Cyfrowa rekonstrukcja prawa na miarę XXI w. „Uporządkujemy ponad 156 tys. aktów prawnych” (WYWIAD)

Najpierw ratio legis, potem wykładnia nominalna. Katarzyna B. Wojtkiewicz – prawniczka, specjalistka ds. data governance (zarządzania danymi) oraz wykładowczyni akademicka – stawia sobie jasny cel: stworzenie semantycznej mapy porządku normatywnego prawa polskiego, która pozwoli nie tylko literalnie odczytywać przepisy, lecz także wydobywać ich sens i funkcję. Brzmi skomplikowanie? Inicjatorka projektu PRONORM.AI wyjaśnia, jak uprościć przepisy.

Katarzyna Witwicka-Jurek: Pronorm.AI brzmi jak odpowiedź na wiele administracyjnych i prawnych problemów Polaków. Na jakim etapie obecnie jest projekt?

Katarzyna B. Wojtkiewicz: W ramach pilotażowego programu uporządkowaliśmy ponad 156 tys. aktów prawnych. Polski otwarty model językowy „Bielik” pomógł w umieszczeniu dokumentów źródłowych w systemie. Narzędzia sztucznej inteligencji wykorzystano eksperymentalnie do identyfikacji potencjalnych relacji znaczeniowych między przepisami. Uzyskane wyniki były następnie weryfikowane na wybranych próbach badawczych, aby ocenić przydatność modelu, a nie zastępować klasyczną analizę dogmatyczną.

Algorytmy nie dokonują wykładni prawa, a jedynie generują hipotezy relacyjne, które mogą stanowić punkt wyjścia do dalszej analizy prawniczej.

Przykład? W jednej ustawie pojawia się hasło „spółka z ograniczoną odpowiedzialnością”, w innej „podmiot nadzorowany”. Możliwe jest powiązanie tych kontekstów i na tej podstawie stworzenie cyfrowego modelu łączącego rozproszone i niejednoznaczne jednostki redakcyjne, tak aby wydobyć z nich cel i sens polskiego prawa.

Świat ruszył do przodu, prawo zostało „na papierze”

Z cyfryzacją w kraju bywało różnie. Co skłoniło panią do podjęcia się tak ambitnego celu?

Spróbujmy porównać państwo do korporacji. Firmy w ostatnich dekadach przewartościowały hierarchię aktywów, przypisując kluczowe znaczenie informacji. Państwo nadal koncentruje się jednak na aktywach materialnych – na dokumentach aktów prawnych i zawartych w nich jednostkach redakcyjnych – zamiast na informacji, którą można zapisywać, przetwarzać i odczytywać w formie danych. Firmy poradziły sobie z rewolucją technologiczną, a państwo? Funkcjonujemy dziś w rzeczywistości dwóch różnych prędkości.

Przeczytaj: Deregulacja polskim produktem eksportowym? „Inne kraje pójdą w nasze ślady”

Dobrym przykładem jest sektor bankowy. Jeszcze dekady temu bank, podpisując umowę z klientem, każdorazowo musiał do niej wracać, by pozyskać konkretne informacje, np. o kredytobiorcy. Dziś umowa trafia do systemu, w którym dane klienta są automatycznie przetwarzane. Jeśli bank chce wrócić do klienta z nową ofertą, nie analizuje ponownie dokumentu – informacje są już w systemie, dostępne od ręki.

„Państwo jak korporacja"

Nie trzeba więc ponownie czytać dokumentów, by uzyskać potrzebne informacje. Tymczasem obywatele wciąż w ten sposób funkcjonują w zetknięciu z prawem. Aby zrozumieć swoją sytuację prawną, muszą sięgać do konkretnych ustaw i ich fragmentów. Tymczasem w państwie powinien zajść dokładnie ten sam proces, który dokonał się w korporacjach. Problem w tym, że brakuje spójnej, strategicznej agendy cyfrowego państwa.

Mamy jednak punktowe zmiany. Na plus należy ocenić mObywatela, Twój e-PIT, czy proces cyfryzacji podatków dla firm i kontaktu ze skarbówką.

Mamy wiele przydatnych narzędzi – co więcej, Polska przoduje w ich tworzeniu – ale wciąż brakuje fundamentalnej wizji cyfrowego państwa. Nie określiliśmy priorytetów i nie wypracowaliśmy menedżerskiego spojrzenia na najważniejszy element umowy społecznej, czyli prawo. Warto więc zadać sobie pytanie, co należy zrobić, aby obywatel mógł w prosty sposób dowiedzieć się, jaka jest jego sytuacja prawna. Obecnie często polegamy na powszechnie dostępnych narzędziach sztucznej inteligencji, które nie są nieomylne. ChatGPT nie bazuje wyłącznie na aktach prawnych, lecz także na statystycznie istotnych materiałach prasowych, dyskusjach z mediów społecznościowych itp. Na tej podstawie może podsunąć błędną odpowiedź.

„Komputer pracował w nocy, my w dzień”

I tu pojawia się Pronorm.AI. Już wyniki pilotażowego programu robią wrażenie. Jak zabrać się do opracowania niemalże „całego prawa”?

Zaczęliśmy działać w trzy osoby: ja oraz dwójka informatyków, którzy prezentowali wyniki „technologicznej obróbki prawa”. Błędy oczywiście się zdarzały – system potrafił pomylić punkt z przypisem itp. Nocami pracowały komputery, w dzień pracowaliśmy my. Tak wyglądał pilotaż. Cały obecny program rozpisany jest na trzy lata. Potrzebne jest zaangażowanie większej liczby osób – zarówno specjalistów technologicznych, jak i prawników. Zakładamy również, że kancelarie będą zainteresowane nieodpłatnym testowaniem systemu.

Chodziło o wydobycie z ustaw wszystkich możliwych kontekstów danych fraz i połączenie ich w spójny cyfrowy model.

W ramach pilotażu zajęliśmy się jedynie „wycinkiem” prawa, dotyczącym identyfikacji podmiotów innych niż osoby fizyczne w kontekście ustaw podatkowych. Aby to zrobić, konieczne było jednak wprowadzenie do systemu ponad 156 tys. aktów prawnych. Z wykorzystaniem narzędzi AI wyodrębniliśmy z nich poszczególne pojęcia wraz z ich kontekstami, stosując podejście semantycznego uporządkowania. Celem było zidentyfikowanie potencjalnych relacji między przepisami oraz sprawdzenie, czy możliwe jest półautomatyczne wykrywanie rozproszonych elementów normy prawnej w skali całego systemu. Chodziło o wydobycie z ustaw wszystkich możliwych kontekstów danych fraz i połączenie ich w spójny cyfrowy model.

Model ten został zbudowany zgodnie z klasyczną konstrukcją normy prawnej. Uwzględniał stan faktyczny (hipotezę), prawną „instrukcję” działania (dyspozycję) oraz informację o konsekwencjach niedostosowania się do normy (sankcję).

„Uczymy sztuczną inteligencję prawa”

Podczas prac „uczyli” Państwo AI, jak analizować rozproszone w ustawach normy i kompletować je w modelu. Co dokładnie „potrafi” model na tym etapie?

Zidentyfikowaliśmy grupę „nieurodzonych” – to moja robocza „nazwa własna” dla podmiotów innych niż osoby fizyczne – podmiotów prawnych, takich jak spółki, fundacje czy stowarzyszenia. Celem było uporządkowanie danych i sprawdzenie, co obowiązujące akty prawne mówią o każdym z tych podmiotów. Analizowaliśmy sposób ich identyfikacji oraz wyszukiwaliśmy atrybuty opisujące te „osoby”.

Nauczyliśmy AI rozpoznawać kontekstowo zbliżone znaczenia, czyli identyfikować najczęstsze konteksty występowania pojedynczych pojęć oraz ich zestawień. Efekty prac zostały zestawione w arkuszu kalkulacyjnym, w którym nazwy podmiotów oraz zidentyfikowane przez narzędzie atrybuty „powiązano” z konkretnymi jednostkami redakcyjnymi. W całym procesie pomaga polski model konwersacyjny „Bielik”, który – mówiąc potocznie – „myśli po polsku”.

Efektem końcowym jest okno kontekstowe, w którym można zadać pytanie, np. „jakie obowiązki sprawozdawcze ma spółka z ograniczoną odpowiedzialnością”, i uzyskać odpowiedź opartą na powiązaniach rozproszonych przepisów, a nie na pojedynczym akcie prawnym.

Efektem końcowym jest okno kontekstowe, w którym można zadać pytanie, np. „jakie obowiązki sprawozdawcze ma spółka z ograniczoną odpowiedzialnością”, i uzyskać odpowiedź opartą na powiązaniach rozproszonych przepisów, a nie na pojedynczym akcie prawnym.

Przeczytaj: Napisze pozew, doradzi albo wymyśli i wprowadzi w kosztowny błąd. „ChatGPT to nie adwokat ani doradca podatkowy”

Chcemy pozostać blisko dogmatycznej analizy prawa, jednocześnie testując semantyczną analizę modelu. Projekt nie zastępuje wykładni ani analizy orzecznictwa. Tworzy natomiast warstwę systematyzującą, która może wspierać klasyczną dogmatykę prawa poprzez ujawnianie rozproszonych norm oraz relacji między nimi. AI analizuje słowa, jednak niezbędni są „testerzy case’ów” ze środowiska prawniczego, aby system mógł się stale uczyć. Model uczy się działania, ale wymaga udziału wielu ekspertów z różnych dziedzin prawa. Nie wystarczy jeden prawnik – każdy z nas ma własne poglądy, również w zakresie interpretacji prawa. Potrzebni są liczni eksperci pełniący rolę nauczycieli systemu. Kluczowe jest korzystanie z „czystych” źródeł prawa i wydobywanie z nich norm w sposób uporządkowany.

Ratio legis na pierwszym planie

Jakie wnioski dotyczące polskiego prawa nasunęły się pani na tym etapie prac?

System ujawnia liczne duplikaty oraz niezamierzone niejednoznaczności. Jedną sytuację prawną potrafi regulować wiele aktów prawnych jednocześnie. W praktyce niemal nikt nie jest w stanie wskazać ich wszystkich, a nasz model może to znacząco ułatwić. W końcu każdy powinien mieć możliwość ustalenia, jakie prawo go obowiązuje w danej sytuacji – niezależnie od tego, czy jest prezesem dużej korporacji, czy pasażerem jadącym „na gapę” tramwajem.

Akty prawne tworzone są często bez spójnej strategii. Mają charakter punktowy, pozbawiony jasno określonego celu i rzeczywistego – a nie wyłącznie „popularno-politycznego” – uzasadnienia. Tymczasem prawo powinno być interpretowane w taki sposób, by na pierwszy plan wysuwać ratio legis, a dopiero w dalszej kolejności sięgać po wykładnię nominalną.

„Deregulacja to nie wszystko”

W tym kontekście warto spojrzeć na trwający proces deregulacji. Już dziś udało się usunąć część przepisów utrudniających życie, m.in. przedsiębiorcom.

Prawdziwej deregulacji nie da się jednak przeprowadzić inaczej niż systemowo. Nie chodzi o samo ograniczanie liczby ustaw, lecz o uproszczenie prawa – tak, aby definicje występujące w rozproszonych jednostkach redakcyjnych były jednoznaczne i spójne. Państwo powinno posiadać jasny cel i strategię, w którą wpisywałaby się każda kolejna nowelizacja. Nasz model może pomóc odpowiedzieć na pytanie, jak zmieniać prawo, aby rzeczywiście realizowało ratio legis w konkretnych obszarach. To działanie leży w interesie państwa – po to, by prawo w Polsce, w dobie cyfryzacji, mogło realnie pełnić swoją funkcję. Być może brzmi to naiwnie lub romantycznie, ale pozostaje wierzyć, że jest to możliwe.

Czy myślała pani o współpracy z rządem? Mogłoby to rozwiązać kwestię finansowania projektu.

Produkt końcowy mógłby trafić do obywateli w modelu abonamentowym. Nie jest również wykluczony scenariusz, w którym za aplikacją stałyby instytucje państwowe. Model wymaga – i będzie wymagał – ciągłej pracy oraz nakładów finansowych, a także nieustannej aktualizacji zarówno pod względem merytorycznym, jak i technologicznym. Jesteśmy ciekawi efektu końcowego. Obecnie staramy się o grant badawczy; niewykluczone, że zainteresują się nami także prywatni inwestorzy lub administracja publiczna. Jesteśmy otwarci na współpracę i łączenie sił.

Prawo nie powinno być polem przypadkowych furtek

Jestem sobie w stanie wyobrazić, że ustawodawca działałby sprawniej, gdyby miał dostęp do takiej „apki”.

Potencjalnymi interesariuszami są biura legislacyjne Sejmu i rządu – w tym obszarze współpraca wydaje się naturalna. Nasz model mógłby dostarczać odpowiedzi na pytania strategiczne i wspierać prace komisji mających realny wpływ na kształt prawa. Co więcej, nie każdy polityk jest prawnikiem i nie każdy posiada ekspercką wiedzę w danej dziedzinie.

Czasem jedno słowo potrafi zmienić sytuację prawną całych grup podmiotów, co dobitnie pokazała m.in. afera Rywina i wykreślenie z ustawy słynnej frazy „lub czasopisma”. Prawo nie powinno być polem do tworzenia – ani zamierzonych, ani przypadkowych – furtek do nadużyć.

Jednoznaczne rozumienie norm prawnych leży we wspólnym interesie. Celowe i świadome stanowienie prawa sprawiłoby, że zniknęłaby praktyka przemycania w ustawach przypadkowych fraz. Czasem jedno słowo potrafi zmienić sytuację prawną całych grup podmiotów, co dobitnie pokazała m.in. afera Rywina i wykreślenie z ustawy słynnej frazy „lub czasopisma”. Prawo nie powinno być polem do tworzenia – ani zamierzonych, ani przypadkowych – furtek do nadużyć.

Główne wnioski

1. Problemem polskiego prawa nie jest wyłącznie jego nadmiar, lecz przede wszystkim brak systemowości, spójności oraz jasno określonej strategii. To właśnie te deficyty prowadzą do chaosu regulacyjnego i utrudniają obywatelom ustalenie ich rzeczywistej sytuacji prawnej.
2. Sztuczna inteligencja może skutecznie wspierać analizę prawa na poziomie systemowym, identyfikując rozproszone elementy norm prawnych oraz relacje między nimi. Nie zastępuje ona jednak klasycznej wykładni prawa, lecz tworzy narzędzie pomocnicze – użyteczne zarówno dla prawników, jak i dla innych uczestników procesu stanowienia i stosowania prawa.
3. PRONORM.AI ma szansę stać się cyfrowym fundamentem prawa na miarę XXI wieku. Korzystanie z takiej aplikacji mogłoby ułatwić świadome, strategiczne stanowienie prawa, wpisane w długofalową wizję porządku normatywnego, a nie doraźne potrzeby legislacyjne.