Compensații ale algoritmilor de învățare automată

Prin urmare, ar trebui să alegeți eToro

Obiective, metode compensații ale algoritmilor de învățare automată proiectare a algoritmilor și consecințe ale folosirii IA în justiție 1.

ISSN 2393-3445

Introducere Pentru a reprezenta un ajutor eficient în materie de justiție, IA trebuie să fie supusă unor constrângeri permanente, pe tot parcursul procesului său de creare și implementare. Specialiștii IT și juriștii au identificat anumite riscuri și obstacole inerente folosirii IA în justiție [1]precum și condițiile necesare unei utilizări sănătoase și eficiente a noilor tehnologii, astfel încât dezvoltarea acestora în mediul judiciar să nu conducă la inechitate sau nedreptate.

IA poate ajuta în mod semnificativ accesul la informație, algoritmii pot să prezică soluții mai bine decât un om, iar soluția matematică are, de regulă, un efect intimidant, căruia este greu să nu i te supui. Dar la ce bun?

CEEOL - Article Detail

Așadar, prezicerea nu poate deveni un scop în sine. Este fundamentală o înțelegere încrucișată a compensații ale algoritmilor de învățare automată și a problemelor, printr-un dialog constant între cei care pot concepe și cei care pot folosi IA în justiție. Cumpărând bitcoini ca investiție interacțiune va fi facilitată dacă profesioniștii din ambele domenii sunt conștienți de aceste probleme din faza incipientă de pregătire și dacă o parte dintre ei se specializează în ele.

Obstacole generale în calea dezvoltării IA în justiție Riscurile folosirii IA în justiție sunt generate de alegerea bazei de învățare, de evoluția algoritmilor, de particularitățile și complexitatea activității judiciare.

Învățarea automată, care caracterizează aplicațiile IA, nu este conștientă de complexitatea unor subiecte socio-umane interpretarea legii, a fenomenelor sociale și poate crea mai multe probleme decât soluții. Aceste riscuri și limitări sunt interdependente, se susțin și se compensații ale algoritmilor de învățare automată unele pe altele.

Formula de predicție produsă de un algoritm este o funcție de învățare. Însă, o astfel de formulă produce o predicție nepotrivită pentru un caz care nu se află în baza de date. Justițiabilul nu are capacitatea de a cunoaște, de fapt, regula care îi este aplicată. Și aici se naște întrebarea: este suficientă încrederea în obiectivitatea mașinii pentru a justifica ignoranța în care se găsește destinatarul deciziei? O soluție ar consta în face public predictorul, astfel încât fiecare participant procesual să poată dobândi cel puțin o cunoaștere empirică compensații ale algoritmilor de învățare automată previziunilor oferite de mașină.

Însă, chiar dacă inițial este posibil să înțelegi o formulă învățată pe o primă bază de date, ulterior — pe măsură ce devin disponibile noi decizii sau opinii — comportamentul algoritmului va fi modificat, astfel încât dobândirea unei înțelegeri în timp real va fi dificilă.

Formalismul matematic este performant pentru sarcini foarte specializate, dar nu poate dezvălui complexitatea raționamentului juridic [2]nu poate explica deciziile instanțelor și comportamentul judecătorilor [3].

Information

Astfel, specialiștii ne atrag atenția că obiectivul principal al proiectanților de algoritmi nu este să înțeleagă funcționarea modelelor construite automat de computer, ci să se asigure că aparatul reușește să se apropie treptat de rezultatele așteptate. Utilizate în medii închise, cu date cuantificabile, rezultatele pot fi impresionante.

Specificul activității judecătorului uman rezidă în metoda de raționament pe care acesta o pune în operă. Acest raționament, cunoscut sub numele de silogism judiciar, este piatra de temelie în funcționarea justiției umane. Raționamentul silogic trebuie să apară în motivarea hotărârii judecătorești, fiind cea care permite destinatarului să fie sigur de existența și fundamentul raționamentului judecătorului, de capacitatea sa de a include, în sistemul normelor juridice identificabile, elemente de fapt complexe.

Așadar, motivarea asigură transparență. Este garanția că decizia luată este direct legată de litigiu și calificarea juridică dată situației este corectă. Apoi, silogismul judiciar nu reflectă întreaga compensații ale algoritmilor de învățare automată folosită judecător, care este punctată uneori de interpretări și alegeri subiective, ascunse sau chiar inconștiente și care nu poate fi formalizată a priori.

Învățarea automată este ineficientă în realizarea acestei munci de interpretare, proiectanții sperând cel mult că detectarea regularității în contexte lexicale reușește să reproducă la ieșire aceleași efecte ca procesul de luare a compensații ale algoritmilor de învățare automată care a produs aceste date. Programul vizează încălcarea a trei articole din Convenția europeană pentru protecția drepturilor omului și a libertăților fundamentale: compensații ale algoritmilor de învățare automată torturii și a tratamentelor degradante art.

compensații ale algoritmilor de învățare automată

Nu a fost întâmplătoare alegerea jurisprudenței CEDO, căci deciziile Curții pot furniza un eșantion reprezentativ și explică în detaliu faptele, argumentele părților, precum și dispozițiile legale relevante. Analizând aproape de cazuri judecate de Curtea Europeană a Drepturilor Omului, algoritmul a dat aceeași soluție ca magistrații în 8 din 10 cazuri.

Acest experiment de justiție algoritmică este bogat în lecții, generând o serie de întrebări și dezbateri [9] : faptul că un judecător uman și un judecător-robot, în prezența acelorași fapte, conduc adesea la aceleași soluții, nu este dovada că avem deja o justiție cvasi-mecanică?

Dacă luarea deciziilor jurisdicționale ar respecta o logică formală strictă, cercetătorii ar fi reușit să construiască un judecător algoritmic mai performant, în acord cvasi-total cu judecătorul uman.

Originile diferențelor dintre deciziile judecătorului robot și cele ale judecătorului uman, sunt multiple. Judecătorul american Oliver Wendell Holmes a scris, la sfârșitul sec. Cunoașterea regulilor și a logicii sunt primare, dar intuiția și sensibilitatea joacă un rol complementar, influențând orientarea deciziilor judecătorești mai ales în cele mai dificile cazuri. Cu alte cuvinte, judecătorul-robot și judecătorul uman au fost de acord mai ales în cazurile centrale și clare, în care regula este aplicabilă cu certitudine, și mai puțin în cazurile pentru care există motive atât pentru a afirma, cât și pentru a nega că se aplică lista de site-uri pentru a câștiga bani anumită regulă.

Marja de eroare a judecătorului robot, nu arată cine greșește, ci că judecătorul-robot spune dreptul altfel decât judecătorul compensații ale algoritmilor de învățare automată.

compensații ale algoritmilor de învățare automată

Atunci, ar trebui să avem încredere în primul sau în al doilea? Este, credem, dificil să preferi justiția unei mașini decât justiția umană. S-a susținut că anumite aplicații ale IA pot identifica prejudecăți datorate persoanei magistraților, susceptibile să hrănească suspiciuni de parțialitate.

Ultimele noutăți

Dar, putem reuși să facem lumină asupra comportamentului judecătorilor pe baza unui tratament algoritmic al apariției numelor lor în anumite hotărâri judecătorești? IA construiește modele încercând să dezvăluie corelații ascunse într-o cantitate mare de date. Dar simpla corelație statistică dintre două evenimente nu este suficientă pentru a explica factorii cu adevărat cauzali.

Furnizarea unei explicații reale a unei hotărâri ar necesita o analiză mult mai detaliată a datelor fiecărui caz și nu ar putea apărea spontan dintr-o masă de legături lexicale în care apare numele unui magistrat.

Revistă lunară de doctrină și jurisprudență

De exemplu, faptul că un judecător în materie de familie stabilește, mai des statistic, domiciliul unui copil la mamă nu reflectă neapărat o părtinire a acestui magistrat în favoarea femeilor, ci se poate explica și prin existența unor factori sociali, economici și culturali specifici populației din jurisdicția sa.

Riscurile explicațiilor false ale hotărârilor judecătorești sunt, prin urmare, extrem de ridicate. Justiția algoritmică va constitui un fel de memorie mioapă a justiției [13]fiind lipsită de o analiză profundă a elementelor cauzale ale hotărârilor date de judecătorul uman.

compensații ale algoritmilor de învățare automată

Desigur, există situații pentru care expunerea unor date obiective timpul de lucru în întreprindere poate corespunde unui răspuns obiectiv precis durata concediului plătit. Acestea sunt cazuri în care două sau trei întrebări simple și recurente pot duce la o soluție, fără risc de eroare.

Software de tranzacționare cripto de cazuri, bazate pe un silogism simplu, se pot împrumuta modelării mecaniciste, dar care nu este exact cea adoptată în general de IA. Codul digital al muncii din Franța oferă o comercianți de criptomonede australia de ilustrare [14].

Acest Cod digital al muncii este o compensații ale algoritmilor de învățare automată online, gratuită, care a început să funcționeze în ianuarie Pentru a realiza această platformă, o echipă de juriști și specialiști IT au lucrat împreună, timp de aproape doi ani. Introdus prin Ordonanța nr. Acest instrument este o bază de date inteligentă, dar nu este destinat efectuării unei analize juridice [15]. Poate da o potrivire textuală unui cuvânt cheie, dar nu poate ajuta la calificarea juridică a faptelor care i-au fost supuse.

compensații ale algoritmilor de învățare automată

Apoi, utilizatorul este invitat să răspundă la o serie de întrebări închise care orientează iterativ sistemul. Acest proces imită raționamentul juridic pentru a ajunge la determinarea regulii de drept aplicabile și stabilirea unei game de durate sau compensații prevăzute de lege. Dacă situația este atipică, este posibil ca sistemul să nu ofere un răspuns și să sugereze contactarea unui departament juridic.

Pentru a determina compensații ale algoritmilor de învățare automată și reglementările cele mai relevante, sistemul folosește un algoritm analog cu cel al motorului de căutare Google, care se bazează în principal pe asocieri statistice între cuvinte observate într-o bază de date mare. Acest instrument AI nu este imun la prejudecăți inerente oricărui sistem de învățare dependent de baza de date de învățare, efect al alegerii unuia sau altuia criteriu de ajustare etc.

Se poate oferi codului digital al muncii capacitatea de a furniza analize și un răspuns juridic la o situație de fapt ridicată de un individ? Pécaut-Rivolier, S. Robin, Justice et intelligence artificielle, préparer demain — ep. II, publicat pe Dalloz Actualité, la Meneceur, Intelligence artificielle et mémoire de la justice: le grand malentendu, Les cahiers de la justice p. Jensen, Pourquoi la société ne se laisse pas mettre en équation, Éditions du Seuil, Meneceur, Intelligence artificielle et mémoire de la justice: le grand malentendu, Les cahiers de la justicep.

Aletras, V. Lampos, D. Tsarapatsanis, D. Barraud, La croisée des savoirs — Un algorithme capable de prédire les décisions des juges: vers une robotisation de la justice? Barraud, op. Carbonnier, Droit civil vol. I: Introduction, Puf, coll. Quadrige,p. Preotiuc-Pietro, op.

compensații ale algoritmilor de învățare automată

III, publicat pe Dalloz Actualité, la Era digitală și justiția II. Obstacole generale în calea dezvoltării IA în justiție. Condițiile pentru a avea instrumente de IA eficiente în justiție was last modified: martie 28th, by Andreea Ciurea Pagina 1 din 2 1 2 » Numai utilizatorii autentificați pot scrie comentarii Arhiva Revista.

Asevedeași