A jogászság egy új korszak hajnalán? - Bevezetés az adatvezérelt jogászi munkavégzés lehetőségeibe és kihívásaiba
Magyar Jog 2025/4
 HTML

Kulcsszavak

adatvezérelt döntéshozatal
Big Data
mesterséges intelligencia
online bíróság
Quantitative Legal Prediction

Hogyan kell idézni

Vági, R. (2025). A jogászság egy új korszak hajnalán? - Bevezetés az adatvezérelt jogászi munkavégzés lehetőségeibe és kihívásaiba. Magyar Jog, 72(4), 246-258. https://doi.org/10.59851/mj.72.04.5

Absztrakt

A jogi technológiákkal foglalkozó szakirodalomban és a szélesebb jogászi közvéleményben is egyetértés van arról, hogy a jogászság egy új technológiai korszak küszöbén áll. E korszakot a számítógépes nyelvészet jogban történő alkalmazása, valamint a mesterséges intelligencia és a Big Data eszközeinek térnyerése határozza meg. A tanulmány bemutatja az ehhez szükséges technológiai változásokat, valamint azt, hogy a nagyméretű adathalmazok és a gépi tanulási megoldások hogyan formálták át az adatvezérelt döntéshozatalt más iparágakban. Végül azt vizsgálja, hogy az ilyen megoldások milyen szerepet tölthetnek be a jogi munkavégzésben, külön kiemelve a Quantitative Legal Prediction jelenségét, tehát a nagy mennyiségű adatokra épülő jogi döntés-előrejelzést, valamint a nagy mennyiségű adatokra épülő, automatizált online vitarendezési megoldásokat.

 HTML

Hivatkozások

Daniel Martin Katz: Quantitative legal prediction - or - How I learned to stop worrying and start preparing for the data-driven future of the legal services industry. Emory Law Journal, 2013. (4), 909-966.

Ződi Zsolt: A járvány, a jogi szféra és a technológia: Hogyan vészelték át a jogrendszerek a járványt, mekkora szerepe volt ebben a technológiának, és mennyire lesznek tartósak a változások? In Medias Res, 2020. (2), 339-355.

Julian Webb: Legal Technology: The Great Disruption? Melbourne Legal Studies Research Paper Series, 2020. 897. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3664476

Chip Walter: Kryders Law. Scientific American, 2005., DOI: https://doi.org/10.1038/scientificamerican082005-5f3OLWhImlWQ9GMFGlDN8W

Sarah Wilson: Kryder's Law. TechTarget, 2014., https://searchstorage.techtarget.com/definition/Kryders-Law

Daniel Martin Katz: AI Law: An Overview. In: Daniel Martin Katz et al. (eds): Legal Informatics. Cambridge, Cambridge University Press, 2021. 88. DOI: https://doi.org/10.1017/9781316529683.009

Daniel Martin Katz - John J. Nay: Machine Learning and Law. In: Daniel Martin Katz et al. (eds): Legal Informatics. Cambridge, Cambridge University Press, 2021. 94. DOI: https://doi.org/10.1017/9781316529683.010

Harry Surden: Machine learning and law: an overview. In: Roland Vogl (ed.): Research Handbook on Big Data Law. Cheltenham, Edward Elgar Publishing, 2021. 1. DOI: https://doi.org/10.4337/9781788972826.00014

John J. Nay: Natural Language Processing for Legal Texts. In: Daniel Martin Katz et al. (ed.): Legal Informatics. Cambridge, Cambridge University Press, 2021. 99-100. DOI: https://doi.org/10.1017/9781316529683.011

Shannon Flynn: How Natural Language Processing (NLP) AI is Used in Law. Law Technology Today, 2021.06.09., https://www.americanbar.org/groups/law_practice/resources/law-technology-today/2021/how-natural-language-processing-nlp-ai-is-used-in-law/

Lauri Donahue: A Primer on Using Artificial Intelligence in the Legal Profession. JOLT Digest, 2018.01.03., https://jolt.law.harvard.edu/digest/a-primer-on-using-artificial-intelligence-in-the-legal-profession

Ződi Zsolt: Platformok, robotok és a jog: új szabályozási kihívások az információs társadalomban. Budapest, Gondolat, 2018. 73.

Joris Toonders: Data is the New Oil of the Digital Economy. Wired, 2014 July. https://archive.ph/trvYH

Ződi Zsolt: Platformok, robotok és a jog: új szabályozási kihívások az információs társadalomban. Budapest, Gondolat, 2018. 41.

Kate Crawford - Jason Schultz: Big data and due process: Toward a framework to redress predictive privacy harms. Boston College Law Review, 2014. (93), 96.

Andrew Guthrie Ferguson: Big data and predictive reasonable suspicion. University of Pennsylvania Law Review, 2015. 352. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2394683

Karl Sobylak: Big Data Challenges in eDiscovery (and How AI-Based Analytics Can Help). JDSUPRA, 2021.06.07., https://www.jdsupra.com/legalnews/big-data-challenges-in-ediscovery-and-4861243/

Anne-Laure Mention: The future of fintech. Research-Technology Management, 2019. (4), 59-63. DOI: https://doi.org/10.1080/08956308.2019.1613123

ulian Schmidt - Paul Drews - Ingrid Schirmer: Charting the emerging financial services ecosystem of Fintechs and banks: Six types of data-driven business models in the Fintech sector. Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences, 2018. 5004-5005. DOI: https://doi.org/10.24251/HICSS.2018.625

Dirk A. Zetzsche - Ross P. Buckley - Douglas W. Arner - Janos N. Barberis: From FinTech to TechFin: the regulatory challenges of data-driven finance. University of Hong Kong Faculty of Law Research Paper, 2017. 007., 9-10., https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/38944/1/SSRN-id2959925.pdf

Min Kyung Lee - Daniel Kusbit - Evan Metsky - Laura Dabbish: Working with machines: The impact of algorithmic and data-driven management on human workers. In: Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. 2015.

Thomas Claburn: Amazon accused of using algorithms to push warehouse workers to breaking point. The Register, 2025.03.18., https://www.theregister.com/2025/03/18/amazon_algorithmic_worker_management/

Karl Tuyls - Shayegan Omidshafiei - Paul Muller - Zhe Wang - Jerome Connor - Daniel Hennes: Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI. Journal of Artificial Intelligence Research, 2021. 71. DOI: https://doi.org/10.1613/jair.1.12505

Jonny Whitmore: What Are Expected Goals (xG)? The Analyst, 2023.08.08., https://theanalyst.com/eu/2021/07/what-are-expected-goals-xg/

Emre Bayamlioglu - Ronald Leenes: The 'rule of law' implications of data-driven decision-making: a techno-regulatory perspective. Law, Innovation and Technology, 2018. (2), 298-299. DOI: https://doi.org/10.1080/17579961.2018.1527475

Wolfgang Alschner - Joost Pauwelyn - Sergio Puig: The data-driven future of international economic law. Journal of International Economic Law, 2017. 218. DOI: https://doi.org/10.1093/jiel/jgx020

Daniel Martin Katz: AI + Law. In: Daniel Martin Katz - Ron Dolin - Michael J. Bommarito (eds): Legal Informatics. Cambridge, Cambridge University Press, 2021. 89.

Neda Sakhaee - Mark C. Wilson: Information extraction framework to build legislation network. Artificial Intelligence and Law, 2021. (1), 35-58. DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-020-09263-3

Sarvajna Kalva - Fred Geldon: Semantic NLP Technologies in Information Retrieval Systems for Legal Research. Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence, 2021. (1), 28-32. DOI: https://doi.org/10.33140/AMLAI

Mireille Hildebrandt: Law as Information in the Era of Data-Driven Agency. The Modern Law Review, 2016. (1), 9. DOI: https://doi.org/10.1111/1468-2230.12165

Osztovits András: Online bíróságok és az igazságszolgáltatáshoz való jog - esély vagy veszély? Magyar Jog, 2020. (11), 631-632.

Marios Koniaris - George Papastefanatos - Ioannis Anagnostopoulos: Solon: A holistic approach for modelling, managing and mining legal sources. Algorithms, 2018. (12). DOI: https://doi.org/10.3390/a11120196

Steve Gibson - William Henderson - Caren Ulrich Stacy - Chris Zorn: Moneyball for Law Firms. The AM Law Daily. 2011.10.10., https://amlawdaily.typepad.com/amlawdaily/2011/10/moneyball-for-law-firms.html

Nikolaos Aletras - Dimitrios Tsarapatsanis - Daniel Preoţiuc-Pietro - Vasileios Lampos: Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: A natural language processing perspective. PeerJ Computer Science, 2016. (2), e93. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93

Daniel Martin Katz - Michael J. Bommarito - Josh Blackman: A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States. PloS one, 2017. (4), e0174698. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93

L. Karl Branting - Craig Pfeifer - Bradford Brown - Lisa Ferro - John Aberdeen - Brandy Weiss - Mark Pfaff - Bill Liao: Scalable and explainable legal prediction. Artificial Intelligence and Law, 2021. (2). DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-020-09273-1

Jack G. Conrad: E-Discovery revisited: the need for artificial intelligence beyond information retrieval. Artificial Intelligence and Law, 2010. (4), 322. DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-010-9096-6

Dera Nevin: eDiscovery: What It Is and How AI Is Continuing to Transform How It Works for You. In: Noah Waisberg - Alexander Hudek (eds): AI for Lawyers. Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons Inc., 2021.

Richard Susskind: Online Courts and the Future of Justice. Oxford University Press, 2021. 57-59. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780198838364.002.0001

Markku Sukksi: Administrative due process when using automated decision-making in public administration: some notes from a Finnish perspective. Artificial Intelligence and Law, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s10506-020-09269-x

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Copyright (c) 2025 Magyar Jog