Por Lauri Donahue
O que é inteligência artificial (“IA”) e por que os advogados deveriam se preocupar com isso? Em um nível prático, os advogados devem estar cientes de que o software desenvolvido pela AI já realiza tarefas legais. Dentro de alguns anos, a IA assumirá (ou pelo menos afetará) uma quantidade significativa de trabalho agora realizado por advogados. Trinta e nove por cento dos advogados internos esperam que a IA seja comum em trabalhos jurídicos dentro de dez anos.
Em um nível mais filosófico, os advogados devem entender que as “decisões” tomadas pelo software desenvolvido pela IA levantam questões jurídicas significativas, incluindo as de responsabilidade por delitos e culpa criminal. Por exemplo, se a IA está controlando um carro sem motorista e alguém é morto em um acidente, quem é o culpado ?
Embora as questões filosóficas sejam importantes para resolver, este Comentário se concentrará nas questões práticas. Para fornecer uma visão geral do que é IA e como ela será usada na profissão de advogado, este Comentário aborda várias questões:
Vamos começar com algumas definições:
“Inteligência Artificial” é o termo usado para descrever como os computadores podem executar tarefas normalmente vistas como exigindo inteligência humana, como reconhecimento de fala e objetos, tomada de decisões com base em dados e tradução de idiomas. A IA imita certas operações da mente humana.
“Aprendizado de máquina” é uma aplicação de IA na qual os computadores usam algoritmos (regras) incorporados no software para aprender com os dados e se adaptar à experiência.
Uma “rede neural” é um computador que classifica as informações – colocando as coisas em “baldes” com base em suas características. O aplicativo de identificação de cachorro-quente do Vale do Silício da HBO é um exemplo de um aplicativo dessa tecnologia.
Alguns programas de IA se treinam, por tentativa e erro. Por exemplo, usando uma técnica chamada neuroevolução , os pesquisadores do centro de pesquisa OpenAI de Elon Musk criaram um algoritmo com políticas para obter altas pontuações nos videogames da Atari. Várias centenas de cópias dessas regras foram criadas em computadores diferentes, com variações aleatórias. Os computadores “jogaram” os jogos para saber quais políticas eram mais eficazes e retornaram esses resultados ao sistema. A IA também pode ser usada para criar uma IA melhor. O Google está construindo algoritmos que analisam outros algoritmos, para aprender quais métodos são mais bem-sucedidos.
Outros programas de IA precisam ser treinados por seres humanos que os alimentam com dados. A IA então deriva padrões e regras desses dados. Os programas de IA treinados por meio de aprendizado de máquina são adequados para resolver problemas de classificação. Isso significa basicamente calcular a probabilidade de certas informações serem do tipo A ou B. Por exemplo, determinar se um urso é um panda ou um coala é um problema de classificação.
O treinamento começa com a exibição de muitas amostras de pandas e coalas no computador. Essas amostras iniciais são chamadas de conjunto de treinamento e identificam claramente que tipo de urso está sendo apresentado à IA.
A IA constrói um modelo – um conjunto de regras – para distinguir entre pandas e coalas. Esse modelo pode ser baseado em coisas como tamanho, cor, formato das orelhas e o que o animal come (bambu ou eucalipto).
Após o treinamento, a IA pode ser testada com novos pandas e coalas para verificar se os classifica corretamente. Se não funcionar muito bem, talvez seja necessário ajustar o algoritmo ou expandir o conjunto de treinamento para fornecer mais dados de inteligência artificial à IA.
Neste ponto de seu desenvolvimento, a IA é boa em encontrar itens que atendem aos critérios definidos pelo homem e na detecção de padrões nos dados. Em outras palavras, a IA pode descobrir o que faz de um panda um panda e o que o distingue de um coala – o que permite encontrar os pandas em uma coleção de ursos aleatórios. Às vezes, são chamadas de tarefas “tipo pesquisar e encontrar”.
Depois de identificar algo, a IA pode aplicar regras definidas pelo homem e executar ações. No caso de trabalho legal, uma IA pode executar tarefas como:
De acordo com Stefanie Yuen Thio , sócio-gerente e chefe de empresas da TSMP Law Corp. em Cingapura, o trabalho jurídico repetitivo, que requer intervenção profissional mínima ou baseado em um modelo, se tornará a única província do software. Além disso, ela diz,
qualquer trabalho jurídico que dependa da coleta e análise de dados históricos, como decisões judiciais passadas, incluindo opiniões legais ou avaliação de prováveis resultados de litígios, se tornará o domínio da IA. Nenhum advogado humano tem chance contra o formidável poder de processamento de um mainframe quando se trata de analisar dados volumosos.
A IA pode ajudar os consumidores, fornecendo uma forma de “serviço jurídico” a clientes que, de outra forma, não poderiam pagar um advogado. O serviço gratuito DoNotPay, criado por um jovem de 19 anos, é um chatbot com inteligência artificial que permite aos usuários disputar multas de estacionamento em Londres e Nova York. Nos primeiros 21 meses, ele recebeu 250.000 casos e venceu 160.000 deles, poupando aos usuários mais de US $ 4 milhões em multas. O mesmo programa está ajudando os consumidores a entrar com ações relacionadas ao banco de dados contra a Equifax por até US $ 25.000 – embora não possa ajudá-los a litigar seus casos.
De acordo com Yuen Thio, a IA ainda não pode replicar advocacy, negociação ou estruturação de acordos complexos. O New York Times sugeriu que tarefas como aconselhar clientes, escrever resumos, negociar acordos e comparecer em tribunal estavam fora do alcance da informatização, pelo menos por um tempo. A IA também não é muito boa no tipo de escrita criativa em um resumo da Suprema Corte. Ou um roteiro de filme .
Os advogados já estão usando a IA para fazer coisas como revisar documentos durante litígios e due diligence, analisar contratos para determinar se eles atendem a critérios pré-determinados, realizar pesquisas jurídicas e prever os resultados dos casos.
A revisão de documentos para litígios envolve a tarefa de procurar documentos relevantes – por exemplo, documentos que contenham palavras-chave específicas ou e-mails da Sra. X a Y sobre o tópico Z em março de 2016. A definição de parâmetros de pesquisa para a revisão de documentos não requer AI, mas o uso da IA melhora a velocidade, a precisão e a eficiência da análise de documentos.
Por exemplo, quando advogados que usam software desenvolvido pela IA para revisão de documentos sinalizam certos documentos como relevantes, a AI aprende que tipo de documentos ele deveria estar procurando. Portanto, ele pode identificar com mais precisão outros documentos relevantes. Isso é chamado de “codificação preditiva”. A codificação preditiva oferece muitas vantagens sobre a revisão manual de documentos da velha escola. Entre outras coisas, é:
A codificação preditiva tem sido amplamente aceita como método de revisão de documentos pelos tribunais dos EUA desde a decisão de 2012 em Da Silva Moore v. Publicus Groupe .
Os clientes precisam analisar contratos em massa e individualmente.
Por exemplo, a análise de todos os contratos que uma empresa assinou pode identificar riscos, anomalias, obrigações financeiras futuras, datas de renovação e vencimento, etc. Para empresas com centenas ou milhares de contratos, pode ser um processo lento, caro, trabalhoso e processo propenso a erros (supondo que os contratos ainda não tenham sido firmados em um sistema robusto de gerenciamento de contratos). Também é chato para os advogados (ou outros) encarregados de fazê-lo.
No dia-a-dia, os advogados revisam contratos, fazem comentários e redlines, e aconselham os clientes sobre a assinatura de contratos como estão ou tentam negociar melhores condições. Esses contratos podem variar de simples (por exemplo, NDAs) a complexos. Uma lista de pendências de contratos a serem revisados pode criar um gargalo que atrasa as transações (e as receitas associadas). Os advogados (especialmente os inexperientes) podem perder questões importantes que podem voltar a morder seus clientes mais tarde.
A IA pode ajudar na revisão de contratos em massa e individual.
No JPMorgan, um programa baseado em IA chamado COIN é usado desde junho de 2017 para interpretar contratos de empréstimos comerciais. O trabalho que levou anteriormente 360.000 horas de advogado agora pode ser realizado em segundos. O banco também planeja usar a tecnologia para outros tipos de documentos legais.
Algumas plataformas de IA, como a fornecida pela Kira Systems , permitem aos advogados identificar, extrair e analisar informações de negócios contidas em grandes volumes de dados de contratos. Isso é usado para criar gráficos de resumo de contratos para a due diligence de fusões e aquisições.
A empresa em que trabalho, LawGeex , usa a IA para analisar contratos, um de cada vez, como parte do fluxo de trabalho diário de um advogado. Para começar, os advogados configuram seus manuais do LawGeex selecionando a partir de uma lista de cláusulas e variações para exigir, aceitar ou rejeitar. Por exemplo, uma cláusula de lei que rege a Califórnia pode ser boa, mas a lei genoviana não é. Então, quando alguém faz o upload de um contrato, a IA o varre e determina quais cláusulas e variações estão presentes e ausentes. O idioma relevante é destacado e marcado com um polegar para cima verde ou um polegar para baixo vermelho com base nos critérios predefinidos do cliente.
Advogados internos usam o LawGeex para triar acordos padrão como NDAs. Os contratos que atendem a critérios predefinidos podem ser pré-aprovados para assinatura; aqueles que não são encaminhados ao departamento jurídico para posterior revisão e revisão.
Qualquer advogado que já fez pesquisas usando Lexis ou Westlaw usou a automação legal. Encontrar casos relevantes em épocas anteriores, envolvendo o laborioso processo de procurar números de notas de cabeçalho e Shepardizing em volumes de papel. Mas a IA leva a pesquisa para o próximo nível. Por exemplo, a Ross Intelligence usa o poder do supercomputador Watson da IBM para encontrar casos semelhantes. Pode até responder a perguntas em inglês simples. O poder da pesquisa habilitada para IA é impressionante: usando métodos comuns de pesquisa, um advogado de falências encontrou um caso quase idêntico ao que ele estava trabalhando em 10 horas. A IA de Ross encontrou quase que instantaneamente .
Os advogados são frequentemente chamados a prever o futuro: se eu apresentar esse caso, qual a probabilidade de ganhar – e quanto isso me custará? Devo resolver este caso (ou fazer um apelo) ou me arriscar no julgamento? Advogados mais experientes geralmente são melhores em fazer previsões precisas, porque eles têm mais anos de dados para trabalhar.
No entanto, nenhum advogado tem conhecimento completo de todos os dados relevantes.
Como a IA pode acessar mais dados relevantes, pode ser melhor do que os advogados preverem os resultados de disputas e procedimentos legais e, assim, ajudar os clientes a tomar decisões. Por exemplo, um escritório de advocacia de Londres usou dados sobre os resultados de 600 casos em 12 meses para criar um modelo para a viabilidade de casos de lesões corporais. De fato, treinada em 200 anos de registros da Suprema Corte, uma IA já é melhor do que muitos especialistas humanos em prever decisões do SCOTUS.
Surgiu um consenso de que a IA interromperá significativamente o mercado jurídico. A IA afetará a disponibilidade de empregos no setor jurídico, os modelos de negócios de muitos escritórios de advocacia e como os advogados internos alavancam a tecnologia.
Segundo a Deloitte , cerca de 100.000 empregos no setor jurídico provavelmente serão automatizados nos próximos vinte anos. A Deloitte afirma que 39% dos trabalhos jurídicos podem ser automatizados; O McKinsey Global Institute estima que 23% do trabalho de um advogado poderia ser automatizado. Algumas estimativas sugerem que a adoção de toda a tecnologia legal (incluindo a IA) já disponível reduziria o horário dos advogados em 13% .
Os escritórios de advocacia são notoriamente lentos para se adaptar às novas tecnologias. O aumento da eficiência é frequentemente visto como contrário ao objetivo econômico de maximizar as horas faturáveis. Os advogados também são vistos como sendo tecnofóbicos.
No entanto, muitos escritórios de advocacia estão tentando entender e usar novas tecnologias legais, incluindo a IA. Segundo o London Times , “[a] grande maioria dos 100 maiores escritórios de advocacia do Reino Unido está usando inteligência artificial ou avaliando a tecnologia”. As empresas que adotam sistemas de IA incluem Latham & Watkins, Baker & McKenzie, Slaughter & May e Dentons, de Singapura, Rodyk & Davidson.
Ron Dolin , pesquisador sênior do Centro de Profissão Jurídica da Harvard Law School, diz que os modelos de negócios tradicionais de escritórios de advocacia baseados em exércitos de associados do primeiro ano acumulando horas faturáveis na revisão de contratos de fusões e aquisições estão condenados pelo advento da IA. Isso não é necessariamente uma má notícia para os associados juniores – ou pelo menos para os que ainda têm emprego -, pois muitos odiavam fazer a revisão do contrato em primeiro lugar.
As empresas que falham em tirar proveito das eficiências da IA podem ficar atrás da concorrência com aqueles que o fazem – pelo menos na medida em que os clientes insistem em cobrança de taxa fixa. Assim, advogados que entendem de tecnologia e se educam sobre os mais recentes desenvolvimentos da tecnologia legal. pode ser de valor crescente para suas empresas.
O conselho corporativo tem razões óbvias para adotar a IA. Ao contrário dos advogados de escritórios de advocacia, os advogados corporativos não têm incentivo para maximizar suas horas. De fato, muitos advogados vão internamente para melhorar seu equilíbrio entre vida profissional e pessoal, o que inclui chegar em casa a uma hora razoável. Eles também costumam estar sujeitos a restrições estritas de orçamento e número de funcionários; portanto, precisam descobrir como fazer mais com recursos limitados. A IA ajuda advogados internos a chegarem em casa mais cedo, sem aumentar seus orçamentos departamentais.
As Regras Modelo de Conduta Profissional da ABA (“Regras Modelo”) exigem que os advogados sejam competentes – e que mantenham as novas tecnologias. Como o comentário 8 afirma:Para manter o conhecimento e a habilidade necessários, um advogado deve acompanhar as mudanças na lei e em sua prática,
incluindo os benefícios e riscos associados à tecnologia relevante …
Pelo menos 27 estados adotaram alguma forma desta regra modelo. Em janeiro de 2017, a Flórida se tornou o primeiro estado a exigir treinamento em tecnologia como parte de sua exigência de educação jurídica continuada. É provável que outros estados sigam o exemplo. De fato, deixar de usar a tecnologia comumente disponível, como software de e-mail e e-discovery, pode ser motivo para uma reclamação ou suspensão por negligência por parte da barra .
Obviamente, a automação legal baseada em IA ainda não é comum. Espera-se que o gasto com IA cresça rapidamente – de US $ 8 bilhões em 2016 para US $ 47 bilhões em 2020 -, já que a IA é vista como reduzindo custos e aumentando a eficiência. Os principais programas de MBA já têm cursos sobre como os gerentes podem usar aplicativos de IA.
Como eles dependem da IA, os executivos de nível C podem esperar que seus advogados internos e externos também estejam atualizados.
Lauri Donahue é formada em 1986 pela Harvard Law School e foi um dos co-fundadores do Harvard Journal of Law & Technology. Atualmente, ela é diretora de conteúdo jurídico da LawGeex, uma startup de tecnologia jurídica de Tel Aviv.
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