Admissibility of AI-Generated Forensic Evidence: Legal Standards, Ethical Challenges, and Comparative Jurisprudential Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of artificial intelligence (AI) into forensic science marks a profound and irreversible transformation, offering unprecedented gains in efficiency, accuracy, and investigative scope. AI applications now span a wide range of disciplines, from biometric identification and DNA analysis to complex crime scene reconstruction and digital evidence authentication. This technological revolution presents significant legal and ethical challenges to judicial systems globally. This report provides a detailed overview of the legal standards governing the admissibility of scientific evidence, focusing on the foundational. It then conducts a deep analysis of the key challenges posed by AI, including the black box problem, insidious algorithmic bias, and the crisis of confidence in digital media authenticity due to generative AI. At Last, the report offers a comparative legal analysis of how different jurisdictions, such as the European Union, the United Kingdom, Canada, and Germany, are addressing these issues through a mix of proactive regulation, evolving common law, and established inquisitorial principles. The report concludes that for AI to serve as a just and reliable tool, its use must be governed by new standards of transparency and accountability, with a continued and central role for human oversight and judgment to protect the fundamental principles of due process and equity.
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 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 | 0,144 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,110 |
| Communication savante | 0,030 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».