HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Back to Headlines

علماء حاسوب يطورون أداة ذكاء اصطناعي للكشف عن بنود عقود خطرة وغير قابلة للتطبيق

منذ 6 أيام

يُعاني الأفراد من تواطؤ قانوني في العقود التي يُطلب منهم توقيعها، مثل عقود الإيجار أو التوظيف، بسبب وجود بنود غامضة أو غير قابلة للإنفاذ. فمثلاً، عبارة "يجب على المستأجر إشعاراً مكتوباً بنيّة المغادرة في وقت معقول" تُعد غير واضحة لأن مفهوم "الوقت المعقول" غير مُحدَّد، بينما تُمنع العديد من الولايات الأمريكية الاتفاقات غير التنافسية الواسعة التي تمنع الموظف من العمل في مجال معين بعد إنهاء علاقته الوظيفية. لمواجهة هذه التحديات، طوّر فريق من باحثي جامعة نيويورك أداة ذكية تُسمى "ContractNerd"، تستخدم نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لتحليل العقود وتصنيف البنود إلى أربع فئات: بنود مفقودة، بنود غير قابلة للإنفاذ، بنود قانونية سليمة، وبنود قانونية لكنها خطرة، وتُصنف الأخيرة إلى درجات عالية أو متوسطة أو منخفضة من الخطر. تم نشر البحث في مجلة Electronics، ويهدف المشروع إلى تمكين كل من صاغي العقود والأشخاص الذين يوقعونها من التعرف على المخاطر القانونية قبل التوقيع. وفقاً لدنس شاشا، الأستاذ في علوم الحاسوب بجامعة نيويورك والمؤلف الرئيسي، فإن "ContractNerd" يُحلّل العقود ويُشير إلى البنود غير الواضحة أو غير العادلة أو غير القانونية، ويوصي بتحسيناتها. تم اختبار الأداة على عقود إيجار وتوظيف من مدينتي نيويورك وشيكاغو، واعتمدت على مصادر موثوقة مثل Westlaw وJustia وAgile Legal، مع أخذ القوانين المحلية في الاعتبار. لتقييم فعالية الأداة، أُجريت ثلاث مقارنات. الأولى أظهرت أن ContractNerd تفوقت في دقة توقعها لعدم قابلية إنفاذ البنود مقارنة بأنظمة ذكية أخرى. في الثانية، قام مُقيّمون عُموماً (من غير المتخصصين) بتقييم مخرجات ContractNerd ونظام goHeather (الذي تصدرت نتائجه في المقارنة الأولى)، دون معرفة الهوية الحقيقية لكل نظام، وانتهوا إلى تفضيل ContractNerd بشكل عام. أما في المقارنة الثالثة، فقد قدم البروفيسور كلاتون جيليت، خبير قانون العقود بجامعة نيويورك للقانون، تقييماً نوعياً، حيث أقرّ بتفوق ContractNerd في الشمولية والتحليل العميق، لكنه لاحظ أن تحليل goHeather كان أكثر وضوحاً في العرض. يؤكد شاشا أن العقود ليست فقط موضوعاً قانونياً، بل يجب أن تكون عادلة للطرفين، ويُخطط لتوسيع نطاق استخدام ContractNerd جغرافياً. ويُنظر إلى الأداة كأداة داعمة لمساعدة المستخدمين على تحديد ما إذا كانت العقود قانونية وعادلة، مما قد يقلل من فرص التعاقدات الخطرة والنزاعات المستقبلية. من بين المؤلفين الآخرين: مو sondا سينكالا ويوجي دوان، طالبان في مرحلة الدراسات العليا بجامعة نيويورك وقت بناء النموذج الأولي، وهاوون يوان، طالب جامعي.

Related Links

علماء حاسوب يطورون أداة ذكاء اصطناعي للكشف عن بنود عقود خطرة وغير قابلة للتطبيق | أحدث الأخبار | HyperAI