Rechtstoegankelijkheid vergroten door middel van
legal tech
In hoeverre kan legal tech de rechtstoegankelijkheid voor
rechtzoekenden vergroten?
Student: Mick Fruytier
Studentnummer: 10553770
Emailadres: mickfruytier@gmail.com
Master: Privaatrechtelijke rechtspraktijk
Begeleider: mw. J.M.L. (Anna) van Duin LLM
Datum: 22-07-2020
Abstract
Het doel van dit onderzoek is om te analyseren hoe legal tech de rechtstoegankelijkheid voor rechtzoekenden kan vergroten. We leven in een wereld waarin technologische ontwikkelingen elkaar snel opvolgen, maar in de rechtspraktijk zijn er (nog) weinig legal tech-systemen die rechtzoekenden ondersteunen bij het uitoefenen van hun rechten. Rechtzoekenden ervaren het uitoefenen van hun rechten als een tijdrovend en kostbaar proces. Legal tech heeft de potentie om voor rechtzoekenden zeer waardevol te zijn. Op dit moment zijn er al een aantal systemen die de rechtstoegankelijkheid vergroten. Dit zijn de expert- en documentgeneratiesystemen. De expertsystemen verschaffen rechtzoekenden de nodige kennis over hun rechtspositie en de documentgeneratoren helpen vervolgens bij het opstellen van juridische documenten. Deze systemen zijn het meest waardevol voor de rechtstoegankelijkheid, en de ontwikkeling ervan moet wellicht door overheidssubsidie worden gestimuleerd. Er zijn ook een aantal legal tech-systemen waarvan de technologie eerst nog verder moet worden ontwikkeld voordat deze waardevol kunnen zijn voor de rechtspraktijk. Voorspelalgoritmen kunnen op termijn rechtzoekenden een betrouwbare voorspelling geven over de uitkomst van hun zaak en kunnen rechters ondersteunen bij het nemen van beslissingen. Omdat voorspelalgoritmen op dit moment de voorspellingen baseren op statistiek en niet op basis van redenatie zijn zij momenteel nog niet bruikbaar in de rechtspraktijk. Er zijn ook legal tech-systemen waarvan de vergroting van de rechtstoegankelijkheid afhankelijk is van de rechtshulpverleners die er gebruik van maken. Juridische zoekmachines en andere automatiseringssystemen zorgen ervoor dat het werk van de rechtshulpverlener minder tijdrovend is. Of de
rechtstoegankelijkheid wordt vergroot hangt af van de vraag of deze tijdsbesparing zich vertaalt in goedkopere juridische dienstverlening. Een groot voordeel van het gebruik van legal tech-systemen ten opzichte van menselijk handelen is het idee dat computersystemen geheel zonder vooringenomenheid te werk kunnen gaan. Om te voorkomen dat er
rechtsongelijkheid optreedt door verkeerd gebruik van legal tech, moeten de systemen en algoritmen worden gecontroleerd. Al met al, zijn er in de huidige rechtspraktijk al legal tech-systemen die de rechtstoegankelijkheid vergroten. Helaas zijn het er nog maar weinig. Het potentiele voordeel die het gebruik van legal tech-systemen met zich meebrengt is enorm.
Inhoudsopgave
1. Inleiding 4
2. Wat is legal tech? 6
a. Wat is AI? 6
b. Van welke technieken maken AI-systemen gebruik? 7
i. Big data 8
ii. Machine learning 9
c. Welke vormen van legal tech worden er momenteel al gebruikt in de
rechtspraktijk? 11
i. Zoekmachines 12
ii. Inzichten door analyses 13
iii. Automatisering van processen 16
iv. Expertsystemen 16
v. Overige legal tech 17
3. Toegang tot het recht 18
a. Het begrip 18
b. De status quo en het vergroten van de rechtstoegankelijkheid 19
i. Zoekmachines 21
ii. Inzichten door analyses 22
iii. Automatisering van processen 24
iv. Expertsystemen en overige legal tech 26
4. Toekomstperspectief 27
a. Toekomstperspectief 27
b. Kwaliteitsborg en discriminatie 32
5. Conclusie 34
1. Inleiding
Voor de aanleiding voor het doen van dit onderzoek moeten we terug naar de zomer van 2019 waarin mijn Macbook Pro van Apple kapotging. In eerste instantie dacht ik dat ik gewoon pech had dat mijn laptop binnen vier jaar kapot was gegaan. Met die gedachte liep ik rond totdat ik een aantal weken later het vak bijzondere overeenkomsten (aan de UvA) ging volgen. Tijdens dit vak was artikel 7:17 BW aan de orde gekomen waarin staat dat een afgeleverde zaak aan de overeenkomst moet beantwoorden om conform te zijn en dat hiervan sprake is als de zaak de eigenschappen bezit die de koper op grond van de overeenkomst mocht
verwachten. Omdat zowel het toetsenbord als het trackpad binnen vier jaar kapot zijn gegaan was ik ervan overtuigd dat deze zaak niet aan de overeenkomst beantwoordde en daarom non-conform was. Met de aanmoediging van mijn werkgroepdocente ‘’Laat je niet wegsturen bij
de winkel’’ op zak ging ik vol goede moed naar de Applestore op het Leidseplein in
Amsterdam, mét wetboek. Een uur later na meerdere gesprekken te hebben gevoerd
waaronder een met de manager ging ik onverrichter zake weer naar huis. Tot op de dag van vandaag ligt mijn laptop nog steeds kapot te zijn in de kast en schrijf ik dit onderzoek op mijn nieuwe laptop van, je voelt het al aankomen, Apple. Het gevoel dat ik overhield aan die middag was: ‘’Als (zelfs) een master rechtenstudent zijn rechten niet weet te uit te oefenen,
wie dan wel?’’. Het woord ‘zelfs’ heb ik maar even tussen haakjes gezet want misschien ben
ik zelf gewoon niet assertief genoeg. Een zoektocht op het internet later die week, bracht me bij een stappenplan van rechtspraak.nl voor het starten van een procedure bij de
kantonrechter. Maar stap 1, Apple dagvaarden, leek mij gezien de omvang van het geschil en de tijd die een procedure in beslag neemt toch niet het beste plan.
Hoe kan het dat we in een tijd waarin technologische ontwikkelingen elkaar
razendsnel opvolgen er nog geen (of weinig) systemen zijn die consumenten helpen bij dit soort problemen? Door artificiële intelligentie (AI) worden we straks allemaal vervoerd in zelfrijdende auto’s en doen we onze boodschappen in kassaloze supermarkten, maar binnen de rechtspraktijk blijven de ontwikkelingen op het gebied van AI achter. De techniek is er, maar de applicaties binnen de rechtspraktijk zijn beperkt. In de literatuur is ook opgeroepen om de mogelijkheden van techniek (legal tech) voor de rechtspraktijk te bespreken: “voer op
z’n minst de discussie!’’.1 Aan die oproep wordt in het periodiek Rechtstreeks waarin de
mogelijkheden van digitalisering van de rechtspraak worden besproken ook zeker gehoor gegeven.2 Er zijn al wel legal tech-systemen beschikbaar die de rechtstoegankelijkheid van
burgers vergroten en helpen bij een geschil. Dit gebeurt bijvoorbeeld op de website
magontslag.nl, waar een werknemer binnen 30 minuten kan uitvinden of het zin heeft om een ontslag aan te vechten.3 Door het gebruik van dit systeem krijgt een rechtzoekende informatie
over zijn of haar rechtspositie en aan de hand van die analyse weet men welke vervolgstappen er moeten worden genomen. Deze vorm van legal tech die de rechtstoegankelijkheid vergroot is echter eerder een uitzondering dan de regel. De volle potentie van legal tech wordt op dit moment nog niet benut en daarom is de hoofdvraag van dit onderzoek:
‘’In hoeverre kan legal tech de rechtstoegankelijkheid voor rechtzoekenden vergroten?’’
Dit onderzoek richt zich op de rechtstoegankelijkheid voor burgers die door middel van technologische ontwikkelingen de mogelijkheid krijgen hun rechten uit te oefenen waar dat voorheen veel moeilijker was. In de eerste deelvraag wordt ingegaan op de vraag wat het begrip legal tech inhoudt en in het bijzonder wat artificiële intelligentie is. Antwoorden op die vragen zijn cruciaal, want aan de hand daarvan kan worden gekeken naar wat legal tech en AI kunnen betekenen voor de rechtstoegankelijkheid. Legal tech is een soort overkoepelende term voor alle technologische ontwikkelingen binnen de rechtspraktijk. Voor dit onderzoek is gekozen om de mogelijkheden van legal tech te onderzoeken en met name de mogelijkheden van AI omdat naar mijn idee deze technologie de meeste potentie heeft om de
rechtstoegankelijkheid te vergroten. Niet alle legal tech is AI, maar het is vervolgens wel nog maar de vraag of het onderscheid tussen die twee van belang is voor de burger die gebruik maakt van dergelijke systemen. Het doel van de eerste deelvraag is voornamelijk om een algemeen beeld te schetsen van de legal tech-systemen die op dit moment worden gebruikt in de rechtspraktijk. In de tweede deelvraag zal de rechtstoegankelijkheid nader worden
besproken. Vragen zoals ‘voor wie moet de rechtstoegankelijkheid worden vergroot?’, ‘op welke manier kan dit worden gedaan?’ en ‘welke systemen kunnen hieraan bijdragen?’ zullen in deze deelvraag aanbod komen. In de laatste deelvraag zal er een toekomstperspectief worden geschetst. Hoe zullen de reeds bestaande toepassingen zich verder ontwikkelen, wat kunnen we verwachten van de technologische ontwikkelingen, wat kunnen deze betekenen
2 Rechtstreeks 2019, afl. 2.
voor de rechtstoegankelijkheid die burgers ervaren en voor welke gevaren moeten we uitkijken? Tot slot volgt er een conclusie.
2. Wat is legal tech?
Legal tech is een term die betrekking heeft op vrijwel alle vormen van automatisering van de rechtspraktijk. Het is een verzamelnaam voor alle technologieën die het juridische werkveld gaan veranderen.4 Sommigen houden er een wat nauwere definitie op na en beperken zich tot
systemen die juridische dienstverlening optimaliseren en kijken niet naar
automatiseringsoplossingen.5 In dit onderzoek wordt een vrij breed begrip van legal tech
aangehouden om een goede analyse te kunnen maken van wat legal tech voor rechtzoekenden kan betekenen. Legal tech omvat niet alleen systemen die rechtzoekenden kunnen helpen maar zijn ook systemen die de juridische dienstverleners ondersteunen. Onder legal tech vallen systemen van simpele automatisering tot systemen die gebruik maken van AI. Er zal in deze deelvraag uitgebreid stil worden gestaan bij het begrip AI omdat deze vorm van
technologie naar mijn idee de meeste potentie heeft om op termijn de rechtstoegankelijkheid van rechtzoekenden te vergroten. Niet alle legal tech is AI, maar alle AI-systemen in de rechtspraktijk zijn wel legal tech.
a. Wat is AI?
De vraag ‘Wat is AI?’ is essentieel voor het beantwoorden van de hoofdvraag van dit onderzoek. Pas als men weet wat AI is en wat het kan, kunnen de mogelijkheden voor het vergroten van de toegang tot het recht worden bekeken. AI is een fenomeen dat al in de jaren vijftig van de vorige eeuw opdook. Wetenschapper Alan Turing stelde in 1950 al de vraag ‘Kunnen machines denken?’.6 Nu zeventig jaar later is er nog altijd geen eenvormige
omschrijving van het begrip AI. In 1998 omschreef John McCarthy van Stanford University AI als de wetenschap en de techniek om intelligente machines en computerprogramma’s te maken. Het probleem was destijds volgens hem dat we niet wisten welke computergestuurde programma’s we precies willen categoriseren als intelligent.7 Daar is weinig aan veranderd,
4 Engelfriet, 2020.
5 Van Veenen & Schmaal, Computerrecht 2018, p. 78. 6 Turing 1950, p. 433.
want ook nu heeft men moeite met het classificeren van intelligent computergestuurd gedrag.8
Er bestaat nog geen systeem met een soort general artificial intelligence. De AI-systemen van nu kunnen één bepaalde taak heel goed en hebben op dat gebied een zekere intelligentie.9 Een
systeem dat zichzelf heeft aangeleerd om te kunnen schaken weet vervolgens niet hoe die een auto moet besturen. AI wordt ook wel omschreven als de theorie en techniek achter
computersystemen die in staat zijn om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.10 Daarbij moet men denken aan spraakherkenning, visueel
vermogen en het vermogen tot het maken van beslissingen.
Uit onderzoek binnen 2800 AI-startups uit 13 Europese landen bleek dat van al deze bedrijven 40 procent helemaal geen gebruik maakt van AI. Deze bedrijven zeggen dit wel te doen maar veel bewijs daarvoor is er niet. Ze proberen hierdoor mee te liften op het succes van de term AI.11 Daarom is het ook lastig om te bepalen of de legal tech-systemen die
beschikbaar zijn in de rechtspraktijk wel of geen gebruik maken van AI. Eén ding is echter zeker, computersystemen zijn niet meer weg te denken uit het dagelijks leven, ook niet binnen de rechtspraktijk. Van hele simpele automatisering zoals het bij elkaar optellen van de prijzen van boodschappen die we doen in een winkel, tot Google Maps die data van alle gebruikers verzamelt en ons middels AI ons dagelijks de beste weg helpt te vinden. Het begrip AI begint ergens op de lijn tussen computersystemen met simpele automatisering en computersystemen die gebruik maken van menselijke intelligentie die daarbij zelf nadenken en handelen.
b. Van welke technieken maken AI-systemen gebruik?
Artificiële intelligentie is dus de techniek (en theorie) achter computersystemen die in staat zijn om taken uit te voeren waar normaal gesproken menselijke intelligentie voor nodig is. Begrippen die vaak naar voren komen als het gaat om AI zijn Machine Learning en Big Data. Dit zijn technieken waarvan AI-systemen gebruik maken.
8 Jeavons 2017, p. 75.
9 Bex, Rechtstreeks 2019, p. 28.
10 Oxford dictionaries, https://en.oxforddictionaries.com/definition/artificial_intelligence 11 Vincent, The Verge 2019.
i. Big data
Bij big data gaat het zoals het woord al doet vermoeden om een grote hoeveelheden
beschikbare data. Daarbij moet men niet denken aan een gewoon een grote hoeveelheid data maar aan dusdanig veel data dat deze niet door traditionele software/hardware kan worden verkregen en verwerkt. Ter illustratie, op YouTube wordt wereldwijd iedere minuut voor 72 uur aan videomateriaal geüpload.12 Een hoeveelheid waarvan een normale laptop al vastloopt.
Bij big data gaat het niet om het hebben van data op zich, maar om de ontwikkeling van nieuwe technologieën om een economische waarde uit de grote hoeveelheid gevarieerde data te halen.13 Belangrijk voor het concept zijn de zogenaamde vier V’s waardoor big data kan
worden gekarakteriseerd. Het moet gaan om een groot volume (volume) en grote variëteit (variety) aan data die in een hoog tempo (velocity) wordt gecreëerd waar waarde (value) uit kan worden gehaald.14 Met het reeds aangehaalde voorbeeld van YouTube wordt hieraan
voldaan, want binnen één dag wordt er voor meer dan 100.000 uur aan videomateriaal geüpload. Een grote hoeveelheid data die iedere dag opnieuw binnenkomt met een grote variatie aan video’s. Wat er vervolgens met de data wordt gedaan is misschien wel het belangrijkst. Juist daar zit de potentiele waarde voor bedrijven om beter te presteren dan concurrenten.15 Bij webwinkel Amazon wordt big data geanalyseerd en ingezet om
persoonlijke aanbevelingen te doen voor klanten. Met behulp van big data anticiperen ze ook op het zoekgedrag van mensen om ervoor te zorgen dat nog voordat daadwerkelijk aankopen worden gedaan, op basis van het zoekgedrag de te verwachten aankopen verwerkt worden in het distributiesysteem.16
Ook binnen de juridische wereld is er veel data beschikbaar. Denk bijvoorbeeld aan juridische documenten zoals, wetgeving, jurisprudentie, wetenschappelijke artikelen,
annotaties, rapporten en beleidstukken. De bundeling van deze informatie wordt ook wel legal big data genoemd.17 Legal big data kan bijvoorbeeld worden gebruikt om juridische
voorspelalgoritmen te maken, juridisch onderzoek te versnellen en wet- en regelgeving te verbeteren.18 Uit cijfers van rechtspraak.nl blijkt dat in de periode van 2007 tot 2017 het
percentage gepubliceerde uitspraken steeg van 1,9 procent naar 4,1 procent van het totaal
12 Chen, Mao & Liu, 2014, p. 172-173. 13 Gantz & Reinsel, IDC 2001, p. 6. 14 Chen, Mao & Liu, 2014, p. 173. 15 Chen, Mao & Liu, 2014, p. 174. 16 Wills, Investopedia 2020.
17 Custers & Leeuw, NJB 2017, p. 2451. 18 Custers & Leeuw, NJB 2017, p. 2452-2454.
aantal rechtszaken.19 In 2017 kwamen er 26.000 gepubliceerde rechtspraken bij en dat is een
goede ontwikkeling voor de rechtspraktijk. Om legal big data optimaal te kunnen benutten, moet dit percentage nog verder omhoog en moet het aantal gepubliceerde uitspraken verder worden vergroot.20 Uiteindelijk hangt de bruikbaarheid van de AI-systemen die werken met
big data af van de kwantiteit en daarmee ook de kwaliteit van de dataset. ii. Machine learning
Machinaal leren, ook wel machine learning, is het programmeren van een computersysteem dat zichzelf aan de hand van data of ervaringen iets kan aanleren.21 Het leren ziet op het
verkrijgen of verbeteren van kennis waarbij het systeem zichzelf in staat stelt om dezelfde taken in het vervolg efficiënter en effectiever te doen.22 In de rechtspraktijk resulteert dit in
het feit dat bepaalde routinematige handelingen, die normaal gesproken door juristen worden gedaan, worden overgenomen door systemen die gebruik maken van machine learning. Machine learning wordt over het algemeen onderverdeeld in drie subcategorieën;
gecontroleerd leren (supervised learning) ongecontroleerd leren (unsupervised learning) en versterkend leren (reinforcement learning).23 Deze vormen van machine learning worden niet
geheel separaat toegepast want soms kunnen de programma’s ook combinaties gebruiken. Supervised learning is de meest gebruikte vorm van machine learning en is het trainen van de computer door data in te voeren waarbij de classificatie van die data al heeft
plaatsgevonden.24 De computer zal vervolgens, op basis van hoe de input en output zich tot
elkaar verhouden, naar verbanden gaan zoeken om in het vervolg in staat te zijn om bij nieuwe input (van data) de juiste output te krijgen.25 De vraag is dus hoe input X zich
verhoudt tot output Y. Bij unsupervised learning heeft de classificatie van de data nog niet plaatsgevonden. De algoritmes achter deze vorm van machine learning gaan in de dataset op zoek naar patronen zonder een specifieke richting. Daar zit ook direct het voordeel. Ze gaan niet alleen op zoek naar patronen in de dataset waarvan de ontwikkelaar weet of verwacht dat
19 Kengetallen gerechten 2017, p. 10.
20 Onvoldoende data levert een probleem op voor de werking van de AI-systemen. Of het nou, big data, natural
language processing of machine learning is, bij AI is dataverwerking de kern. Deze systemen verwerken grotere hoeveelheden data.
21 Agrawal, Gans & Goldfarb, MIT Sloan management review 2017, p. 3. 22 Abraham & Sathya, IJARAI 2013, p. 34.
23 Smith, Neural Networks 2002, p. 1107. 24 Abraham & Sathya, IJARAI 2013, p. 35. 25 Borgers, 2020, p. 8.
ze bestaan, maar de algoritmes vinden soms ook patronen die tot op heden niet waren meegenomen of overwogen.26
Reinforcement learning is een vorm van machine learning waar de computer leert door trial and error. Het systeem maakt een terugkoppeling van de staat waarin het zich op dat moment bevindt, en op basis van feedback die wordt gegeven door de gebruiker in de vorm van een beloning of straf, leert de computer steeds weer verder. Het systeem onderneemt vervolgens weer een nieuwe actie en het proces van feedback herhaalt zich opnieuw. Reinforcement learning wordt bijvoorbeeld gebruikt om computers te trainen in het spelen van spelletjes zoals bijvoorbeeld schaken. Reinforcement learning onderscheidt zich van supervised learning omdat er geen geclassificeerde input-output is.27 AlphaZero, een General
Reinforcement Learning Algorithm van Google wist zichzelf het spel schaken aan te leren in vier uur, waarin 300.000 simulaties hadden plaatsgevonden.28
Deep learning is een categorie van machine learning die niet valt onder de reeds gemaakte onderscheiding tussen supervised, unsupervised en reinforcement learning. Deep learning is geen op zichzelf staande vorm van machine learning, want deze vorm wordt zowel bij supervised als bij unsupervised learning gebruikt.29 De conventionele vormen van machine
learning kunnen data alleen in de originele staat (ook wel raw data genoemd) analyseren. Bij deep learning wordt de data op een abstractere wijze geanalyseerd. 30 Het idee achter deep
learning is dat men voorbijgaat aan een simpele analyse van de dataset maar een meer abstracte analyse toepast. Het voordeel van deep learning is dat het goed is in het vinden van complexe structuren in veel verschillende vormen van data en is daardoor toepasbaar in verschillende soorten vakgebieden.31 Waaronder ook binnen de rechtspraktijk. De
zoekmachine Navigator van Kluwer maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning. Dit systeem probeert door middel van deep learning haar zoekproces te verbeteren. De
zoekmachine gaat namelijk op zoek naar verbanden binnen de dataset die een niveau dieper gaan dan alleen de tekst zelf.32 De zoekmachine Navigator is uiteraard niet het enige legal
tech-programma dat gebruik maakt van machine learning.
26 Abraham & Sathya, IJARAI 2013, p. 35.
27 Hijink, 2018, p. 2 & Kaelbling, Littman & Moore 1996, p. 239. 28 Silver et all, Science 2018, p. 4.
29 Deng & Yu, Foundations and trends in Signal Processing 2014, p. 203. 30 LeCun, Bengio & Hinton, Review 2015, p. 436.
31 LeCun, Bengio & Hinton, Review 2015, p. 436.
c. Welke vormen van legal tech worden er momenteel al gebruikt in de rechtspraktijk?
In de juridische wereld wordt steeds meer gebruikt gemaakt van legal tech en dat is goed want dit gaat hand in hand met de toenemende digitalisering van de samenleving. De groei is voor een deel te danken aan IT-bedrijven die zich richten op de juridische markt. Ook de
technologische ontwikkelingen zelf, hebben bijgedragen aan de toename van legal tech in de juridische wereld. Computers hebben steeds meer rekenkracht, gaan vooruit in machinaal leren en taaltechnologie, en er is een grotere beschikbaarheid van data en informatie.33 In
Nederland stelt legal tech en met name AI in het juridische domein echter nog niet heel veel voor en dat komt deels door een zekere terughoudendheid van beroepsgroep zelf.34 De
technologische ontwikkelingen brengen met zich mee dat een aantal taken die normaal door juristen werden uitgevoerd nu kunnen worden gedaan door computers. Dit betekent dat de rol van de jurist zal veranderen.35 Deze veranderende rol kan een bijdrage leveren aan de
vergroting van de rechtstoegankelijkheid omdat bijvoorbeeld de kosten van
rechtshulpverlening lager zullen kunnen worden. In deze sub-deelvraag worden een deel van de reeds bestaande applicaties in de rechtspraktijk besproken.
Emerj, een bedrijf dat zich bezighoudt met AI-marktonderzoeken hangt de reeds bestaande legal tech-applicaties in het recht op aan de volgende drie categorieën. Allereerst zijn er applicaties die juristen helpen bij het uitvoeren van zoekopdrachten en doen van due dilligence. Er zijn applicaties die zorgen voor extra inzichten door analyses te maken van data en er zijn applicaties die juridisch werk automatiseren waaronder het schrijven van bepaalde stukken.36 Floris Bex maakt ook een onderscheid van drie categorieën systemen binnen het
juridische werkveld. Namelijk; het op- en doorzoeken van documenten, (voorspellende) analyses van de rechtspraak en ondersteuning van de besluitvorming.37 Deze onderverdeling
valt nagenoeg samen met die van Emerj op de laatste categorie na. Dit verschil is te verklaren doordat het onderzoek van Bex zich richt op de vraag wat legal tech kan betekenen voor de rechtspraak (rechter en besluitvorming), terwijl Emerj zich meer richt op de kant van de rechtshulpverleners.
33 Prakken, NJB 2018, p. 269. 34 Van Ettekoven, SteR 2018/12.2. 35 McKamey, Appeal 2017, p. 50. 36 Faggella, Emerj 2020.
i. Zoekmachines
De eerste categorie legal tech zijn de zoekmachines met als bekendste voorbeeld Google. Op Google is tegenwoordig steeds meer juridische informatie beschikbaar zoals wetten,
verdragen en de parlementaire geschiedenis.38 Echter, voor annotaties en literatuur heeft men
toegang nodig tot juridische zoekmachines zoals bijvoorbeeld die van het Amerikaanse ROSS
Intelligence of Kluwer Navigator uit Nederland. Vrijwel iedere zaak die binnenkomt bij een
juridisch dienstverlener begint bij het zoeken naar de juiste wetten en rechtspraak die nodig zijn om de zaak goed af te handelen. Tegenwoordig zoeken veel juristen naar informatie via Google, zelfs als men de beschikking heeft over een juridische zoekmachine.39 Zoekmachines
creëren een mogelijkheid voor mensen die op zoek zijn naar informatie om een aanbieder van die informatie te vinden. Daardoor worden de transactiekosten van het zoekproces
gereduceerd.40 Waar men vroeger in boeken en tijdschriften op zoek moest gaan naar de juiste
informatie, vinden vraag en aanbod elkaar nu binnen enkele seconden. Het toegenomen gebruik van zoekmachines behelst ook een gevaar. De partij die het zoekproces beheert kan namelijk ook bepalen welke resultaten er wel en welke er niet tevoorschijn komen. Indirect wordt daarmee ook bepaald welke informatie men in een geschil of in de rechtszaal zal gebruiken.41 In 2019 is Google door de Europese Unie een astronomische boete opgelegd van
1.49 miljard euro vanwege misbruik dat het bedrijf maakte van haar positie als beheerder van de zoekmachine.42 Google heeft destijds bepaalde zoekresultaten structureel achtergesteld.
Het is belangrijk dat een juridische zoekmachine neutraal is ten aanzien van alle bronnen. Het moet niet zo zijn dat een partij ervoor kan zorgen dat uitspraken (bewust of onbewust)
structureel worden achtergesteld om uit de publiciteit te blijven. Terwijl publicatie van de uitspraken belangrijk is voor de rechtsontwikkeling en rechtsgelijkheid. Het waarborgen van deze neutraliteit is naar mijn idee fundamenteel en moet daarom wellicht van boven af worden opgelegd. Controle door een (onafhankelijke) overheidsinstantie zou hier uitkomst kunnen bieden.
Het systeem van ROSS Intelligence is ’s werelds eerste juridische AI-assistent en is ontworpen vanuit het idee om op iedere vraag die in de zoekmachine wordt gesteld een
38 Van der Wees, recht.nl 2015. 39 Van der Wees, recht.nl 2015. 40 Grimmelmann, 2007, p. 15. 41 Grimmelmann, 2007, p. 15.
relevant juridisch antwoord te kunnen geven in de vorm van een citaat of referentie.43 ROSS
Intelligence zou de vraag ‘Wat zijn de factoren die een rol spelen bij onrechtmatige daad?’ bijvoorbeeld moeten kunnen beantwoorden. ROSS Intelligence maakt hiervoor gebruik van
Natural Language processing (NLP). Natural language processing is een onderdeel van de
computerwetenschap die zich bezighoudt met het creëren van systemen die een taal leren, begrijpen hoe deze werkt en vervolgens ook produceren.44 Met ROSS Intelligence is
interactie tussen mens en machine mogelijk. Arruda (de oprichter van ROSS) bedacht deze AI-assistent met het idee om het juridische zoekproces te versnellen om op die manier de prijs van de juridische diensteverlening te kunnen verlagen en daardoor ‘gerechtigheid voor
iedereen’ te creëren.
Ook het Nederlandse bedrijf Wolters Kluwer maakt, volgens Director Search Technology Tjerk de Greef, gebruik van AI in haar zoekmachines.45 Door de content die beschikbaar is in
Navigator steeds beter te begrijpen en te analyseren, kan de zoekmachine betere beslissingen nemen wanneer gebruikers van het systeem op zoek gaan naar de antwoorden op hun vragen. De zoekmachine moet niet alleen de tekst beschikbaar stellen, maar ook een niveau dieper gaan door de patronen uit de tekst te halen. Wat zijn de feiten en wat zijn de argumenten? Als de feiten en de argumenten beschikbaar zijn en op een overzichtelijke manier kunnen worden weergegeven, dan helpt dat de rechtspraak enorm, aldus De Greef.46 Een mooi
verkooppraatje, maar zelf ben ik niet altijd een even groot liefhebber van Kluwer Navigator. Wanneer er bijvoorbeeld wordt gezocht naar het artikel ‘komt de robotrechter eraan?’ van Henry Prakken uit 2018, en de zoekopdracht is de volledige titel, dan komt zijn werk niet tevoorschijn. Je krijgt slechts resultaten van artikelen waarin Henry Prakken is geciteerd. De zoekopdracht moet enkel bestaan uit het woord ‘robotrechter’ of ‘toekomst robotrechter’ voordat het artikel tevoorschijn komt. Het feit dat een zoekmachine gebruik maakt van AI betekent niet dat deze gelijk ook gebruiksvriendelijker is.
ii. Inzichten door analyses
De tweede categorie legal tech betreft toepassingen die nieuwe inzichten bieden in het recht door het uitvoeren van analyses op legal big data. Door deze analyses ontstaan nieuwe
43 https://rossintelligence.com/features.html 44 Hirschberg & Manning, Science 2015, p. 261. 45 Legal intelligence & Navigator.
inzichten die rechtzoekenden kunnen helpen bij het maken van een keuze over wel of niet procederen. Er is tegenwoordig veel informatie over de rechterlijke macht beschikbaar. Zo bleek bijvoorbeeld uit Israëlisch onderzoek dat rechters die oordeelden over voorwaardelijke vrijlatingen strenger zijn naar mate de lunch dichterbij komt.47 Een pijnlijke constatering
binnen het idee van eerlijke procesvoering. Ook analyses in de Verenigde Staten leggen het gedrag van rechters bloot. Daar is online veel informatie te vinden over het gemiddeld aantal dagen dat een rechter nodig heeft om uitspraak te doen en zijn percentages bekend per rechter van het aantal zaken dat langer dan een jaar wordt aangehouden. Ook percentages van de vraag of er wel of geen veroordeling heeft plaatsgevonden zijn beschikbaar.48 In Nederland
kunnen deze gegevens worden gekocht bij het bedrijf LexIQ. In Nederland kan men
‘gelukkig’ niet voor een bepaalde rechter kiezen, maar soms wel voor een rechtbank.49 Naast
statistieken over bepaalde rechters en rechtbanken kan het bedrijf Lex Machina bijvoorbeeld ook binnen enkele minuten een analyse weergeven van de prestaties van advocaten. Deze informatie kan handig zijn in procedures. Hoe goed heeft de advocaat van de wederpartij het in eerdere rechtszaken gedaan bij deze rechter of bij dit gerecht.50 Door de beschikbaarheid
van al deze gegevens heeft een rechtzoekende toegang tot informatie die buiten de merites van de zaak om en rol kunnen spelen bij een procedure. In Frankrijk is het maken van
statistische analyses van rechterlijke uitspraken verboden. Dit verbod werd ingesteld nadat er uit onderzoek naar uitspraken in asielzaken grote verschillen waren ontdekt.51 Op het maken
van de bovengenoemde analyses staat een gevangenisstraf van maximaal vijf jaar. Naar mijn idee is het verbieden van zulke analyses geen oplossing. Het is verstandiger om te kijken naar de oorzaken van de feiten die door deze analyses worden blootgelegd en dus waarom de rechtsongelijkheid bestaat. Onderzoek van rechtspraak.nl zelf wees uit dat er ook in Nederland substantiële verschillen blijken te bestaan in de strafoplegging tussen etnische groepen. Daders met een allochtone herkomst krijgen in Nederland vaker en langere gevangenisstraffen opgelegd.52 Deze gegevens geven het belang weer van het doen van
statistische analyses.
Het analyseren van eerdere uitspraken levert niet alleen statistieken op over rechtbanken en rechters. Het is door middel van het gebruik van machine learning in
47 Prakken, NJB 2018, p. 269. 48 Prins, Rechtstreeks 2019, p. 18-19. 49 Prins, Rechtstreeks 2019, p. 19. 50 https://lexmachina.com/legal-analytics/ 51 Dunk, Advocatenblad 2020.
combinatie met big data en natural language processing met een vrij grote zekerheid ook mogelijk om uitkomsten van rechtszaken te voorspellen. Deze voorspelalgoritmen geven rechtzoekenden een goed beeld van hun kansen in een procedure en daarmee ook de
mogelijkheid om vooraf te bepalen of je wel of geen rechtszaak wilt beginnen. Onderzoekers hebben uitkomsten van zaken, die lopen bij het Europees Hof voor de Recht van de Mens (EHRM), met 79 procent nauwkeurigheid kunnen voorspellen. De machine heeft deze voorspellingen gedaan op basis van de dossiers en gebaseerd op de belangrijkste feiten uit de zaken.53 Van een (menselijke) morele afweging is volgens Prakken in de verste verte nog
geen sprake. Het algoritme kan volgens hem de uitspraken van eerdere rechters helemaal nog niet begrijpen, maar baseert de voorspellingen slechts op statistische analyses van woorden die overeenkomen in vergelijkbare zaken.54 Voor de overige 21 procent van de zaken die niet
correct konden worden voorspeld, moeten we kijken naar andere factoren die een rol hebben gespeeld. Zo wordt er bijvoorbeeld door rechters gebruik gemaakt van ervaringen uit het dagelijks leven en persoonlijke voorkeuren bij het nemen van beslissingen waardoor rechtszaken zich moeilijk laten voorspellen.55 Naast de uitspraken van EHRM zijn ook
uitspraken van de Supreme Court in de Verenigde Staten geanalyseerd, om zaken te kunnen voorspellen. Onderzoekers bekeken uitspraken van de afgelopen tweehonderd jaar en voorspelden de uitkomst van reeds behandelde zaken met een nauwkeurigheid van 70,2%.56
Deze twee onderzoeken wijzen uit dat men minstens twee op de drie uitspraken aan de hand van precedenten kan voorspellen. Een precedent is echter geen garantie voor de toekomst. De voorspelalgoritmen maken op dit moment nog geen morele afweging zoals een menselijke rechter dat doet, maar baseert de voorspellingen op statistiek. Toch wordt er op sommige plekken al gewerkt aan een robotrechter, zo ook in Estland. In opdracht van het ministerie van Justitie wordt daar een robotrechter ontwikkeld die de achterstand moet wegwerken bij de procedures voor zogenaamde small claims.57 Op deze manier moet de doorlooptijd van zaken
voor burgers worden verkort wat de rechtstoegankelijkheid ten goede komt.
53 Aletras et all., PeerJ Computer science 2016, 2:e93. 54 Prakken, NJB 2018, p. 271.
55 Liu, 2019.
56 Katz, Bommarito & Blackman, PloS ONE 2017, p. 14. 57 Philipsen & Themeli, Rechtstreeks 2019, p. 46.
iii. Automatisering van processen
Automatisering van processen is de derde categorie legal tech-systemen waarbij AI wordt gebruikt. Verwacht wordt dat automatisering van werk waarvan voorheen werd verondersteld dat dit alleen door mensen kon worden gedaan een grote verstoring teweeg gaat brengen binnen de huidige samenleving, ook voor juristen.58
Een voorbeeld van automatisering is het systeem PerfectNDA van Neota Logic. Dit bedrijf heeft een systeem ontwikkeld waarbij geheimhoudingsverklaringen volledig
automatisch worden gegenereerd.59 Gebruikers van het systeem vullen bepaalde vragen in en
aan de hand van de antwoorden op die vragen wordt een geheimhoudingsverklaring
gecreëerd. Het bedrijf SmartShell ondersteunt paralegals bij het opstellen van documenten en het formuleren van juridische claims door middel van AI en natural language processing. 60
Zo zijn er nog tal van bedrijven die een documentgeneratiesysteem hebben ontwikkeld, ook in Nederland.61 Niet iedereen is even content met de automatisering van deze processen. Het
standaardiseren van bepaalde documenten kan volgens sommige juristen het doel van de overeenkomst ondermijnen.62 In Nederland speelt de bedoeling van partijen bij
overeenkomsten nog altijd een belangrijke rol. Niet de objectieve uitleg van de tekst, maar de bedoelingen van partijen zijn doorslaggevend. Door geautomatiseerde documenten en
contracten wordt het achterhalen van de bedoelingen van partijen ingewikkelder.
iv. Expertsystemen
Aan het begin van deze deelvraag stelde ik vast dat in de literatuur geen overeenstemming is over de vraag wat er allemaal onder intelligent computergestuurd gedrag valt. Bepaalde legal tech-systemen zijn wel erg complex, maar maken geen gebruik van AI. Waaronder ook de zogenaamde expertsystemen. Expertsystemen zijn grote, interactieve beslisbomen waarin vragen zijn gestopt waarop een gebruiker moet antwoorden. Aan de hand van het gegeven antwoord wordt er een vervolgstap gezet of vervolgvraag gesteld.63 Als de hele beslisboom is
doorlopen kan aan de hand hiervan een automatisch gegenereerde brief worden opgesteld. Deze systemen maken geen gebruik van grote hoeveelheden data zoals AI doet. Maar, aan de
58 Manyika et all., McKinsey Global Institute 2013, p. 6, p.12. 59 https://www.neotalogic.com/product/perfectnda/
60 https://turbopatent.com/products/
61 Gloudemans-Voogd, Advocatenblad 2016. 62 Pasquale, Geo. Wash. L. Rev. 2019, p. 59. 63 Verhulp & Rietveld, Rechtstreeks 2019, p. 42.
hand van wet- en regelgeving en rechtspraak wordt door mensen een zorgvuldig opgestelde beslisboom gecreëerd. Op de website www.magontslag.nl is artikel 7:669 lid 3 BW, de vraag of een arbeidsovereenkomst terecht is ontbonden, verwerkt in een beslisboom.64 Dit
expertsysteem zorgt ervoor dat de gebruiker, wanneer de hele beslisboom is doorlopen, weet of de ontbinding van de arbeidsovereenkomst kan worden aangevochten. Ondanks dat expertsystemen niet echt gebruik maken van AI, heeft deze legal tech-toepassing een enorme toegevoegde waarde voor de praktijk en draagt het bij aan het vergroten van de
rechtstoegankelijkheid. De expertsystemen vergroten de toegang tot het recht want de rechtzoekende krijgt een hoop informatie tot zijn beschikking op een toegankelijke en transparante wijze.
v. Overige legal tech
De drie categorieën van legal tech die hierboven zijn beschreven zijn natuurlijk niet limitatief, en ook de reeds aangehaalde voorbeelden van de applicaties zijn slechts een klein deel van de reeds bestaande legal tech-toepassingen. Onder dit kopje wordt geprobeerd een meer
alomvattend beeld te schetsen van de overige systemen die nu in de rechtspraktijk worden gebruikt. Al deze legal tech-systemen dragen op een manier bij aan het vergroten van de rechtstoegankelijkheid van burgers.
In 2019 is in België de allereerste chatbot van een balie van advocaten gelanceerd. Chatbot Victor helpt rechtzoekenden bij het vinden van een geschikte advocaat door vragen te stellen aan de gebruiker en op die manier achter de situatie van de rechtzoekende te komen. Het idee van deze chatbot is om mensen een antwoord te kunnen geven op eenvoudige vragen en om te kijken of bijvoorbeeld iemand recht heeft op een pro-deo advocaat.65 Dit is allemaal
belangrijke informatie voor een rechtzoekende. Niet alleen de chatbot van balie van
advocaten in België brengt rechtzoekenden en advocaten bij elkaar. Er zijn tegenwoordig ook websites die fungeren als een soort marktplaats voor die twee. Op LegalSpot, LegalDutch, LawSpot en zoekeenadvocaat.nl van de Nederlandse Orde van Advocaten, is er een groot aanbod van advocaten die op een overzichtelijke wijze worden weergegeven waarna de rechtzoekende partij vrijblijvend contact kan opnemen.66 Deze vorm van digitalisering valt
64 Verhulp & Rietveld, Rechtstreeks 2019, p. 43. 65 De Schrijver, Computerrecht 2020, p. 1. 66 Van Ettekoven, SteR 2018/12.2.
niet onder de noemer van AI, maar verlaagt wel de drempel voor rechtzoekenden om contact op te nemen met een juridisch dienstverlener.
In sommige gevallen is de tussenkomst van een jurist helemaal niet nodig. Neem bijvoorbeeld de chatbot DoNotPay. Deze verlaagt de drempel voor burgers om in beroep te gaan tegen parkeerboetes. De chatbot die te gebruiken is in Londen en New York, had in 2016 in 64 procent van de gevallen een terecht beroep aangetekend waardoor 160.000
parkeerboetes werden teruggedraaid.67 Ook in Nederland kennen we een verglijkbaar systeem
genaamd Appjection. Bij dit systeem moet een rechtzoekende foto’s indienen van de boete en vervolgens daarover een paar vragen beantwoorden. Aan de hand van de gegevens bepalen ze bij Appjection of in beroep gaan tegen de boete wel of geen kans van slagen heeft.68
Appjection pretendeert geen gebruik te maken van AI maar is ook een waardevol systeem voor de rechtzoekenden.
Niet alleen de rechtspraak zelf automatiseert, ook de alternatieven voor
geschilbeslechting veranderen. Zo bestaat er een online scheidsgerecht (DigiTrage), is er de rechtswijzer uit elkaar van de raad van rechtsbijstand en kan men bij e-Court en iMediators digitaal conflicten oplossen. Dit zijn meerdere alternatieve mogelijkheden voor
rechtzoekenden, maar daarop ligt niet de focus van dit onderzoek. 3. Toegang tot het recht
a. Het begrip
De toegang tot het recht oftewel rechtstoegankelijkheid is een begrip dat centraal staat in dit onderzoek. De hoofdvraag van dit onderzoek: ‘’In hoeverre kan legal tech de
rechtstoegankelijkheid voor rechtzoekenden vergroten?’’, kan niet worden beantwoord
zonder een duidelijke afbakening van het begrip rechtstoegankelijkheid. Of burgers toegang tot het recht hebben hangt af van de vraag of ze voldoende mogelijkheden hebben om voor hun belangen op te komen en conflicten op te lossen.69 Volgens het College van de Rechten
van de Mens gaat rechtstoegankelijkheid verder dan dat. Het gaat niet alleen om de vraag of er voldoende mogelijkheden zijn om een conflict op te lossen door bijvoorbeeld naar de rechter te stappen, maar ook over de vraag of mensen in staat zijn om de regels te vinden en
67 Gibbs, The Guardian 2016.
68 https://intake.appjection.nl/?lang=nl-NL&size=8&referrer=https%3A%2F%2Fwww.appjection.nl%2F 69RMO-Advies 2004, p. 8.
begrijpen wat hun rechten zijn.70 Als men namelijk niet weet wat de rechten zijn dan zal er
ook nooit wat mee worden gedaan. Het feit dat iemand niet de mogelijkheid heeft om een geschil voor te leggen aan de rechter betekent niet dat deze persoon ook geen toegang tot het recht heeft. Het is namelijk een misvatting dat toegang tot het recht gelijk is aan toegang tot de rechter. Ook middels alternatieve geschillenbeslechting kunnen rechtzoekenden
rechtstoegankelijkheid ervaren.71 Onder alternatieve geschillenbeslechting worden mediation
en arbitrage verstaan maar deze vormen zullen niet centraal staan in dit onderzoek. Toegang tot het recht voor rechtzoekenden begint bij de wetenschap van de rechtspositie en omvat ook de mogelijkheid om voor belangen op te komen en conflicten op te lossen. Dit onderzoek richt zich voornamelijk op de rechtstoegankelijkheid voor burgers die niet weten wat hun rechten zijn en niet weten hoe ze die rechten moeten uitoefenen. Daarbij kan worden gedacht aan kwetsbare groepen uit de samenleving. Dit onderzoek richt zich ook op situaties waarbij de omvang van het geschil relatief klein is en dat daarom er geen rechtsgang wordt gezocht.
b. De status quo en het vergroten van de rechtstoegankelijkheid
Een belangrijk onderdeel van de rechtstoegankelijkheid is de rechtsbijstand want de sociale advocatuur vergroot de toegang tot het recht voor burgers die zelf geen advocaat kunnen betalen. Echter, door alle bezuinigingen lijkt de sociale advocatuur, volgens hoogleraar Sociale Rechtshulp Mies Westerveld, lamgeslagen. De huidige sociale advocaten gaan bijna met pensioen en de nieuwe garde blijft uit wat zou kunnen komen door de lage
vergoedingen.72 Indien de samenleving geen reële prijs wil betalen voor deze sociale
voorziening dan zou dat het eind kunnen betekenen van de sociale advocaat.73 In het
regeerakkoord van 2017 hebben de partijen uit de regering zich gecommitteerd aan een verbetering van de rechtsbijstand. Want ondanks de afname van het totaal aantal rechtszaken steeg de vraag naar gesubsidieerde rechtsbijstand.74 Legal tech zou hier een ondersteunende
rol kunnen bieden voor rechtzoekenden en rechtshulpverleners om zo de druk op de rechtsbijstand te verminderen. Niet iedereen komt in aanmerking voor rechtsbijstand. Alleenstaanden met een inkomen boven € 27.900, - kunnen namelijk geen toevoeging
70 CRM, 2018, p. 4.
71 Westerveld, NJB 2014, p. 312-313. 72 Scheltema, Advocatenblad 2019, p. 22. 73 Westerveld, Ars Aequi 2019, p. 321.
aanvragen bij de overheid.75 Ook rechtzoekenden met een inkomen boven deze grens moeten
toegang tot het recht hebben. Het feit dat iemand meer verdient, betekent niet dat deze persoon weet wat zijn of haar rechten zijn.
Uit onderzoek van rechtspraak.nl blijkt dat de helft van alle mensen die een geschil hebben daarbij de hulp inschakelt van een rechtshulpverlener. Dat betekent ook dat in de andere helft van alle gevallen mensen zelf voor hun belangen opkomen.76 Voor de groep
mensen die zonder een rechtshulpverlener het probleem gaan oplossen is het belangrijk dat deze groep wetenschap heeft van de rechtspositie. Uit hetzelfde onderzoek van rechtspraak.nl blijkt dat vier procent van alle geschillen daadwerkelijk aan de rechter werd voorgelegd. Dit bewijst nogmaals dat toegang tot het recht meer is dan toegang tot de rechter. Verder bleek ook dat acht procent van alle mensen met een geschil geen actie onderneemt om het probleem op te lossen. Zij gaven aan dit niet te doen omdat het probleem al was opgelost, zij het niet de moeite waard vonden of omdat zij de relatie met de wederpartij hiervoor niet wilden
schaden.77 Wat weerhoudt de mensen om niet naar de rechter te stappen, geen hulpverlener in
te schakelen of überhaupt een geschil niet op te lossen? Belangrijke overwegingen van de rechtzoekenden om wel of niet over te gaan tot het oplossen van een geschil zijn de kosten en de inspanning.78 Voor veel rechtzoekenden is de moeite en de tijd die het oplossen van een
geschil kost een reden om af te haken. Rechtzoekenden zien af van een procedure omdat ze opzien tegen de confrontatie met de wederpartij of het financieel gezien niet kunnen
opbrengen. Door rechtsbijstand of het hebben van een rechtsbijstandsverzekering wordt de financiële drempel lager. Het reduceren van de tijd en de kosten kan de rechtstoegankelijkheid dus vergroten. Een andere factor voor het wel of niet overgaan tot het zoeken van een
oplossing voor het geschil is het belang dat op het spel staat.79 Hoe groter het (financiële)
belang, hoe meer bereidheid er is bij mensen om te gaan procederen. Maar ook zaken met klein belang verdienen een eerlijke oplossing.
Uit ondervragingen bij rechtshulpverleners kwamen onderzoekers tot de conclusie dat hoe langer een procedure duurt, des te eerder mensen geneigd zijn om tot een schikking te komen.80 Gezien de resultaten van het onderzoek van rechtspraak.nl is het niet gek dat de
overheid ook inzet op een rechtsbijstand waarin probleemoplossing centraal staat en streeft
75
https://www.rechtsbijstand.nl/over-mediation-en-rechtsbijstand/hoeveel-moet-ik-zelf-betalen/inkomensnormen
76 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 12. 77 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 12. 78 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 40. 79 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 40. 80 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 41.
naar rechtsspraak die sneller, laagdrempeliger, goedkoper en effectiever is.81 Om de vier
doelstellingen van de regering ten aanzien van de verbetering van de rechtspraak te bereiken zou legal tech een belangrijke rol kunnen spelen. Indien de rechtspraak goedkoper, sneller en laagdrempeliger wordt, hebben burgers meer toegang tot het recht. De factoren die
rechtzoekenden nu weerhouden om een rechtszaak te beginnen zoals, kosten, tijd en moeite kunnen dan worden verminderd.82 In de eerste deelvraag van dit onderzoek zijn een aantal
legal tech-systemen voorbijgekomen en in deze deelvraag wordt gekeken naar de mogelijkheden van die toepassingen om de rechtstoegankelijkheid te vergroten.
i. Zoekmachines
Door zoekmachines zoals Kluwer Navigator of ROSS Intelligence is het vinden van een antwoord op een rechtsvraag eenvoudiger dan vroeger. Door middel van AI en natural language processing geeft het systeem ROSS Intelligence antwoord op de gestelde vraag met behulp van citaten of referenties. Deze systemen maken het werk van de rechtshulpverlener eenvoudiger en de oprichter van ROSS Intelligence, Arruda, bedacht het systeem om de rechtspraktijk goedkoper te maken voor rechtzoekenden. Want hij was van mening dat als een advocaat minder tijd hoeft te besteden aan een zaak, de rekening voor de cliënt automatisch goedkoper wordt. Een mooi streven maar of de rekeningen in de praktijk goedkoper zullen worden is nog maar de vraag. Dit komt omdat advocatenkantoren werken aan de hand van declarabele uren. Hoe meer uren er worden gedeclareerd hoe meer omzet het kantoor maakt. Bedrijven stellen doelstellingen voor het halen van een bepaald aantal declarabele uren en een omzetnorm voor hun medewerkers.83 Dit staat haaks op het idee van Arruda, en roept de
vraag op hoe juridische dienstverlening efficiënter kan worden gemaakt vanuit het perspectief van de rechtzoekenden. Wanneer het bestaande systeem (declarabele uren) in stand wordt gehouden dan zullen de kosten van juridische dienstverlening niet lager worden en wordt de rechtstoegankelijkheid dus niet vergroot. Desalniettemin zijn er mensen die, mede dankzij AI, het eind van het systeem van de declarabele uren voorspellen. Waar vroeger veel uren aan zoekwerk werd verricht wordt dat nu door de zoekmachines in een fractie van de tijd gedaan
81 Barendrecht, Justitiële verkenning 2019, p. 98. 82 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 40. 83 Yale Law School Career Development Office, 2002, p. 1-2.
waardoor de toegevoegde waarde van de advocaat verschuift van uitzoekwerk naar hoogwaardige dienstverlening.84
Zoekmachines zorgen op termijn wellicht voor goedkopere advocatuur maar op dit moment kunnen rechtzoekenden niet zelf achter hun rechtspositie komen. Voor zowel Kluwer Navigator, ROSS Intelligence als alle andere juridische zoekmachines zijn abonnementen een vereiste voor het verkrijgen van toegang. Zelfs met toegang is wetenschap van vakjargon nodig om te begrijpen waarnaar men moet zoeken. Toegang tot juridische zoekmachines staat dus niet gelijk aan toegang tot het recht. De meest gebruikte zoekmachine ter wereld, Google, kan door de rechtzoekende wel gratis worden gebruikt. Door het stellen van een simpele vraag komt een rechtzoekende, via de zoekresultaten terecht op een website van een advocatenkantoor die middels een blog of een artikel een simpele uitleg geeft van het antwoord op de rechtsvraag. Door de nieuwe functie van Google worden de belangrijkste delen van de pagina’s ook nog eens gemarkeerd waardoor het vinden van een antwoord op de gestelde vraag nog eenvoudiger is gemaakt.85 Echter, een hoop artikelen en blogs die te
vinden zijn op websites van advocatenkantoren zijn enigszins eenvoudig en geven geen uitgebreide analyse van het recht. De advocatenkantoren zien natuurlijk het liefst dat zij het werk van de rechtzoekenden kunnen overnemen. Google kan door al deze artikelen en blogs wel een eerste hulp bieden voor rechtzoekenden die achter hun rechtspositie proberen te komen.
ii. Inzichten door analyses
Bij inzichten door analyses met behulp van legal tech moet men denken aan statistieken van rechtbanken en rechters en voorspelalgoritmen die uitspraken voorspellen. De gegevens die kunnen worden verzameld met betrekking tot rechters en rechtbanken vergroten niet direct de toegang tot het recht. Zij verschaffen de rechtzoekenden geen juridische kennis. Gegevens over bijvoorbeeld doorlooptijden van rechtbanken geven rechtzoekenden wel de mogelijkheid om een weloverwogen keuze te maken over wel of niet procederen. Als een rechtzoekende op voorhand wetenschap heeft van het feit dat een zaak meer dan twee jaar kan gaan duren voordat er in eerste aanleg uitspraak is gedaan, dan kan deze persoon bij zichzelf te rade gaan of het starten van een procedure het waard is. In onderzoek naar uitspraken van het EHRM kon met 65 procent zekerheid de uitkomst van zaken worden voorspeld alleen al gebaseerd op
84 Clarke, Raconteur 2018. 85 Porter, The Verge 2020.
de achternaam van de rechter.86 Ook deze cijfers zouden kunnen helpen bij het maken van een
afweging over wel of niet procederen. Voor de gerechten zelf zijn deze statistieken wellicht belangrijker dan voor de rechtzoekenden. Evaluatie van de cijfers kan door middel van interne sturing per gerecht wel leiden tot betere resultaten als er vervolgens kritisch naar wordt
gekeken. Dit kwam ook aan de orde in onderzoek van rechtspraak.nl zelf. 87 Wanneer
rechtbanken en hoven intern met de statistieken aan de slag gaan, zal dat voor rechtzoekenden niet direct een vergroting van de rechtstoegankelijkheid opleveren. Maar indien de gerechten structureel de werkwijze aanpassen en de statistieken geen ongeregeldheden meer vertonen dan zal de rechtsgelijkheid en daarmee de rechtstoegankelijkheid worden vergroot.
De technologieën die zaken proberen te voorspellen (gebaseerd op de inhoud van de zaak) zouden de toegang tot het recht voor burgers mogelijk ook kunnen vergroten. De voorspelalgoritmen uit de eerste deelvraag die zaken van het EHRM en de Supreme Court analyseerden kwamen tot een percentage van 70 tot 80 procent correcte voorspellingen. Een probleem met betrekking tot voorspelalgoritmen is dat ze, om accuraat te zijn, voor iedere rechtsvraag ook andere modellen moeten hanteren. In het onderzoek naar uitspraken van het Europees Hof van de Rechten van de Mens moest men per wetsartikel andere maatstaven hanteren.88 Daardoor is het niet echt gemakkelijk om deze systemen openbaar toegankelijk te
maken voor rechtzoekenden. Indien de systemen, al dan niet tegen een vergoeding, in de toekomst openbaar toegankelijk worden gemaakt, dan zullen de inzichten die ze kunnen leveren de rechtstoegankelijkheid vergroten. Rechtzoekenden kunnen dan bijvoorbeeld een betere afweging maken of ze wel of geen procedure willen starten. De voorspelalgoritmen kunnen ook helpen bij het voorspellen van de te verwachten hoogte van schadevergoedingen. Aan de hand daarvan kan een rechtzoekenden bijvoorbeeld bepalen of hij of zij akkoord gaat met een schikkingsvoorstel.89 Op deze manier kunnen de voorspelalgoritmen nuttig zijn.
Helaas, bij het onderzoek naar de uitspraken van het EHRM waren de resultaten beter wanneer het systeem reeds gedane uitspraken ging analyseren en voorspellen, dan wanneer toekomstige zaken werden voorspeld.90 De vraag is dus in hoeverre de algoritmen nu al
bruikbaar zijn in de praktijk. Desondanks zijn de resultaten op basis van de voorspellingen van algoritmen volgens de onderzoekers alsnog veel beter dan wanneer er gewoon een
86 Medvedeva, Vols & Wieling, Springer 2019, p. 24.
87 Goudriaan, Friperson & Gielen, Research Memoranda 2015, p. 49. 88 Medvedeva, Vols & Wieling, Springer 2019, p. 26.
89 Bex & Prakken, Ars Equi 2020, p. 258.
willekeurige gok zou zijn gedaan (50 procent).91 Bedrijven die veel dezelfde zaken
afhandelen kunnen zeker gebaat zijn bij het gebruik van voorspelalgoritmen. Ook wanneer zij slechts maar een beetje beter inschattingen kunnen maken dan de menselijke medewerker van een bedrijf.92
iii. Automatisering van processen
Het automatisen van processen kan net als het gebruik van zoekmachines het aantal uren dat een rechtshulpverlener nodig heeft om een bepaalde taak te doen verkleinen, waardoor de prijs van de juridische dienstverlening kan dalen. Juristen kunnen onder andere tijd besparen door middel van het gebruik van programma’s welke helpen bij het opstellen van documenten zoals bijvoorbeeld SmartShell en PerfectNDA. Deze programma’s zijn gespecialiseerd in het automatisch opstellen van vaak voorkomende documenten zoals een
geheimhoudingsovereenkomst. Maar deze vorm van legal tech, kan ook buiten
rechtshulpverleners om burgers helpen. PerfectNDA bijvoorbeeld stelt ook de niet-juridisch onderlegde gebruiker in staat een geheimhoudingsovereenkomst op te stellen. Zo zijn er ook bedrijven die de gebruikers van hun systeem testamenten laten opstellen.93 Ook voor de
Nederlandse gebruiker bestaan er aanbieders van documentgeneratoren. Met een abonnement bij Doctimize krijgt de gebruiker toegang tot het systeem waarin privacy policies, cookie statements en nog andere type generieke documenten kunnen worden gemaakt.94 Dit gebruik
van automatisering vergroot de rechtstoegankelijkheid want rechtzoekenden zijn door deze systemen in staat zelf hun documenten op te stellen voor een veel lagere prijs in vergelijking met de kosten van advocaat of notaris. Al is het misschien nog wel verstandig om een rechtshulpverlener naar de automatisch gegenereerde documenten te laten kijken. Echter, de meeste documentgeneratiesystemen zijn meer gericht op het bedrijfsleven dan op de
individuele burger die eenmalig gebruik wil maken van een documentgenerator. Bijvoorbeeld de Nederlandse systemen Juribox en VraagHugo helpen bedrijven bij het maken van
documenten die regelmatig moeten worden opgesteld, de verkoop van abonnementen is hun verdienmodel.95 De mogelijkheid om rechtstoegankelijkheid middels
91 Medvedeva, Vols & Wieling, Springer 2019, p. 25. 92 Bex & Prakken, Ars Equi 2020, p. 258.
93 https://www.freewill.com/ 94 https://doc.legal/#doclegal
documentgeneratiesystemen te vergroten is er, maar momenteel zijn het toch voornamelijk ondernemingen die van deze systemen gebruik kunnen maken.
Het aanbod van systemen is in deze categorie het grootst. Er zijn veel verschillende leveranciers van documentgeneratoren en ze pretenderen allemaal wat anders te kunnen. Competitie in een markt leidt tot lagere prijzen voor de koper/consument én tot meer
innovatie bij de aanbieders.96 Dit principe kan op de langere termijn de rechtstoegankelijkheid
vergroten vanwege de goedkopere en betere producten. Bij een aantal van de automatische documentgeneratoren, zoals bijvoorbeeld bij VraagHugo, moet de gebruiker een vragenlijst invullen waarmee vervolgens aan de hand van de gegeven antwoorden het document wordt gegenereerd. Het Amerikaanse Legito pretendeert, anders dan andere aanbieders, een flexibele documentgenerator te hebben. Gedurende het hele proces kan de gebruiker aanpassingen blijven doen.97 Een gevarieerd aanbod voor én de consument én de
rechtshulpverlener komt de kwaliteit ten goede.
Documentgeneratoren zijn niet de enige vorm van automatisering in de rechtspraktijk die de rechtstoegankelijkheid zouden kunnen verbeteren. Automatisering van de rechtspraak zou een optie kunnen zijn om de kosten van een procedure te verlagen en de rechtspraak efficiënter te maken. Op dit moment vinden rechtzoekenden dat een procedure te lang duurt en te veel moeite kost.98 In Estland wordt momenteel gewerkt aan een robotrechter die small
claims kan afhandelen om zo de rechterlijke macht te helpen de achterstand weg te werken. Met zo’n robotrechter kan de rechtspraak sneller en effectiever worden georganiseerd waardoor een procedure minder lang duurt, wat de rechtstoegankelijkheid vergroot. Een robotrechter kan wellicht op termijn uitspraken gaan doen. Er moet echter wel een onderscheid worden gemaakt tussen de voorspelalgoritmen die eerder onder het kopje
inzichten door analyses zijn besproken en automatische besluitvorming zoals een robotrechter
dit zou doen. De voorspelalgoritmen die de uitspraken van het EHRM en de Supreme Court voorspellen zijn datagestuurde uitkomstvoorspellers. Deze algoritmen maken (nog) geen echte afweging maar baseren de resultaten op statistiek. Deze datagestuurde algoritmen mogen niet worden gebruikt als een rechtelijke uitspraak omdat er geen sprake is van redenering.99 Dit type voorspelalgoritmen is dus niet geschikt om te functioneren als
robotrechter. De voorspelalgoritmen die inhoudelijk redeneren kunnen worden gebruikt in de
96 Europese commissie, https://ec.europa.eu/competition/consumers/why_nl.html 97 https://www.legito.com/US/en/kb/automation-law-firms
98 Mein & De Meere, Research Memoranda 2018, p. 40. 99 Bex & Prakken, Ars Equi 2020, p. 259.
rechtspraktijk mits de juridische kwaliteit wordt gewaarborgd en de rechter zicht heeft op de kwaliteit van het algoritme.100 Dergelijke voorspelalgoritmen bestaan nog niet of nauwelijks.
Wellicht dat in routinezaken, waarbij geen bewijs- of interpretatieproblemen zijn, wel op korte termijn een geautomatiseerd beslissingsproces mogelijk is.101 Bijvoorbeeld bij zaken die
aan de hand van statistische gegevens kunnen worden afgehandeld. Bij het gebruik van de robotrechter speelt nog een ander probleem. Want zelfs als de robotrechter zou kunnen redeneren, dan is het gebruik ervan nog steeds afhankelijk van de acceptatie ervan in de samenleving. Burgers hebben recht op een eerlijk proces. Menselijke betrokkenheid bij een proces hangt nauw samen met de algemene perceptie van rechtvaardigheid.102 Mocht de
robotrechter op korte termijn in gebruik genomen gaan worden, dan moet daarvoor wel een brede acceptatie zijn binnen de samenleving. Wellicht dat de robotrechter in eerste instantie daarom meer een ondersteunende functie zou kunnen hebben.
iv. Expertsystemen en overige legal tech
Voor rechtstoegankelijkheid voor burgers is het maar de vraag of het uitmaakt welke
technologie er precies achter de systemen zit. Legal tech kan ook zonder dat er gebruik wordt gemaakt van AI, meerwaarde hebben voor de samenleving. Zoals bijvoorbeeld het
expertsysteem magontslag.nl, waar op een duidelijke en begrijpelijke manier een mogelijkheid wordt geboden om mensen zelf te laten beoordelen (aan de hand van de bestaande rechtsregels) of het zinvol is om een ontslag aan te vechten. Niet alleen hebben burgers toegang tot kennis, maar de informatie op de website is ook in begrijpelijke taal opgesteld. Gebruikers van magontslag.nl kunnen, nadat de volledige vragenlijst/beslisboom is doorlopen, in sommige gevallen ook gebruik maken van de documenten die automatisch worden opgesteld naar aanleiding van de ingevulde informatie. Dit expertsysteem is dus niet alleen een verschaffer van kennis maar ook een documentgenerator en vergroot de
rechtstoegankelijkheid dus op twee manieren. Dit systeem draagt bij aan het feit dat burgers die recent ontslagen zijn hun rechtspositie leren kennen en helpt tevens bij het opstellen van documenten waardoor het hele proces voor de rechtzoekenden goedkoper wordt gemaakt.
Ook de overige applicaties die zijn besproken in de eerste deelvraag, die niet kunnen worden onderverdeeld in de eerste drie besproken categorieën, kunnen ook de
100 Bex & Prakken, Ars Equi 2020, p. 259. 101 Prakken, NJB 2018, p. 273.
rechtstoegankelijkheid substantieel vergroten. Neem bijvoorbeeld chatbot Victor uit België die burgers helpt bij hun zoektocht naar een rechtshulpverlener. Door te chatten met Victor kan een rechtzoekende erachter komen of hij of zij recht heeft op een pro deo advocaat en vervolgens daarmee ook in contact komen. Op deze manier wordt het vinden van een rechtshulpverlener eenvoudiger en laagdrempeliger gemaakt waardoor de
rechtstoegankelijkheid wordt vergroot. Vooral de wetenschap van het bestaan van de
mogelijkheid op een pro deo advocaat is voor rechtzoekenden belangrijk. Als een burger recht heeft op een door rechtsbijstand gefinancierde advocaat is de drempel om actie te ondernemen lager. De kosten van rechtsbijstand worden dan (gedeeltelijk) vergoed. Ook in Nederland zijn er platforms waarop rechtzoekenden en rechtshulpverleners met elkaar in contact worden gebracht. Via onder andere LegalSpot, LegalDutch of Lawspot worden vraag en aanbod met elkaar verbonden. De burger kan via deze sites geheel vrijblijvend contact opnemen met een advocaat en mede door deze systemen wordt het vinden van een rechtshulpverlener
makkelijker.
De applicaties zoals DoNotPay uit het Verenigd Koninkrijk en Appjection die beschikbaar is in Nederland helpen burgers met het in beroep gaan tegen parkeerboetes. De systemen zijn gebruiksvriendelijk en het gebruik van Appjection is zelfs volledig gratis voor de burger. Appjection wordt voor haar werkzaamheden gecompenseerd door de overheid.103
Hierdoor wordt de rechtstoegankelijkheid enorm vergoot want de drempel voor de burger om vanwege kosten af te zien van beroep aantekenen wordt verlaagd.
4. Toekomstperspectief en uitdagingen a. Toekomstperspectief
In de vorige deelvraag hebben we gezien dat legal tech de rechtstoegankelijkheid van rechtzoekenden kan vergroten. Zo dragen de systemen bij aan de kennis die burgers hebben over hun rechtspositie, helpen ze de burger bij het opstellen van bepaalde juridische
documenten en geven ze de burger een inschatting van de kansen die hij of zij heeft in een procedure. De hierboven genoemde werkzaamheden worden op dit moment (nog) verricht door rechtshulpverleners maar sommige taken lenen zich bij uitstek voor automatisering. Door automatisering kan het recht op een laagdrempelige manier voor iedereen toegankelijk
zijn. Legal tech is in opkomst en richt zich voorzichtig ook op de Nederlandse markt. De legal tech-systemen die geen gebruik maken van AI zijn over het algemeen meer verkrijgbaar voor rechtzoekenden, dan de systemen die daar wel gebruik van maken. Dit komt omdat AI eerst nog verder moet worden ontwikkeld. De documentgeneratoren en de platformen waar rechtshulpverleners en rechtzoekenden elkaar kunnen vinden maken geen gebruik van AI en zijn daarom al vrij ver ontwikkeld en bruikbaar in de praktijk. De meeste legal
tech-toepassingen die in de vorige deelvragen zijn besproken, worden ontwikkeld in het buitenland, voornamelijk in de Verenigde Staten. We hebben gezien dat legal tech kan
bijdragen aan de rechtstoegankelijkheid van rechtzoekenden maar hoe ziet de nabije toekomst er uit?
In de ideale wereld voor rechtzoekenden worden alle obstakels die de
rechtstoegankelijkheid verminderden weggenomen. Dit kan worden gerealiseerd als er bij meerdere typen geschillen en in alle fases van het proces ondersteuning wordt aangeboden met behulp legal tech. Het eerste probleem waar rechtzoekenden tegenaan lopen is het feit dat zij niet weten wat hun rechten zijn en wat zij daar vervolgens eventueel mee zouden kunnen doen. Om die obstakels weg te nemen moeten rechtzoekenden op een eenvoudige en
laagdrempelige manier antwoorden kunnen vinden op vragen over hun rechtspositie, zonder dat zij daarvoor meteen professionele rechtsbijstand moeten inschakelen. Denk bijvoorbeeld aan consumenten die een geschil hebben met een verkoper en die eerst moeten uitzoeken waar ze wel en niet recht op hebben. Een expertsysteem zoals dat van magontslag.nl, waarin
rechtzoekenden bij de hand worden genomen om duidelijkheid te krijgen over hun
rechtspositie, kan hierbij helpen. Dit systeem is waardevol voor de rechtzoekenden want het verschaft de nodige kennis op een duidelijke en begrijpelijke manier. Deze kennis is voor een groot deel ook nog eens gratis of verkrijgbaar tegen een relatief goedkope vergoeding.104 Het
probleem met de expertsystemen is echter dat ze voor iedere rechtsvraag opnieuw moeten worden gemaakt. Dit proces gebeurt namelijk handmatig en gaat niet automatisch.105 Zelfs
wanneer de expertsystemen er eenmaal zijn, moeten ze handmatig worden bijgewerkt indien wet- en regelgeving verandert. Het opzetten en onderhouden van deze expertsystemen is dus een kostbaar proces. Indien het expertsysteem van magontslag.nl een succes blijkt te zijn en veel mensen er gebruik van maken, dan is het wellicht voor commerciële partijen interessant om ook voor andere rechtsvragen een expertsysteem op te zetten en kan de ontwikkeling van deze systemen aan de markt worden overgelaten. Mocht dit niet automatisch gebeuren dan
104 In vergelijking met de kosten van een advocaat. 105 Verhulp & Rietveld, Rechtstreeks 2019, p. 42.
kunnen door de overheid gesubsidieerde expertsystemen worden opgezet die verzekeren dat voor de belangrijkste rechtsvragen een systeem bestaat.
Kennis alleen is niet genoeg. Het is immers niet zo dat, wanneer een rechtzoekende zich jegens de wederpartij op een bepaald standpunt stelt, de wederpartij daarin ook direct meegaat. Rechtzoekenden moeten daarom ook, als zij eenmaal wetenschap hebben van hun rechtspositie, bij de vervolgstap worden geholpen om hun rechten te kunnen uitoefenen. Een goed voorbeeld van deze situatie is hoe de vliegtuigbranche nu, ten tijde van de coronacrisis, er alles aan probeert te doen om geen geld terug te moeten geven aan reizigers waarvan vluchten zijn geannuleerd.106 De luchtvaartmaatschappijen hebben wetenschap van de regels
en van het oordeel van de Europese Commissie dat ook in de coronacrisis de rechten van reizigers moeten worden gewaarborgd.107 Om ervoor te zorgen dat rechtzoekenden krijgen
waar ze recht op hebben, zouden ze wellicht door legal tech-systemen kunnen worden geholpen. Bijvoorbeeld bij het opstellen van juridische documenten met behulp van documentgeneratiesystemen. De brieven of documenten die daaruit voortkomen zijn
belangrijk, want in sommige gevallen is het sturen van bijvoorbeeld een ingebrekestelling of een aanmaning verplicht voordat er juridische consequenties kunnen volgen. Bovendien kan een goed geschreven brief met een onderbouwd standpunt de wederpartij ertoe aanzetten om de rechten waarop aanspraak wordt gemaakt te honoreren. Op de website van het juridisch loket kan een voorbeeldbrief van een ingebrekestelling worden gedownload. Deze brief wordt niet gegenereerd met een documentgenerator. De rechtzoekende moet daar zelf het document invullen en afmaken.108 De rechtzoekende wordt niet zoals bij de meeste
documentgeneratoren bij de hand genomen. Daartegenover staat dat de bruikbaarheid van de voorbeeldbrief zich niet beperkt tot één bepaalde rechtsvraag. In de ideale wereld waarin rechtzoekenden een grote mate van rechtstoegankelijkheid ervaren zijn er veel
documentgeneratoren beschikbaar voor verschillende conflicten en situaties.
Documentgeneratiesystemen kunnen ook worden gebruikt voor documenten wanneer er nog geen wederpartij is zoals bijvoorbeeld voor het opstellen van een testament of bij contracten wanneer er (nog) geen geschil is. Ook in Nederland kunnen rechtzoekenden gebruik maken van documentgeneratiesystemen zoals bijvoorbeeld die van Doctimize, Juribox en
VraagHugo. Zoals eerder geconstateerd is de markt nog vooral gericht op bedrijven. De systemen worden aangeboden in een abonnementsvorm en voor bedrijven die veel dezelfde
106 Pieters, NLTimes 2020. 107 Schwartz, Trouw 2020.
