隱私政策應用程序並不是這樣的挑戰。 Rawpixel.com
我們大多數人在沒有閱讀條款和條件的情況下在互聯網上購買商品。 我們認為這些標準化協議中的條款是不可談判的，並希望它們符合我們的最佳利益。
然而，情況往往並非如此。 從 筆記本電腦製造商 至 航空公司 至 現在購買，以後付款的公司，關於條款和條件是否公平的爭論不休。
很難獲得有關此問題規模的確鑿事實。 但消費者論壇上肯定有很多不滿意的購物者。
例如，許多人都經歷過 執法困難 他們的合同權利或 不知道 他們買東西時同意的內容。 在這種情況下，很難找到免費或負擔得起的法律建議，所以很多人可能會放棄。
一種說法是，人們應該在點擊“我同意”之前閱讀合同，但我們大多數人沒有時間或能力這樣做。 然而，很快就會有一個解決方案。 我們可能很快就可以使用人工智能來完成，而不是必須自己仔細閱讀所有的小字。
什麼已經存在
分析法律文件的人工智能工具已經以非常基本的形式存在了一段時間。 他們可以 標記消費者可能想要進一步調查的潛在問題，例如侵犯權利。 但是你必須逐句複製和粘貼術語，因為 AI 在它可以處理的文本量方面非常有限，而且它們被設計為指導你自己閱讀導語，而不是完全消除這種需要。
還有更高級的 AI工具 解決了讀取web策略文檔的相關問題。 您無需粘貼文本，而是上傳相關的 URL。 這裡重要但狹隘的重點是網絡提供商如何使用您的數據。 這使得向 AI 模型傳授它需要知道的一切變得更加容易——尤其是在這樣一個 管制嚴格的地區.
對於條款和條件，挑戰在於它們的多樣性。 供應商可以更自由地用自己的話來表述一切，這使得人工智能更難檢測和理解這些內容。
不同司法管轄區之間也有很多差異，例如英國的“solicitor”和美國的“attorney”。 這意味著使用美國數據訓練的人工智能可能會誤導英國消費者。 然而，在現有工具中通常不清楚它們是為哪個管轄區設計的。
您可能想知道替代方案是否只是將條款和條件複製並粘貼到最新的 AI 聊天機器人之一中，例如 ChatGPT，但這也不是解決方案。 這些 通用型號 沒有接受過法律文本或法律分析方面的專門培訓。 這意味著他們提供的任何建議都可能是準確的、不准確的或完全虛構的。
解決問題
據我們所知，沒有開發人員團隊試圖使用支持 ChatGPT 的 Open AI 的 GPT-4 等模型為消費者創建專門的條款和條件 AI。
相反，許多 AI 開發人員似乎專注於更有利可圖的領域 創建工具 這將使律師事務所和其他公司的法律工作自動化。 這甚至可能導致條款對消費者不利，因為重點可能是削減成本而不是提高服務質量。
為了改變這種情況，朴茨茅斯大學的主要作者 Jens Krebs 和他的同事 Ella Haig 一直在發展 適用於英格蘭和威爾士的條款和條件應用程序。 完全開發後，它將使人們能夠將整個文檔複製並粘貼到提示符中。
然後它會列出任何可能對消費者產生意外影響的條款，例如，不符合立法標準，如 2015 年消費者權益法. 它還會將所有術語與可比供應商使用的術語進行比較，以確保沒有漏掉任何異常情況。當發現異常情況時，它會建議消費者在決定是否繼續之前先閱讀該部分。
該項目目前正處於在不同 AI 模型上測試應用程序的階段，以查看哪種模型最有效。 到目前為止，谷歌的 Bert 以 81% 的準確率表現最好，根據研究人員知道完美結果應該是什麼的數據對其進行測試。
在準確率達到 90% 到 95% 之前，不會發布任何內容。 希望該應用程序將提供給像 Which? 這樣的消費者群體。 2024 年，然後在 2025 年進行全面發布。目的是免費使用。
這樣一個項目的主要障礙是缺乏用於訓練人工智能的有害條款的例子——如果消費者足夠勇敢地嘗試判斷條款和條件，他們就會面臨完全相同的問題。 持續提高 Portsmouth 應用程序準確性的長期計劃是用來自消費者組織、政府和消費者的真實數據來補充和替換其培訓數據。
希望該應用程序將處於新一代人工智能工具的前沿，旨在降低條款和條件的不透明性。 除了可能減少不滿意的消費者數量外，這些還可以幫助那些已經簽署不合理條款的人準備和陳述他們的案子——從而減少對律師的需求。
如果此類服務起飛，希望它們也能阻止供應商突破可接受的界限。 如果條款和條件變得對消費者更有利一些，那將是這項新興技術的巨大勝利。
關於作者
詹斯·H·克雷布斯，法律高級講師， 英國樸次茅斯大學; 昂蓋朗·布瓦特爾, 計算/研究助理博士候選人, 英國樸次茅斯大學和 巴黎布拉德利, 法學博士生/研究助理, 英國樸次茅斯大學
