Artificial Free Thought: Automated Courts and the Independent Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This chapter reflects on a constitutional problem of the algorithmic state: the automation of courts with the help of artificial intelligence (AI) technologies and its implications for judicial independence. Judicial AI systems, designed by or in collaboration with non-state actors, introduce a new form of influence permeated by technological ideologies. At the same time, automation promises court decisions that are less vulnerable to human biases. This chapter reframes this issue that I describe as the ‘independent algorithm’ problem. The chapter begins by reviewing the theory and history of judicial independence. I find that for historical reasons, traditional conceptions of independence are often bound to the separation of powers doctrine and that as a result, the ideological power of non-state actors such as technological companies has been in large measure ignored in constitutional design. I then review current automated courts initiatives and the actors involved behind the scenes. The fourth and final section of the chapter ponders the ‘independent algorithm’ problem. Making use of the chapter’s findings regarding the foundations of judicial independence, I assess whether the principle, as understood and implemented in constitutional language, can speak to the phenomenon of automated courts. My conclusion is that this is not the case, and thus I plant the seeds for an epistemological approach to judicial independence based on the concept of free thought as envisioned by Bertrand Russell. Artificial free thought is a conception of independence that strives to ensure the intellectual independence of automated court ‘judges’ from all sources of bias, including their designers.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,034 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».