THE PROBLEMS OF INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO THE JUDICIAL SYSTEM OF RUSSIAN FEDERATION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background. The article analyzes the possibilities and limitations of integrating artificial intelligence into the judicial system of the Russian Federation using the example of procedural legislation. Purpose. The purpose of the study is to assess the compatibility of artificial intelligence technologies with the domestic legal system, identify legal conflicts and develop recommendations for adapting legislation. Methodology. During the research, the method of analysis, formal legal, comparative legal and hermeneutic approaches were used. The study used regulatory legal acts of the Russian Federation, the EU, Canada, the USA and China, scientific legal research and the legal press. Results. The main results of the study showed that the current procedural legislation of the Russian Federation is not adapted to the use of artificial intelligence. Experiments with "weak artificial intelligence" in contract manufacturing (Belgorod and Amur regions) have confirmed the need for legislative changes. Key problems were identified: algorithmic bias (using the COMPAS system as an example), lack of legal entity status for artificial intelligence, risks of cyber-attacks, contradiction to the principles of competitiveness, internal persuasion and independence of judges. Practical implications. Based on the analysis of foreign experience, recommendations are proposed: the consolidation of artificial intelligence as an auxiliary tool, the development of standards for the transparency of algorithms, the introduction of a risk-based approach, the training of judges and the creation of specialized legislation. The recommendations can also be used by the legislator when conducting research on the topic of the article. The importance of maintaining a balance between innovation and respect for the fundamental principles of law is emphasized. EDN: YRZZSB
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle