Технологии искусственного интеллекта сегодня повсеместно внедряются в бизнес-процессы компаний из самых разных секторов экономики: производство, финансы, медицина и др. Поэтому вполне логично предположить, что и юридическая сфера также в скором времени подвергнется трансформации, которая позволит по-новому взглянуть на хорошо всем известные процессы анализа документов, оценки рисков, подготовки договоров и т.п.

Мы предлагаем задуматься о том, как будут выглядеть на горизонте 3-5 лет основные бизнес-процессы юридических компаний и департаментов.

Сегодня мы рады представить Вам заключительный вебинар из цикла лекций об искусственном интеллекте, который посвящен вопросам внедрения Legal AI в практическую деятельность юристов и актуальным трендам из мира искусственного интеллекта.

Продолжая цикл вебинаров об искусственном интеллекте для юристов, мы предлагаем поговорить об архитектуре Legal AI, а именно: о технологической основе, о задачах, которые необходимо решить при разработке подобных решений, а также о том, как данные задачи могут быть решены сегодня.

Сегодня мы продолжаем цикл вебинаров об искусственном интеллекте в юриспруденции и хотели бы поговорить о том, как выглядит рынок LegalTech и какие решения доступны уже сейчас.

Сегодня тема искусственного интеллекта продолжает набирать популярность. Мы слышим новости и упоминания о ней практически во всех СМИ, однако найти по-настоящему содержательную информацию не так просто. Мы решили продолжить развитие данной темы и открываем цикл вебинаров об искусственном интеллекте в юриспруденции.

В продолжение цикла статей мы решили выложить на Хабр запись недавнего мероприятия Moscow Legal Hackers, посвященного теме создания юридического ИИ.

Основные вопросы мероприятия:

• зачем в юриспруденции ИИ? какие есть боли и проблемы?
• как на архитектурном уровне выглядит юридический ИИ?
• какие задачи нужно решить, чтобы успешно внедрить ИИ?
• бонусом небольшой экскурс в историю нейронных сетей.

Картинка для привлечения внимания:
Представь что ты будешь знать завтра, когда заработает юридический ИИ.

Полное видео и таймкоды записи — под катом:

Введение

Мы продолжаем цикл статей на тему юридического искусственного интеллекта, аспектов его разработки и перспектив практического применения на отечественном рынке. В предыдущих публикациях мы неоднократно говорили, что, по нашему мнению, разработка Legal AI может быть обеспечена с помощью создания и применения нового семантического блока, включающего в себя:

• инструменты лингвистического анализа текстов на естественном языке;
• структурированную модель юридических знаний (графы знаний и онтологии);
• предобученные нейронные сети.

В первой статье мы детально исследовали существующие инструменты процессинга русскоязычного текста. Во второй статье мы рассмотрели подходы к созданию продуктов на основе искусственного интеллекта, а также вопросы взаимодействия специалистов в области IT и юриспруденции. В настоящей статье мы предлагаем погрузиться в тему онтологий и ответить на следующие вопросы:

1. Какова роль онтологий в процессе создания искусственного интеллекта?
2. Почему существующие онтологии в области права неприменимы для Legal AI, несмотря на многолетние попытки зарубежных специалистов структурировать юридические знания?
3. Какими свойствами должны обладать онтологии для Legal AI, чтобы решать практические задачи?

Введение

Анализ актуальной в настоящее время темы искусственного интеллекта и его применения в области юриспруденции мы начали с обзора инструментов синтаксического и семантического анализа текстов, которые применяются при разработке LegalTech-решений.

В комментариях к предыдущей статье красной нитью проходил очень непростой вопрос: а почему бы не извлекать из текста все имеющиеся в нем смыслы? В чем здесь сложность? Такой вопрос — крайне показателен, поэтому мы решили уделить ему более пристальное внимание и дать максимально развернутый ответ.

Введение

Тема искусственного интеллекта сегодня — одна из самых обсуждаемых. Перспектива «обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта и стать властелином мира» заставила всех соревноваться в данной области. IT-гиганты, финансовые компании, бизнес-аналитики, университеты и научное сообщество предлагают собственное видение инструментов и методологии решения основных задач при их создании. Однако результаты удручают, особенно в сфере LegalTech.

Что такое настоящий LegalTech, а что скрывается под громкими рекламными слоганами? Почему никому из IT-разработчиков не удалось создать действительно прорывной и функциональный продукт, близкий к цифровому юристу? Какой подход позволил нам решить данные задачи и существенно приблизиться к созданию настоящего юридического искусственного интеллекта?