Het belang van een goede definitie
16 February 2017 - ArnoudEngelfriet
Vanwege de duidelijkheid geniet het sterk de voorkeur om vaak voorkomende begrippen of zaken in een contract met een complexe betekenis expliciet te definiëren. De gedefinieerde term wordt dan met hoofdletter geschreven. Het werken met definities kan een overeenkomst een stuk duidelijker maken en misverstanden vermijden. Door consequent één term te gebruiken, is altijd duidelijk waarnaar verwezen wordt. Verwarring door twee of meer nét iets andere omschrijvingen wordt zo vermeden.
Er zijn grofweg drie manieren om definities op te nemen in een contract:
- Definities aan het begin van het contract (artikel 1)
- Definities aan het einde van het contract (laatste artikel of bijlage)
- Definities in de lopende tekst
Gebruikelijk is een contract te openen met definities. Hiermee zijn deze termen direct bekend, en zijn ze bovendien meteen te vinden bij latere lezing. Dit maakt het contract wel lastiger te lezen. Definities aan het einde (of in een bijlage) opnemen heeft het voordeel dat zij de hoofdtekst toegankelijker maken, omdat men zich eerst niet door een berg definities heen hoeft te worstelen. Nadeel is dat de juiste pagina lastiger te vinden is, tenzij men de bijlage op een nieuwe pagina laat beginnen.
Definities in de lopende tekst hebben het voordeel dat dit de meest compacte wijze van opnemen van definities is. Het terugvinden van definities is wel erg lastig. Vaak wordt om die reden deze manier alleen gebruikt voor definities die slechts worden gebruikt in één en hetzelfde artikel.
Definities kunnen naar elkaar verwijzen, maar let erop dat dit niet leidt tot circulaire definities. Een definitie moet of op zichzelf staan, of voortbouwen op andere definities.
Definities behoren geen daadwerkelijke bepalingen te bevatten, maar slechts terminologie te definiëren. Doet men dat wel, dan bestaat de kans dat de wederpartij deze over het hoofd ziet, hetgeen tot nodeloze discussies over 'verstoppen' en 'addertjes' kan leiden. Daarbij komt dat het niet tot vergrote leesbaarheid leidt als men lappen onderhandelde tekst in de definitie van een term opneemt. Definities behoren kort en kernachtig te zijn. De uitweiding over de implicaties van de definities kan dan in de daadwerkelijke contractsclausules worden opgenomen.
Met de opkomst van legal tech hoor je het steeds vaker: advocaten en juristen moeten leren programmeren. Of andersom: programmeurs worden straks betere juristen dan de klassiek geschoolde meester in de rechten. Als steeds meer juridische zaken via software worden afgehandeld, dan kun je maar beter leren hoe software werkt en hoe je daarmee juridische zaken gaat regelen.
Er zit zeker een kern van waarheid in. Software is nu al een heel belangrijk deel van onze maatschappij. Ook op juridisch gebied: veel zaken die niet mogen, mogen niet omdat de software het niet toestaat. Code as law, zoals professor Lawrence Lessig dat noemt. Zo kun je op veel sites geen foto’s kopiëren omdat die functie is uitgeschakeld. Dat is veel effectiever dan achteraf je op auteursrechten beroepen.
Slimme contracten zijn in opkomst. Softwareprogramma’s die zelfstandig contractuele afspraken uitvoeren en handhaven. Autonoom en gedecentraliseerd, vanuit de blockchain. Wanneer een klant daarom vraagt, is het handig als je als jurist daarin mee kunt gaan.
Maar is het echt nodig? Weten hoe iets werkt, is niet hetzelfde als het in detail zelf moeten doen. Wie een rechtszaak voert over een slecht gerepareerde auto, hoeft niet zelf monteur te zijn. Weten wat een carburateur is, is wel handig, maar veel méér dan dat zou niet nodig moeten zijn. Idem voor softwarezaken: weten wat een RESTful API is of waarom een unhandled exception vervelend is, is erg handig maar moet je ze dan ook zelf kunnen programmeren?
Misschien niet. Maar handig is het wel. Zelf leren programmeren is een van de beste manieren om kennis te verwerven over hoe software werkt. Het vergt creativiteit en logisch nadenken, beide toevallig skills waar een goed jurist geen tekort aan heeft. En het biedt een heel andere uitdaging dan dat papieren contract of die pleitnota, maar wat u er leert, is breder toepasbaar.
Mocht u twijfelen, dan zeg ik wel: doen. Want programmeren is gewoon léuk. En een zakelijke skill verdiepen die ook nog eens leuk is, dat vergt geen twijfel.
De term legal tech verwijst eigenlijk naar alle technologie, met name ICT-technologie, die het werk van de juridische dienstverlener raakt. De recente opkomst van big data en kunstmatige intelligentie hebben legal tech op de kaart gezet, maar de technologie is natuurlijk al ouder.
De eerste stap naar legal tech betrof het automatiseren van de randzaken rond het juridisch werk. Tijdschrijven, dossierbeheer en opmaken van documenten bijvoorbeeld. Dit leverde een forse efficiencyslag op, maar veranderde niet fundamenteel de manier van werken van de juridische professional zelf.
De tweede stap kwam al dichter in de buurt: het automatisch kunnen opzoeken van referenties en jurisprudentie. Online databases maakten het achterhalen van bronnen en het zoeken naar onderbouwingen een stuk eenvoudiger. Modelcontracten gaven inspiratie bij het schrijven van overeenkomsten. Nog steeds was het werk zelf ongeveer hetzelfde, maar wederom een forse efficiencyslag.
De derde stap in legal tech raakt het juridisch werk zelf. Het analyseren van zaken met big data bijvoorbeeld: welke strategieën zijn handig, wat weten we van deze rechter gezien eerdere uitspraken of wat hebben we bij andere klanten geleerd van deze wederpartij. Het doorspitten van dossiers op red flags of aantrekkelijke bestanden. Of het door een kunstmatige intelligentie laten analyseren van een brief van een wederpartij: zit hier iets bijzonders in, kunnen we het met standaardargumenten afdoen of hoeven we niet te reageren?
Deze derde stap maakt juristen natuurlijk nog steeds niet overbodig. Maar de focus in hun werk verschuift zo wel sterk. Dit is het verschil met de eerste stappen, die alleen efficiencyslagen gaven en geen fundamentele wijzigingen. Deze derde stap is wel fundamenteel: we gaan vertrouwen op big data analyses en kunstmatige intelligentie in plaats van alles zelf te controleren en na te vragen. Dat belooft wat!