Artificial Intelligence & Criminal Justice: Cases and Commentary
Notice bibliographique
Résumé
When I was given the chance to develop a seminar this year at UBC’s Peter A. Allard School of Law, I jumped at the opportunity to develop something new and engaging. After brainstorming ideas with students, it quickly became evident that there was substantial interest and enthusiasm for a seminar on the growing integration of artificial intelligence and the criminal justice system. Embarking on this journey has been a steep learning curve for me as my students and I worked together to shape the course along with input from generative AI tools like ChatGPT, Gemini and Perplexity, along with open-source materials from the Canadian Legal Information Institute and the Creative Commons search portal. Delving into the case law in Canada and the U.S., reading the critical commentary, listening to podcasts and webinars, and playing around with the latest AI tools has been a lot of fun, but also made me realize how crucial it is at this point in time to have a focussed critical exploration of the benefits and risks of AI in the criminal justice context. I hope that this open access casebook will be a valuable resource for students, instructors, legal practitioners and the public, offering insights into how AI is already influencing various aspects of the criminal justice lifecycle – including criminality and victimization, access to justice, policing, lawyering, adjudication, and corrections. If you’re interested in a quick overview of topics covered in this casebook, you can download the companion: Artificial Intelligence & Criminal Justice: A Primer (2024).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».