دخلت أنظمة القانون في العصر الرقمي بقدرات غير مسبوقة، مع تكامل البرمجيات في تطبيق القوانين. ومع ذلك، لا تزال الطرق القابلة للتوسع لتحويل النصوص القانونية إلى تمثيلات رمزية دقيقة تحتاج إلى تطوير أكبر. هنا يأتي دور نظام Law&Order، وهو إطار عمل عصبي-رمزي يهدف إلى تحويل نماذج قوانين الضرائب بطريقة آلية إلى برامج رمزية قابلة للتنفيذ.

تستند منهجيتنا إلى دراسة الأشكال والقواعد الخاصة بالضرائب، حيث تحتوي على هياكل حسابية معقدة تشمل حسابات، انقسام، وعمليات تكرارية. يعتمد Law&Order على إنشاء نوعين من الارتباط بين القانون والمنطق: الأول هو الارتباط الهيكلي، الذي يقابل المكونات القانونية مثل الخلايا والجداول مع المكونات الرمزية. الثاني هو الارتباط الدلالي، الذي يتطلب من المكونات الرمزية تنفيذ الحسابات التي تحددها المكونات القانونية.

نستخدم مزيجًا من نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) والتحقق على مستوى الخلايا مع تصحيح الأخطاء المحلية المتكرر، مستندين على بيانات حقيقية من نماذج إقرارات الضرائب التي كتبها البشر. وقد تم تقييم التحويلات الناتجة على نماذج إقرارات ضرائب مستقلة لم تُستخدم خلال عملية الجيل أو التصحيح. وبينما حققت النماذج الأكثر تقدمًا 66% من الدقة، تمكن نظام Law&Order من تحقيق دقة 100% على مستوى الخلايا والنماذج لـ 51 إقرارًا ضريبيًا مستقلًا.

تُظهر هذه الابتكارات فعالية الدمج بين توليد النماذج اللغوية والتحقق الرمزي، مما يتيح أتمتة قانونية شاملة وقابلة للتحقق بعكس الاعتماد على نموذج لغوي وحيد. الأمر الذي يرسل إشارات قوية حول مستقبل الأنظمة القانونية المدعومة بالتكنولوجيا، حيث تستطيع التعامل مع التعقيدات العالية التي تصاحب النصوص القانونية بشكل مثير للإعجاب.