Machine learning indført på domstolenes forsøgsgård

Henrik Engell Rhod fotograferet ved Domstolenes telt på Folkemødet 2023.

Digitalisering af arbejdsgange ved de danske domstole er en opgave, der har mange facetter og forskellige grader af kompleksitet.

I den simplere boldgade handler det om at flytte opgaver fra papir til digital. I boldgaden med de virkelig lange perspektiver handler det om at involvere machine learning og kunstig intelligens. Derimellem ligger forandringer, der handler om at udskifte forældede systemer med nyere – og det kan være voldsomt kompliceret i sig selv.

Retten på Bornholm er Danmarks forsøgsgård, når det kommer til indførsel og afprøvning af ny teknologi for nu at blive i terminologien fra et landbrugsland, som retspræsident Henrik Engell Rhod siger det i seneste episode af K-NEWS-podcasten Magtens Tredeling.

Her fortæller Henrik Engell Rhod, hvorfor Bornholm med sin størrelse er udgangspunktet for forsøg med og implementering af nye teknologiske tiltag. ”Pilotret”, som han også kalder det.

"Når vi har gode erfaringer med at være pilot, så er det fordi, vi ikke er en stor mastodont. Vi kan hurtigt indrette os efter, hvad sådan et projekt byder på. Vi kan hurtigt vende skibet og ændre noget i programmet".

De nysgerrige og de nørdede

Den lille størrelse kombineret med personlig interesse for nye teknologier er det, der har placeret Bornholm og Henrik Engell Rhod selv i spidsen for en stor del af det løbende, afsøgende og forberedende arbejde, som udrulning af digitale redskaber kræver. Men som han også fortæller i podcasten er det en opgave, der kræver at alle løfter og er interesserede.

"Og så har det selvfølgelig også en stor betydning, at personalet har en stor nysgerrighed over for at bruge og forsøge sig med ny teknologi, og at vi som dommere, altså juristerne ved retten, også nærer den interesse i forbindelse med sagsbehandling - både før man går i retten, når man er i retten under og efter man har været i retten og skal færdiggøre arbejdet skriftligt".

En anden af medarbejderne ved byretten på Bornholm, detaljerer i podcasten, hvad ”den første machine learning komponent ved domstolene” konkret gør, og hun, Maiken Lindberg Kofoed, der er administrationschef med ansvar for projektet, fortæller også, hvilke folk det kræver for at opgaven med at pseudonymisere databasens dokumenter. Det er den opgave, som machine learning udfører og er ved at lære at udføre.

Aktuelt er der to sæt menneskeøjne, der tjekker maskinens resultater, men det forventes at blive til et. De øjne skal sidde på en person, der kan trives med en anden type opgaver, der er en blanding af særdeles repetitive og kontekstreflekterende. Opgaven med at finde de rette medarbejdere til specialenheden har ligget hos Maiken Lindberg Kofoed. Og det endte med at være en noget anderledes jobformuleringsproces.

”Vi har skulle slå stillingerne op i forskellige tempi i takt med, at der har været behov for mennesker”.

Ved dannelsen af den nye enhed startede hun med at ansætte nogle af de elever, som var blevet færdiguddannede hos retten. Efter det første lille års tid med opgaven, stod det klart, at der var behov for at lave nogle særlige jobopslag.

”Da vi skulle lave det første reelle opslag, siger jeg til dem, jeg ved simpelthen ikke, hvad jeg skal skrive i stillingsopslaget, for hvad er det, man skal kunne, hvis man skal søge den her stilling”.

Den usikkerhed om, hvad det er for evner og interesser, der skal ligge til grund for jobopslaget fik administrationschefen til at gå en utraditionel vej.

”Så blev vi enige om, at de alle sammen gav mig nogle stikord. Og de stikord blev til syv linjer om, at ”hvis du skal søge det her job, skal du kunne lide at…”.

På den måde, fortsætter Maiken Lindberg Kofoed, 

”har de beskrevet, hvad er du for en type, hvis du skal kunne trives med det her job. For du læser afgørelser dagen lang, og det kan på nogle måder lyde vældig kedeligt, men det er det ikke fordi, der hele tiden er specialistdelen. Den her juridiske afklaring af, om det er nødvendigt, at jeg fjerner den her oplysning for at passe på personerne i afgørelsen. Eller er det her i virkeligheden en afgørelse, hvor den her oplysning skal jeg netop offentliggøre, fordi det er en del af offentlighedsprincippet i, at vi gerne vil lægge afgørelsen ud – og hvad kan jeg så gøre for at passe på personen eller virksomheden.”

Maiken Lindberg Kofoed, der har arbejdet i systemet med de danske domstole i små 20 år startede selv i Domsstolsstyrelsen dagen efter hun havde afleveret sit speciale på statskundskab. Og hun var, fortæller hun i Magtens Tredeling, den første ”statskundskaber”, der blev ansat i organisationen. Om de ansatte nye fagligheder i hendes specialenhed, der arbejder med Domsdatabasen og machine learnings-komponenten deri, siger hun:

”De stiller nogle andre spørgsmål. Nogle spørgsmål, det her lidt traditionelle system måske ikke er vant til at få stillet.”

Maiken Lindberg Kofoed, chefkonsulent hos Retten på Bornholm. Privatfoto taget under Folkemødet.

Hvad digital udvikling egentlig i praksis er i domstolsregi, det opridser Henrik Engell Rhod i podcasten. Siden domstolsreformen i ’07 er man, som han siger, gået væk fra DOS-baserede systemer muligvis med en Windows-applikation over sig. Der er indført brug af videoudstyr og lydoptagelser i retssalene i straffesager. Der er indført en portalløsning i civile sager og ligeledes en portalløsning ”på visse dele af skifterettens opgaver”. Og der er i juni måned i år implementeret et bødesagssystem på landsimplementering, der med retspræsidentens ord ”gør, at man får en lettere, hurtigere, mere digital sagsgang, set fra domstolenes sagsbehandling”.

Sidstnævnte er eksempel på en stor mængde papir, der langt om længe er gjort digital. Det, der i starten af denne artikel omtales som en simplere boldgade. Hvor meget det langt mere teknologisk perspektivrige med machine learning og AI kan gøre ved de danske domstole, giver Henrik Engell også sit kortfattede bud på i episode 152 af Magtens Tredeling.

Episoden kan lyttes i den foretrukne podcastapp eller i playeren, der er indsat i toppen af denne artikel.