사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (4)

사법제도의 머신러닝 알고리즘 개선방안

 사법 시스템에서 기계 학습 알고리즘의 미래는 여전히 모호합니다. 그러나 경영진과 소프트웨어 개발자를 포함한 모든 사람이 현재의 문제를 제거하는 솔루션을 찾는다면 ML 모델은 법원의 의사 결정 프로세스를 진정으로 혁신할 수 있습니다. 여기 형사 사법에서 AI의 역할을 활성화하는 데 도움이 될 수 있는 네 가지 권고 사항이 있습니다.

 

 먼저, 모델 구현에 대한 인간의 감독입니다. 첫째, 데이터 준비부터 구현까지 AI 인프라의 모든 단계를 인간이 주시하는 것이 중요합니다. 이러한 도구들이 아무리 발전해도, 인간은 항상 최종 결정을 내립니다. 판사는 판결을 내릴 때 RAI의 결과를 준수하거나 반박하는 경우 항상 서면 설명을 해야 합니다. 이것은 판사들이 의식적으로 그들의 결정에 동기를 부여하고 소프트웨어에 의해 내려진 임의적인 결정의 영향을 줄이도록 도울 수 있습니다.

 

 다음은, 투명한 알고리즘입니다. 이러한 높은 위험 상황에서 이러한 도구에 대한 깊은 지식과 숙달은 정당한 결과를 제공하는 데 중요합니다. 이러한 도구를 사용하는 정책 입안자는 어떻게 작동하는지 정확히 알아야 합니다. 위험 결정이 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 정보를 공개함으로써 판사와 법 집행 기관은 위험 결정을 보다 정확하고 효과적으로 적용할 수 있습니다.

 

 또한, 특정 인종에 대한 차별을 제거해야 합니다. 사법 시스템의 이해 관계자는 ML 모델을 구축하기 위해 데이터를 사용하기 전에 편향을 제거하기 위해 데이터를 주의 깊게 검사하고 스크럽해야 합니다. 이것은 일부 그룹이 다른 그룹보다 더 부당한 대우를 받을 가능성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 유사한 위험 점수를 가진 그룹이 유사한 비율로 재범하는지 여부를 관찰하기 위해 모형 예측을 여전히 테스트해야 합니다. 여러 번의 테스트를 거친 후에야 에이전트는 최종적으로 모델에 편견이 없음을 확인할 수 있습니다.

 

 마지막으로, 지속적인 평가 및 모니터링이 필요합니다. 기계 학습 모델은 결과를 지속적으로 모니터링하고 평가해야 효과적으로 작동할 수 있습니다. 정책 입안자는 새로운 기계 학습 알고리듬의 결과를 평가함으로써 달성하고자 하는 원하는 영향을 생성하는지 여부를 진정으로 식별할 수 있습니다.

 

결론

 형사사법에서의 인공지능은 범죄를 예방하고 공공의 안전을 보장하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템과 첨단 기술은 다양한 경찰 부서의 수사 도구로 구성됩니다. 또한 법원은 판사가 선고 조건, 보석 및 보호 관찰을 결정하는 데 도움이 되는 위험 평가 도구를 사용합니다.

 

 그러나 이러한 도구의 품질은 큰 논쟁거리입니다. 이러한 알고리즘을 비판하는 사람들은 편향된 데이터에 대해 예측하도록 훈련되어 차별적 결과를 초래한다고 주장합니다. 그러나 적절하게 설계된다면, 이러한 도구들은 사람들이 정보에 입각한 결정을 내리고 사법 제도의 형평성을 회복하는 데 도움을 줄 수 있습니다.