«Как ребёнок учится правильному поведению через примеры и руководство, так и машина. То, что мы покажем ей сегодня, она применит завтра. Всё поддаётся обучению. А способы обучения два:

1. Обучение на данных (Machine Learning). Мы даём искусственному интеллекту огромные объёмы данных (тексты, изображения, видео, аудио и т.д.), и он сам находит закономерности, изучает связи и начинает "предсказывать" или "отвечать" на основе этих данных.

2. Обучение через демонстрацию и подкрепление (Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations). Вместо того чтобы просто показывать данные, мы показываем, как нужно действовать (демонстрация), или поощряем/наказываем его за правильные/неправильные действия (как "молодец" и "нельзя" для ребёнка). Таким образом, машина постепенно усваивает, какое поведение от неё ожидается, а какое нет.»

Что побудило вас заняться изучением применения искусственного интеллекта (ИИ) в правосудии, учитывая ваш многолетний опыт в бизнесе?

Будучи аспирантом в Аристотелевом университете в Салониках, где я исследую алгоритмическую оценку воздействия, и имея более 12 лет опыта в коммерческом праве и бизнес-стратегии, я наблюдаю трансформирующую силу ИИ на рынках. Мой глубокий интерес к бизнес-потребностям и понимание возможностей технологий подтолкнули меня к изучению того, как ИИ может способствовать справедливому правосудию, оставаясь при этом в уважительных рамках греческой судебной системы и учитывая возникающие при этом вызовы.

Какие проблемы вы видите в применении алгоритмов при принятии судебных решений?

Главной преградой является отсутствие прозрачности. Как профессионал, работающий с бизнесом, я понимаю важность качества данных. Многие алгоритмы — это "чёрные ящики", логика которых непонятна. Характерный пример — исследования в США, где алгоритмы оценки риска рецидива непропорционально обозначали афроамериканцев как высокорисковых из-за предвзятых данных. Это говорит о том, что вместо объективных решений алгоритмы могут воспроизводить общественные предрассудки — например, связывая место жительства с преступностью. Мой опыт в бизнесе научил меня, что некачественные данные ведут к ошибочным результатам, а в уголовном правосудии это может поставить под угрозу право на справедливый суд.

Как вы оцениваете возможность применения ИИ в других сферах правосудия, таких как гражданское или административное?

ИИ обладает огромным потенциалом в гражданском и административном судопроизводстве, где процессы часто более стандартизированы. Как юрист в области коммерческого права, я вижу, как ИИ может автоматизировать задачи, такие как расчёт компенсаций по алиментам, подготовка платёжных приказов или урегулирование трудовых споров. Однако моё исследование в Аристотелевом университете подчеркивает, что алгоритмам трудно применять принцип соразмерности, который требует тонкого баланса прав. Человеческое суждение остаётся необходимым для обеспечения справедливости, а ИИ должен выполнять вспомогательную роль с уважением к греческой системе правосудия.

С учётом вашего опыта в Греции и за рубежом, как ИИ может улучшить греческую судебную систему?

С глубочайшим уважением к греческой судебной системе, которой я доверяю и которую ценю, я признаю, что задержки во времени — серьёзная проблема. Основываясь на моих знаниях и опыте работы с бизнесом, я считаю, что ИИ может ускорить процессы через системы поиска по судебной практике, чат-ботов для помощи гражданам или автоматизированную медиацию. ИИ также может "фильтровать" дела, способствуя внесудебному разрешению и снижая нагрузку на суды, тем самым повышая эффективность системы.

Какие меры необходимы для справедливого и правильного применения ИИ в правосудии?

Прозрачность алгоритмов и использование высококачественных данных — это необходимые условия для справедливого применения ИИ и обеспечения доверия к судебной системе.

Как вы видите будущее ИИ в правосудии?

Как основатель юридической фирмы, работающей с бизнесом, я представляю ИИ как надёжного помощника, который усиливает скорость, точность и согласованность правосудия. В Греции, где дискуссия о ИИ ещё только начинается, необходима нормативная база, уважающая европейское право и конституционные принципы. ИИ должен оставаться человекоцентричным, с судьёй в центре процесса и с неизменным уважением к греческой судебной системе.

Расскажите что-нибудь интересное об ИИ.

Летом 2024 года в суде Варшавы программное обеспечение ИИ распределяло коммерческие дела между судьями. Однако непрозрачное перераспределение дел после перевода одного судьи вызвало протесты о несправедливости. Это дело дошло до Суда ЕС, подняв вопросы о независимости и прозрачности судебной власти.

В Греции Министерства юстиции и цифрового управления сотрудничают с GRNET для внедрения ИИ-систем, автоматизирующих перевод судебных документов на восемь языковых пар (греческий ↔ английский, итальянский, китайский, арабский) и устный перевод свидетельских показаний в реальном времени. Кроме того, ИИ-инструменты будут использоваться для автоматической транскрипции устных выступлений в судах, повышая эффективность и сокращая задержки при сохранении уважения к греческому правосудию.

Что бы вы хотели сказать напоследок?

Юриспруденция ближе к информатике, чем принято думать. Обе дисциплины стремятся к кодификации человеческого поведения и воли. ИИ — мощный инструмент, который трансформирует правосудие, но не должен подменять человеческое моральное сознание. ЕС с Директивой по ИИ предлагает передовую рамку для ответственного использования. В эпоху вызовов, таких как фейковые новости и защита данных, ответственность ложится на людей с критическим мышлением и моральной зрелостью, которые будут использовать ИИ во благо общества, всегда с уважением к греческой судебной системе.

Источник: Polismagazino.gr
https://www.polismagazino.gr