Jak AI rozpoznaje tekst, przekształca go na wektory i analizuje pod kątem prawnym?

Jak AI rozpoznaje dokumenty prawne? ztuczna inteligencja (AI) w analizie prawnej działa na podstawie zaawansowanych modeli językowych i algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP). Proces ten składa się z kilku kluczowych etapów:

1. Rozpoznanie tekstu – Jak AI „widzi” dokumenty prawne?

Najpierw AI musi zamienić tekst na dane, które można przetwarzać algorytmicznie. Może to się odbywać na kilka sposobów:

• OCR (Optical Character Recognition) – jeśli dokument jest w formie skanu lub obrazu, AI wykorzystuje technologię rozpoznawania znaków do przekształcenia go w wersję tekstową.
• Tokenizacja – dokumenty są dzielone na mniejsze fragmenty (np. słowa, frazy, zdania).
• Usunięcie szumów – AI eliminuje nieistotne elementy, jak nadmiarowe spacje, interpunkcję (w zależności od kontekstu), a także standardy formatowania.

2. Przekształcenie tekstu na wektory – Zamiana języka na liczby

Aby AI mogło porównywać i analizować teksty, muszą one zostać zamienione na wektory liczbowe. Istnieją różne sposoby reprezentacji tekstu w przestrzeni wektorowej:

2.1. Metoda klasyczna – TF-IDF

TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) mierzy znaczenie słów w danym tekście na podstawie ich częstości występowania:

• TF (częstotliwość terminu) – jak często dane słowo pojawia się w dokumencie.
• IDF (odwrotna częstotliwość dokumentów) – im rzadsze słowo w zbiorze dokumentów, tym większa jego waga.

Przykład:
W tekstach prawnych słowo „prawo” pojawia się często, więc AI przypisze mu niższą wagę, ale termin „nieważność czynności prawnej” będzie miał wyższą wagę, jeśli występuje tylko w nielicznych dokumentach.

2.2. Nowoczesne metody – Word Embeddings (np. Word2Vec, FastText, GloVe)

Te modele mapują słowa na wielowymiarowe przestrzenie wektorowe, w których znaczenie słów zależy od ich kontekstu.

• Word2Vec – model analizuje współwystępowanie słów w zdaniach i przekształca je w liczby, które AI może porównywać.
• FastText – rozszerza Word2Vec o analizę fragmentów słów, co lepiej działa na język prawniczy.
• GloVe – wykorzystuje statystyki całych zbiorów dokumentów, co pomaga lepiej rozumieć powiązania między terminami.

Przykład:
W wektorowej przestrzeni językowej:

• „Kodeks cywilny” będzie blisko „umowa”, „przepisy”, „orzeczenie”.
• „Postępowanie karne” znajdzie się bliżej „prokuratura”, „świadek koronny”.

2.3. Zaawansowane modele kontekstowe – BERT, GPT, LLaMA

Nowoczesne modele NLP (np. BERT, GPT) nie tylko przekształcają słowa na wektory, ale także rozumieją ich kontekst w zdaniu i w całym dokumencie.

Przykład:

• AI odróżni zdanie „umowa jest nieważna” od „umowa może zostać uznana za nieważną przez sąd”, uwzględniając subtelności znaczeniowe.

3. Porównanie i analiza prawna – Jak AI wyciąga wnioski?

Po przekształceniu dokumentów na wektory AI może przeprowadzać różne analizy.

3.1. Porównywanie dokumentów – Wyszukiwanie podobieństw

AI wykorzystuje miary odległości między wektorami, takie jak:

• Kosinusowa miara podobieństwa – mierzy kąt między wektorami dwóch dokumentów. Im mniejszy kąt, tym bardziej dokumenty są do siebie podobne.
• Odległość euklidesowa – określa, jak „daleko” od siebie znajdują się dokumenty w przestrzeni wektorowej.

Zastosowanie w prawie:

• Porównywanie dwóch umów w celu znalezienia różnic.
• Wykrywanie plagiatu lub podobnych orzeczeń w bazach prawniczych.

3.2. Klasyfikacja tekstów – Automatyczne kategoryzowanie

AI może klasyfikować dokumenty na podstawie ich treści, np.:

• „To umowa o pracę” vs. „To umowa zlecenie”
• „To sprawa cywilna” vs. „To sprawa karna”
• „To wyrok SN” vs. „To wyrok sądu apelacyjnego”

Jak to działa?
Model NLP został wytrenowany na zbiorze dokumentów, więc potrafi przypisać nowy tekst do właściwej kategorii.

3.3. Analiza sentymentu – Czy AI potrafi ocenić, czy dokument działa na korzyść klienta?

AI może analizować wydźwięk tekstu prawnego:

• Czy decyzja sądu jest korzystna dla oskarżonego?
• Czy umowa zawiera niekorzystne zapisy dla klienta?

4. AI w LexAi – Zastosowanie w analizie prawnej

LexAi wykorzystuje wszystkie powyższe metody do wsparcia prawników. Jak dokładnie?

4.1. Automatyczne wyszukiwanie orzecznictwa

Jeśli prawnik chce znaleźć precedens, LexAi analizuje zapytanie użytkownika, zamienia je na wektor i porównuje z bazą istniejących orzeczeń.

Przykład:
Adwokat wpisuje: „odpowiedzialność za błąd medyczny w prywatnej klinice”
➡️ LexAi wyszukuje i zwraca orzeczenia dotyczące podobnych spraw.

4.2. Weryfikacja poprawności umów

LexAi może przeanalizować umowę pod kątem niekorzystnych zapisów i porównać ją z wzorcowymi dokumentami.

Przykład:
AI wykrywa, że klauzula w umowie najmu ogranicza prawa najemcy w sposób sprzeczny z ustawą.

4.3. Wsparcie w budowaniu argumentacji

LexAi może sugerować strategie obrony na podstawie analizy podobnych spraw.

Przykład:
Adwokat reprezentuje klienta oskarżonego o oszustwo. AI wykrywa, że w 75% podobnych przypadków skutecznym argumentem była luka w dowodach transakcyjnych i podpowiada tę strategię.

5. Podsumowanie – Dlaczego przekształcenie tekstu w wektory zmienia prawo?

Rozwój AI w analizie prawnej pozwala na: ✅ Szybsze wyszukiwanie informacji
✅ Automatyczne porównywanie dokumentów
✅ Tworzenie precyzyjnych analiz prawnych
✅ Wykrywanie sprzeczności w aktach sprawy
✅ Podpowiadanie strategii obrony

Dzięki metodom NLP, takim jak Word2Vec, BERT i analiza wektorowa, LexAi pozwala prawnikom działać efektywniej, unikać błędów i szybciej reagować na zmieniające się okoliczności spraw sądowych.

Przyszłość prawa to nie zastąpienie prawników przez AI, ale ich wzmocnienie – a LexAi już dziś otwiera drzwi do tej nowej ery w prawie.