Apps til privatlivspolitik er ikke sådan en udfordring. Rawpixel.com

De fleste af os køber varer på internettet uden at læse vilkårene og betingelserne. Vi tager det som givet, at klausulerne i disse standardiserede aftaler ikke er til forhandling, og håber, at de er i vores bedste interesse.

Alt for ofte ser det dog ikke ud til at være tilfældet. Fra bærbare producenter til flyselskaber til køb nu, betal senere virksomheder, er der uendelige rækker om, hvorvidt vilkår og betingelser er fair.

Det er svært at indhente hårde fakta om størrelsen af ​​dette problem. Men der er bestemt mange utilfredse shoppere på forbrugerfora.

Mange har f.eks. oplevet vanskeligheder med at håndhæve deres kontraktlige rettigheder eller var uvidende af, hvad de gik med til, når de købte noget. Under sådanne omstændigheder kan det være svært at finde gratis eller overkommelig juridisk rådgivning, så mange giver sandsynligvis bare op.

Et argument er, at folk bare skal læse kontrakten, før de klikker på "Jeg accepterer", men de fleste af os har ikke tid eller evne til at gøre det. Der vil dog sandsynligvis snart være en løsning på dette. I stedet for selv at skulle pløje gennem alt det med småt, kan vi måske snart gøre det ved hjælp af kunstig intelligens.

Hvad findes allerede

AI-værktøjer til at analysere juridiske dokumenter har eksisteret i en meget grundlæggende form i et stykke tid. De kan oplyse potentielle problemer såsom rettighedskrænkelser, som forbrugeren måske ønsker at undersøge nærmere. Men du skal kopiere og indsætte termer sætning for sætning, fordi AI'en er så begrænset i, hvor meget tekst den kan håndtere, og de er designet som en guide til at læse teksten selv i stedet for at fjerne behovet helt.

Der er mere sofistikerede AI værktøjer der løser det relaterede problem med at læse webpolitikdokumenter. I stedet for at indsætte tekst, uploader du den relevante URL. Det vigtige, men snævre fokus her er på, hvordan webudbydere bruger dine data. Dette gør det nemmere at lære en AI-model alt, hvad den behøver at vide – især i sådan en stærkt reguleret område.

Med vilkår og betingelser er udfordringen deres varierede karakter. Leverandører er meget mere frie til at formulere alt med deres egne ord, hvilket gør det meget vanskeligere for en AI at opdage og forstå disse.

Der er også masser af variationer mellem forskellige jurisdiktioner, såsom "advokat" i Storbritannien og "advokat" i USA. Det betyder, at en kunstig intelligens, der er trænet med amerikanske data, kan vildlede forbrugere fra Storbritannien. Alligevel er det ofte ikke klart i de eksisterende værktøjer, hvilken jurisdiktion de er designet til.

Du spekulerer måske på, om alternativet måske bare er at kopiere og indsætte vilkår og betingelser i en af ​​de nyeste AI-chatbots som ChatGPT, men det er heller ikke en løsning. Disse generelle modeller er ikke specifikt uddannet i juridiske tekster eller juridiske analyser. Det betyder, at alle råd, de giver, er lige så sandsynlige, at de er nøjagtige, unøjagtige eller fuldstændig opdigtede.

Løsning af problemet

Så vidt vi ved, forsøger intet team af udviklere at skabe en dedikeret vilkår og betingelser AI for forbrugere, der bruger modeller som Open AI's GPT-4, som understøtter ChatGPT.

I stedet ser mange AI-udviklere ud til at koncentrere sig om det mere lukrative område skabe værktøjer der vil automatisere juridisk arbejde for advokatfirmaer og andre virksomheder. Dette kan endda føre til mindre gunstige vilkår for forbrugerne, da fokus sandsynligvis vil være på at reducere omkostningerne frem for at forbedre servicekvaliteten.

For at ændre denne situation, hovedforfatter Jens Krebs og hans kollega Ella Haig ved University of Portsmouth har udviklet sig en vilkår og betingelser app for England og Wales. Når det er fuldt udviklet, vil det gøre det muligt for folk at kopiere og indsætte et helt dokument i prompten.

Den vil derefter liste alle vilkår, der uventet kan påvirke forbrugeren, for eksempel ved ikke at opfylde lovgivningsmæssige standarder som f.eks. Consumer Rights Act 2015. Den vil også sammenligne alle termer med dem, der bruges af sammenlignelige leverandører for at sikre, at der ikke er smuttet noget usædvanligt ind. Når den opdager noget usædvanligt, vil den råde forbrugeren til at læse den del, før den beslutter sig for, om den skal gå videre.

Projektet er i øjeblikket ved at teste appen på forskellige AI-modeller for at se, hvilken der er mest effektiv. Indtil videre kommer Googles Bert bedst ud med 81 % nøjagtighed, og tester det mod data, hvor forskerne ved, hvad det perfekte resultat skal være.

Intet vil blive lanceret, før nøjagtigheden når 90 % til 95 %. Håbet er, at appen bliver gjort tilgængelig for forbrugergrupper som Which? i 2024 og derefter gå på generel udgivelse i 2025. Hensigten er, at den skal være gratis at bruge.

Den vigtigste hindring for et sådant projekt er manglen på eksempler på skadelige vilkår, som man kan træne AI'en på – nøjagtig det samme problem, som forbrugere står over for, hvis de er modige nok til at prøve at bedømme vilkår og betingelser. Den langsigtede plan for fortsat at øge nøjagtigheden i Portsmouth-appen er at supplere og erstatte dens træningsdata med reelle data fra forbrugerorganisationer, regeringen og forbrugere.

Håbet er, at appen vil være på forkant med en ny generation af AI-værktøjer designet til at gøre vilkår og betingelser mindre uigennemsigtige. Ud over potentielt at reducere antallet af utilfredse forbrugere, kan disse også hjælpe folk, der allerede er tilmeldt urimelige vilkår, med at forberede og fremlægge deres sag – og derved reducere behovet for advokater.

Hvis sådanne tjenester tager fart, ville håbet være, at de også afskrækker leverandører fra at rykke grænserne for, hvad der er acceptabelt. Hvis vilkår og betingelser bliver en smule mere gunstige for forbrugerne, ville det være en kæmpe gevinst for denne nye teknologi.

Om forfatteren

Jens H Krebs, Lektor i jura, University of Portsmouth; Enguerrand Boitel, ph.d.-kandidat i databehandling/forskningsassistent, University of Portsmouthog Paris Bradley, ph.d.-kandidat i jura/forskerassistent, University of Portsmouth

Denne artikel er genudgivet fra The Conversation under en Creative Commons-licens. Læs oprindelige artikel.