Introdução
NĂłs começou nossa anĂĄlise do tĂłpico atual da inteligĂȘncia artificial e sua aplicação no campo da jurisprudĂȘncia com uma revisĂŁo das ferramentas de anĂĄlise sintĂĄtica e semĂąntica de textos que sĂŁo utilizados no desenvolvimento de soluçÔes LegalTech.
Nos comentĂĄrios do artigo anterior, uma pergunta muito difĂcil correu como um fio vermelho: por que nĂŁo extrair todos os significados do texto? Qual Ă© a dificuldade aqui? Essa pergunta Ă© extremamente indicativa, por isso decidimos prestar mais atenção a ela e dar uma resposta mais detalhada.
Então, hoje vamos tentar responder a uma série de perguntas aparentemente simples:
- Como encontrar âtodos os significadosâ no texto? Quais sĂŁo as diferenças na percepção do texto entre um especialista no assunto (advogado) e um leigo (desenvolvedor)?
- Como essas diferenças afetam o desenvolvimento de soluçÔes de TI apropriadas?
1. IA legal: mito ou realidade
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1.1. Legal AI?
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«Our representation of the British Nationality Act was undertaken with no legal expert assistance. Our model of the Act expresses the layman's reading of the provisions. This in itself renders our British Nationality Act program of limited practical value. We could not use it in its present form for solving problems of British citizenship in actual legal practice».
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«A complication that we anticipated was the presence of vagueness. The act contains such vague phrases as âbeing a good character,â âhaving reasonable excuse,â and âhaving sufficient knowledge of English.â»
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2.3. LegalTech
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2.4. Agile LegalTech
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- Dessimoz S., Ć kunca N. (2017) The Gene Ontology Handbook. Methods in Molecular Biology (ISBN 978-1-4939-3741-7);
- Lista de instruçÔes do Presidente da Federação Russa após a reunião sobre o desenvolvimento de tecnologias de informação e comunicação e comunicaçÔes;
- Uma entrevista com o fundador da somma.ai sobre os problemas de criação de carros autÎnomos .