Перспективы применения искусственного интеллекта в гражданском судопроизводстве: оценка рисков и методы их минимизации
- Авторы: Даниелян А.С.1
-
Учреждения:
- Кубанский государственный университет
- Выпуск: № 4 (2024)
- Страницы: 192-196
- Раздел: Научные сообщения
- URL: https://journals.rcsi.science/1026-9452/article/view/260996
- DOI: https://doi.org/10.31857/S1026945224040181
- ID: 260996
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Аннотация
Целью данного исследования является изучение текущего состояния и перспектив использования искусственного интеллекта (Artificial intelligence, AI, ИИ) в рамках отправления правосудия, в частности в гражданском судопроизводстве. В свете постоянно меняющихся общественных отношений и растущей необходимости в использовании современных технологий в различных сферах жизни, в том числе и правовой, важно понимать, какие возможности может предоставить искусственный интеллект для совершенствования судопроизводства и обеспечения защиты прав граждан. Использование системы искусственного интеллекта в правовой деятельности имеет ряд преимуществ, таких как ускорение процесса принятия решений, повышение точности и объективности принятых решений, улучшение доступности правосудия. Однако необходимо учитывать и возможные недостатки, например риск нарушения конфиденциальности данных и возможность ошибок в алгоритмах, которые могут привести к несправедливому решению. Итоговый вывод исследования заключается в том, что использование информационных технологий и системы искусственного интеллекта необходимо рассматривать не в качестве самоцели, а как одну из первостепенных задач в срезе стратегии совершенствования правовой системы и повышения эффективности защиты и восстановления прав участников правоотношений. Кроме того, необходимо учитывать социальные и этические аспекты судопроизводства.
Полный текст
Об авторах
Армен Сергеевич Даниелян
Кубанский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: armen1992@mail.ru
кандидат юридических наук, доцент кафедры гражданского процесса и международного права Кубанского государственного университета
Россия, 350040 г. Краснодар, ул. Ставропольская, д. 149Список литературы
- Бирюков П. Н. Искусственный интеллект и «предсказанное правосудие»: зарубежный опыт // Lex russica. 2019. № 11. С. 79–87.
- Бирюков П. Н. Цифровизация правосудия по гражданским делам: опыт ЕС // Арбитражный и гражданский процесс. 2022. № 2. С. 3–7.
- Крисько В. С. К вопросу о реализации принципа доступности правосудия и создания единого информационного пространства судебной системы // Администратор суда. 2019. № 1. С. 54–56.
- Момотов В. В. Искусственный интеллект в судопроизводстве: состояние, перспективы использования // Вестник Университета им. О. Е. Кутафина (МГЮА). 2021. № 5. С. 188–191.
- Ховард Д., Гуггер С. Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности. СПб., 2022.
- Чудиновская Н. А. Некоторые направления цифровизации правосудия в России и странах Евросоюза // Арбитражный и гражданский процесс. 2022. № 7. С. 7–9.
- Bogert E., Schecter A., Watson R. T. Humans rely more on algorithms than social influence as a task becomes more difficult // Science Reports. 2021. No. 11. P. 8028.
- Heaven W. D. Predictive policing algorithms are racist. They need to be dismantled // MIT Technology Review. 2020. No. 3.
- Godwin J. Position of Artificial Intelligence in Justice System: Justice of the Future. URL: https://nji.gov.ng/wp-content/uploads/2021/12/Position-of-Artificial-Intelligence-in-Justice-System-Justice-of-the-Future-by-Joel-Gogwim.pdf
- Jones N. AI science search engines expand their reach // Nature News. 2016. No. 11.
- Lee S., Lu X., Reijers Hajo A. The Analysis of Online Event Streams: Predicting the Next Activity for Anomaly Detection // arXiv. 2022. No. 3. Pp. 1–10.
- Lim S. Judicial Decision-Making and Explainable Artificial Intelligence // Singapore Academy of Law Journal. 2021. No. 33. P. 313.
- Pagano T. P., Loureiro R., Lisboa F., et al. Bias and Unfairness in Machine Learning Models: A Systematic Review on Datasets, Tools, Fairness Metrics, and Identification and Mitigation Methods // Big Data and Cognitive Computing. 2023. Vol. 7. No. 1. P. 15.
- Reiling A. D. Courts and Artificial Intelligence // International Journal for Court Administration. 2020. Vol. 11. No. 2. P. 8.
- Richardson R., Schultz J., Crawford K. Dirty Data, Bad Predictions: How Civil Rights Violations Impact Police Data, Predictive Policing Systems, and Justice // New York University Law Review. 2019. Vol. 94. Pp. 192–233.
- Yu Z., Xi X. A Pilot Study on Detecting Unfairness in Human Decisions with Machine Learning Algorithmic Bias Detection // arXiv. 2021. No. 12. Pp. 1–9.
