Искусственный интеллект может стать судьей в уголовных процессах

Мельбурнский эксперт в области права утверждает, что пришло время по-новому взглянуть на машинное обучение, чтобы выявить предвзятость в наказании за уголовные преступления. По словам профессора юридического факультета Суинбернского университета Дэна Хантера, уголовное наказание может быть более справедливым именно при задействовании искусственного интеллекта.

Хантер заметил, что при вынесении приговоров обрабатывается огромное количество информации, а, по его словам, искусственный интеллект (ИИ) мог бы также использовать объем данных, доступных для принятия решений о вынесении приговора, и для выявления предвзятости, и предоставления рекомендаций.

Человеческий приговор ведет к несогласованности

В 2017 году Хантер стал соавтором статьи об использовании технологии искусственного интеллекта при вынесении приговора для журнала «Уголовное право» с коллегой из Суинберна, профессором Мирко Багаричем и доктором Найджелом Стоббсом из Технологического университета Квинсленда. Авторы указали, что на решения о вынесении приговора влияют более 200 различных факторов, включая и личное мнение судей. Хотя судьи и магистраты не хотят признавать этого, на решения могут влиять даже такие факторы, как цвет кожи или социально-экономический статус.

Непоследовательность в вынесении приговора также подрывает доверие ко всей системе правосудия.

Авторы приводят исследование 71 000 преступлений, в котором говорится, что один викторианский суд отправляет преступников в тюрьму за одно и то же преступление, что и другие суды аналогичной юрисдикции, по меньшей мере, в три раза чаще.

Технологическая проверка

ИИ может предположить, например, что одно конкретное преступление очень похоже на пять других, которые рассматривались другими судами, так почему же тогда приговоры отличаются так сильно? Или может возникнуть вопрос по поводу того, почему приговор, не связанный с лишением свободы, назначается за преступление, которое всегда каралось пребыванием в тюрьме? Одно из огромных преимуществ использования машинного обучения на основе данных для уголовного правосудия заключается в том, чтобы развеять такие предубеждения согласиться с тем, что они существуют.

Новые алгоритмы машинного обучения означают, что ИИ можно научить искать ответы, опираясь на изучение имеющихся данных. На самом деле, программы AI уже работают в правовой системе, и такие платформы, как Neota, Logic, Kira и RAVN, помогают оптимизировать все – от рекомендаций по соответствию до анализа контрактов в крупных проектах комплексной проверки.

По словам Хантера, ИИ на основе предлагаемого машинного обучения начнет выполнять свои функции в области уголовного правосудия только в качестве систем поддержки принятия решений, хотя и нет никаких оснований полагать, что в конечном итоге это не приведет к автоматическому вынесению приговора.

Санкции, наложенные на более чем 90 % уголовных преступлений, в настоящее время не требуют никакого судебного вмешательства. Большинство уголовных дел завершается путем уведомления о нарушении.

Хантер, который более 20 лет изучает использование ИИ в законодательстве, отмечает и тот момент, что нет ничего удивительного в том, что возникнет некоторая негативная реакция на идею осуждения людей машинами. Однако он отмечает и тот факт, что общество уже приспособило под себя достаточно много подобных технологий и готово продолжать далее. Например, камеры контроля скорости — это типичная форма автоматического слежения, которая сейчас распространена очень широко.

Так ли все безоблачно на самом деле?

Тем не менее были, есть и будут опасения по поводу внедрения алгоритмов вынесения приговоров, основанных на искусственном интеллекте. Например, одна система в США была выведена из эксплуатации по причине того, что она предусматривала более суровые приговоры для преступников из числа афро-американцев, нежели в полностью аналогичных случаях с белыми. Но эксперты указали, что машинные алгоритмы отражают только ввод данных в них, и что недостатки в исходных данных вроде необъективного вынесения приговоров судьями-людьми могут влиять на процесс принятия решений искусственным интеллектом.