Einde inhoudsopgave
Afscheid van de klassieke procedure (NJV 2017-1) 2017/II.8.6
II.8.6 Big data en de rechtspraak
B.J. van Ettekoven en A.T. Marseille, datum 08-06-2017
- Datum
08-06-2017
- Auteur
B.J. van Ettekoven en A.T. Marseille
- JCDI
JCDI:ADS297028:1
- Vakgebied(en)
Rechtswetenschap / Algemeen
Voetnoten
Voetnoten
Zie voor de vraag wat onder Big Data wordt verstaan het WRR-rapport ‘Big Data in een vrije en veilige samenleving’, Amsterdam University Press 2016, par. 2.2.
Ook in het kabinetsstandpunt over het WRR-rapport inzake Big Data wordt transparantie als een van de kernbeleidsuitgangspunten genoemd; zie de brief van 11 november 2016, TK 2016-2017, 26 643, nr. 426. Tot de actiepunten behoren (onderzoek naar) een wettelijke grondslag, de rechterlijke toetsing en de bij de rechtspraak benodigde kennis.
Wetenschappers zijn – tot hun ergernis – hier niet toe in staat, omdat zij niet beschikken over alle uitspraken, slechts de uitspraken die op raadvanstate.nl en rechtspraak.nl worden gepubliceerd, zijnde een fractie van het werkelijk aantal gewezen uitspraken.
C. Prins en K. Aarde wijzen er in hun artikel ‘Digitalisering binnen de rechtspraak: van KEI naar Big Data’ (RMT 2016, p. 72) op dat de ABRvS in de unieke positie verkeert dat kennis opgedaan bij de bestuursrechtspraak via de Afdeling Advisering van de Raad van State kan worden teruggekoppeld aan de wetgever.
Tot slot iets over de inzet van Big Data in de rechtspraak. Onder Big data en data mining wordt wel verstaan het zoeken naar verbanden in grote hoeveelheden veelal ongestructureerde data (tekst, beeld, geluid). Maar er zijn tal van andere definities.1
Dit lijkt ver af te staan van de rechtspraak, maar dat zal snel kunnen veranderen. Ten eerste omdat de rechtspraak wordt geconfronteerd met rechtszaken waarin met Big Data gevonden gegevens een rol spelen. Er zal geprocedeerd worden over de vraag of de tegenpartij Big Data en data-analyse mocht gebruiken, bijvoorbeeld in verband met privacy-eisen of bescherming van persoonsgegevens, over de vraag welke gegevens (data) zijn gebruikt, of die data op legale wijze zijn verkregen en of dat er toe doet, of die data wel betrouwbaar en representatief zijn, over de vraag of de gebruikte algoritmen en analysemethoden betrouwbaar en deugdelijk zijn, over de vraag hoe betrouwbaar de uitkomst van de data-analyse is etc.
In het bestuursrecht kan allereerst worden gedacht aan geschillen over de toepassing van wetgeving en op wetgeving gebaseerde systemen (zoals DSO en PAS-Aerius) en beleidsregels die zijn gebaseerd op gebruik van Big Data. Ook zal worden geprocedeerd tegen beschikkingen die geautomatiseerd zijn afgegeven en die zijn gebaseerd op deze regelgeving of waarbij anderszins Big Data zijn gebruikt (o.a. de belastingdienst) en beschikkingen op aanvraag, waarbij de aanvrager gebruik moet maken van een expertsysteem dat is gevoed met Big Data (DSO/PAS).
Rechtzoekenden moeten bij de (bestuurs)rechter kunnen opkomen tegen gebruik van Big Data door de overheid. Nu vooralsnog tegen algemeen verbindende voorschriften en beleidsregels niet in beroep kan worden gekomen (artikel 8:3 Awb), komt de vraag op of, en zo ja hoe indringend, de bestuursrechter bij wege van exceptieve toetsing op Big Data gebaseerde wetgeving en beleidsregels zal willen toetsen. Los van de aard van de toetsing moet de rechter voldoende kennis vergaren om geschillen over deze materie te kunnen beoordelen. Indien de overheid zich bedient van Big Data bij zijn besluitvorming dan is het in beginsel de verantwoordelijkheid van diezelfde overheid om in te staan voor de juistheid van de gegevensverwerking. Met de eisen van zorgvuldigheid (artikel 3:2), de vergewisplicht (artikel 3:9) en de motiveringseis (artikel 3:46 Awb) in de hand kan de bestuursrechter een eind komen. Zo nodig kan de bestuursrechter een deskundige inschakelen mede uit oogpunt van ongelijkheidscompensatie en “equality of arms”. Mogelijk moeten aan de StAB deskundigen worden verbonden die in data-analyse zijn gespecialiseerd, vergelijkbaar met de experts van Kecida, het Kennis- en expertisecentrum voor intelligente data-analyse van het NFI. Om een ‘Big Data’-zaak inhoudelijk te kunnen beoordelen is allereerst nodig dat wetgever en bestuursorganen transparant zijn over de gebruikte data en de daarop gebaseerde aannames en beslissingen.2 Vanwege de ‘ex tunc’- rechtmatigheidstoetsing zal de bestuursrechter moeten kunnen beschikken over de gegevens zoals die door de overheid zijn gebruikt ten tijde van het aangevochten besluit. Dit betekent dat ook bij gebruik van dynamische modellen, die voortdurend worden geactualiseerd met de meest recente datasets, de overheid in staat moet zijn een “data-foto” uit het verleden te presenteren. Verder moet de overheid er voor zorgen dat de bestuursrechter kan beschikken over de op de zaak betrekking hebbende stukken (artikel 8:42 Awb). Die stukken zullen documenten met en over data kunnen zijn, die lang niet altijd als pdf of andere standaard-format beschikbaar zijn en dan – vooralsnog – niet aan het digitale dossier kunnen worden toegevoegd, omdat de bouwers van Kei daarin niet voorzien. Dit roept de vraag op of de overheid voor de relevante stukken mag verwijzen, al dan niet met hyperlinks, naar documenten die op internet zijn te vinden. Gewaarborgd moet worden dat het om de relevante stukken gaat in de versie zoals die destijds is gebruikt en dat die stukken nadien niet zijn gewijzigd.
Voor controle op de doelmatigheid en rechtmatigheid van gegevensverwerking door de overheid met Big Data is de rechtspraak niet de meest aangewezen instantie. Voorzien zal tevens moeten worden in een externe toezichthouder (met ‘tanden’).
Maar ook de rechtspraak zelf kan Big Data inzetten. Door de omslag naar digitaal procederen beschikt de rechtspraak immers binnenkort over een grote hoeveelheid data in de vorm van gegevens over dossiers (zaak- en procesgegevens), een snel groeiende hoeveelheid digitale dossiers, dossierstukken en alle bijbehorende uitspraken. Een digitale ‘bak’ met een snel groeiende hoeveelheid gegevens (Big Data) die zich – technisch gezien – uitstekend lenen voor data-analyse en wetenschappelijk onderzoek.3 Dit roept een groot aantal vragen op. Moeten we dit wel willen? Past het in de kerntaak van de rechtspraak: geschilbeslechting? Kijken we daarbij naar geschilbeslechting op zaakniveau of naar de belangen van geschilbeslechting en goede rechtspleging in breder verband? Wie bepaalt dat? Behoort het delen van kennis bij rechters en de rechtspraak over maatschappelijke ontwikkelingen en de effecten van wetgeving ook tot de taak van de rechtspraak? Zo ja, met wie mag die kennis worden gedeeld (wetgever, bestuur, andere (overheids)organisaties)4 Op welke wijze kan die kennis worden gedeeld (jaarverslag, actieve informatieverstrekking)? Is een wettelijke grondslag vereist of wenselijk? Wie houdt toezicht; de rechtspraak zelf of een speciale toezichthouder? Hoe en door welke instantie worden geschillen over Big Data-toepassing door de rechtspraak afgewikkeld? Mogen anderen ook gebruik maken van de rechtspraakdata (wetenschap, commerciële partijen) en zo ja onder welke voorwaarden? Inzet van Big Data in de rechtspraak roept niet alleen juridische en technische vragen op, maar ook ethische vragen. Moet de rechtspraak voor Big Data-toepassingen een ethische commissie instellen, zoals Google de ‘Deepmind AI Ethics board’ heeft ingesteld?
Wij zijn er voorstander van dat de rechtspraak Big Data inzet om de rechtspraak en de rechtspleging te verbeteren. Daarbij dient de rechtspraak zich uiteraard te houden aan de regels die ook voor andere overheidsinstellingen (zullen) gelden voor het verzamelen en het gebruik van Big Data en AI-toepassingen. Aan welke toepassingen kan worden gedacht? Niemand zal er mee zitten dat uit de databak geaggregeerde informatie wordt gehaald over aantallen zaken, landelijk en per gerecht, per wet, per soort besluit, aantallen beroepen op papier en digitaal, aantal beroepsgronden per zaak, aantal en soort beroepsgronden dat afstuit op de relativiteitseis, de doorlooptijden (per fase van de procedure), het aantal ingeschakelde deskundigen, wrakingen en verschoningen, aantal afdoeningen met en zonder zitting, het tijdsverloop tussen zitting en uitspraak, aantallen uitspraken, aantallen lussen (informeel, bestuurlijk, judicieel), aantallen afgedane zaken per werkeenheid of rechter, het aandeel gegronde (hoger) beroepen, toepassing overige dicta, aantallen cassatieberoepen, conclusies, prejudiciële vragen, kosten gemoeid met vergoeding van griffierecht en proceskosten, aantallen toevoegingen, aantallen toegewezen verzoeken om vrijstelling van griffierecht, verzoeken om vergoeding voor overschrijding van de redelijke termijn, etc. Veel van deze gegevens worden nu ook – met de nodige moeite – verzameld. Dat gaat na de start van het digitale systeem met een druk op de knop. Het zal nuttige informatie opleveren voor het zaakmanagement, voor de toedeling van zaken en voor de mogelijkheid te kunnen sturen op snelheid en finaliteit. Dit zal de kwaliteit van de rechtspraak ten goede komen. Verder bieden Big Data de mogelijkheid om fundamenteel wetenschappelijk onderzoek te (laten) doen naar tal van aspecten van procesrecht en rechtspleging. Onze inschatting is dat ook dit niet op overwegende bezwaren zal stuiten. Dat wordt mogelijk anders als niet alleen procesgegevens, maar ook inhoudelijke dossiergegevens worden gebruikt voor ‘datamining’. Dan rijzen vragen als: van wie zijn die gegevens?, van wie is (de inhoud van) het digitaal dossier?, met welk doel zijn die gegevens aan de rechtspraak toevertrouwd?, mag de rechtspraak die gegevens voor een ander doel gebruiken dan geschilbeslechting in individuele zaken (doelbinding)?, maakt het daarbij verschil of de data-analyse plaatsvindt op geaggregeerd en niet tot personen te herleiden niveau?
Wij zien geen overwegende bezwaren tegen de inzet van Big Data op inhoudelijke dossiergegevens onder de voorwaarde dat deze uitsluitend worden gebruikt binnen de rechtspraak ter verbetering van de rechtspleging. Hiervoor kwam al aan de orde dat wij er voorstander van zijn dat de rechtspraak een start maakt met AI-toepassingen. De rechtspraak zou een kenniscentrum moeten oprichten waar ervaring kan worden opgedaan met het bouwen van expertsystemen voor de rechtspraak en de inzet van AI-technieken in combinatie met Big Data ten behoeve van het rechterlijke primaire proces. De rechtspraak moet daarbij partners zoeken in de wetenschap (bijvoorbeeld het Leibniz Center for Law – UvA) en het bedrijfsleven. Na de bouw van een beslisondersteunend systeem voor bijvoorbeeld WOZ- of Wet Mulderzaken kunnen Big Data uit de rechtspraakdossiers worden gebruikt om met datamining en data-analyse de prestaties en kwaliteit van het eigen AI-systeem te verbeteren, al dan niet via ‘machine learning’. Dit zal kunnen bijdragen aan verdere verhoging van de kwaliteit van de rechtspraak.
Uit oogpunt van rechtszekerheid lijkt het wenselijk voor de inzet van AI-systemen en Big Data binnen de rechtspraak te voorzien in een wettelijke grondslag. Daarin zou een experimenteerbepaling kunnen worden opgenomen, die de rechtspraak de mogelijkheid biedt met AI-toepassingen te experimenteren mits in het belang van de goede rechtspleging en onder inachtneming van nader te bepalen randvoorwaarden.
Zonder nadrukkelijke wettelijke regeling zijn wij tegen terugkoppeling door de rechtspraak van door data-analyse verkregen informatie (bijvoorbeeld over de effecten van schuldsanering) aan andere overheidsinstellingen, ook niet als dat het publieke belang zou kunnen dienen. Dat doet afbreuk aan de positie van de rechterlijke macht binnen het staatsbestel. Elke commerciële toepassing van Big Data door de rechtspraak wijzen wij af.