Modele oparte na uczeniu maszynowym wspierające wybrane działania prawne i administracyjne

Abstrakt

Artykuł omawia zastosowanie modeli uczenia maszynowego (ML) w ulepszaniu procesów prawnych i administracyjnych. Podkreśla, w jaki sposób techniki ML, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i analityka predykcyjna, mogą automatyzować rutynowe zadania, takie jak klasyfikacja dokumentów, badania prawne i przewidywanie wyników spraw. Autorzy omawiają korzyści płynące z systemów opartych na ML, w tym zwiększoną wydajność, zmniejszenie liczby błędów ludzkich i zwiększony dostęp do wymiaru sprawiedliwości. Poruszane są kwestie etyczne, w szczególności dotyczące stronniczości algorytmicznej, przejrzystości i odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji. Przedstawiono studia przypadków, aby zilustrować rzeczywiste wdrożenie tych technologii w sądach i administracji publicznej. Artykuł kończy się podkreśleniem potrzeby interdyscyplinarnej współpracy i ram regulacyjnych w celu zapewnienia odpowiedzialnej i skutecznej integracji ML w domenach prawnych.