Пределы допустимости участия искусственного интеллекта в постановлении приговора
- Авторы: Папышева Е.С.1
-
Учреждения:
- Уфимский университет науки и технологий
- Выпуск: Том 16, № 5 (2023)
- Страницы: 386-391
- Раздел: Уголовно-правовые науки
- URL: https://journals.eco-vector.com/2072-3164/article/view/568913
- ID: 568913
Цитировать
Аннотация
Внедрение искусственного интеллекта (далее – ИИ) в уголовное судопроизводство поднимает проблемы, с которыми правовая наука еще не сталкивалась, и порождает множество вопросов, ответы на которые не столь однозначны. Целью исследования являются выявление и оценка потенциальных рисков, пределов допустимости использования ИИ при постановлении приговора, возможности влияния ИИ на улучшение качества принимаемых судом решений. В статье рассмотрены проблемы, которые возникли в некоторых странах при применении автоматизированных систем в суде. В частности, проблема «непрозрачности» ИИ – одна из наиболее неразрешимых в настоящее время, вызывающая значительные потенциальные риски использования ИИ в уголовном судопроизводстве и, по этой причине, препятствующая его применению. Зависимость ИИ от заказчика и разработчика также является потенциально опасным обстоятельством его использования при отправлении правосудия. Рассмотрены отдельные факторы положительного воздействия ИИ на качество решений суда. Сделан вывод о возможности влияния ИИ на улучшение качества принимаемых судом решений при условии ограничения пределов допустимости его использования при постановлении приговора. Вспомогательные системы с использованием ИИ, в том числе, предлагаемые отечественными авторами, могут решить проблемы дефицита времени судьи и высвободить его когнитивные ресурсы. Полная замена судьи – человека ИИ - опасна. Она может привести к дегуманизации правосудия. Легитимизация ИИ в уголовном судопроизводстве должна осуществляться государством, поскольку уголовный процесс имеет государственную природу.
Полный текст
Об авторах
Елена Сергеевна Папышева
Уфимский университет науки и технологий
Автор, ответственный за переписку.
Email: papyshev-01@yandex.ru
кандидат юридических наук, доцент, Институт права
Россия, УфаСписок литературы
- Аликберов Х.Д. Электронная система определения оптимальной меры наказания (постановка проблемы) // Криминология: вчера, сегодня, завтра. 2018. №4 (51). С.13-22.
- Аликперов Х.Д. Электронная технология определения меры наказания. СПб.: Юридических центр Пресс, 2020. 168 с.
- Маслов И.В. Отзыв на монографию доктора юридических наук, профессора Аликперова Ханлара Джафаровича «Электронная технология определения меры наказания» («Электронные весы правосудия») // Российский судья. 2020. № 11. С.55-60.
- Поляков С.Б., Гилев И.А. Предметная область информатизации судебных решений // Вестник Пермского университета. Юридические науки.2021. №3 С.462- 487.
- Поляков С.Б., Гилев И.А. Слова и дела «цифровизации права» // Российский юридический журнал. 2023. №1 (148). С.85-96.
- Поляков С.Б. Наше мнение: только искусственный интеллект принудит судью к справедливости // Вестник Московского университета МВД России. 2021. №3. С.213-218.
- Barabas, C. 2021. Beyond Bias: Reimagining the Terms “Ethical AI” in Criminal Law. Georgetwon Law.
- de Bruijn, H., Warnier, M., & Janssen, M. (2022). The perils and pitfalls of explainable AI: Strategies for explaining algorithmic decision-making. Government Information Quarterly, 39(2), 101666.
- Khademi, A., & Honavar, V. (2020, April). Algorithmic bias in recidivism prediction: A causal perspective (student abstract). In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 34, No. 10, pp. 13839-13840).
- Noiret, S., Lumetzberger, J., & Kampel, M. (2021, December). Bias and Fairness in Computer Vision Applications of the Criminal Justice System. In 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (pp. 1-8). IEEE.
- Papyshev, G., & Yarime, M. (2022). The limitation of ethics-based approaches to regulating artificial intelligence: regulatory gifting in the context of Russia. AI & SOCIETY, 1-16.
- Reichel, P. L., & Suzuki, Y. E. (2015). Japan’s lay judge system: A summary of its development, evaluation, and current status. International Criminal Justice Review, 25(3), 247-262.
- Strauß, S. (2021). Deep automation bias: How to tackle a wicked problem of ai?. Big Data and Cognitive Computing, 5(2), 18.
- Watch, A. (2020). How Dutch activists got an invasive fraud detection algorithm banned. Algorithmic Watch’s Automating Society Report, 160-163.
- Zanzotto, F. M. (2019). Human-in-the-loop artificial intelligence. Journal of Artificial Intelligence Research, 64, 243-252.