוביל אותנו למקומות חדשים שטרם נחקרו, מקומות שבסופו של דבר נלמד לאמץ כפי שעשינו פעמים רבות בעבר.

השארת תגובה

גלילה לראש העמוד