犯罪者の自動裁判: 法の未来 P3

画像クレジット: クォンタムラン

犯罪者の自動裁判: 法の未来 P3

    控えめに言っても、世界中で毎年、裁判官が疑わしい判決を下す事件が何千件もあります。 最高の人間の裁判官でさえ、さまざまな形の偏見や偏見、急速に進化する法制度に遅れをとらないようにするための見落としや過ちに苦しむ可能性があります。 その他の精巧な営利目的のスキーム.

    これらの失敗を回避する方法はありますか? 偏見や腐敗のない裁判制度を設計するには? 少なくとも理論的には、ロボットの裁判官は偏見のない法廷を実現できると感じている人もいます。 実際、自動化された判断システムのアイデアは、法務およびテクノロジーの世界のイノベーターによって真剣に議論され始めています。

    ロボット裁判官は、法制度のほぼすべての段階にゆっくりと浸透する自動化トレンドの一部です。 たとえば、ポリシングを簡単に見てみましょう。 

    自動化された法執行

    自動化されたポリシングについては、 警察の未来 シリーズではありますが、この章では、今後 XNUMX 年間で自動化された法執行を可能にする新しいテクノロジ セットのいくつかをサンプルとして取り上げることが役立つと考えました。

    市全体のビデオ監視員ce。 この技術は、世界中の都市、特に英国ですでに広く使用されています。 さらに、耐久性があり、ディスクリート型で、耐候性があり、Web 対応の高解像度ビデオ カメラのコストが下がっているということは、路上や公共および個人の建物での監視カメラの普及率が時間の経過とともに高まることを意味します。 また、警察機関が私有地で撮影されたカメラ映像に簡単にアクセスできるようにする新しい技術基準と細則も登場します。 

    高度な顔認識. 都市全体の CCTV カメラを補完する技術は、現在世界中、特に米国、ロシア、中国で開発されている高度な顔認識ソフトウェアです。 この技術により、カメラで撮影された個人をリアルタイムで識別できるようになります。この機能により、行方不明者、逃亡者、容疑者の追跡イニシアチブの解決が簡素化されます。

    人工知能 (AI) とビッグデータ。 これら XNUMX つのテクノロジーを結び付けるのが、ビッグデータを活用した AI です。 この場合、ビッグデータとは、増え続ける CCTV のライブ映像と、CCTV の映像で見つかった人物と常に顔を照合する顔認識ソフトウェアとの組み合わせになります。 

    ここでは、AI が映像を分析し、疑わしい行動を特定したり、既知のトラブルメーカーを特定したりして、その地域に警察官を自動的に割り当ててさらに調査することで価値を高めます。 最終的に、この技術は容疑者を町の端から端まで自律的に追跡し、容疑者が見られていたり追跡されていたりする手がかりがなくても、彼らの行動のビデオ証拠を収集します。

    警察のドローン. これらすべてのイノベーションを強化するのがドローンです。 考えてみてください。前述の警察の AI は、ドローンの群れを使用して、犯罪活動の疑いのあるホット スポットの空中映像を撮影できます。 警察の AI は、これらのドローンを使用して町中の容疑者を追跡し、人間の警察官があまりにも遠く離れている緊急事態では、これらのドローンを使用して、物的損害や深刻な身体的損傷を引き起こす前に容疑者を追跡して鎮圧することができます。 後者の場合、無人偵察機はテーザー銃やその他の非致死兵器で武装します。 すでに実験中. また、加害者を捕まえるために自動運転のパトカーを含めると、これらのドローンは、人間の警察官が XNUMX 人も関与しなくても、逮捕全体を完了できる可能性があります。

      

    上記の自動ポリシング システムの個々の要素は既に存在します。 残っているのは、高度な AI システムを適用して、すべてをまとめて犯罪を阻止するジャガーノートにすることだけです。 しかし、このレベルの自動化が路上での法執行で可能である場合、法廷にも適用できるでしょうか? 私たちの量刑システムに? 

    アルゴリズムが裁判官に取って代わり、犯罪者に有罪判決を下す

    前述のように、人間の裁判官は、さまざまな非常に人間的な失敗の影響を受けやすく、特定の日に下す評決の質を損なう可能性があります。 そして、この脆弱性が、ロボットが訴訟事件を判断するという考えを以前ほど現実離れしたものにするのを遅らせているのです。 さらに、自動判定を可能にする技術もそう遠くない。 初期のプロトタイプには、次のものが必要です。 

    音声認識と翻訳: スマートフォンをお持ちの場合は、おそらく Google Now や Siri などのパーソナル アシスタント サービスを使用したことがあるでしょう。 これらのサービスを使用すると、これらのサービスは年を追うごとに、アクセントが強かったり背景がうるさい場合でも、コマンドを理解する能力が大幅に向上していることに気付くはずです。 その間、次のようなサービス スカイプ翻訳者 リアルタイム翻訳を提供していますが、これも年々良くなっています。 

    ほとんどの専門家は、2020 年までにこれらのテクノロジーがほぼ完璧になると予測しており、法廷では、自動化された裁判官がこのテクノロジーを使用して、事件を審理するために必要な口頭の法廷手続きを収集します。

    人工知能. 上記のポイントと同様に、Google Now や Siri などのパーソナル アシスタント サービスを使用したことがある場合は、これらのサービスが年を追うごとに、質問に対する正確または有用な回答を提供する点ではるかに優れていることに気付くはずです。 . これは、これらのサービスを支える人工知能システムが急速に進歩しているためです。

    前述したように 第一章 このシリーズでは、Microsoft の (マルカム I ロス博士) デジタル法律の専門家になるために設計された AI システム。 マイクロソフトが説明しているように、弁護士はロスに平易な英語で質問することができるようになり、ロスは「法律全体を精査し、引用された回答と、法律、判例法、および二次情報源からのトピックの解釈を返す」ようになります。 

    このレベルの AI システムが、単なる法律助手から、信頼できる法律の調停者、裁判官へと発展するのに、あと XNUMX 年もかかりません。 (今後は、「自動ジャッジ」の代わりに「AI ジャッジ」という用語を使用します。) 

    デジタル化された法制度. 現在人間の目と心のために書かれている既存の法の根拠は、構造化された機械可読 (クエリ可能) な形式に再フォーマットする必要があります。 これにより、AI の弁護士と裁判官は、関連する訴訟ファイルと裁判所の証言に効果的にアクセスし、一種のチェックリストまたは採点システム (全体的に単純化されたもの) を使用してそれらをすべて処理し、公正な判決/判決を下すことができるようになります。

    この再フォーマット プロジェクトは現在進行中ですが、これは現在手作業でしか実行できないプロセスであるため、各法域で完了するには数年かかる可能性があります。 ポジティブな点として、これらの AI システムが法曹界全体でより広く採用されるようになるにつれて、人間と機械の両方が読み取り可能な法律を文書化する標準化された方法の作成が促進されるでしょう。 Google 検索エンジン。

     

    これら 10 つのテクノロジーとデジタル ライブラリが、今後 XNUMX 年から XNUMX 年以内に合法的に使用できるように完全に成熟するという現実を考えると、問題は、AI 裁判官が法廷で実際にどのように使用されるかということです。 

    AI ジャッジの実世界への応用

    シリコン バレーが AI 裁判官の背後にある技術を完成させたとしても、さまざまな理由で法廷で独自に判決を下そうとするのを見るまでには数十年かかるでしょう。

    • 第一に、政治的つながりが十分にある著名な裁判官からの明らかな反発があるでしょう。
    • AI技術は実際の事件を試すほど進歩していないことをキャンペーンする、より広い法律界からの反発があるでしょう。 (そうでなくても、ほとんどの弁護士は人間の裁判官が管理する法廷を好むだろう.
    • 宗教指導者や少数の人権団体は、機械が人間の運命を決定するのは道徳的ではないと主張するだろう.
    • 将来の SF テレビ番組や映画は、AI 裁判官を否定的な見方で取り上げ始め、何十年にもわたってフィクションの消費者を怖がらせてきたキラー ロボット対人間の文化的比喩を継続します。 

    これらすべての障害を考えると、AI ジャッジにとって最も可能性の高い近い将来のシナリオは、AI ジャッジを人間のジャッジの補助として使用することです。 将来の裁判 (2020 年代半ば) では、人間の裁判官が法廷での手続きを管理し、双方の話を聞いて無罪か有罪かを判断します。 その間、AI 裁判官は同じ事件を監視し、すべての事件ファイルを確認してすべての証言を聞いてから、人間の裁判官に次の情報をデジタルで提示します。 

    • トライアル中に尋ねる重要なフォローアップの質問のリスト。
    • 裁判手続き前および裁判手続き中に提出された証拠の分析。
    • 弁護側と検察側の両方のプレゼンテーションの穴の分析。
    • 証人と被告人の証言の主な相違点。 と
    • 特定の種類の事件を審理する際に、裁判官がかかりやすい偏見のリスト。

    これらは、ほとんどの裁判官が事件の管理中に歓迎する、リアルタイムの分析的で支援的な洞察です。 そして時間が経つにつれて、ますます多くの裁判官がこれらの AI 裁判官の洞察を使用し、それに依存するようになるにつれて、AI 裁判官が個別に事件を審理するという考えがより受け入れられるようになるでしょう。 

    2040 年代後半から 2050 年代半ばまでには、AI の裁判官が交通違反 (自動運転車のおかげでそれまでに存在する少数の違反)、公共の場での酩酊、窃盗、暴力犯罪などの単純な裁判を行うのを見ることができました。非常に明確な白黒の証拠と判決で。 そしてその頃、科学者は、 前章、これらの AI 裁判官は、ビジネス紛争や家族法を含むはるかに複雑な事件にも適用される可能性があります。

     

    全体として、私たちの裁判制度は、過去数世紀に見られたよりも、今後数十年間でより多くの変化を見るでしょう. しかし、この列車は裁判所で終わりではありません。 犯罪者を投獄して更生させる方法は、同様のレベルの変化を経験することになるでしょう。それはまさに、この法の未来シリーズの次の章でさらに探求するものです.

    法の未来シリーズ

    現代の法律事務所を再形成するトレンド: 法律の未来 P1

    不当な有罪判決を終わらせるための読心装置: 法の未来 P2   

    量刑、投獄、リハビリテーションの再構築: 法の未来 P4

    明日の裁判所が判断する将来の判例のリスト: 法の将来 P5

    この予測の次のスケジュールされた更新

    2023-12-26

    予測参照

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    ニュー·サイエンティスト

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