مختبرات العدالة الرقمية — ريادة الأعمال في مجال القانون (تجارب عالمية بين الطموح والواقع- بقلم الدكتورة أمل فوزي أحمد – جامعة عين شمس – مصر

مختبرات العدالة الرقمية — ريادة الأعمال في مجال القانون

(تجارب عالمية بين الطموح والواقع) بقلم الدكتورة أمل فوزي أحمد

الملخّص التنفيذي

خلال العقد الأخير تفجّرت تجارب مختبرات العدالة الرقمية (Justice Innovation / Courts Innovation Labs) بوصفها فضاءات تحويلية تجمع قضاة، باحثين، مطوّرين، مؤسسات مدنية، ورياديي تقنية القانون (LegalTech). تعمل هذه المختبرات كساحات تجريبية محكومة: تختبر نماذج عمل تنظيميّة، أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، حلول البحث القانوني المدعوم بالـLLMs، وواجهات المواطن الرقمية قبل نقلها إلى العمل المؤسسي.

الميزان العملي يظهر أن المختبرات تُكسِب النظام القضائي سرعة وكفاءة (أرشفة ذكية، OCR قانوني، فرز قضايا، أدوات مساعدة بحثية)، لكنها تكشف في المحاكاة بوضوح أربع نقاط ضعف جوهرية: فجوة قابلية الفهم (explainability gap)، مسؤولية قانونية غير مُحكَمة، تحيّز خوارزمي متكرر، ونقص في بناء القدرات المؤسسية. لذلك، يتحتم تصميم مسار من المختبر إلى القاعة القضائية مبنيًا على مبادئ: الإنسان في الحلقة، تصنيف المخاطر، تقييم أثر إلزامي (AIA)، سجلات تدخّل قابلة للفحص، واعتماد مرحلي مع مؤشرات أداء (KPIs) وبيانات نشر شفافة. (CEPEJ, 2025; UNESCO, 2021; NIST, 2023).

 

اولا :  ماهية «مختبر العدالة الرقمية» ودور ريادة الأعمال القانونية

تعريف عملي: مختبر العدالة الرقمية هو وحدة أو منصة تجريبية مؤسسية تدير مشاريع تطبيقية قصيرة ومتوسطة المدى لاختبار حلول تقنية (من أدوات RAG/LLM إلى أنظمة إدارة القضايا الذكية وبلوك تشين للأمان)، مع آليات تقييم فنية، قانونية، وأخلاقية قبل أي اعتماد مؤسسي. تختلف نماذج التمويل من منح بحثية حكومية إلى شراكات عمومية-خاصة (PPP) واستثمارات من حاضنات LegalTech. (OECD, 2022; Courts & Tribunals Judiciary, 2025).

دور ريادة الأعمال (LegalTech Entrepreneurship): المختبر بيئة خصبة لنشوء شركات ناشئة توفر حلولاً متخصصة: محركات استرجاع سوابق عربية، أنظمة RAG ملوّنة باللغة العربية، أدوات تدقيق حيادي، وواجهات تبسيط الإجراءات للمتقاضين الذاتيين. يخلق ذلك سوقاً محليّاً للخدمات، فرص توظيف، ونماذج أعمال تعتمد على عقود حكومية أو اشتراكات مؤسسية.

ثانيًا : خرائط تجريبية عالمية: أمثلة نموذجية وتحليلها

2.1 أوروبا وCEPEJ — «التنظيم قبل التبنّي»

المجلس الأوروبي وCEPEJ اعتمدا نهجًا مُقيّمًا: تشجيع مشاريع Pilot مصحوبة بمتطلبات توثيق، سجلات تدخل، وتصنيف للمخاطر قبل أي تعميم. النتيجة: تبنّي تدريجي مع إمكانية سحب الأنظمة أو مراجعتها عند اكتشاف أخطار حقوقية (CEPEJ, 2025). هذا النهج يدفع نحو استدامة مؤسسية لكنه يبطئ السوق التجاري قليلاً.

2.2 المملكة المتحدة — توجيهات قضائية وخطة عمل

المحاكم البريطانية أصدرت سياسات عملية تسمح باستخدام AI كمساعد (مسودات، تلخيص) بشرط مسؤولية قاضي كاملة وتوثيق الاستخدام في سجلات رسمية؛ كما تبنّت حكومة المملكة مخطط عمل لدعم Pilots ومحاضن LegalTech متطابقة مع متطلبات الشفافية. (Courts & Tribunals Judiciary, 2025).

2.3 إستونيا — بنية تحتية رقمية تُسهِم في تجارب ناجحة

إستونيا قدّمت نموذجًا لبنية رقمية متكاملة: e-File، هوية رقمية موثوقة، قواعد بيانات مترابطة، ما هيأ الأرضية لتجارب AI مساندة بيئة وآمنة تقنيًا. الدرس: لا تبدأ بالـAI قبل وجود بنية رقمية صلبة. (e-Estonia, 2021).

2.4 الصين — محاكم ذكية كبيرة النطاق: كفاءة أم مخاطرة؟

التوسّع السريع في «المحاكم الذكية» أعطى نتائج تشغيلية ملحوظة (سرعة، معالجة أحجام كبيرة)، لكنّه أثار تحفّظات حقوقية حول الشفافية، إمكانية الطعن، واحتمال هيمنة نموذج مركزي على قرارات تمسّ الحريات. (Reiling & آخرون، IJCA, 2024).

2.5 الخليج وسنغافورة والبرازيل — مواقف تطبيقية متنوعة

دول الخليج (الإمارات، السعودية) استثمرت في منصات خدمية للمواطن وسير الإجراءات؛ سنغافورة طبّقت تجارب GAI محددة للخدمات الموجّهة للمستهلك القضائي؛ البرازيل نفّذت مشروع VICTOR لفرز الطعون بالمحكمة العليا—كل نموذج يحمل دروسًا حول الشراكات، الإفصاح، وقيود الاعتماد. (moj.gov.ae; Singapore Judiciary, 2023; VICTOR report, 2023).

ثالثا :فجوات رئيسية تفصل الطموح عن التطبيق (تفصيليًا)

3.1 فجوة الشفافية القابلة للفهم (Explainability Gap)

النماذج القائمة على التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة تنتج مخرجات غير قبَلية مباشرًة للاستخدام القضائي. المطلوب: توضيح موجز موجه للطرف القانوني (human-readable explanation) إلى جانب Model Card فني مفصّل. بدون ذلك يسقط مبدأ الوجاهة القضائية. (NIST, 2023; EU AI Act, 2024).

3.2 مسؤولية قانونية وتشغيلية غير محدّدة

غياب آليات قانونية واضحة لتقاسم المسؤولية بين القاضي، الجهة المشغِّلة، والمطوّر يُنتج ثغرة تعويضية ومخاطر ثقة. الحلول المقترحة: شروط تعاقدية صارمة (escrow, SLAs), التزام مطوّر بالتصحيح، وتأمين مهني/سيبراني إلزامي. (NIST; CEPEJ).

3.3 تحيّز وتهيئة بيانات محلية ناقصة

نماذج مدرَّبة على بيانات غربية قد تفشل أو تتحيّز في سياق عربي. يتطلب الأمر إنشاء مجموعات بيانات محلية موثوقة، سياسات anonymization، واختبارات حيادية دورية. (OECD, 2022).

3.4 استعداد مؤسسي وإنساني محدود

دون برامج تدريب منهجية (Judicial AI literacy)، وفرق MLOps داخل المحاكم، وحدات TEVV محلية، تفشل المشاريع عند مرحلة التوسيع. بناء القدرات يجب أن يكون جزءًا من أي تمويل Pilot. (UNESCO, 2021).

 

رابعًا : إطار عمل تكاملي من المختبر إلى القاعة القضائية (Operational Roadmap)

المبادئ التوجيهية الأساسية

1. الإنسان في الحلقة (Human-in-the-Loop / Human-on-the-Loop).
2. التدرّج المرحلي: Pilot → TEVV → AIA → Certification → Scale.
3. تصنيف المخاطر واعتماد حوكمي (Risk-based governance).
4. الشفافية الموجّهة: نشر Model Cards وملخّص AIA للأطراف.

المراحل التفصيلية

1. التصميم والاختيار (0–3 أشهر): تحديد Use Cases منخفضة/متوسطة المخاطر (مساعد بحث، تلخيص)، شروط المناقصة (Model Card، Datasheet، escrow).
2. التنفيذ التجريبي (6–18 شهرًا): نشر Pilot في محكمة أو دائرة محدودة؛ TEVV قبل التشغيل؛ red-teaming؛ جمع KPIs (زمن المعالجة، دقة الاستدعاء، مؤشرات حيادية).
3. التقييم والتصديق (18–24 شهرًا): تدقيق مستقل، إصدار شهادة جدارة قضائية للموديل إن تجاوز المعايير.
4. التعميم والمأمَنة (24–60 شهرًا): دمج تدريجي مع قواعد شراء مرنة، تحديثات دورية، ومؤشرات مراقبة مستمرة (MLOps). (NIST, 2023; EU AI Act, 2024).

آليات التمويل والحوكمة للمختبرات

• تمويل هجيني: تمويل حكومي تأسيسي + منح دولية (UNESCO, EU twinning) + استثمارات حاضنات LegalTech.
• نموذج التعاقد: عقود أداء مع بنود استرداد/تصحيح، اتفاقيات حماية البيانات، شرط escrow للمصدر.
• هيئة إشراف: مجلس توجيهي يضم قضاة، خبراء بيانات، ممثّلي مجتمع مدني، وقانونيين لصياغة قواعد اللعبة. (CEPEJ; Courts & Tribunals Judiciary).

خامسًا : ريادة الأعمال القانونية في المختبر: نماذج عمل وفرص تجارية

5.1 منتجات وخدمات قابلة للإنشاء

• منصّات RAG عربية متوافقة مع قواعد سرية البيانات القضائية.
• أدوات تقييم حيادية/تقارير A/B لاختبار الانحياز.
• حلول OCR متخصّصة للنص القانوني العربي واللهجات.
• بوابات تيسير النفاذ (low-code) للمتقاضين بدون محامٍ.

5.2 نماذج الإيرادات (Business Models)

• B2G (حكومي): عقود ترخيص/خدمات للمحاكم.
• B2B (مكاتب محاماة/شركات): اشتراكات للوصول لقاعدة سوابق محسّنة.
• B2C (مواطنون): خدمات مساعدة في صياغة مطالبات بسيطة برسوم رمزية.

5.3 إدارة المخاطر التجارية وأخلاقيات السوق

• التزام بنود ESCROW وحقوق الفحص للمشتري الحكومي.
• سياسات عدم استخدام بيانات القضايا للتدريب العام.
• وثائق Model Card وDatasheet كجزء من عرض القيمة للشركات الناشئة (قيمة ثقة).

 

سادسًا : مؤشرات قياس الأداء (KPIs) واقتراح منهجية تقييم أثر

*مؤشرات تجريبية مقترحة

1. زمن معالجة القضية (lead time) — نسبة التغير قبل وبعد Pilot.
2. دقة الاستدعاء للمساعد البحثي (Precision/Recall) — أهداف ≥90% على مجموعة مرجعية.
3. مؤشرات حيادية (Fairness): فرق False Positive Rates بين مجموعات ديموغرافية ≤5%.
4. رضا المستخدم (qualitative): استبانة للقضاة/المحامين/المواطنين — هدف ≥80% بعد 12 شهر.
5. حالات الطعن الفنية ونسب الإلغاء: مؤشر جودة النشر.

منهجيات أثر مقترحة

• تجارب عشوائية مُحكمة (RCTs) حيث يمكن (إذا أمكن) تخصيص دوائر أو ملفات لاستخدام الأداة/عدم استخدامها.
• تصميم قبل/بعد مع عناصر تحكم (interrupted time series) لقياس التغيّر في زمن التنفيذ أو backlog.
• تحقيقات Forensic بعد الحوادث لتحليل مصدر الخطأ وتحديث سياسة الاعتماد.

 

سابعًا : بناء القدرات والمؤسسات الداعمة

عناصر التدريب المقترحة

• دورات Judicial AI Literacy قصيرة (1–3 أيام).
• برامج متقدمة لمديري MLOps وقضاة-خبراء (Train-the-Trainers).
• مختبرات جامعية تساند المختبرات القضائية في أعمال TEVV وبحوث الـArabic NLP. (UNESCO, 2021).

بنية TEVV محلية

إنشاء مختبرات TEVV وطنية أو شراكات مع جامعات لفحص النماذج، إجراء اختبارات تحيّز، red-teaming، وتوفير شهادات طرف ثالث (third-party audits).

 

ثامنًا : أخلاقيات الحوكمة: لجنة إشراف أخلاقي وميثاق سلوك

• صوغ ميثاق أخلاقي ملزِم للمطوّرين والقضاة في المختبر: الالتزام بعدم توظيف الأنظمة لإصدار أحكام نهائية، وضوابط تضارب مصالح، وإلزامية الإفصاح عن علاقات تجارية.
• لجنة إشراف أخلاقي داخل كل مختبر تراجع مشاريع Pilot قبل التشغيل وتحدد حدود الاستخدام. (UNESCO; CEPEJ).

 

تاسعًا : مخاطر شائعة وكيفية التخفيف (مختصر عملي)

1. تحيز خوارزمي → AIA + اختبارات حيادية دورية + نشر ملخّص حيادي عام.
2. تسريب بيانات → on-premise/ private cloud، تشفير AES-256، بنود منع التدريب الخارجي.
3. Vendor lock-in → شرط escrow، فتح APIs معيارية.
4. فشل تبنّي داخلي → برامج تدريب إلزامية وربط استخدام الأدوات بحوافز أداء موضوعية.

 

التوصيات :

1. إطلاق 2–3 Pilots منخفضة-المخاطر (مساعد بحث قضائي، نظام تلخيص قضايا لصالح المتقاضين الذاتيين) مع TEVV وAIA إلزامييّن.
2. إنشاء سجل وطني مركزي للأنظمة (Model Cards، خلاصات AIA، تقارير TEVV).
3. وضع شروط شراء حكومية إلزامية: Model Card، Datasheet، شرط escrow، بنود حماية البيانات وعدم الاستخدام للتدريب العام.
4. تأسيس وحدة MLOps مركزية ومستودع خبرات TEVV متعاون مع الجامعات.
5. برامج بناء قدرات ثلاثية المستويات للقضاة والفِرق الفنية والمختصين في التدقيق.

 

الخاتمة :

مختبرات العدالة الرقمية تُمثّل نافذة استراتيجية نحو عدالة أكثر كفاءة وإنصافًا إذا ما صُمِّمت ونُفّذت ضمن إطار حوكمي متين. ريادة الأعمال القانونية يمكن أن تزهر بوصفها محرك ابتكار محلي، بشرط أن تتحد مع مبادئ الشفافية، المساءلة، وبناء قدرات مؤسسية قوية. الخلاصة العملية: جَرِّبوا سريعًا، قيموا علنيًا، وادمجوا تدريجيًا مع حماية ثابتة لحقوق الناس واستقلال القضاء.

 

المراجع :
*المراجع العربية :

• وزارة العدل — الإمارات (moj.gov.ae). (2023). مبادرات العدالة الذكية وخريطة الطريق الرقمية. UAE Ministry of Justice.
• صالح، م. (2024). الذكاء الاصطناعي وضمانات التقاضي في التشريع العربي: قراءة مقاربة. مجلة الدراسات القانونية المعاصرة, 18(2), 65–102.
• الحسن، ر. (2022). حوكمة الأنظمة الخوارزمية في القضاء العربي: قراءة نقدية. مجلة القضاء والذكاء الاصطناعي, 5(1), 44–72.

**المراجع الأجنبية :

1. UNESCO regional toolkit (Arabic translations). (2022–2024). MOOC and toolkits for judges — Arab region. UNESCO.
2. Council of Europe — CEPEJ. (2025). 1st Report on the use of Artificial Intelligence (AI) in the judiciary. Council of Europe.
3. European Commission. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act. Official Journal of the European Union.
4. UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO.
5. NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). National Institute of Standards and Technology.
6. OECD. (2022). AI in the public sector: Managing the risks of AI for public services and trust. OECD Publishing.
7. Courts and Tribunals Judiciary (UK). (2025). Artificial Intelligence — Judicial Guidance & AI Action Plan for Justice. Judiciary of England & Wales.
8. e-Estonia. (2021). e-Justice: Estonia digital court services factsheet. e-Estonia briefings.
9. Brazilian Supreme Federal Court (STF). (2023). VICTOR project: documentation and analysis (pilot reports). (Cloud platform report).
10. Singapore Judiciary. (2023). Pilot report: Generative AI summaries for Small Claims Tribunal. Singapore Judiciary publications.
11. MITRE. (2022). ATLAS & Guidance on AI red-teaming and adversarial testing. MITRE Corporation.
12. National Cyber Security Centre (NCSC). (2024). Building AI foundations for public institutions and courts. NCSC UK technical guidance.
13. AI Now Institute. (2021). Litigating Algorithms: Case studies and lessons on algorithmic harms. AI Now Institute report.
14. Reiling, D., & فريق البحث. (2024). Critical perspectives on China’s Smart Courts: Efficiency, transparency and rights. International Journal for Court Administration, 16(2).
15. Harvard Law Review. (2024). Principles for AI Governance in the Judiciary. Harvard Law Review, 137(4).
16. Stanford Center for Internet and Society. (2023). Legal Tech, Courts and Access to Justice: Opportunities and Risks. Stanford CIS Working Paper.
17. Reuters. (2024). Reporting on AI incidents in courts and regulatory responses (selected investigations). Reuters Investigations Series.
18. OECD. (2023). Recommendation on AI: Implementation guidance for public sector organisations. OECD.