الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في القانون: نحو هندسة منطقية قابلة للفهم

يُشكل دمج الذكاء الاصطناعي في المجال القانوني تحديًا كبيرًا، خاصةً فيما يتعلق بضرورة تفسير قراراته بطريقة مفهومة وقابلة للتدقيق. فبينما تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية تفسيرات تقنية لعمليات صنع القرار، إلا أن النظام القانوني يتطلب مبررات منظمة قائمة على السوابق القضائية. يُناقش هذا المقال التحديات التي تواجه تفسير قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي في سياق قانوني، ويُقترح حلولًا مبتكرة تعتمد على هندسة معمارية هجينة تجمع بين إطار عمل الحجج الرسمية وتوليد السرديات القائمة على نماذج اللغات الكبيرة.

الفجوة المعرفية: لماذا تفشل تقنيات الذكاء الاصطناعي القياسية في التفكير القانوني؟

تكمن المشكلة الأساسية في أن تفسيرات الذكاء الاصطناعي والمبررات القانونية تعملان على مستويات معرفية مختلفة. فبينما يقدم الذكاء الاصطناعي آثارًا تقنية لعملية صنع القرار، يطالب القانون بمبررات منظمة وقائمة على السوابق. وتفشل تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير القياسية، مثل خرائط الانتباه والفرضيات المضادة، في سد هذه الفجوة.

خرائط الانتباه والهياكل الهرمية القانونية

تُبرز خرائط حرارة الانتباه المقاطع النصية التي أثرت بشكل أكبر على مخرجات النموذج. في معالجة اللغات الطبيعية القانونية، قد يُظهر ذلك وزنًا على القوانين أو السوابق أو الحقائق. لكن هذا التركيز السطحي يتجاهل العمق الهرمي للتفكير القانوني، حيث تُعتبر “ratio decidendi” (سبب القرار) أكثر أهمية من مجرد ظهور عبارة معينة. وبالتالي، فإن تفسيرات الانتباه قد تُنشئ وهمًا بالفهم، لأنها تُظهر الارتباطات الإحصائية بدلاً من الهيكل الهرمي للسلطة في القانون. بما أن القانون يستمد صحته من تسلسل هرمي (القوانين → السوابق → المبادئ)، فإن أوزان الانتباه المسطحة لا تستوفي معيار المبررات القانونية.

الفرضيات المضادة والقواعد القانونية المتقطعة

تطرح الفرضيات المضادة سؤالًا من نوع “ماذا لو كان X مختلفًا؟”. وهي مفيدة في استكشاف المسؤولية (مثل: القصد كإهمال مقابل التهور)، لكنها لا تتوافق مع القواعد القانونية المتقطعة: فالتغيير الطفيف قد يُبطل إطارًا قانونيًا بأكمله، مما ينتج عنه تحولات غير خطية. قد تكون الفرضيات المضادة البسيطة دقيقة من الناحية التقنية، ولكنها لا معنى لها قانونيًا. علاوة على ذلك، تُظهر الأبحاث النفسية أن تفكير المحلفين قد يتأثر بالفرضيات المضادة غير ذات الصلة والواضحة (مثل: مسار دراجة غير معتاد)، مما يُدخِل تشوهات في الحكم القانوني. وبالتالي، فإن الفرضيات المضادة تفشل من الناحيتين التقنية (عدم الاستمرارية) والنفسية (التحيز).

التفسير التقني مقابل المبررات القانونية

يوجد فرق أساسي بين تفسيرات الذكاء الاصطناعي (الفهم السببي للمخرجات) والتفسيرات القانونية (المبررات المنطقية للسلطة). تتطلب المحاكم مبررات قانونية كافية، وليس مجرد شفافية آليات النموذج. ومن المرجح أن يتطور “قانون عام للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير”، يُعرّف الكفاية حالة بحالة. والأهم من ذلك، أن النظام القضائي لا يحتاج إلى ذكاء اصطناعي “يفكر كمحامٍ”، بل إلى ذكاء اصطناعي “يشرح نفسه لمحامٍ” بمصطلحات مبررة. وهذا يُعيد صياغة التحدي على أنه تحدٍّ في تمثيل المعرفة وتصميم الواجهة: يجب على الذكاء الاصطناعي ترجمة مخرجاته الإحصائية إلى سلاسل من التفكير المترابطة وقابلة للتطبيق قانونيًا، مفهومة من قبل المحامين وأصحاب القرار.

الطريق إلى الأمام: تصميم ذكاء اصطناعي قابل للتفسير للمنطق القانوني المنظم

لتجاوز حدود الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الحالية، يجب أن تتوافق الأنظمة المستقبلية مع المنطق القانوني المنظم والهرمي. وتُقدم الهندسة المعمارية الهجينة التي تجمع بين أطر الحجج الرسمية وتوليد السرديات القائمة على نماذج اللغات الكبيرة مسارًا للمضي قدمًا.

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير القائم على الحجج

تُحوّل أطر الحجج الرسمية التركيز من إسناد الخصائص إلى بنية التفكير. فهي تُنمذج الحجج كرسوم بيانية للعلاقات الداعمة/المهاجمة، وتُفسر النتائج كسلاسل من الحجج التي تسود على الحجج المضادة. على سبيل المثال: حجة 1 (“العقد باطل بسبب غياب التوقيعات”) تُهاجم حجة 2 (“صالح بسبب اتفاق شفهي”)؛ في حالة عدم وجود دعم أقوى لحجة 2، يكون العقد باطلًا. يُعالج هذا النهج احتياجات التفسير القانوني بشكل مباشر: حلّ تعارضات القواعد، وتطبيق القواعد على الحقائق، وتبرير الخيارات التفسيرية. وتُدوّن أطر مثل ASPIC+ هذا النوع من التفكير، مما ينتج عنه تفسيرات “لماذا” شفافة وقابلة للدفاع تُحاكي الممارسة القانونية التنافسية – تتجاوز “ماذا حدث” البسيطة.

نماذج اللغات الكبيرة لتفسيرات السرديات

تضمن الأطر الرسمية البنية، لكنها تفتقر إلى القابلية للقراءة الطبيعية. يمكن لنماذج اللغات الكبيرة سد هذه الفجوة من خلال ترجمة المنطق المنظم إلى سرديات متماسكة وموجهة نحو الإنسان. تُظهر الدراسات أن نماذج اللغات الكبيرة يمكنها تطبيق مبادئ مثل قاعدة تجنب الزيادة من خلال اكتشاف منطقها في الآراء حتى عندما لا تُسمّى، مما يُظهر قدرتها على التحليل القانوني الدقيق. في نظام هجين، يوفر جوهر الحجج سلسلة التفكير المُتحقّق منها، بينما تعمل نماذج اللغات الكبيرة كـ”كاتب قانوني”، تُولّد مذكرات مُيسّرة أو تفسيرات على النمط القضائي. هذا يُجمع بين الشفافية الرمزية وسلاسة السرد العصبي. من الضروري الإشراف البشري لمنع الهلوسات من نماذج اللغات الكبيرة (مثل: التشريع المُختلق). لذلك، يجب أن تساعد نماذج اللغات الكبيرة في التفسير، وليس أن تكون مصدر الحقيقة القانونية.

الضرورة التنظيمية: التنقل بين اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي

يتشكل ذكاء القانون الاصطناعي من خلال اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي، والذي يُفرض واجبات تكميلية للشفافية وقابلية التفسير.

اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) و”حق التفسير”

يُناقش العلماء ما إذا كانت اللائحة العامة لحماية البيانات تُنشئ “حقًا في التفسير” مُلزِمًا. مع ذلك، تُنشئ المواد من 13 إلى 15 والفقرة 71 حقًا فعليًا في “معلومات ذات معنى حول المنطق المُستخدم” في القرارات الآلية ذات الأثر القانوني أو ما يُشابهه (مثل: الكفالة، الحكم، رفض القرض). الجانب الدقيق: القرارات “الآلية فقط” – تلك التي لا تتضمن تدخلًا بشريًا – هي فقط التي تُغطّى. يُزيل استعراض تقديري من قبل إنسان التصنيف، حتى لو كان سطحيًا. تُمكّن هذه الثغرة الامتثال الاسمي بينما تُقوّض الضمانات. يعالج قانون الجمهورية الرقمية الفرنسي هذه الفجوة من خلال تغطية أنظمة دعم القرار بشكل صريح.

قانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي: المخاطر والشفافية النظامية

يُطبّق قانون الذكاء الاصطناعي إطارًا قائمًا على المخاطر: غير مقبول، مرتفع، محدود، ومخاطر ضئيلة. إدارة العدالة تُصنّف صراحةً كمخاطر عالية. يجب على مقدمي أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر (HRAIS) تلبية التزامات المادة 13: يجب تصميم الأنظمة لفهم المستخدم، وتقديم “تعليمات للاستخدام” واضحة، وضمان الإشراف البشري الفعال. تضيف قاعدة بيانات عامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر شفافية نظامية، تنتقل من الحقوق الفردية إلى المساءلة العامة.

يوضح الجدول التالي تحليلًا مقارنًا لهذين الإطارين القانونيين الأوروبيين المهمين:

الميزة	اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)	قانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي (EU AI Act)
النطاق الأساسي	معالجة البيانات الشخصية	جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مُصنّفة حسب المخاطر
التركيز الرئيسي	الحقوق الفردية (مثل: الوصول، الحذف)	الشفافية والحوكمة النظامية
محفز التفسير	قرار “يعتمد فقط على المعالجة الآلية” له “أثر قانوني أو ما يُشابهه”	أنظمة الذكاء الاصطناعي المصنفة على أنها “عالية المخاطر”
معيار التفسير	“معلومات ذات معنى حول المنطق المُستخدم”	“تعليمات للاستخدام”، “التتبع”، الإشراف البشري
الإنفاذ	سلطات حماية البيانات (DPAs) والقانون الوطني	السلطات الوطنية المختصة وقاعدة بيانات الاتحاد الأوروبي لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير المُستند إلى القانون

يتطلب أصحاب المصلحة المختلفون تفسيرات مُخصّصة:

• أصحاب القرار (مثل: المتهمين): يحتاجون إلى تفسيرات قابلة للتنفيذ قانونيًا للتحدي.
• القضاة/صناع القرار: يحتاجون إلى مبررات قانونية مُعلِمة مرتبطة بالمبادئ والسوابق.
• المطورين/المنظمين: يحتاجون إلى شفافية تقنية لاكتشاف التحيز أو مراجعة الامتثال.

لذلك، يجب أن يُطرح تصميم التفسير سؤالًا من نوع “من يحتاج إلى أي نوع من التفسير، ولأي غرض قانوني؟” بدلاً من افتراض حلّ واحد يناسب الجميع.

المفارقة العملية: الشفافية مقابل السرية

يجب أن تكون التفسيرات شفافة، لكنها تُعرّض البيانات الحساسة، أو الامتيازات، أو المعلومات السرية.

نماذج توليد الذكاء الاصطناعي ومخاطر الامتيازات

يُهدد استخدام نماذج توليد الذكاء الاصطناعي العامة في الممارسة القانونية امتياز المحامي–العميل. يُشدد رأي الجمعية الأمريكية للقانون الرسمي 512 على واجبات المحامين في الكفاءة التكنولوجية، والتحقق من المخرجات، والسرية. يجب على المحامين عدم الكشف عن بيانات العميل لنماذج توليد الذكاء الاصطناعي العامة ما لم تكن السرية مضمونة؛ قد يكون الموافقة المُعلنة مطلوبة لأدوات التعلم الذاتي. تعتمد الامتياز على توقع معقول للسرية. يُخاطر إدخال بيانات العميل في نماذج عامة مثل ChatGPT بالاحتفاظ بالبيانات، وإعادة استخدامها للتدريب، أو الكشف عنها عبر روابط قابلة للمشاركة، مما يُقوّض السرية ويُنشئ “سجلات” قابلة للاكتشاف. لذلك، يتطلب حماية الامتياز ضوابط ص

المصدر: MarkTechPost