في إطار سعي الاتحاد الأوروبي إلى تحديث أدواته التشريعية وتعزيز كفاءة وجودة الصياغة القانونية، صدر هذا التقرير الفني الذي يستعرض نتائج دراسة ممولة من قبل المفوضية الأوروبية، بشأن دمج الوظائف الذكية في منصة (LEOS) البرمجية مفتوحة المصدر المعتمدة لصياغة التشريعات.
أولًا: خلفية الدراسة وأهدافها
استندت الدراسة إلى نتائج دراسة مرجعية سابقة صدرت عام 2022، وهدفت إلى استكشاف إمكانيات تفعيل الذكاء الاصطناعي وخاصة النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) في دعم صياغة التشريعات. وقد خلصت إلى إمكانية تطوير منصة LEOS المعززة (Augmented LEOS) من خلال دمج وظائف ذكية تساهم في تحسين الجودة، ودقة النصوص، وكفاءة العمليات التشريعية.
ثانيًا: تصنيف الوظائف الذكية وتحديد أولويات تنفيذها
اعتمدت الدراسة على مقابلات مع خبراء من المفوضية الأوروبية لتحديد وتصنيف الوظائف الذكية إلى سبع فئات رئيسية:
- التحقق القانوني: لفحص التناسق، صحة الإشارات المرجعية، واستعمال المصطلحات القانونية.
- تتبع التعديلات: لتوثيق تاريخ التغييرات ومقارنة النسخ المختلفة.
- الدعم اللغوي: للتحقق من القواعد النحوية، الاتساق اللغوي، وتدقيق الترجمة.
- المساعدة القانونية: لتفادي الغموض القانوني، والتحقق من الاتساق مع القوانين السابقة.
- الصياغة الآلية: عبر استخدام نماذج LLM لاقتراح مسودات أو صيغ قانونية.
- ممارسات الصياغة: لتحديد الأنماط المتكررة والأخطاء الشائعة.
- البعد التنظيمي: لتقييم الأثر الرقمي، الامتثال للسياسات، والحياد الجندري.
وقد تم تحديد 61 وظيفة ذكية، وتمت أولوية 11 منها أبرزها: التحقق من العلاقة بين الديباجة والنصوص الإجرائية، واسترجاع التشريعات ذات الصلة تلقائيًا، وتوليد نصوص قانونية باستخدام .LLMs
ثالثًا: التقييم التقني والتكنولوجيات الداعمة
تم تقييم كل وظيفة من حيث:
- القيمة المؤسسية
- الجدوى الفنية
- الإمكانات التكنولوجية
وتوصلت الدراسة إلى أن معظم الوظائف الذكية يمكن تنفيذها باستخدام تقنيات ناضجة دون الاعتماد الكامل على نماذج LLM. وقد تم تصنيف التقنيات الأساسية إلى ما يلي:
- تحليل التشابه الدلالي
- التعرف على الكيانات المسماة (NER)
- استخلاص المعلومات (IE)
- التوليد اللغوي (NLG)
- التحرير اللغوي المتقدم
رابعًا: استخدام النماذج اللغوية الضخمة في الصياغة القانونية
تناولت الدراسة استخدام LLMs في القطاع العام، موضحة إمكانياتها ومحدوديتها. وأشارت إلى أن أداء هذه النماذج في النصوص القانونية الأساسية لا يزال قيد التحسين، وأن تدريبها على بيانات قانونية وتحفيزها بأساليب التفكير القانوني مثل تقنية IRAC قد يعزز دقتها. كما أكدت أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي الهجين (Hybrid AI) وLLMs هو التوجه الأمثل، شريطة الحفاظ على إشراف بشري صارم.
خامسًا: خارطة الطريق للتنفيذ
يقترح التقرير إطارًا رباعي المراحل لتنفيذ منصة LEOS المعززة:
- تهيئة الإطار التنظيمي والتقني، مع مراعاة قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي.
- استكشاف التقنيات من خلال دراسات أولية وتجارب إثبات المفهوم (PoC)
- تنفيذ مشاريع برمجية متعددة باستخدام منهجيات مرنة (Agile)
- نشر الوظائف الذكية تدريجيًا، مع توفير التدريب والمراقبة والحوكمة المناسبة.
ويشدد التقرير على أهمية تبني نموذج مفتوح المصدر، لتكريس الشفافية وتعزيز الثقة، وضمان التكامل مع الأنظمة القائمة.
سادسًا: التوصيات الختامية
يخلص التقرير إلى ضرورة الشروع الفوري في تنفيذ الوظائف ذات الأولوية، لضمان التكيف مع التطور السريع للتقنيات. كما يدعو إلى اعتماد نهج يقوم على التجريب، والتعاون متعدد التخصصات، والاستثمار في المهارات البشرية، فضلًا عن الالتزام بالمعايير القانونية والتنظيمية.
