Kunstmatige intelligentie of toch liever goed zoeken? Ervaringen van wetten.nl

Kunstmatige intelligentie in rechtspraak - ervaringen van wetten.nl

Onlangs sprak Joy van Baren met Hayo Schreijer, voormalig Product Manager van wetten.nl en verantwoordelijk voor linked en open data bij de Rijksoverheid. Als co-founder van consultancy bureau Coherenza houdt hij zich momenteel intensief bezig met het toepassen van technologie om bruikbare inzichten uit complexe informatie te halen.

Het was een interessant gesprek over platformontwikkelingen in de juridische markt, hoe AI daarin een rol gaat spelen en de ervaringen bij de Rijksoverheid met deze technologieën.

Ontwikkeling van wetten.nl

Op wetten.nl zijn jaarlijks 750 miljoen opvragingen van wetteksten waarvan ongeveer 75% door de overheid zelf wordt uitgevoerd. De resterende 25% komt van buiten af. Veelal zijn dit advocatenkantoren, bedrijven of studenten. Maar ook burgers duiken nog wel eens in de wet- en regelgeving.

De afgelopen jaren is door de overheid flink geïnvesteerd in het wetten.nl platform. Deze investeringen komen niet alleen voort uit de noodzaak om wet- en regelgeving zo goed mogelijk voor iedereen beschikbaar te maken, maar ook aan de behoefte aan efficiënter werken binnen de overheid. Onderzoek binnen de overheid liet in 2012 bijvoorbeeld zien dat het al snel twee dagen kost om alle relevante informatie voor een nieuwe beleidsnota bij elkaar te zoeken.

Dat moest en kon sneller.

Een proef uitgevoerd door de Engelse overheid gaf de inspiratie om informatie expliciet te relateren aan wet- en regelgeving op artikelniveau. Hierdoor zijn relaties sneller terug te vinden en werd de zoektijd naar bijvoorbeeld jurisprudentie en gerelateerde beleidsstukken flink verkort. In wetten.nl is nu direct zichtbaar welke jurisprudentie en andere overheidsinformatie bij een regeling-onderdeel relevant zijn. Deze aanpak volgt de principes van “Linked Data”, waarbij elk stukje informatie een unieke link krijgt en een authentieke eigenaar, en er geen informatie meer wordt gekopieerd.

Experimenten met kunstmatige intelligentie

In veel overheidsinformatie hebben auteurs nooit expliciete links naar wet- en regelgeving aangebracht. Er is een enorme legacy aan oude documenten of nauwelijks gestructureerde teksten in Microsoft Word die niet zo makkelijk aan een specifieke regeling kunnen worden gelinked.

Net zoals bij Walter kijkt de overheid daarom naar de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie. In 2017 werden drie experimenten uitgevoerd om met slimme technologie meer relevante documenten te vinden bij een specifieke rechtsvraag. Onderliggend was de belofte: ‘met genoeg cases kunnen we een machine trainen om het proces te automatiseren en automatisch verbanden te leggen’.

De samenwerking werd onder andere gezocht met IBM Watson, de supercomputer van IBM. De praktische uitvoering van de experimenten viel tegen. Rechtspraak is complex en het voorbereiden en valideren van deze experimenten vergt dan ook veel redactioneel handwerk. Zeker wanneer het over meerdere rechtsgebieden heen dient te gebeuren.

Ook vielen de resultaten tegen: het lukte niet om op basis van AI veel voorkomende juridische vraagstukken doorslaggevend (correct) te beantwoorden. Mede daarom koos de overheid ervoor om voorlopig niet verder te gaan met deze experimenten, maar andere richtingen te verkennen zoals slimme zoektechnologie en klassieke AI toepassingen.

Zoek technologie en slimme link extractie als oplossing

Een promotieonderzoek van Marc van Opijnen legde de basis voor de ontwikkeling van een linkextractor, een klassieke AI toepassing waarbij met slimme regels en grammatica’s een juridische tekst wordt doorgelopen op aanwezige verwijzingen naar wet- en regelgeving en andere jurisprudentie.

Uit de linkextractor rolt een nieuwe versie van de tekst waarin expliciete links zijn aangebracht naar gevonden artikelen en jurisprudentie, alles volgens de geldende standaarden. De linkextractor koppelt nu al op wetten.nl alle jurisprudentie van rechtspraak.nl aan de relevante regelingonderdelen. Klik maar eens op het linksymbooltje bij een regeling in wetten.nl

Relaties onderling op basis van AI

Een experiment waarin slimme zoektechnologie werd gecombineerd met een taxonomie en de gevonden links in wet- en regelgeving gaf ook veelbelovende resultaten. In het experiment werd de nieuwe Fiscale Leerstukken taxonomie (NFLT) toegepast in combinatie met slimme zoektechnologie. Vaak lukt het dan wel om dat een antwoord te geven waar naar gezocht wordt wat uiteindelijk voor een efficiëntieslag zorgt.

Ook werd best-matching principe succesvol ingezet in een prototype: we denken dat je dit antwoord zoekt, maar hebben ook andere dingen voor je gevonden. Dit helpt gebruikers om “het” antwoord te vinden, zonder het gevoel te hebben iets te missen.

Het lijkt erop dat zoektechnologie en klassieke slimme toepassingen nog veel kunnen betekenen voor gebruikers van rechtsinformatie. De nuttige toepassing van kunstmatige intelligentie zoals machine learning wordt ook makkelijker zodra de bestaande rechtsinformatie beter is gestructureerd en georganiseerd.

Parallellen met Walter

Walter is de nieuwe oplossing van Wolters Kluwer en heeft tot doel om juridische professionals te helpen om succesvoller te zijn en klaar te zijn voor de toekomst. In eerste instantie richt Walter zich op arbeidsrecht waarna er later uitgebreid wordt naar andere rechtsgebieden.

Zowel Walter als wetten.nl willen juridische professionals sneller naar passende antwoorden leiden. Mede door deze overeenkomst was Joy zeer benieuwd naar Hayo’s mening over Walter. Zijn eerste indruk: “Een frisse, overzichtelijke vormgeving. En leuk dat jullie zoiets innovatiefs binnen Wolters Kluwer doen!”

Wat waren zijn belangrijkste feedback punten op Walter?

#1 De wet als kapstok is nuttig, maar kan nog een niveau dieper

De keuze om in Walter de gebruiker informatie te laten vinden op basis van de structuur van de wet viel goed bij Hayo, hij hield zich immers jarenlang bezig met deze structuur. Ook het inzicht dat veel onderwerpen vaak pas specifiek genoeg worden als je ze groepeert rondom een artikellid ondersteunt hij.

Maar is dat uiteindelijk genoeg?

Hayo’s verwachting is dat juridische informatie uiteindelijk optimaal ontsloten kan worden als je niet alleen de structuur maar ook de betekenis meeneemt. Welke begrippen worden in de regeling genoemd? Wie zijn de actoren? En welke condities worden gesteld? Stof tot overweging waar we bij Walter verder mee gaan experimenteren.

Walter gratis proberen

Iets anders wat nog mist is het bladeren tussen wetsartikelen, wat essentieel is in het werkproces van de jurist. Dit is in Walter nu nog niet mogelijk, maar stond gelukkig al wel op de roadmap.

#2 Verschillende informatieniveaus: een slim idee

Naast het doorzoekbaar maken van juridische informatie op artikel- en lidniveau groepeert Walter de informatie in vier verschillende niveaus, aansluitend bij het profiel en werkproces van juristen.

verschillende tabs binnen Walter

Hayo vindt dit een goede richting, aangezien het bijdraagt aan het ontstaan van inzicht en overzicht.

“Het is slim om deze views dynamisch op te bouwen op basis van het wetsartikel(lid)” in plaats van ze door een redactie te laten maken. Dat zal de compleetheid en actualiteit ten goede komen.”

#3 Patronen uit jurisprudentie bieden toegevoegde waarde

Maar Hayo’s favoriete onderdeel was toch wel de jurisprudentiepagina met de DeCAF data. Per uitspraak toont Walter de eisen, de beslissing van de rechter over deze eisen, en welke feiten en argumenten door de rechter in overweging zijn genomen. De benodigde dataverrijking wordt gedaan met een combinatie van redactioneel werk door juridische experts, rules based AI, en similarity analyse.

“Er zit een hoop werk in om dit te maken, maar ik verwacht dat het bijzonder veel toegevoegde waarde heeft. Ook voor gebruikers binnen de overheid.”

 

Decaf Data open
Decisions, claims, arguments & facts binnen Walter

 

Onze conclusie dat er altijd enige vorm van redactioneel werk verbonden blijft aan de dataverrijking vindt Hayo terecht, ook op basis van zijn eigen ervaringen met AI proeven binnen de overheid. “Dit is de toegevoegde waarde die Wolter Kluwer kan bieden. De overheid zal deze redactionele verrijkingen niet zelf gaan uitvoeren”,  aldus Hayo.

#4 Integraties leggen de basis voor nieuwe inzichten

Net zoals veel advocaten en juristen herkent Hayo de problemen van “heel veel verschillende systemen”. Ook de information overload van de huidige oplossingen is hem niet onbekend. Ook bij juridische professionals binnen de overheid zie je dit terug.

Geen gek idee dus om meerdere toepassingen in één omgeving bij elkaar te trekken. Met name de koppeling met CompanyInfo is intrigerend: “Niet alleen maak je het werk een stapje sneller, maar je krijgt ook echt nieuwe inzichten.”

Conclusie

Een boeiend gesprek met een expert op het gebied van data, technologie, en toepassingen binnen het recht. Interessante informatie over de ontwikkelingen rondom wetten.nl en kunstmatige intelligentie bij de Overheid. Het bouwen van een goede toepassing binnen het recht is lastig en complex. Naast de ervaringen van Hayo een mooie dosis van bemoedigende feedback, kritische noten, en nuttige suggesties die ons helpen om Walter iedere dag weer een stukje beter te maken.

Ben je arbeidsrecht professional en wil jij Walter ervaren en bijdragen aan deze ontwikkeling door middel van feedback? Meld je dan aan voor een account en krijg onbeperkt toegang to Walter. Al meer dan 400 professionals gingen je voor.

Walter gratis proberen

Sluit Menu