Roderick Lucas, cofondator și director general al Moonlit – Seria de interviuri

Roderick Lucas este cofondator și director general al Moonlit și are experiență în inteligență artificială, știința datelor și tehnologie juridică. A petrecut aproape un deceniu la Deloitte, unde a fost responsabil de inteligența artificială, și a predat cursuri de tehnologie la Vrije Universiteit Amsterdam și Tilburg University. Activitatea sa urmărește să facă cercetarea juridică mai accesibilă prin intermediul datelor structurate, al surselor verificabile și al inteligenței artificiale.

Moonlit oferă infrastructură de date juridice și instrumente de cercetare care conectează legislația oficială, hotărârile judecătorești și informațiile de reglementare din jurisdicțiile europene. Platforma sa, Data API și serverul MCP le oferă cercetătorilor și asistenților IA acces la surse juridice structurate, iar biblioteca Commentaries reunește analize generate de IA și verificate de experți juridici identificați nominal. În acest interviu, Lucas vorbește despre halucinațiile juridice, cercetarea transfrontalieră, verificarea de către experți și accesul la informații juridice demne de încredere.

Ai petrecut aproape un deceniu la Deloitte, unde ai ajuns să fii responsabil de inteligența artificială, predând totodată cursuri de tehnologie la Vrije Universiteit Amsterdam și Tilburg University. Moonlit a luat naștere inițial ca proiect intern la Deloitte, înainte de a deveni o companie independentă în 2024. Ce te-a inspirat să dezvolți platforma și ce te-a convins că cercetarea juridică avea nevoie de o abordare fundamental diferită?

Moonlit a luat naștere în cadrul Deloitte, pentru că problema era chiar acolo, sub ochii noștri. Orice întrebare importantă de natură juridică sau fiscală din Europa trece, la un moment dat, granițele unei țări, însă sursele necesare sunt răspândite pe zeci de portaluri naționale, fiecare cu propriul format, propria limbă și propriul stil de citare. Specialiștii își petrec cea mai mare parte a timpului alocat cercetării adunând materiale și verificând dacă nu lipsește nimic. Între timp, instrumentele create pentru a-i ajuta sunt ineficiente în activitatea transfrontalieră. Acestea percep taxe per utilizator și per țară și impun autentificări separate doar pentru a compara modul în care jurisdicții diferite tratează aceeași problemă.

Odată cu apariția modelelor lingvistice, au devenit clare deodată două lucruri: modelele puteau raționa asupra textelor juridice mult mai bine decât se aștepta oricine, dar nu aveau la dispoziție informații fiabile asupra cărora să raționeze. Extragerea directă a textelor din portalurile publice ale instanțelor produce date dezordonate și inconsecvente, în timp ce editurile juridice comerciale restricționează accesul automat prin condiții de licențiere. Tehnologiei juridice îi lipsea o fundație comună: surse oficiale din mai multe jurisdicții, standardizate într-o structură de date unitară și clară, corelate între ele și actualizate zilnic.

Tocmai acest nivel de infrastructură ne-am propus să construim și acesta este motivul pentru care Moonlit a devenit o companie în 2024, în loc să rămână doar un instrument pentru o singură firmă. O astfel de fundație devine tot mai valoroasă cu fiecare persoană și fiecare sistem care consultă datele și contribuie la ele. Convingerea care stă la baza proiectului nu s-a schimbat: legea este publică, iar cunoștințele construite pe baza ei ar trebui să fie accesibile tuturor celor care trebuie să o respecte.

Moonlit a fost fondată pornind de la convingerea că accesul la cunoștințe juridice este esențial pentru justiție. Deși legislația și hotărârile judecătorești sunt adesea disponibile public, comentariile experților care le explică implicațiile rămân frecvent în spatele unor bariere de plată costisitoare. Cum urmărește Moonlit să democratizeze accesul la acest nivel de interpretare și de ce este acesta deosebit de important pentru dezvoltarea unei inteligențe artificiale juridice fiabile?

În Țările de Jos, aproximativ 40 de cenți din fiecare euro câștigat ajung la stat, iar o parte din această sumă finanțează universitățile publice și sistemul juridic. O mare parte dintre comentariile care explică legea sunt scrise de cadre universitare plătite din fonduri publice. Edituri comerciale precum Wolters Kluwer și Thomson Reuters preiau aceste analize, le publică și le revând instanțelor, ministerelor, universităților și practicienilor care au nevoie de ele. Un abonament la comentarii juridice costă sute de euro pe utilizator, pe lună. Prin aceste abonamente, publicul plătește, de fapt, de două ori pentru legea pe care trebuie să o respecte. Un sistem juridic echitabil nu ar trebui să coste lunar mai mult decât abonamentul la Netflix.

Am creat Commentaries pentru a oferi o alternativă deschisă: o bibliotecă de analize juridice organizată articol cu articol, accesibilă cu un cont Moonlit gratuit. Fiecare comentariu este generat cu ajutorul modelelor noastre de IA, pornind de la surse primare, și verificat de specialiști în drept înainte de publicare. Fiecare citare este verificată și trimite direct la documentul oficial al guvernului sau al instanței. Dacă un cititor observă că lipsește o nuanță sau că a apărut o evoluție recentă, poate propune o modificare direct prin formularul de pe pagină, pentru a fi analizată de echipa editorială. Editorii o pot apoi verifica și republica. Din câte știm, nicio altă editură nu oferă această combinație. La lansare, comentariile disponibile se concentrează asupra impozitării indirecte (TVA), iar comentariile privind protecția datelor sunt în curs de elaborare.

Acest nivel de interpretare este la fel de important pentru inteligența artificială juridică. Modelele pot prelucra legi și hotărâri judecătorești disponibile public, dar nu pot consulta comentariile de specialitate care explică modul în care se aplică o normă în practică sau situațiile în care există excepții. Lipsite de acest context, modelele extrapolează și generează răspunsuri nesigure. Am conceput Commentaries astfel încât fiecare afirmație să fie legată explicit de prevederea pe care o interpretează și de hotărârea pe care se întemeiază. Un practician poate verifica sursa printr-un singur clic, iar un flux de lucru bazat pe IA poate raționa folosind date fiabile prin Moonlit Data API și conectorul MCP.

Halucinațiile juridice generate de IA au devenit un motiv de îngrijorare tot mai mare, avocații și instanțele confruntându-se cu citări de cazuri inventate și interpretări inexacte ale legii. De ce întâmpină dificultăți chiar și modelele lingvistice mari sofisticate în a interpreta corect legea și cum poate contribui contextul juridic structurat și verificat la depășirea acestor limitări?

Modelele lingvistice întâmpină dificultăți în domeniul juridic din motive care au prea puțin de-a face cu inteligența. Raționamentul juridic depinde în totalitate de autorități verificabile. O concluzie este la fel de solidă ca prevederea sau hotărârea pe care se bazează, însă un model tratează numerele dosarelor și trimiterile la acte legislative ca pe niște tipare textuale probabilistice, nu ca pe înregistrări fiabile dintr-o bază de date. Generează referințe care par convingătoare deoarece prezice cum ar trebui să arate o citare, nu pentru că a verificat un document real. Consecințele sunt foarte concrete: la momentul redactării, fuseseră consemnate peste 2.100 de hotărâri judecătorești care implicau halucinații ale IA, dintre care peste 800 îi implicau direct pe profesioniști din domeniul juridic.

Legea este, de asemenea, într-o continuă schimbare. Cunoștințele unui model se opresc la limita datelor folosite pentru antrenarea sa, în timp ce hotărârile fiscale și deciziile instanțelor de apel se actualizează în fiecare săptămână. Când comentariile care explică sensul acestor norme sunt ascunse în spatele conținutului contra cost al editurilor, modelul are acces la textul legii, dar nu și la contextul aplicării sale, așa că inventează explicații plauzibile pentru a umple golul.

Un context structurat și verificat schimbă fundamental sarcina. La Moonlit, modelul caută legea în loc să încerce să și-o amintească, lucrând direct cu documente oficiale. O căutare returnează documente din surse oficiale, fiecare însoțit de citare și link. Graful de referințe arată la ce documente face trimitere o hotărâre și care documente ulterioare fac trimitere la aceasta. O citare fie indică un document autentic din depozitul nostru, fie nu apare deloc. Astfel sunt eliminate citările fabricate. Totuși, numai datele curate nu împiedică interpretarea greșită, motiv pentru care Commentaries include în continuare un expert juridic identificat nominal între versiunea preliminară și cititor.

Moonlit reunește acte legislative, hotărâri judecătorești și informații de reglementare din zeci de jurisdicții, conectând documentele juridice printr-un graf extins de referințe. Ne puteți explica arhitectura de bază a IA și a datelor, în special modul în care platforma identifică relațiile dintre sursele juridice, gestionează diferențele dintre limbi și sisteme juridice și face aceste informații accesibile modelelor de IA?

Gândiți-vă la acest proces ca la un lanț neîntrerupt, de la publicația oficială până la o citare verificată.

Pentru fiecare jurisdicție, ne conectăm direct la portalurile oficiale, inclusiv la jurnalele legislative, bazele de date ale instanțelor, autoritățile de reglementare și EUR-Lex pentru legislația UE. Fiecare portal are particularitățile și formatele sale, iar acestea se pot schimba fără avertisment, așa că o parte importantă a activității noastre de inginerie constă în monitorizare și recuperarea automată, portal cu portal. Fiecare document pe care îl importăm își păstrează atribuirea și un link permanent către înregistrarea oficială a guvernului. Acest link stă la baza tuturor celorlalte operațiuni.

Toate informațiile sunt integrate într-un singur model pentru toate jurisdicțiile, care cuprinde legislație, jurisprudență, documente parlamentare, decizii ale autorităților și îndrumări. Legislația este împărțită în articole individuale, astfel încât fiecare prevedere să poată fi găsită și citată cu exactitate. O hotărâre neerlandeză și o hotărâre germană păstrează câmpurile specifice cerute de sistemele juridice naționale, în timp ce noi standardizăm modul în care documentele sunt identificate, clasificate și conectate peste granițe.

Textele juridice fac trimiteri constante unele la altele. O hotărâre citează articolele pe care le aplică și hotărârile pe care le urmează, în timp ce o lege face trimitere la alte acte normative. Motorul nostru recunoaște aceste citări, care pot avea forme foarte diferite în funcție de jurisdicție, le identifică documentele autentice corespunzătoare în Data Layer și stochează legăturile în ambele sensuri. Inginerii specializați în domeniul juridic verifică tiparele de extragere. Rezultatul este un graf de referințe cu sute de milioane de legături, care vă permite să vedeți, pentru orice document, la ce documente face trimitere și ce documente fac trimitere la el.

În schimb, gestionăm limbile păstrând intacte documentele-sursă. Nu traducem textele primare. O hotărâre belgiană rămâne în franceză sau neerlandeză, iar căutările se desfășoară în limba originală. Combinăm căutarea după cuvinte-cheie cu cea semantică, reordonăm rezultatele și restrângem fiecare interogare la jurisdicția relevantă. Luna, asistentul nostru de cercetare, răspunde în limba pe care o solicitați, căutând în fiecare sursă de bază în limba sa originală.

Platforma Moonlit, Data API și serverul MCP citesc toate din același Data Layer. API-ul oferă acces programatic la modurile noastre de căutare, la graful de referințe și la regăsirea textului integral, în timp ce serverul MCP pune la dispoziția oricărui asistent IA extern nouă instrumente cu acces doar pentru citire. Când îmbunătățim datele de bază, îmbunătățirea se reflectă simultan în toate interfețele.

Moonlit a introdus comentarii juridice generate de IA și verificate de experți juridici identificați nominal, combinând redactarea automată cu verificarea umană. Cum funcționează acest proces în practică și ce măsuri de protecție asigură că interpretările generate de IA sunt corecte, transparente și verificabile prin raportare la surse juridice cu autoritate?

Un comentariu juridic pornește chiar de la lege. Motorul nostru elaborează o primă versiune pe baza surselor primare din Data Layer, inclusiv legislație, jurisprudență, directive și istoricul parlamentar al adoptării unei dispoziții. Poate cita doar documentele pe care le deținem, astfel încât fiecare afirmație trimite la dispoziția pe care o interpretează și la sursa care o susține. De exemplu, unul dintre comentariile noastre publicate la lansare trimite la 165 de surse verificate.

Înainte de publicarea unui comentariu, un expert juridic în domeniul respectiv confruntă versiunea preliminară cu sursele primare. Editorii noștri sunt cadre universitare și autori practicieni, remunerați pentru munca lor. Grupul de la lansare reunește specialiști din universități, instanțe, instituții publice, firme de consultanță și firme de avocatură. Ei corectează versiunea preliminară, elimină ce nu își are locul și adaugă ce lipsește. Numele lor sunt afișate chiar pe pagină.

Marcajele de verificare confirmată indică pasajele validate de un editor, astfel încât este întotdeauna clar pentru ce secțiuni își asumă răspunderea un expert uman.

Fiecare comentariu indică și data de referință, pentru a arăta starea exactă a legislației pe care o descrie. Data Layer se actualizează zilnic și semnalează editorului hotărârile noi relevante, după care acesta revizuiește textul și actualizează data de referință.

Garanția fundamentală este trimiterea către sursă. Dacă nu poți accesa hotărârea care susține o concluzie, ți se cere să o accepți pe încredere. Am creat Commentaries ca nimeni să nu fie nevoit să facă asta.

Prin integrările Model Context Protocol (MCP), Moonlit poate aduce informații juridice direct în asistenți IA precum ChatGPT, Claude și Microsoft Copilot. Ce permite această arhitectură să se realizeze, în timp ce sistemele convenționale de generare augmentată prin recuperare ar putea întâmpina dificultăți, și cum vă asigurați că acești asistenți folosesc în mod responsabil informațiile juridice recuperate?

Sistemele RAG convenționale preiau o imagine de moment a unor documente, le împart în fragmente, le transformă în reprezentări vectoriale și furnizează modelului fragmentele cu cel mai mare scor de similaritate. În domeniul juridic, această abordare eșuează din trei motive. Imaginea de moment se învechește. Similaritatea nu este suficient de fiabilă pentru a găsi un articol sau un număr de dosar exact. Iar un fragment nu îți spune nimic despre ce documente citează textul respectiv sau despre efectul hotărârilor ulterioare asupra lui.

Cu serverul MCP, asistentul face singur cercetarea. Poate căuta după sens sau după termeni și citări exacte, folosind operatori booleeni, poate urmări trimiterile dintre documente, poate citi textele integrale și poate recupera articole individuale dintr-o lege. Poate verifica și ce jurisdicții și portaluri oficiale sunt disponibile. Modelul decide de ce are nevoie, citește rezultatele și caută din nou până când răspunsul este solid. Tocmai acest proces iterativ face diferența. Luna a trecut la același server MCP în septembrie, iar răspunsurile au devenit simultan mai rapide și mai bune. Datele sunt și ele actualizate în timp real: asistentul citește versiunea curentă a Data Layer.

Utilizarea responsabilă începe cu limite clare. Instrumentele noastre permit doar citirea, iar rezultatele trimit la sursa oficială. Publicăm și instrucțiuni simple de cercetare pe care asistenții le pot urma. Acestea explică cum să caute în limba originală a sursei, să verifice pasajul înainte de a-l cita, să confirme versiunea și să precizeze clar când sursele disponibile nu acoperă un aspect.

Asistenții prezintă raționamentul în moduri diferite, iar acest lucru nu îl controlăm. Ce putem face este să facilităm verificarea surselor. Fiecare citare duce la un document, iar fiecare document duce la publicarea sa oficială.

Informațiile juridice evoluează constant, pe măsură ce se publică hotărâri noi, se modifică reglementările și sunt contestate precedentele existente. Cum identifică și integrează infrastructura automatizată de monitorizare a Moonlit aceste evoluții și cum împiedică platforma sistemele IA să se bazeze pe legislație învechită sau pe interpretări juridice înlocuite?

Pentru a împiedica un sistem IA sau un cercetător să se bazeze pe norme juridice care nu mai sunt valabile, esențiale sunt legăturile dintre documente. De îndată ce o hotărâre nouă sau o modificare legislativă intră în sistem, graful de referințe o leagă de dispozițiile și cauzele anterioare pe care le citează. Dacă o instanță de apel anulează sau restrânge o hotărâre anterioară, această evoluție este atașată direct hotărârii inițiale, ca hotărâre care o citează. Un model care urmărește graful observă imediat această evoluție ulterioară, în loc să trateze un precedent depășit ca fiind încă valabil. Pe platformă, utilizatorii pot transforma același flux de informații primite în Monitorizări active pentru anumite acte legislative, instanțe sau subiecte pe care le urmăresc.

În cazul comentariilor juridice, menținerea actualității a fost în mod tradițional un punct vulnerabil major. Seriile de comentarii comerciale sunt adesea revizuite pentru actualizări doar o dată sau de două ori pe an. În domenii cu schimbări rapide, precum impozitarea indirectă sau protecția datelor, această întârziere creează riscuri serioase de neconformitate. Deoarece Data Layer evaluează zilnic publicațiile noi în raport cu comentariile noastre, editorul responsabil de redactare este informat imediat despre hotărârile noi. Editorul actualizează analiza și data de referință, astfel încât atât practicienii, cât și modelele IA să lucreze pe baza stării reale a legislației, nu a unei perspective vechi de douăsprezece luni.

Cercetarea juridică transfrontalieră implică dificultăți care depășesc simpla traducere a documentelor, mai ales când țări diferite interpretează sau pun în aplicare în mod diferit reglementări similare. Cum distinge IA a Moonlit între aceste diferențe jurisdicționale și ce se întâmplă când surse juridice cu autoritate par să se contrazică?

O directivă a UE și legea națională prin care este pusă în aplicare sunt documente diferite, legate între ele atunci când unul îl citează pe celălalt, iar o hotărâre națională care aplică o decizie a Curții de Justiție este legată de acea decizie. Acesta este și motivul pentru care Commentaries începe cu TVA. Normele sunt în mare parte armonizate la nivelul UE, apoi interpretate în fiecare stat membru.

Contradicțiile sunt firești în drept și nu le ascundem. Când două surse cu autoritate par să se contrazică, cititorul le primește pe amândouă. Ierarhia tranșează apoi majoritatea situațiilor: o hotărâre ulterioară prevalează asupra uneia anterioare, Curtea de Justiție prevalează asupra unei instanțe naționale în chestiunile de drept al UE, iar reperul este dispoziția în forma în care era la data de referință. În Commentaries, editorul ia această decizie în mod transparent, iar sursele sunt prezentate alături de ea.

Tehnologia Moonlit este utilizată de organizații precum Curtea Supremă a Țărilor de Jos, Deloitte și alte instituții juridice și publice. Ne poți oferi un exemplu concret despre cum a transformat platforma un flux de lucru pentru cercetarea juridică și cum măsurați îmbunătățirile în ceea ce privește acuratețea, exhaustivitatea sau eficiența cercetării în comparație cu metodele tradiționale?

În domeniul fintech, de exemplu, echipa juridică de la Quantoz Payments a conectat serverul MCP Moonlit la Claude și l-a asociat cu fluxuri de lucru personalizate pentru reglementările privind plățile transfrontaliere. Fluxul de lucru pe care îl înlocuiește este metoda tradițională folosită în toată Europa. De regulă, un avocat trebuie să acceseze portaluri din mai multe țări, să efectueze căutări în mai multe limbi, să copieze citările într-un memoriu și să spere că nu a omis niciun precedent local esențial. Acum, sistemul lor interoghează simultan mai multe jurisdicții, urmărește graful citărilor și furnizează documentele primare împreună cu linkurile către sursele oficiale. Pentru o echipă juridică internă, impactul este clar. Elimină punctul orb creat de hotărârile străine omise și redirecționează orele dedicate colectării mecanice a informațiilor către analiza juridică propriu-zisă și evaluarea riscurilor.

În zona de dezvoltare, eficiența se manifestă într-un mod cu totul diferit. Echipele care construiesc produse juridice bazate pe inteligență artificială măsoară îmbunătățirile în luni de muncă inginerească economisite. Eudia, o companie de inteligență artificială juridică, avea nevoie de date juridice europene structurate pentru a-și susține produsul, iar managerul său de produs a remarcat că API-ul nostru de date le-a oferit un corpus european complet în câteva zile. Fără o infrastructură de date de bază, asta ar însemna să construiască și să întrețină la nesfârșit programe personalizate de extragere a datelor pentru fiecare portal național. Și alte platforme, precum Saga și Legal Mind, se bazează pe aceeași infrastructură, iar acum pot furniza și ele Commentaries verificate direct utilizatorilor finali.

Privind spre viitor, pe măsură ce modelele fundamentale devin tot mai performante, iar agenții de inteligență artificială preiau sarcini tot mai complexe de cercetare juridică, cum credeți că va evolua relația dintre modelele de inteligență artificială de uz general și infrastructura specializată pentru date juridice? Care este viziunea dumneavoastră pe termen lung pentru Moonlit, în special în ceea ce privește accesul la informații juridice fiabile, dincolo de marile firme de avocatură și instituții?

Un model mai performant raționează mai bine pe baza surselor pe care i le furnizezi, dar nu poate inventa din senin documente primare fiabile. Pe măsură ce modelele fundamentale devin mai capabile, valoarea unui nivel de date verificate chiar crește. Când raționamentul devine larg răspândit, blocajul real se mută la calitatea datelor, deoarece un agent are în continuare nevoie de legislație exactă și structurată pentru a-și putea îndeplini sarcinile.

Modelele de uz general și agenții autonomi se vor ocupa de redactare, sinteză și interacțiunea conversațională. Infrastructura specializată, precum Moonlit, gestionează problema dificilă a datelor subiacente: menține legislația actualizată, structurată și verificabilă și o furnizează direct prin protocoalele utilizate de agenți. Ne-am pregătit din timp pentru această schimbare. Asistentul nostru funcționează pe exact același server MCP la care se conectează agenții externi, iar echipele își rulează deja propriii agenți personalizați pe această infrastructură.

Această arhitectură este, de asemenea, esențială pentru viziunea noastră pe termen lung. În mod tradițional, accesul la informații juridice transfrontaliere fiabile a fost un lux, accesibil doar celor mai mari firme de avocatură și corporațiilor multinaționale, care își pot permite abonamente costisitoare pentru mai multe țări. Făcând Commentaries gratuit și deschizând nivelul nostru de date oricărui dezvoltator prin API-uri și conectori moderni, vrem să oferim tuturor șanse egale. Un avocat care lucrează pe cont propriu și oferă consultanță unei companii cu activitate transfrontalieră sau un consilier juridic intern al unei companii aflate la început de drum ar trebui să aibă acces la aceeași precizie a cercetării și la aceleași citări verificate ca o firmă de consultanță globală.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să exploreze date juridice verificate și cercetarea transfrontalieră asistată de inteligența artificială pot accesa Moonlit.