გერმანიაში, ლიგალტექ კომპანია Rulemapping Solution-ში ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორის ლადო სირდაძის მონაწილეობით ახალი ტიპის ხელოვნური ინტელექტი შეიქმნა. ეს გახლავთ წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი, აქამდე არსებული ერთადერთი მოდელი, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის კონტროლის შესაძლებლობას სრულად იძლევა.

როგორც ლადო სირდაძე განმარტავს, სხვა სისტემებისგან განსხვავებით, წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი არის წინასწარ განჭვრეტადი, არ ახასიათებს ჰალუცინაცია და მომხმარებელს აძლევს შესაძლებლობას, არა მხოლოდ გადაამოწმოს, არამედ წინასწარ განსაზღვროს, თუ როგორ იმოქმედებს ხელოვნური ინტელექტი. ეს ამცირებს შეცდომის რისკს და ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანებზე მორგებულს ხდის. აღნიშნული ტიპის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელი იქნება როგორც სამართლის ტექნოლოგიების (ლიგალტექის) სფეროში, ისე ნებისმიერ სხვა დარგში.

სიახლის შესახებ დეტალურად თავად ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორი ლადო სირდაძე გვესაუბრება.

დეტალურად რომ განგვიმარტოთ, რას ნიშნავს წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი? როგორია მისი მუშაობის პრინციპი?

წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი არის უახლესი გამოგონება, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის სრულიად ახალ ტიპს წარმოადგენს. როგორც წესი, ხელოვნური ინტელექტი ადგენს მსგავსებას მისი გაწვრთნისას გამოყენებულ აბსტრაქტულ მასალებსა და კონკრეტულ შემთხვევას შორის და ასე იღებს გადაწყვეტილებას. შესაბამისად, შეუძლებელია წინასწარ განსაზღვრა, თუ რა გადაწყვეტილებას მიიღებს ის. წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით კი ეს უკვე შესაძლებელი ხდება.

ხელოვნური ინტელექტის ახალი ტიპი მიჰყვება ადამიანის მიერ წინასწარ დადგენილ, გამჭვირვალე წესებს, რასაც მინიმუმამდე დაჰყავს შეცდომის ან არასწორი პასუხის მოგონების, ჰალუცინაციის რისკი.

წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი იყენებს რულმეფინგის მეთოდოლოგიას, რომელსაც შემდეგი უპირატესობები აქვს:

• რეგულაციების ტრანსფორმაცია – ნებისმიერი კანონი ან წესი გარდაიქმნება ვიზუალურ და მანქანით წაკითხვად სტრუქტურად. ეს არის გადაწყვეტილების ციფრული სქემა, რომელიც მოიცავს პირობებს, ქვეპირობებს, გამონაკლისებსა და სხვა კომპონენტებს, რომლებიც ერთმანეთთან დაკავშირებულია ლოგიკური ოპერატორებით.
• ავტომატური შეფასება – რეალურ საქმეებზე არსებული ფაქტობრივი გარემოებები თავსდება გადაწყვეტილების სქემაში და სისტემას შეუძლია ავტომატურად გამოიტანოს გადაწყვეტილება მითითებული წესების მიხედვით. ეს გადაწყვეტილებები შეიძლება მიღებულ იქნას ერთდროულად მონაცემთა ანალიზის, ხელოვნური ინტელექტის ენის მოდელების დახმარებითა და ადამიანის მონაწილეობით (human-in-the-loop).
• წინასწარ განჭვრეტადობა – გადაწყვეტილების ყველა ეტაპი გადამოწმებადი და ლოგიკურად გამჭვირვალეა, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია სამართლებრივ და ადმინისტრაციულ კონტექსტში.
• LLM-თან კომბინაცია – წესებზე დაფუძნებული სტრუქტურა იწარმოება დადგენილი ლოგიკის მიხედვით და, პარალელურად, ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება ბუნებრივი ენის გაანალიზებისა და ტექსტზე დაფუძნებული შეფასებისთვის.

წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის მუშაობა ეფუძნება შემდეგ პრინციპს: სამართლებრივი წესი გარდაიქმნება სქემად; საქმე შედის სისტემაში როგორც ფაქტობრივი მონაცემები; სისტემა იყენებს წესების ლოგიკას და ხელოვნურ ინტელექტს შეფასებისთვის; მიიღება დასაბუთებული, ავტომატურად გენერირებული გადაწყვეტილება.

ამ დრომდე რატომ ვერ ხერხდებოდა წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის შექმნა?

აქამდე სამართალში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ეფუძნებოდა ენობრივ მოდელებს, რომლებიც ტექსტის ენობრივი ანალიზის საფუძველზე ცდილობდნენ, რაც შეიძლება მიახლოებული პასუხი მოეძებნათ შეკითხვაზე. კანონის ტექსტის გარდა, არ არსებობდა წესები სტრუქტურირებული ფორმით, რომელთა გამოყენებასაც შეძლებდა ხელოვნური ინტელექტი. ამას სხვადასხვა მიზეზი ჰქონდა:

“შავი ყუთის” პრინციპი: საჯარო სექტორში და იურიდიულ სფეროში გადაწყვეტილებების გამჭვირვალობა და სამართლებრივი სიზუსტე კრიტიკულია. მანამდე არსებული AI სისტემები ხშირად მუშაობდნენ “შავ ყუთად”, რაც ეწინააღმდეგებოდა ამ მოთხოვნებს. ხელოვნური ინტელექტი წარმოდგენდა “შავ ყუთს”, რადგანაც შეუძლებელი იყო იმ მასალების ანალიზი, რომელიც მისი გაწვრთნისთვის იყო გამოყენებული. ასევე, შეუძლებელი იყო ზუსტად განსაზღვრა, თუ რა წესებს აირჩევდა ხელოვნური ინტელექტი საქმის შესაფასებლად. ეს შეიძლება ყოველ ჯერზე სხვადასხვა ყოფილიყო.

ტექნიკური შეზღუდვები: დიდი მოცულობის კანონების ციფრულად გარდაქმნა იყო რთული და მოითხოვდა ბევრ დროს – სამართლებრივი ტექსტები ხშირად ბუნდოვანი და კომპლექსურია. მათში არსებული წესების სტრუქტურიზაცია ხელითა და კოდით დიდ დროსა და ხარჯებს მოითხოვს. გარდა ამისა, საჭირო იყო პროგრამირება ყოველი კონკრეტული შემთხვევისთვის – წარსულში თითოეული რეგულაციის ციფრულად გადატანა მოითხოვდა სპეციალურ პროგრამისტებსა და დეველოპერებს, რაც ყოველ ცვლილებაზე საჭიროებდა ძვირადღირებულ განახლებებს.

სამართლებრივი და ადმინისტრაციული გარემოს კომპლექსურობა: კანონები და წესები ხშირად შეიცავენ კომპლექსურ ფორმულირებებს, გამონაკლისებს და ქვეპუნქტებს, რაც ხელოვნური ინტელექტისთვის რთულად გასაშიფრი იყო. ამ პირობებში გადაწყვეტილებების სრულყოფილად დასასაბუთებლად საჭირო იყო ადამიანის ინტერპრეტაცია. სრულად ავტომატიზაცია რეალურად შეუძლებელი იყო.

როგორია პროდუქტის განვითარების კონკრეტული გეგმა? რამდენად ფართო იქნება მისი გამოყენება და კონკრეტულად ვინ გამოიყენებს?

პროდუქტი შეიქმნა გერმანიაში, ლიგალტექ კომპანია რულმეფინგ სოლუშენში ჩემი მონაწილეობით. დაგეგმილია მისი დანერგვა გერმანიის როგორც კერძო, ისე საჯარო უწყებებში. ეს გაუადვილებს იურისტებს, ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენონ ისე, რომ დაზღვეულები იყვნენ შეცდომებისგან. გარდა ამისა, ისინი შეძლებენ, წინასწარ განსაზღვრონ რა წესებს მიჰყვება ხელოვნური ინტელექტი და სრულად დაასაბუთონ გადაწყვეტილება. წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი ასევე უზრუნველყოფს სამართლებრივ შესაბამისობას ხელოვნური ინტელექტის აქტთან და სხვა საკანონმდებლო მოთხოვნებთან.

წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი განკუთვნილია ყველა რეგულაციური სფეროსთვის, განსაკუთრებით კი იქ, სადაც გადაწყვეტილებები უნდა იყოს სამართლებრივად სანდო, კანონები/წესები ხშირად იცვლება და საჭიროებს ადაპტაციას და პროცესები საჭიროებენ გამჭვირვალე ავტომატიზაციას.

ძირითადი გამოყენების სფეროები იქნება საჯარო ადმინისტრაცია, სასამართლო სისტემა და კერძო სექტორი, სადაც ხდება მოქალაქეთა განცხადებების განხილვა და გადაწყვეტილებების მომზადება.

ზოგადად, რა რისკები ახლავს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას და რა ტიპის რეგულაციებია საჭირო, რომ ხელოვნური ინტელექტისგან მაქსიმალური სარგებელი მივიღოთ?

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას უამრავი სარგებელი ახლავს, მაგრამ, პარალელურად, არსებობს რეალური რისკებიც, რომლებიც საჭიროებენ გონივრულ რეგულაციას, რათა ტექნოლოგიამ საზოგადოებისთვის მაქსიმალური ღირებულება შექმნას და ზიანი შეიზღუდოს.

ძირითადი რისკები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისას შემდეგია:

გამჭვირვალობის ნაკლებობა: ბევრი სისტემა, (როგორიცაა, მაგალითად, GPT), გადაწყვეტილებებს იღებს ისე, რომ ადამიანისთვის მისი შიდა ლოგიკა გაუგებარია. შესაძლოა ხელოვნური ინტელექტის პასუხს ახლდეს დასაბუთება, თუმცა, როგორც წესი, ეს არ არის საკმარისი სრულყოფილი სამართლებრივი არგუმენტაციისათვის და ხშირად მოგონილი ტექსტია, რომელიც არ ასახავს იმ გზას, თუ რეალურად როგორ მივიდა ხელოვნური ინტელექტი პასუხამდე.

შეცდომების რისკი და ჰალუცინაცია: ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა დაუშვას შეცდომები ან იყოს მიკერძოებული, რაც წარმოშობს უთანასწორობის რისკს. მაგალითად, სადაზღვევო კომპანიაში გადაწყვეტილებების მიღებისას გამოყენებულმა მოდელმა შესაძლოა დაბალშემოსავლიან პირებს არამართლზომიერად უთხრას უარი დაზღვევაზე.

მონაცემთა დაცვა: ხელოვნური ინტელექტის სისტემები საჭიროებენ დიდი მოცულობის მონაცემებს. შესაბამისად, არსებობს რისკი, რომ პირადი ინფორმაცია გასაჯაროვდეს ან არასწორად დამუშავდეს.

ხელოვნური ინტელექტისგან მაქსიმალური სარგებლის მისაღებად აუცილებელია, ყველა გადაწყვეტილება ეფუძნებოდეს სტრუქტურირებულ წესებს, რომლებიც გასაგებია და გადამოწმებადი. სწორედ ეს არის წესებზე დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის მიზანი. ადამიანმა უნდა შეინარჩუნოს ბოლო სიტყვა, განსაკუთრებით სენსიტიურ საკითხებში (სახელმწიფო სერვისები, სამედიცინო ან სამართლებრივი გადაწყვეტილებები). საჭიროა ალგორითმების კონტროლი, რომ არ მოხდეს ხელოვნური ინტელექტის მიერ დისკრიმინაცია და ის არ იყოს მიკერძოებული. მონაცემთა კონფიდენციალურობის დაცვა უნდა იყოს პრიორიტეტი.

(R)