How Possible Is It to Apply Artificial Intelligence (AI) When Issuing Judicial Rulings in the Saudi Courts? An Analytical and Comparative Study that Showcases International Experiences / هل من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي في إصدار الأحكام القضائية في المحاكم السعودية؟ دراسة تحليلية مع مقارنة التجارب الدولية
Notice bibliographique
Résumé
the development of AI technologies is necessary for making and issuing judicial rulings and conducting related processes in the Saudi courts, especially when comparisons are drawn with the judicial systems of comparable countries that have previously benefited from AI technologies or adopted them into their judicial systems (for example, China, Canada, and the US). In addition, applying AI technologies to the Saudi judiciary could prove useful for strengthening the Kingdom's position as a centre of international trade and an attractive environment for foreign and domestic investment. This could be achieved by taking practical steps towards enhancing the quality and efficiency of judicial rulings. As such, this study suggests that the Saudi courts have adopted AI because it is becoming increasingly clear that AI models enable courts and employees to deal with cases more efficiently and transparently. In addition, technological innovation in the provision of court services will contribute to the achievement of important goals. For example, AI helps to reduce the cost of filing claims and cases, making court services less expensive and more accessible to the public. In turn, these improvements enhance the reputation of the Saudi courts and the entire Saudi judiciary. The adoption of AI could therefore be an important turning point for the Kingdom’s judiciary, especially with regard to the competition with parallel international commercial courts and alternative commercial and international dispute settlement centres (for example, arbitration and mediation centres). أن تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملية إصدار الأحكام القضائية وفي العمليات المرتبطة بها في المحاكم السعودية أمر ضروري، ولاسيما عند المقارنة مع الأنظمة القضائية في بعض الدول المشابهة لسياق المملكة، والتي استفادت مسبقًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي وجعلتها ضمن أنظمتها القضائية مثل الصين وكندا والولايات المتحدة الأمريكية. كما أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في القضاء السعودي قد يفيد في تعزيز مكانة المملكة بوصفها مركزًا للتجارة الدولية وبيئة جاذبة للاستثمارات الأجنبية والمحلية، وذلك من خلال البدء في اتخاذ خطوات عملية لتعزيز الجودة والكفاءة في الأحكام القضائية. وبالتالي تقترح هذه الدراسة أن تتبنى المحاكم السعودية الذكاء الاصطناعي؛ إذ يتضح من ذلك أنّ هذه النماذج تُمكّن المحاكم والعاملين فيها من التعامل مع القضايا بكفاءة وشفافية أكبر. بالإضافة إلى ذلك، يسهم الابتكار التقني فيما يرتبط بتقديم خدمات المحاكم في تحقيق أهداف مهمة، إذ يساعد على تقليل تكاليف تقديم المطالبات ورفع القضايا، ويجعل خدمات المحكمة أقل تكلفة وأكثر سهولة لأفراد المجتمع، ويعزز سمعة العدالة في المحاكم والنظام القضائي السعودي. وربما يكون تبني الذكاء الاصطناعي نقطة تحول مهمة للقضاء في المملكة، ولاسيما فيما يخص المنافسة مع المحاكم التجارية الدولية الموازية والمراكز البديلة لتسوية المنازعات التجارية والدولية مثل مراكز التحكيم والوساطة. ولكن يجب مراعاة أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملية إصدار الأحكام القضائية
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».