The Concept of Culpability in Criminal Law and AI Systems
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on the problems of the application of AI as a tool of crime from the perspective of the norms and principles of Criminal law. The article discusses the question of how the legal framework in the area of culpability determination could be applied to offenses committed with the use of AI. The article presents an analysis of the current state in the sphere of criminal law for both intentional and negligent offenses as well as a comparative analysis of these two forms of culpability. Part of the work is devoted to culpability in intentional crimes. Results of analysis in the paper demonstrate that the law-enforcer and the legislator should reconsider the approach to determining culpability in the case of the application of artificial intelligence systems for committing intentional crimes. As an artificial intelligence system, in some sense, has its own designed cognition and will, courts could not rely on the traditional concept of culpability in intentional crimes, where the intent is clearly determined in accordance with the actions of the criminal. Criminal negligence is reviewed in the article from the perspective of a developer’s criminal liability. The developer is considered as a person who may influence on and anticipate harm caused by AI system that he/she created. If product developers are free from any form of criminal liability for harm caused by their products, it would lead to highly negative social consequences. The situation when a person developing AI system has to take into consideration all potential harm caused by the product also has negative social consequences. The authors conclude that the balance between these two extremums should be found. The authors conclude that the current legal framework does not conform to the goal of a culpability determination for the crime where AI is a tool.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,076 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».