Seesame nadviazalo partnerstvo s KInIT s cieľom zlepšiť efektivitu získavania informácií zo slovenských právnych dokumentov relevantných pre obchodných klientov Seesame a prezentovať ich spôsobom, ktorý je pre každého klienta ľahko pochopiteľný.
Ako etablovaná slovenská PR agentúra Seesame okrem iného monitoruje navrhované zmeny štátnej legislatívy, ktoré by mohli ovplyvniť podnikanie rôznych klientov (napríklad reťazca supermarketov), vrátane daňovej politiky, environmentálneho práva alebo stavebného zákona. Táto úloha si zvyčajne vyžaduje prechádzanie obrovského množstva právnych dokumentov, ktoré sú často ťažko interpretovateľné, a následné spracovanie informácií do zrozumiteľnej a stručnej podoby. Teraz si predstavte, že tento proces musíte opakovať pre desiatky rôznych klientov, z ktorých každý má iné priority a potreby. Je to časovo náročná a veľmi repetitívna práca. Nehovoriac o tom, že klienti pravdepodobne nebudú ochotní tolerovať dlhé čakanie na dôležité informácie.
Aby sme tento problém vyriešili, využili sme umelú inteligenciu, konkrétne veľký jazykový model, na automatizáciu procesu vyhľadávania relevantných dokumentov a obsahu v nich pre konkrétneho klienta. Model dostane popis klienta (pozadie a oblasti záujmu) a právny dokument, na základe čoho určí, či je daný dokument ako celok relevantný alebo nie. Ak je dokument relevantný, z neho sa vyextrahujú najpodstatnejšie odseky. V druhom kroku sa takto získaný obsah zhrnie a zjednoduší, opäť s použitím veľkého jazykového modelu.
Na podporu tohto pracovného postupu sme vyvinuli webovú aplikáciu, ktorá umožňuje jednoducho nastaviť popis klienta a nahrávať dokumenty. Aplikácia následne identifikuje relevantný obsah v dokumentoch a vytvorí jeho zhrnutie. Okrem podporovaných vstupných formátov PDF a DOCX môžu používatelia zadávať aj upozornenia z mediálneho monitoringu vo forme exportovaných e-mailových notifikácií (súbory vo formáte EML), pričom v takom prípade sa dokumenty automaticky načítajú z odkazov obsiahnutých v týchto notifikáciách.
Zatiaľ čo počiatočné výsledky na historickej sade dokumentov sa ukázali ako sľubné z hľadiska presnosti (hodnotenej ako uspokojivá), ďalšie kolo testovania aplikácie – tentoraz na novej sade dokumentov – odhalilo vážne nedostatky. Zamestnanci spoločnosti Seesame zodpovední za testovanie aplikácie (s rôznou mierou odbornosti pri posudzovaní relevancie) sa zhodli na tom, že boli nútení aplikáciu opakovane spúšťať a/alebo ručne upravovať relevanciu. Nebol teda zaznamenaný žiadny výrazný prínos v podobe úspory času či zníženia manuálnej práce. Ako obzvlášť chýbajúca bola vnímaná funkcia umožňujúca viesť konverzáciu s jazykovým modelom s cieľom nasmerovať ho napríklad k extrahovaniu iného obsahu z častí, ktoré sú považované za relevantnejšie.
Napriek tomu, že výsledky nenaplnili očakávania spoločnosti Seesame, spolupráca umožnila položiť pevné základy pre efektívnejší budúci výskum v tejto oblasti – napríklad doladovanie modelov pomocou historických dát alebo experimentovanie s novšími generáciami veľkých jazykových modelov. Seesame zároveň získalo cenné poznatky pri navrhovaní používateľsky prívetivej aplikácie s podporou umelej inteligencie.
