Як покращити прогнозованість судових рішень?
Заміна більшої частини процесуальних дій судді алгоритмом може допомогти у вирішенні проблеми точності і прогнозованості судових рішень по певній категорії спорів і мінімізувати суб'єктивність висновків судді. І що не менш важливо, знизиться, якщо не відпа
Ми живемо на планеті людей, а не роботів. Проте чи можуть машини бути задіяні під час судочинства?
Процесуальна форма завжди обов’язково носить нормативний та системний характер, вона, по суті, передбачає «алгоритм» поведінки кожного суб’єкта при розгляді та вирішенні судової справи. Якщо на рівні процесуальної науки визначено існування “судових алгоритмів”, то цілком можливим є реалізація цих алгоритмів за допомогою сучасних IT-технологій.
Сучасні IT-технології можуть істотно покращити прогнозованість судових рішень та їх надійність, допомогти судді в судовому процесі, зменшити навантаження на окремого суддю та знизити ризик суддівських помилок.
Розглянемо можливу реалізацію судових алгоритмів на прикладі господарського процесу.
Першою стадією господарського процесу є відкриття провадження в справі.
Відомо, що відкриття провадження у справі — це сукупність процесуальних дій суду та осіб, які беруть участь у справі, що направлені на визначення підстав їх звернення до суду та передбачає перевірку, зокрема:
(a) дієздатності позивача та відповідача;
(b) дотримання належної форми позовної заяви (дотримання формальних вимог, зокрема сплату судового збору).
(a) Застосування IT-технології при перевірці дієздатності позивача та відповідача.
Процесуальні дії суду при здійсненні відповідної перевірки включають в себе, у переважній кількості випадків, перевірку на наявність відомостей про сторони (позивача та відповідача) у ЄДР.
На сьогодні суддя (в реальності помічник або секретар) в ручному режимі отримує відомості з електронного реєстру. При відсутності відомостей в реєстрі, як правило за шаблоном, готується ухвала про відмову у відкритті провадження у справі.
При автоматизації цього процесу, машина при внесенні даних про позивача та відповідача до IT-системи суду самостійно зробить електронні запити до ЄДР (відповідні технічні умови та API взаємодії з реєстром вже існують). При відсутності відомостей в реєстрі, машина, ще до розподілу справи між суддями, може сформувати за тим самим шаблоном ту саму ухвалу про відмову у відкритті провадження у справі.
(b) Застосування IT-технології при перевірці дотримання належної форми позовної заяви.
Процесуальні дії суду при здійсненні відповідної перевірки дотримання належної форми позовної заяви вичерпуються підставами для повернення позовної заяви, а саме:
- позовну заяву підписано особою, яка не має права її підписувати, або особою, посадове становище якої не вказано;
- у позовній заяві не вказано повного найменування сторін, їх поштових адрес;
- у позовній заяві не вказано обставин, на яких грунтується позовна вимога, доказів, що підтверджують викладені в заяві обставини, обгрунтований розрахунок стягуваної чи оспорюваної суми;
- не подано доказів сплати судового збору у встановлених порядку та розмірі;
- порушено правила поєднання вимог або об'єднано в одній позовній заяві кілька вимог до одного чи кількох відповідачів і сумісний розгляд цих вимог перешкоджатиме з'ясуванню прав і взаємовідносин сторін чи суттєво утруднить вирішення спору;
- не подано доказів надсилання відповідачеві копії позовної заяви і доданих до неї документів;
- до винесення ухвали про порушення провадження у справі від позивача надійшла заява про врегулювання спору.
І знову, сьогодні суддя (в реальності помічник або секретар) в ручному режимі перевіряє зазначені відомості та при встановленні невідповідності, як правило за шаблоном, готує ухвалу про повернення позовної заяви позивачу.
Автоматизація цих процесуальних дій не викликає особливих складнощів.
За даними ЄДР машина отримує дані про особу, яка може діяти від імені позивача без довіреності, повні найменування сторін, їх поштові адреси та порівнює з відомостями вказаними в позовній заяві. При встановленні невідповідності, ще до розподілу справи між суддями, машина може сформувати за тим самим шаблоном ту саму ухвалу про повернення позовної заяви.
Окремі випадки, коли позовна заява підписана особою за довіреністю або позов подається прокурором, також можуть бути алгоритмізовані. Наприклад, при представництві за довіреністю машина може перевірити наявність довіреності, повноваження особи, яка видала довіреність, дату видачі довіреності, строк дії довіреності, повноваження за довіреністю та зробити відповідний висновок.
Так само автоматично може бути перевірена сплата судового збору (шляхом доступу до відомостей казначейського рахунку), надсилання копії позовної заяви відповідачеві (шляхом доступу до систем відстеження поштових компаній) — відповідне API або вже існує, або його розробка не потребує значних витрат.
Переваги автоматизації на стадії відкритті провадженні очевидні:
1. Перевірка проходить в автоматичному режимі, без задіяння людини, знижується навантаження на суддю та його помічників.
2. Ймовірність помилки мінімальна — машина “не забуде” перевірити дані з реєстрів.
3. Повністю виключається такий спосіб зловживання процесуальним правом як віяльна подача позовів з метою обрати “потрібного” суддю.
Якщо ж йти від простого до складного, то можна побачити, що алгоритмізації можна піддати не тільки стадію відкриття провадження в справі.
Правозастосування, у переважній більшості випадків, зводиться до побудови судження в його простішій формі — в формі простого категоричного силогізму.
Більша посилка > Менша посилка > Висновок
Норма права > Фактичні обставини > Рішення
Алгоритмізація простого категоричного силогізму в сучасних умовах не є надскладною задачею. При цьому безумовно скоротиться кількість помилок.
Помилки, які допускають судді сьогодні, на нашу думку, зводяться до 3 типів:
1. Невірно встановлені фактичні обставини;
2. Вірно встановлені фактичні обставини, але невірно обрана/застосована норма права;
3. Вірно встановлені фактичні обставини, вірно обрана/застосована норма права, але судом зроблений невірний висновок.
Як мінімум машина не зможе допустити помилки 3 типу — машина ніколи не зробить невірний висновок при вірно встановлених фактичних обставинах та вірно обраній/застосованій нормі права.
Помилки 1 та 2 типу машина може допускати. На відміну від людини, на яку впливають “шуми”, помилки пов'язані зі складністю машинного евристичного аналізу мовної форми та створенням відповідних евристичних алгоритмів.
Зменшення кількості цих помилок може відбуватися як мінімум за двома напрямами.
По-перше, це вдосконалення евристичних алгоритмів. По-друге. Скорочення, або навіть виключення, помилок 2 типу може бути досягнуто шляхом віднесення вирішення “питання права” до принципів змагальності та диспозитивності судового процесу.
Безумовно остаточне рішення повинен приймати саме суддя, оскільки повне вирішення спору машиною може налякати суспільство. Проте при правильному введенні даних в автоматизовану “формулу”, суддя зможе відхилити результати алгоритму, але лише у виняткових випадках, наприклад, при випадкових змінах розглянутої правової ситуації. Лише в подібних випадках алгоритм не приймається суддею до уваги при винесенні свого остаточного рішення.
Написано у співаторстві з Селівановим М.
- Багатолике зло: якою буває корупція Анна Макаренко вчора о 17:21
- Матриця Ейзенхауера: як відрізняти термінове від важливого та не вигорати Олександр Скнар вчора о 12:00
- Енергостандарти-2025: спільна мова з ЄС Олексій Гнатенко 15.10.2025 18:47
- Штатні заявники у справах про хабарництво: між викриттям та провокацією Іван Костюк 15.10.2025 16:49
- Звільнення після закінчення контракту: як діяти та що каже судова практика Світлана Половна 15.10.2025 13:29
- Правовий статус ембріона: законодавчі прогалини та етичні виклики Леся Дубчак 14.10.2025 18:51
- Як уникнути конфліктів за бренд: основні уроки з кейсу "Галя Балувана" vs "Балувана Галя" Андрій Лотиш 14.10.2025 17:01
- Дзеркало брехні: чому пластичний скальпель не зцілить тріщини у свідомості Дмитро Березовський 14.10.2025 16:09
- Охорона спадкового майна безвісно відсутніх осіб: ключові правові нюанси Юлія Кабриль 13.10.2025 15:45
- Як встановити цифрові правила в сім’ї та навчити дитину керувати гаджетами Олександр Висоцький 13.10.2025 11:22
- Тиха енергетична анексія: як "дешеві" кредити дають іноземцям контроль над генерацією Ростислав Никітенко 13.10.2025 10:15
- Свідомість, простір-час і ШІ: що змінила Нобелівка-2025 Олег Устименко 13.10.2025 10:06
- Як мислити не про грант, а про розвиток: 5 стратегічних запитань до проєкту Олександра Смілянець 13.10.2025 09:56
- Бібліотека в кожній школі: чому британська ініціатива важлива для майбутнього Віктор Круглов 13.10.2025 09:52
- Українська національна велика мовна модель – шанс для цифрового суверенітету Світлана Сидоренко 13.10.2025 03:31
- Як скасувати незаконний розшук ТЦК через суд: алгоритм дій та приклади рішень 179
- Як грантрайтинг змінює жіноче підприємництво в Україні і чому цьому варто вчитись 129
- Як уникнути конфліктів за бренд: основні уроки з кейсу "Галя Балувана" vs "Балувана Галя" 100
- Як ШІ трансформує грантрайтинг – і чи професійні грантрайтери ще нам потрібні 82
- Звільнення після закінчення контракту: як діяти та що каже судова практика 68
-
У туристичній сфері – новий тренд: ноктуризм. У чому його унікальність і чи варто спробувати
Життя 3377
-
"Зеленський – лузер? Думаю, що ні. Він – популіст". Новий випуск "Клімкін питає"
3135
-
Польські ЗМІ назвали Сільпо претендентом на мережу Carrefour. У Fozzy Group спростували
оновлено Бізнес 2799
-
"Продажі декоративної косметики більші на 35%, ніж до війни". Інтерв’ю з керівницею Eva
Бізнес 2479
-
Нацкомісія виступила проти перейменування копійки: затратно і немає практичної користі
Фінанси 1820