Algorithmic Justice in South Africa: Safeguarding Human Rights in AI-Driven Legal Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigated the intersection between emerging algorithmic technologies and the enforcement of human rights within South Africa’s legal system. As artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into legal processes ranging from predictive policing to judicial decision-making, urgent questions arise regarding the compatibility of such technologies with constitutional protections, ethical standards, and democratic accountability. The study critically examined how AI-driven legal tools may inadvertently entrench existing biases, obscure accountability, or compromise the right to a fair trial, especially for historically marginalised groups. This study drew on South Africa’s constitutional framework, global human rights principles, and a comparative analysis of AI regulation in the EU and Canada to assess how algorithmic systems can operate in a manner that respects and promotes justice, fairness, and transparency. The key focus areas of this study included the risk of data-driven discrimination, the opacity of algorithmic reasoning, and the adequacy of current regulatory safeguards. Through a detailed analysis of case law, journal articles, statutory developments, and technological trends, this study evaluates whether South Africa’s legal and institutional frameworks are sufficiently equipped to manage the risks and opportunities presented by AI. The paper offers normative and policy-oriented recommendations to ensure that algorithmic tools deployed within the legal domain uphold constitutional values, enhance legal accountability, and foster trust in the justice system. The study contributes by proposing a rights-based framework to ensure that AI in South Africa’s legal system upholds justice, accountability, and full regulation of AI.
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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 | 0,004 | 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».