Information technologies in judicial process: opportunities of artificial intelligence in evidence system

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The study is devoted to ambiguous issues of using artificial intelligence (AI) in judicial process. The purpose of the study is to present foreign experience of using information technologies in court proceedings based on the example of the most controversial and debated ideas concerning resources of artificial intelligence in the system of evidence. Special attention is paid to successful mechanisms of using AI in foreign judicial practice at the stage of evidence assessment. The study presents several decisions of foreign courts, formed with the help of AI. The findings allow to express opinion about admissibility of evidence evaluated by AI. The study employs methods of general scientific cognition and special methods including comparative legal. The dialectical method allows to investigate genesis and progressive development of judicial process technologization. The methods of analysis and synthesis, induction and deduction contribute to highlighting disadvantages of predictive coding at the proving stage and advantages of electronic research of evidence, options for simultaneous disclosure of evidence using different methods on the example of specific court decisions. The comparative legal method helps to identify best practices of using artificial intelligence in the system of evidence in foreign countries. The study not only describes the tools of predicting justice in European judicial practice, but also examines the problems of Chinese "instrumental justice" that can arise in any country. Conclusion justifies predictive coding as a tool of predictive justice, provided that general rules for information disclosure are developed and specifics of machine learning for a particular case are considered. It is noted that artificial intelligence has not yet become the predominant method in any types of legal proceedings. This may be explained by insufficient confidence in it across legal communities and time needed to form a successful history of its use for solving legally significant tasks in various spheres of human life.

Авторлар туралы

Oleg Sherstoboev

Novosibirsk State University of Economics and Management

Email: sherson@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6972-8241

Candidate of Legal Sciences, Associate Professor, Dean of Law Faculty

56 Kamenskaya str., Novosibirsk, 630099, Russian Federation

Irina Mikheeva

HSE University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: imikheeva@hse.ru
ORCID iD: 0000-0001-9323-6511
SPIN-код: 3237-4119

Doctor of Legal Sciences, Head of the Constitutional and Administrative Law Department

25/12 Bolshaya Pecherskaya str., Nizhny Novgorod, 603000, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Aletras, N., Tsarapatsanis, D., Preoţiuc-Pietro, D. & Lampos, V. (2016) Predicting Judicial Decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing Perspective. PeerJ Computer Science. 2:e93. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93
  2. Alison (Lu) Xu (2017) Chinese judicial justice on the cloud: a future call or a Pandora’s box? An analysis of the ‘intelligent court system’ of China. Information & Communications Technology Law. 26(1), 59-71. http://dx.doi.org/10.1080/13600834.2017.1269873
  3. Asimov, I. (1991) I Robot. New York, Bantam Books.
  4. Barak, A., (1999) Judicial Discretion. Moscow, Norma Publ. (in Russian).
  5. Biryukov, P.N. (2019) Artificial Intelligence and “Predicted Justice”: Foreign Experience. Lex Russica. 11(156), 79-87. https://doi.org/10.17803/1729-5920.2019.156.11.079-087 (in Russian).
  6. Bonner, A.T. (2017), Selected Works: in 7 vols. V. Problems of the Theory of Judicial Evidence. Moscow, Prospect Publ. (in Russian)
  7. Byram, E. (2013) The Collision of the Court and Predictive Coding: Defining Best Practices and Guidelines in Predictive Coding for Electronic Discovery. Santa Clara High Technology Law Journal. 29(4), 675-701.
  8. Dvorkin, R. (2004) Taking Rights Seriously. Moscow, ROSSPEN Publ. (in Russian).
  9. Fokina, M.A. (2019) Law of Evidence in the Civil Procedure: Unrealized opportunities. Herald of Civil Procedure. (1), 29-46. (in Russian).
  10. Hart, H.L.A. (2013) Discretion. Harvard Law Review. 127(2), 652-665.
  11. Kudryavtseva, E.V. & Smolnikov, D.I. (2019) The court’s role in the proof of facts in the light of civil justice reform. Zakon. (4), 104-113. (in Russian).
  12. Locke, J. (2009) Two Treatises on Governance. Moscow, “Canon +” ROOI “Rehabilitation” Publ. (in Russian).
  13. Montesquieu, S.-L. (1900) The Spirit of Laws or on the Relations in which Laws should be to the Government, Morals, Climate, Religion, Trade, etc. Saint Petersburg, From L.F. Panteleev. (in Russian).
  14. Murphy, Tonia Hap (2013) Mandating Use of Predictive Coding in Electronic Discovery: An Ill-Advised Judicial Intrusion. American Business Law Journal. 50(3), 609-657.
  15. Sheremetyeva, N.V., Baturo, I.V. & Y SH (2020) Features of Electronic Justice in China. Law and practice. (2), 159-163. (in Russian).
  16. Shu Shang C. & Guo, W. (2020) The Rise of Online Dispute Resolution-Led Justice in China: an Initial Look. Australian National University Journal of Law and Technology. 1(2), 35-41.
  17. Smagina, E.S. (2019) Is the Procedural Revolution Completed? Bulletin of Civil Procedure. (4), 119-123. (in Russian).
  18. Stepanov, O.A., Pechegin, D.A. & Dyakonova, M.O. (2021) Towards the Issue of Digitalization of Judicial Activities. Law. Right. Journal of the Higher School of Economics. (5), 4-23. https://doi.org/10.17323/2072-8166 .2021.5.4.23 (in Russian).
  19. Treushnikov, M.K. (2016) Judicial Evidence. Moscow, Gorodets, Publ. (in Russian).
  20. Wang, Zh. (2021) The Supreme People’s Court of China has Embraced Blockchain, Built online Courthouses, and Moved to Digitalize Court Systems in a Bold Embrace of Technology. Here’s How it’s Going. Judicature. 105(1), 38-40.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».