Artificial Intelligence in Enforcement: Epistemological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The presented study examines the epistemological and philosophical and legal problems of the introduction of artificial intelligence systems in law enforcement. The article discusses the problematic implementation and use of artificial intelligence to automate the enforcement process, the judiciary and public administration. It is shown that the latter is considered without taking into account a key factor - the specifics of the intellectual process of bringing the general norm to a particular case. The authors show that for artificial intelligence systems, the contextuality of the principles of law is not achievable, while it is extremely necessary in law enforcement. In AI, contextual intellectual procedures cannot be programmed, since the ratio between the norm and the context of its interpretation involves a break through the hermeneutic circle in which the norm is a part and the context of the norm (industry principles) is a whole. The limited possibilities of using artificial intelligence systems in justice are also discussed, it is proved that digitalization in this area will be only instrumental in nature, and the administrative functions of robotic technologies are quite problematic and generally ineffective in the spiritual, moral and ethical dimension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,050 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».