전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (3) 형사 사법 위험 평가 도구의 문제점 현재의 위험 평가 도구는 이미 널리 퍼져 있는 의사 결정의 편향을 악화시킨다고 주장하는 몇몇 전문가들과 함께 약간의 논란을 불러일으켰습니다. 문제는 ML 모델이 이전 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다. 예를 들어, 그 데이터는 범죄 기록과 이전 법원 사건에 대한 정보를 포함합니다. 그러나 이 데이터에 과거에 인간이 내린 편향된 결정이 포함되어 있다면, 알고리듬은 편향을 상속하고 결함 있는 데이터에 대해 훈련되어 편향된 결과를 생성합니다. 편향된 의사 결정의 가장 두드러진 예시로는 마리화나 소지에 대한 유죄 판결에서 아프리카계 미국인들의 차별이 있습니다. 연구에 따르면 모든 인종 집단이 동일한 비율로 마리화나를 소비하는 것으로 추정된다고 합니다. 하지만, 아프리카계 미국.. 사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (2) 사법 분야에서 인공지능의 이점 사법 시스템에 AI를 배치하는 가장 두드러진 이점은 다음과 같이 4가지가 있습니다 먼저, 인간의 작업 속도를 높이고 정확성을 높입니다. 기계 학습 알고리즘은 인간이 수행하는 프로세스를 가속화하여 용의자를 선별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고품질 카메라는 마약 밀매에서부터 총기 난사에 이르기까지 모든 것을 포착하고 이러한 범죄를 실시간으로 관련 당국에 보고할 수 있습니다. 금융 사기, 피싱 공격, 다크 웹 개입을 포함한 온라인 관련 범죄를 탐지하기 위해 AI 기반 도구도 배치됩니다. 다음으로는, 범죄 패턴을 예측하고 있습니다. 과거 사례에 대한 방대한 양의 데이터를 사용하여 ML 모델은 인간의 행동과 미래 범죄를 저지르는 경향을 예측할 수 있습니다. 기본적인 예는 이전.. 사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (1) 인공지능은 인류의 미래와 미래를 선도하는 신흥 기술로 자리매김했습니다. 이에 따라 다양한 산업이 인력과 공존하는 머신러닝 알고리즘을 구현해 직무 관련 업무를 완성하고 있으며, 사법 분야에서도 이러한 흐름에 뒤처지지 않고 있습니다. 일차적으로, 사법 시스템은 위험 평가 도구를 사용하여 판사들이 형량과 집행유예 옵션을 결정하는 것을 돕습니다. 법 집행 기관은 또한 이러한 도구를 사용하여 첨단 이미지 감지 및 얼굴 인식 시스템을 사용하여 범죄 활동을 예측하고 예방합니다. ML 모델은 심지어 범죄자의 재범 가능성을 예측하도록 훈련될 수 있습니다. 이러한 발전은 잠재적으로 전체 사법 시스템이 작동하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 그러나 법 집행에서 결정을 내리는 것은 개인의 운명을 결정하는 것으로 엄청난 책임을 지.. 이전 1 ··· 74 75 76 77 78 79 80 ··· 97 다음