Woo-aanvragen nog sneller te behandelen met ASK en AJI

Met de introductie van twee nieuwe tools, ASK en AJI, zet Reveal-ZyLAB een volgende AI-stap. Het gaat om generatieve AI, een toepassing waar bij overheden nog een taboe op rust. Carel Martens, adviseur bij Reveal-ZyLAB, blikt alvast vooruit. ‘Zodra de laatste hobbels genomen zijn, gaan de nieuwe tools enorm helpen bij Woo-aanvragen’.

‘Natuurlijk gebruiken we AI al in onze huidige software,’ zegt Carel Martens. ‘Maar dat is geen generatieve AI.’ Hij wijst op de drie vormen van AI die je kunt inzetten bij documentenanalyse en op het belang voor juristen om die vormen te kunnen onderscheiden. ‘Met de eerste vorm kun je gegevens uit teksten halen. Denk aan contractdata in juridische documenten zoals betrokken partijen, namen, datums en locaties. Dit heet entiteit-extractie en dat zit ook in onze huidige software.’ Bij deze algoritmes is het juridisch van belang om de output direct te kunnen herleiden naar de bron en de gegevensverwerking moet voldoen aan de AVG en de Europese GDPR.

De tweede vorm is vergelijkende AI. Deze techniek kan documenten verzamelen, vergelijken en groeperen. Carel: ‘In onze tooling kan dat bijvoorbeeld met Technology Assisted Review en Topic Modelling. Als we contracten weer als voorbeeld nemen, dan kan dit model alle documenten over contractbreuk groeperen op basis van eerdere voorbeelden en trainingsdata.’ Juridische aandachtspunten hierbij zijn dat de trainingsdata zorgvuldig moeten zijn gekozen om bias te voorkomen en dat het transparant is hoe de matching tot stand komt.

Volgende stap: Generatieve AI

Met de tools Reveal ASK en Reveal AJI (AI Judicial Intelligence) introduceert Reveal-ZyLAB de derde vorm: generatieve AI. ‘Dat gaat echt om andere techniek, om taalmodellen. Met ASK kun je vragen stellen in natuurlijke taal aan documenten en data.’ Een voorbeeld? ‘Je kunt vragen wie de verantwoordelijke persoon is bij een bepaald project. De tool zoekt vervolgens in de documenten en je krijgt in natuurlijke taal suggesties terug met ook een onderbouwing en vindplaats.’ De efficiëntie-winst is indrukwekkend, volgens Carel: ‘Op dit moment stuur je nog een zoekvraag met sleutelwoorden, waarop je een lijst met documenten krijgt die je allemaal moet gaan bekijken. ASK zoekt veel preciezer en stelt ook zelf de zoekvragen op, op de achtergrond. Je kunt bovendien opvragen hoe het antwoord tot stand is gekomen, ASK levert dus ook de uitleg voor de juridische houdbaarheid.’

AJI gaat een stapje verder. De tool kan juridische en beleidsmatige context begrijpen én toepassen bij documentbeoordeling. Bij een Woo-verzoek moeten bestuursorganen meestal veel documenten doornemen: valt het stuk wel of niet onder het verzoek? Dat kan met AJI veel sneller: de nieuwe AI-techniek van Reveal-ZyLAB beoordeelt automatisch relevantie en gevoeligheid, past de juridische kaders consistent toe en herkent de uitzonderingsgronden, somt Carel op: ‘Je kunt zo al snel vijf tot tien beoordelaars vervangen. En het leuke is dat AJI zelf met vragen terugkomt. Zijn dit de verschillen die je bedoelt? Zullen we het hiernaar uitbreiden of deze aanpassing maken? Juist voor het stellen van de goede vragen is AJI een fantastisch hulpmiddel.’

Objectieve tools

Volgens Carel willen bestuursorganen de toepassingen graag gaan gebruiken. ‘Ook omdat de tools objectiever werken dan de mens. Je hoeft niet bang te zijn dat ASK en AJI onterecht documenten achterhouden. We gebruiken bovendien de standaard Large Language Modellen (LLM). En de antwoorden zijn alleen verkregen uit de data die het bestuursorgaan aanlevert. De tools verzinnen geen eigen antwoorden.’

De techniek mag klaar zijn voor gebruik, Carel ziet aarzelingen bij overheden vanwege de eisen in de Europese AI-verordening en de aanscherpingen daarbij van de Nederlandse overheid. Zo is een risicoanalyse nodig en mag de tool bijvoorbeeld niet draaien op consumentenplatforms. Carel vindt de terughoudendheid daarom begrijpelijk, al kijkt hij wel vol verwachting naar de ontwikkeling van GPT-NL, het Nederlandse alternatieve Large Language modellen. ‘We kunnen helpen bij die ontwikkeling door ambtelijke taal aan te leveren voor de trainingsmodellen. We zijn er nog niet, maar de inspanningen zijn hoopgevend. Als het met GPT-NL mag gaan lukken, zouden wij en onze klanten zeer geholpen zijn.’