Dirbtinis intelektas teisingumo procese

Tema: Dirbtinis intelektas teisingumo procese

Mokslinis straipsnis: https://law.stanford.edu/wp-content/uploads/2019/08/Re-Solow-Niederman_20190808.pdf

Nemokslinis straipsnis: https://blog.carlow.edu/2021/07/27/artificial-intelligence-in-criminal-justice/

Tekstuose žvelgiama į dirbtinį intelektą arba mašininį mokymą bei kaip jis galėtų pasitarnauti įvairiuose teisiniuose procesuose ar net juose pakeisti žmones. Lyginant tekstus bandžiau įžvelgti jų keliamas problemas ir išryskinti skirtumus bei atskleisti kas svarbiau abiems tekstams, pvz.: ar tai tos pačios iškeliamos problemos ar ne.

Visų pirma reikia paminėti, kad mokslinis tekstas yra žymiai didesnio turinio, bet labiau noriu fokusuotis nuo 262psl. III skyriaus – CONCERNS. Tekste aprašomos keturios pagrindinės problemos: incomprehensibility, datafication, disillusionment, alienation(nesuprantamumas, duomenų rinkimas, nusivylimas, susvetimėjimas). Tuo tarpu nemokslinis tekstas yra žymiai trumpesnės apimties bei jame įvardinamos dvi kitos problemos: Bias and data; Bias and humans ( šališkumas ir duomenys; šališkumas ir žmonės).

Iš pradžių aptariant nemokslinio teksto problemas galiu teigti jog juose labai taikomasi išryškinti visuomenei lengvai suprantamą problemą – šališkumą. Tai minima net prie dviejų atskirų atvejų – duomenų ir žmogaus. Duomenų skiltyje kalbama apie rasę, seksualinę orientaciją ar lytį, kas šiais laikais sulaukia daug dėmesio ypač kibernetinėje erdvėje ir teigiama jog tai gali turėti neigiamos įtakos. Mano manymu, tokiais būdais siekiama pritraukti tam tikras skaitytojų grupes bei sulaukti jų palaikymo ar pritarimo. Pasak teksto autoriaus – ¹ rizikos vertinimo priemonės yra pagrįstos algoritmais, kurie remiasi istoriniais nusikaltimų duomenimis, naudojant statistinius metodus modeliams ir ryšiams surasti. Taigi, jis (DI) nustatys su nusikalstamumu susijusius modelius, tačiau modeliai neatsižvelgia į pagrindines nusikaltimo priežastis. Dažnai šie modeliai atspindi esamas teisingumo sistemos problemas. Duomenys gali atspindėti socialinę nelygybę, net jei pašalinami tokie kintamieji kaip lytis, rasė ar seksualinė orientacija. Gyventojams, į kuriuos istoriškai taikėsi teisėsauga, gresia algoritminiai balai, pažymintys, kad jie gali daryti nusikaltimus. Lyginant su moksliniu tekstu, jame išryškinamos visai kitokios problemos, jaučiama, jog norima pažvelgti giliau į dirbtinio intelekto taikymą teisingume. Vienas to pavyzdys būtų žmonių nesuprantamumo problema, kuri aprašoma tekste. Autorius šią problemą pabrėžia kaip svarbiausia ir duoda daug pavyzdžių kodėl. Vienas toks pavyzdys būtų, kad

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!