Establishing Frameworks for the Responsible Use of Artificial Intelligence in the Ukrainian Judiciary Based on Foreign Experience
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of new technologies by judges and court users presents various challenges and unpredictable risks, particularly concerning human rights and adherence to established standards of the administration of justice. Therefore, special frameworks should be set to regulate the use of artificial intelligence in the judiciary. These frameworks are expected to create tentative «safety rules» that govern the responsible utilization of artificial intelligence, promoting a more cautious approach. In this article, the author aims to summarize recommendations for Ukrainian judges and other court officials based on international practices. Special emphasis is placed on the development of «red lines», which are critical boundaries that, if crossed, could result in discrimination, violations of confidentiality and privacy, and inaccuracies in output data. The article focuses on adopted recommended acts for establishing the frameworks for using artificial intelligence in judicial proceedings. The author reviews the guidelines provided by the highest judicial authorities in countries such as Australia, Canada, Hong Kong, New Zealand, Singapore, and the United Kingdom. This comparison aims to highlight the necessity of developing similar guidelines for Ukrainian judges and other court officials, particularly after the Code of Judicial Ethics introduced a provision regarding the use of artificial intelligence. One of the essential safeguards for the responsible use of artificial intelligence in the Ukrainian judiciary is the accountability taken by judges and, in some cases, the parties involved in the proceedingsto ensure that advanced technologies support the objectives of the judicial system. Safe usage is achievable only when there is adequate awareness of artificial intelligence's capabilities and risks, as well as a sufficient level of digital literacy. The findings of the study highlight «safety rules» that, if adhered to, will help ensure that emerging technologies positively contribute to upholding the principles of justice. Key words: artificial intelligence, generative artificial intelligence, artificial intelligence in judicial proceedings, judge's use of AI technologies, Code of Judicial Ethics, Ukrainian judiciary, responsible use of artificial intelligence, Supreme Court of the Republic of Singapore, Federal Court of Canada
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».