De kracht van AI in juridisch onderzoek

Wat betreft digitalisering en automatisering liepen juristen lange tijd achter. Juristen werken immers met teksten (wetteksten, jurisprudentie, beleidsdocumenten, wetenschappelijke artikelen, etc.) en niet zozeer met kwantitatieve data. Daardoor waren geavanceerde data-analyses weinig relevant voor juristen. Tekstbestanden inscannen leverde niet zoveel op, hooguit dat je stukken op je computer kon bewaren. Maar de technologische ontwikkelingen brengen hier nu verandering in. Met name de opkomst van technologie voor tekstherkenning en -analyse (natural language processing) speelt hierin een belangrijke rol. Digitalisering maakt het nu mogelijk juridische teksten (‘legal big data’) doorzoekbaar te maken. De volgende stap is geautomatiseerde analyse van teksten.

Juridisch onderzoek kan zowel doelen op het wetenschappelijk onderzoek dat juristen aan universiteiten doen als op het onderzoek dat juristen in de rechtspraktijk uitvoeren als ze een casus voorbereiden. Praktijkjuristen zijn bijvoorbeeld advocaten die hun cliënt bijstaan in een zaak, officieren van justitie die een verdachte vervolgen, of rechters die moeten oordelen over een zaak. Zogeheten dogmatisch juridisch onderzoek is vooral gericht op het uitzoeken welke rechtsregels van toepassing zijn in een bepaalde casus en hoe deze rechtsregels moeten worden geïnterpreteerd, bijvoorbeeld door vergelijking met bestaande jurisprudentie. Ander onderzoek dat juristen doen is onder meer rechtssociologisch (sociaalwetenschappelijk onderzoek naar het feitelijk functioneren van het recht) en rechtsvormend (juridisch-ethisch onderzoek naar hoe het recht er in de toekomst uit zou moeten zien).

AI kan op verschillende manieren bijdragen aan juridisch onderzoek. In dogmatisch juridisch onderzoek kan snel en efficiënt worden uitgezocht welke rechtsregels van toepassing zijn en hoe die moeten worden geduid. AI kan zeer snel door grote hoeveelheden tekst gaan, waardoor een compleet beeld kan worden verkregen en de kans afneemt dat belangrijke informatie over het hoofd wordt gezien. Bovendien kan AI ook patronen herkennen, bijvoorbeeld in jurisprudentie, die juristen in eerste instantie missen. Inmiddels zijn er ook de eerste modellen die uitkomsten van rechtszaken kunnen voorspellen (quantitative legal predictions), uiterst handig voor advocaten om hun kansen in te schatten.

Met de opkomst van AI en grote taalmodellen zoals ChatGPT is het nu mogelijk om grote hoeveelheden tekst te analyseren en zelfs tekst te genereren. Voor juristen handig om juridische teksten op te stellen, zoals brieven, contracten, bezwaarschriften, pleidooien, beleidsdocumenten, algemene voorwaarden, officiële aktes en verweerschriften. Maar dat is niet allemaal zonder gevaar. ChatGPT genereert goed lopende teksten, maar maakt ook fouten. De tool hallucineert niet-bestaande jurisprudentie en geeft regelmatig onjuiste wetsartikelen weer wanneer hiernaar wordt gevraagd. Het is van groot belang deze output kritisch te bekijken.

AI is een nieuw, krachtig instrument in de gereedschapskist van juristen. Het kan bijdragen aan efficiënter en effectiever (lees: sneller, beter en goedkoper) juridisch onderzoek en soms nieuwe, onverwachte verbanden opleveren. Maar AI in juridisch onderzoek heeft ook zijn beperkingen, bijvoorbeeld omdat de nadruk ligt op statistische in plaats van causale verbanden en omdat het slechts beperkt bijdraagt aan theorievorming en diepgaander begrip. Om die reden zal AI niet een vervanger zijn van bestaande juridische onderzoeksmethoden, maar vooral een welkome aanvulling daarop.

Meer lezen?

• Custers, B.H.M. (2016) Big Data in wetenschappelijk onderzoek, Justitiële Verkenningen, Vol. 2016, No. 1, p. 8-21.
• Custers, B.H.M. (2017) Kunnen computers het wetboek interpreteren? In: De Graaf, B, Rinnooy Kan, A. (ed.) Hoe zwaar is licht? Amsterdam: Uitgeverij Balans, p. 78-80.
• Custers, B.H.M., en Leeuw, F. (2017) Legal big data, Nederlands Juristenblad, 34, p. 2449-2456.
• Custers, B.H.M. (2018) Methods of data research for law, in: Mak, V., Tjong Tjin Tai, E., and Berlee, A. (eds.) Research Handbook in Data Science and Law, Cheltenham: Edward Elgar, p. 355-377.
• Katz, D., Bommarito, M., & Blackman, J. (2014) Predicting the Behavior of the Supreme Court of the United States, PLoS ONE, 12, nr. 4., e0174698.
• Mr Online (2024) ChatGPT ‘hallucineert’ bij juridische zoekvragen en verzint uitspraken, 16 mei 2024,
• Ruger, T.W., Kim, P.T., Martin, A.D., & Quinn, K.M. (2004) The Supreme Court Forecasting Project: Legal and Political Science Approaches to Predicting Supreme Court Decision-making, Columbia Law Review, Vol. 104, p. 1150.
• Prakken, H. (2018). Komt de robotrechter er aan? Nederlands Juristenblad, 2018(4), 269-274. Artikel NJB 2018/207.
• Quekel, S. (2024) Ongeloof om Nederlandse rechter die ChatGPT gebruikt in vonnis, AD, 3 augustus 2024.
• Zon, H. van (2021) Robotrechter, handig voor een snel vonnis: kunstmatige intelligentie verlicht werkdruk bij rechtspraak, AD, 15 mei 2021, p. 10-11.