Un interviu realizat de Dr. Adrian Leonard Mociulschi
De la „jocul imitației” imaginat de Alan Turing în 1950 până la utilizarea Inteligenței Artificiale în activitatea instanțelor, evoluțiile tehnologice din ultimele decenii au transformat o ipoteză teoretică într-una dintre cele mai importante provocări ale justiției contemporane. În acest dialog, judecătorul Marius Peter, unul dintre magistrații români preocupați de impactul noilor tehnologii asupra sistemului judiciar, analizează modul în care Inteligența Artificială poate influența activitatea instanțelor. De la oportunitățile oferite de automatizare, documentare și analiza practicii judiciare până la riscurile asociate procesului decizional, acesta examinează limitele, provocările și garanțiile necesare pentru integrarea noilor tehnologii în actul de justiție. Adrian Leonard Mociulschi: Puține texte au influențat atât de profund imaginarul tehnologic al secolului XX precum studiul lui Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence (1950). Ipoteza potrivit căreia o mașină ar putea purta un dialog imposibil de distins de cel al unui interlocutor uman părea atunci o simplă speculație intelectuală. Astăzi însă, Inteligența Artificială generează texte, sintetizează informații și participă la procese cognitive tot mai sofisticate.
Privind această evoluție, considerați că realitatea tehnologică actuală validează viziunea lui Turing și, dacă da, în ce sens? Marius Peter: În studiul său din 1950, Alan Turing a propus o idee care, la vremea respectivă, părea mai degrabă un experiment intelectual: dacă într-un dialog purtat prin intermediul unui terminal, un om nu poate distinge interlocutorul artificial de unul uman, atunci putem spune că mașina „gândește”. Acest experiment, cunoscut astăzi drept testul Turing, a devenit una dintre primele încercări de a defini comportamentul „inteligent” al unui sistem informatic.
De atunci, au apărut numeroase definiții ale inteligenței artificiale, fiecare punând accent pe anumite capacități ale acestor sisteme. Pentru a avea un reper comun, merită menționată definiția legală din Regulamentul (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială, care descrie sistemul de IA ca fiind un sistem bazat pe o mașină, capabil să funcționeze cu diferite niveluri de autonomie, să se adapteze după implementare și să genereze rezultate — previziuni, conținut, recomandări sau decizii — pe baza datelor de intrare. Deși formularea este tehnică, esența ei se suprapune surprinzător de bine peste intuiția lui Turing: un sistem este „inteligent” atunci când poate produce rezultate care imită, într-o anumită măsură, comportamentul uman. În studiul său, Turing observă că sistemele de calcul au resurse hardware limitate, dar subliniază că nu există nicio dificultate teoretică în a imagina un calculator cu „capacitate infinită”, la care se pot adăuga resurse pe măsură ce sunt necesare.
Aceste sisteme informatice au fost denumite de Turing „calculatoare cu capacitate infinită” („machines of infinite capacity”), nu în sensul unui dispozitiv magic, ci ca un model teoretic care ar putea, în principiu, să simuleze un număr nelimitat de stări și să proceseze informația într-un mod mult mai apropiat de flexibilitatea gândirii umane. Practic, Turing descria un tip de arhitectură care, deși imposibil de realizat cu resursele hardware existente la acea vreme, anticipa direcția în care avea să evolueze tehnologia. Astăzi, nu avem calculatoare cu „capacitate infinită”, dar resursele hardware disponibile sunt incomparabil mai mari decât cele din anii ’50. Un model de inteligență artificială de putere medie rulează, în mod obișnuit, pe sisteme care dispun de zeci sau sute de TFLOPS putere de calcul (1 TFLOPS = 1 trilion de operații pe secundă); de 8–24 GB VRAM pe GPU (memoria plăcii grafice, folosită pentru calculele paralele ale GPU‑ului și pentru procesarea paralelă a datelor necesare modelelor de inteligență artificială); de 32–128 GB RAM pe server; de o lățime de bandă a memoriei de 500–1.000 GB/s. În general, un astfel de sistem informatic are capacitatea de a procesa circa 50-100 de token-uri pe secundă în procesul de generare a textului (în acest context, token-ul este unitatea de text pe care modelul îl procesează individual). Resursele hardware accesibile astăzi nu doar marilor centre de cercetare, ci și companiilor private sau chiar utilizatorilor avansați transformă ceea ce pentru Turing era un scenariu teoretic într-o realitate practică. Modelele actuale de IA analizează volume uriașe de text, identifică tipare statistice și generează răspunsuri care imită cu o probabilitate foarte mare modul în care ar răspunde un om.
În esență, fac exact ceea ce Turing anticipa: reproduc comportamente umane într-un mod suficient de convingător încât dialogul cu ele să devină natural. Din această perspectivă, cred că evoluțiile actuale ale inteligenței artificiale — în special ale sistemelor capabile să dialogheze cu oamenii — confirmă pe deplin viziunea lui Turing. Diferența este că, în locul limitărilor tehnologice din 1950, avem astăzi infrastructura necesară pentru ca „jocul imitației” lui Turing să devină o experiență cotidiană. Adrian Leonard Mociulschi: Dacă evoluțiile actuale ale Inteligenței Artificiale confirmă în mare măsură intuițiile formulate de Alan Turing, provocarea contemporană nu mai constă în demonstrarea acestor capacități, ci în identificarea modului în care ele pot fi valorificate în activitățile profesionale.
Privind în mod particular domeniul justiției, în ce domenii ale activității judiciare poate Inteligența Artificială deveni un partener util pentru profesioniștii din justiție? Marius Peter: Discuția privind utilitatea inteligenței artificiale în domeniul justiției ar merita, în realitate, o dezbatere mult mai amplă decât permite acest cadru. Totuși, cred că aceasta devine realistă dacă privim activitățile instanțelor ca un ansamblu de procese distincte, fiecare cu propriile nevoi și propriile oportunități de integrare a IA.
Din această perspectivă, se conturează trei mari categorii de activități în care sistemele de inteligență artificială pot deveni instrumente utile pentru o mai bună înfăptuire a actului de justiție. Prima categorie este cea a activităților exclusiv administrative, care influențează doar indirect actul de justiție. Aici intră tot ceea ce ține de interfața instanței cu publicul, organizarea completurilor, planificarea ședințelor de judecată, gestionarea fluxurilor de documente sau activitatea grefei.
Sunt procese esențiale, dar mari consumatoare de timp și resurse umane. Pentru aceste activități, sistemele de IA pot fi instrumente extrem de utile: pot propune optimizări, pot automatiza sarcini repetitive și pot contribui la o organizare mai eficientă a activității administrative, fără a interfera cu actul jurisdicțional propriu-zis. A doua categorie privește activitățile de consemnare și redactare a actelor întocmite în cadrul procesului, în special cele realizate de personalul auxiliar. Transcrierea dezbaterilor orale, redactarea unor părți ale hotărârilor, sintetizarea înscrisurilor depuse la dosar — toate sunt activități care necesită acuratețe, coerență și timp.
Sistemele de IA pot fi deosebit de eficiente în aceste sarcini: traduc cu o acuratețe remarcabilă, sintetizează coerent, redactează fără erori de tehnoredactare și lucrează cu un volum mare de informații într-un timp foarte scurt. Nu întâmplător, Consiliul Superior al Magistraturii a inițiat câteva proiecte pilot aflate în diferite stadii de implementare, care folosesc IA pentru transcrierea dezbaterilor din ședințele de judecată sau pentru sintetizarea documentelor depuse de părți. Chiar și în aceste activități, este esențial ca IA să rămână o unealtă aflată sub controlul factorului uman. Conținutul generat automat trebuie validat de grefier sau de judecător, astfel încât să nu existe situații în care transcrierea unei ședințe sau sinteza motivelor de apel să fie preluate automat într-o hotărâre fără o verificare prealabilă atentă. A treia categorie, cea mai delicată, privește activitățile care se apropie de zona decizională. Aici, rolul IA trebuie să rămână strict unul auxiliar. Sistemele de inteligență artificială pot sprijini analiza unor volume mari de date, pot identifica tipare, pot sugera conexiuni sau pot semnala inconsecvențe, dar nu pot substitui raționamentul juridic, deliberarea sau aprecierea probelor.
În această zonă, IA poate fi un instrument de lucru, nu un actor decizional. Utilizarea IA în activitățile specifice judecătorului poate fi abordată, cel puțin în prezent, pe două paliere. Pe de o parte, IA poate sprijini documentarea judecătorului, existând deja sisteme comerciale capabile să ofere, cu acuratețe remarcabilă, informații relevante din doctrină. Pe de altă parte, IA poate analiza practica judiciară — națională sau europeană — în legătură cu o anumită problemă de drept.
Un model antrenat pe întreg corpusul de hotărâri ale instanțelor naționale (disponibile pe platforma Rejust.ro), precum și pe jurisprudența CEDO și CJUE, ar putea deveni un instrument extrem de util pentru unificarea practicii judiciare. Adrian Leonard Mociulschi: Dacă rolul Inteligenței Artificiale poate fi definit relativ clar în activitățile administrative și de sprijin, situația devine mai complexă în proximitatea procesului decizional. Care sunt limitele și riscurile utilizării Inteligenței Artificiale în activitățile apropiate de decizia judiciară? Marius Peter: Deși în prezent uniformizarea practicii judiciare este un deziderat strategic, urmărit unanim de toți actorii de pe scena judiciară, există un aspect care merită subliniat cu toată seriozitatea: riscul ca utilizarea excesivă a instrumentelor de inteligență artificială în redactarea hotărârilor să conducă, paradoxal, la o uniformizare artificială, nedorită, a raționamentului juridic. Modelele de IA funcționează prin identificarea și reproducerea tiparelor statistice din volume mari de text. Dacă aceste formulări „optime” ar fi preluate mecanic în hotărâri, fără aportul personal al judecătorului, am putea ajunge la un corpus de motivări ale soluțiilor pronunțate care arată la fel, sună la fel și par construite după aceeași matrice, chiar și atunci când situațiile de fapt sunt sensibil diferite.
Hotărârile ar deveni „egale”, „monotone”, lipsite de acele nuanțe care reflectă individualitatea fiecărui caz și finețea raționamentului juridic propriu fiecărui magistrat. Într-un asemenea scenariu, s-ar pierde tocmai capacitatea sistemului judiciar de a distinge între cazuri similare, dar nu identice, iar actul de justiție ar risca să se transforme într-un produs standardizat, în locul unei analize individualizate, adaptate fiecărei situații concrete. În fine, cred că discuția privind utilizarea inteligenței artificiale în zona activităților apropiate de sfera decizională nu poate ocoli un al treilea palier, mult mai sensibil: evaluarea probelor.
Este o activitate despre care, în mod tradițional, se afirmă că trebuie să rămână exclusiv în prerogativa judecătorului, fiind nucleul intim al raționamentului juridic. Totuși, indiferent de cât de reticenți am fi, este greu de crezut că sistemele de IA nu vor ajunge, în viitor, să fie utilizate și în această etapă a procesului, măcar ca instrumente auxiliare de analiză. Modelele avansate vor putea identifica inconsecvențe, corelații sau tipare probatorii care scapă uneori analizei umane, iar presiunea tehnologică va face ca aceste instrumente să fie, mai devreme sau mai târziu, integrate în activitatea judiciară. Tocmai de aceea, cred că o dezbatere reală, amplă și în cunoștință de cauză asupra modului în care IA ar putea influența evaluarea probelor este imperios necesară. Este esențial să discutăm deschis despre limite, garanții, responsabilități și riscuri, înainte ca tehnologia să se impună de la sine, prin simpla forță a evoluției sale. Dacă ar fi să formulez o concluzie, cred că inteligența artificială poate deveni un partener util pentru profesioniștii din justiție, dar doar în măsura în care este integrată responsabil, cu rol clar definit și cu respectarea principiilor fundamentale ale procesului judiciar. În activitățile administrative și de redactare, beneficiile sunt evidente și imediate.
În activitățile care ating zona jurisdicțională, IA poate sprijini, dar nu poate înlocui judecătorul. Altfel spus, dacă este folosită ca instrument tehnologic și nu ca substitut decizional, IA poate contribui la eficientizarea sistemului judiciar, la reducerea volumului de muncă repetitivă și la creșterea calității serviciilor oferite justițiabililor. Adrian Leonard Mociulschi: Vă mulțumim foarte mult, domnule judecător, pentru analiza lucidă și nuanțată oferită cititorilor STIRIPESURSE.RO asupra provocărilor și oportunităților generate de Inteligența Artificială în sistemul judiciar. Așteptăm cu interes continuarea dialogului nostru, în care vom aborda implicațiile digitalizării justiției și provocările utilizării Inteligenței Artificiale în activitatea instanțelor. În partea a doua a dialogului nostru pentru cititorii STIRIPESURSE.RO , vom intra în miezul dezbaterii privind digitalizarea justiției și utilizarea Inteligenței Artificiale în activitatea instanțelor. Care sunt beneficiile reale, care sunt riscurile și unde trebuie trasată linia dintre asistența tehnologică și responsabilitatea umană?
Rămâneți alături de noi pentru continuarea dialogului. Un interviu realizat de Dr. Adrian Leonard Mociulschi
