"מחשב יכול לקרוא ולהבין חוזים, עורכי הדין יוכלו לעשות עבודה אסטרטגית"

כך מסביר אילן אדמון, מייסד שותף ב-LawGeex, שפיתחה מוצר AI שיודע לקרוא ולהבין חוזים, ועשתה תחרות בינו לבין עורכי דין אנושיים. "בחוזים יש משמעות לכל מילה ומיקומה במשפט"

עו"ד מחפש חומרים. מתוך PIXABAY.COM
עו"ד מחפש חומרים. מתוך PIXABAY.COM

כפי שפרסמנו לאחרונה במאמרו של ד"ר רועי צזנה, מחקר חדש של LawGeex הישראלית בחן מי מוצלח יותר בעריכת-דין: עורכי דין אנושיים, או בינה מלאכותית?

"הבינה המלאכותית שפיתחה LawGeex הישראלית הכתה את המומחים האנושיים שוק על ירך, בתחום המסוים עליו אומנה ונבדקה. 20 עורכי הדין המקצועיים היו צריכים לעבור על חמישה הסכמי Nondisclosure (הסכמים לשמירה על סודיות), ולזהות סעיפים בעייתיים שהיו יכולים להכניס את החותם לצרות בהמשך. מולם הוצבה תוכנת הבינה המלאכותית שעברה בדיוק על אותם חוזים. הבינה המלאכותית סיימה עם ציון דיוק של 94%, ועורכי הדין האנושיים עם ציון של 85% בלבד. ואם זה לא מספיק, הרי שבעוד שלעורכי הדין נדרשו 92 דקות בממוצע לעבור על כל החוזים, לבינה המלאכותית נדרשו 26 שניות בלבד."

אילן אדמון מייסד שותף ב-LawGeex ומי שהגיע מכיוון המחשבים, אומר בראיון עם אתר הידען ואתר אנשים ומחשבים כי הרעיון היה של השותף לייסוד החברה, נורי בכור, עורך דין בהשכלתו ובמקצוע שעבד זמן רב במשרד מיתר, אחד ממשרדי עורכי הדין הגדולים בתל אביב.

"לאחר שנים הוא הבין שרוב העבודה של עורך הדין די משמימה ושאפשר לעשות אותה יותר טוב עם רובוט. ומשם בה הרעיון. הוא פנה אלי, אני מתמחה ב-AI. בנינו אבטיפוס ראשוני של מערכת שקוראת חוזים."

מה המיוחד בחוזים שעושה אותם כר נוח להפעלת בינה מלאכותית?
"בניגוד לאנגלית שאפשר להפעיל עליה מנגנונים של עיבוד שפה טבעית, השפה המשפטית היא מאוד שונה – אנגלית משפטית. היא מביעה רעיונות מאוד מדויקים במגוון יותר קטן של מילים, וכל שינוי הכי קטן – אפילו לשנות מיקום של מילה במשפט או פסיק, יכול לשנות את המשמעות של המשפט".

"זאת בניגוד לפרויקטים אחרים של AI בשפה שבהם הדיוק לא צריך להיות כל כך גבוה. יש המון נתונים שאפשר לרוץ עליהם ורמת הניחוש צריכה להיות קצת יותר מזריקת מטבע כדי לדעת מה המגמה. במקרה של חוזים יש מעט מאוד נתונים ללמוד מהם ורמת הדיוק צריכה להיות קרובה ל-100% אחרת תפספס משהו חשוב. זה אתגר מאוד מעניין".

"הגענו למצב שבו אנחנו מסוגלים לזהות סיכונים אפשריים בסוג מסוים ספציפי של חוזים בדיוק הרבה יותר גבוה מאשר עורכי דין מאוד מנוסים מסוגלים לעשות".

איך אתם עושים זאת?
"אנחנו משתמשים באלגוריתמים שפיתחנו, רובם מהסוג של רשתות נוירונים שמנסות לחקות איך שאנחנו לומדים. הן לומדות דברים מאוד ספציפיים מאוד מאוד טוב. היתרון הגדול של מחשבים על אנשים הוא שרשת נוירונים יכולה לקרוא את כל החוזים הקיימים – מאות אלפי חוזים תוך כמה שעות ולראות איך לקרוא חוזה, בעוד שלאדם זה לוקח כמה שנים טובות של לימודים והתמחות".

"היתרון הכי גדול הוא שברגע שהרשת מאומנת, היא לא מתעייפת. היא גם עקבית משום שאיננה צריכה לישון צהריים ולכן מתאפשר למשתמשי המערכת לקבל תוצאה אחידה לאורך זמן מבלי להזדקק לכל כך הרבה כוח עזר (מהמתמחים – א.ב.)".

"המתמחים יעשו דברים יותר מתוכחמים והבינה המלאכותית תחליף אותם בעיקר בחוזים שתופסים את רוב הזמן, אך הסיכון בהם יחסית נמוך – הסכמי NDA, הסכמי שירות, הסכמי רישוי וכו', כש-80% מהזמן של עורכי הדין מתבזבז על החוזים האלה. כל עורך דין, אפילו הצעיר ביותר, יכול להתעסק בדברים חשובים במקום לעבור על כל מילה בכל חוזה".

איך התבצע האימון?
"כשאנחנו רוצים ללמד מערכת בינה מלאכותית לנסח חוזה, בשלב הראשון היא צריכה להבין מה כתוב שם. לפיכך בשלב הראשון, שלב לימוד מודרך (Learning Unsupervised) – נתנו למחשב לקרוא מאות אלפי חוזים וללמוד את השפה".

"הדבר השני הוא למצוא נקודות ספציפיות שיכולות להיות סיכון בחוזה, כי זה שהוא קרה חוזים זה לא אומר שהוא יודע מה סיכון ומה לא. לפיכך עשינו את האימון הבא מודרך למחצה. עורכי דין אנושים סימנו נקודות עניין בחוזה. ואז המערכת יודעת שזה מה שהיא מחפשת. היא יודעת למצוא בין כל מה שקראה דברים שדומים לדברים שצויינו וזה היתרון הגדול של רשתות נוירונים של השלב המקדמי של ללמוד את השפה. עכשיו אם המערכת תראה מקרה דומה למה שלמדה אבל מנוסח במילים אחרות לגמרי, היא עדיין תדע למצוא אותו".

מה השלב הבא?
"השלב הבא בתוכניות הפיתוח הוא להעמיק את יכולות ההבנה של המערכת עוד ועוד. גם עכשיו אנחנו יורדים לעומק ומוודאים שלא תהיה מילה בחוזה שאנחנו לא יודעים על מה היא מדברת ולמה היא שם. אבל העומק נדרש כדי שנוכל לתקוף את החוזים המסובכים והגדולים. כיום התהליך הוא שצד אחד מנסח חוזה ומעביר לצד השני שעורך בו תיקונים. המטרה שלנו היא להגיע לסוג של משא ומתן אוטומטי – כאשר לכל חברה יש את המדיניות שלה והמחשב העו"ד צריך להציע את האמצע האידאלי".

האם האקדמיה מעורבת?
"הטכנולוגיה פותחה ברובה מחוץ לאקדמיה, אבל יועץ לנו קרוב פרופ' יונתן אומן מאוניברסיטת בר אילן".

האם בסופו של דבר יוחלפו עורכי הדין?
"אני לא חושב. אני חושב שהמקבילה לזה היא המצאת ה-Excel עבור רואי חשבון. רואי חשבון מאוד נבהלו כשפגשו לראשונה את הגליון האלקטרוני אבל הוא לא לקח להם את העבודה, זה הפך לכלי העבודה שלהם".

"הבינה המלאכותית לא תחליף את השכל האנושי בזמן הנראה לעין, אבל בהחלט היא יכולה לשמש כלי עבודה שיאפשר לעורכי הדין להחליט החלטות יותר בקלות, לעבור על יותר מסמכים בפחות זמן, ולהגיע לרמה גבוהה יותר של עבודה – לתפוס דברים שאחרת היו נופלים בין הכסאות. אבל להחליף אותם מבחינת העבודה האסטרטגית והאנושית שהם יוצרים? זה לא משהו שאני חושב שיכול לקרות בעתיד. בטח לא בעתיד הקרוב".

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook

תגובה אחת

  1. "עכשיו אנחנו יורדים לעומק ומוודאים שלא תהיה מילה בחוזה שאנחנו לא יודעים על מה היא מדברת ולמה היא שם."

    80% מהחוזים עשויים ממילים שלא יודעים על מה הן מדברות ומדוע הן שם. כך לדוגמה החוזים שלך עם חברות התקשורת, הבנק, וכו'.

    אם התוכנה איננה מבחינה בכך היא חסרת ערך, אם היא מבחינה בכך, היא צריכה לפסול את החוזה. אם לא זה ולא זה, התוצאה הסופית תהיה חוזה גרוע מהמקור.

    תכונה שבלתי ניתנת לתכנות היא הכנות. בלעדיה לא תיתכן תוכנה אמינה.
    תוכנה אמינה היא תוכנה שתדע לבחור נכון בין לפסול חוזה מסוים לבין לפסול עצמה כמסוגלת לטפל באותו חוזה.

    האם תוכנה מסוגלת להבחין בין מציאות לחלום, הזיה, דמיון, האם תיתן לתוכנה לנהל ולשפוט את חייך?

    כשהתוכנה תתעקש שאתה טועה והיא הצודקת, תבין את גודל טעותך כשויתרת על שיפוטך וחירותך.
    כשהשופט יטען שהוא מאמין לתוכנה שאמינותה נבחנה, "אומתה והוכחה" ב 98% מהמקרים לעומת אמינותך שהיא לכל היותר 2% , לדעתו, תבין את גודל האסון.
    תבין שהאדם הפך לרובוט חסר הכרה והוא משתחווה לאליל יציר כפיו והפך עבדו.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן