Primena AI u krivičnom pravosuđu (3. deo) – https://www.itnetwork.rs/primena-ai-u-krivicnom-pravosudju-3-deo/
Veštačka inteligencija (AI) sve češće pronalazi primenu u krivičnom pravosuđu, gde se koristi za procenu rizika recidivizma, analizu obrazaca kriminala, podršku u donošenju odluka i proceni dokaza. Iako AI može poboljšati efikasnost i konzistentnost pravosudnog sistema, njegova upotreba donosi i ozbiljne etičke i pravne izazove, posebno u vezi s pristrasnošću i rizikom od diskriminacije.
Uzroci pristrasnosti u AI algoritmima
Pristrasnost u AI algoritmima često proizilazi iz podataka koji se koriste za obuku sistema. Ako su istorijski podaci pristrasni prema određenim grupama, AI može reprodukovati i pojačati te pristrasnosti. Na primer, podaci o osuđenjima koji pokazuju da su manjinske zajednice češće osuđivane mogu dovesti do toga da algoritam proceni veći rizik recidivizma za članove tih zajednica, čak i kada nema osnova za takvu procenu.
Pored eksplicitnih pristrasnosti, algoritmi mogu usvojiti i indirektne predrasude. Faktori poput geografskog porekla, nivoa obrazovanja ili socioekonomskog statusa mogu nesrazmerno uticati na procene rizika, iako ti faktori ne odražavaju stvarnu sklonost ka kriminalu. Na ovaj način, AI može nepravedno targetirati pojedince na osnovu karakteristika koje su van njihove kontrole.
Primeri diskriminacije u AI algoritmima za pravosuđe
Jedan od najpoznatijih primera diskriminacije u pravosudnim algoritmima jeste slučaj sistema COMPAS u Sjedinjenim Američkim Državama. Ovaj algoritam je korišćen za procenu rizika recidivizma, ali je studija pokazala da je češće dodeljivao visok rizik crnim osuđenicima nego belim, čak i kada su njihove kriminalne istorije bile slične. Ovakva pristrasnost izazvala je ozbiljne etičke i pravne polemike o ulozi AI u pravosuđu.
Slični problemi se javljaju i u sistemima prediktivne policije, gde AI koristi podatke o kriminalnim delima za predviđanje mesta gde bi kriminal mogao da se dogodi. Ako su istorijski podaci već pristrasni, AI može usmeriti policijske resurse ka tim mestima, što povećava broj hapšenja i perpetuira diskriminaciju. Ovakva praksa može stvoriti „začarani krug“ gde se pristrasnosti u podacima neprekidno reprodukuju i pojačavaju.
Etičke implikacije i posledice diskriminacije
Pristrasnost i diskriminacija u AI algoritmima imaju ozbiljne posledice po pravdu i prava pojedinaca. Kada AI donosi odluke zasnovane na predrasudama, građani iz manjinskih zajednica mogu izgubiti poverenje u pravosudni sistem, što dodatno produbljuje nejednakosti u društvu.
Posledice diskriminacije mogu biti dugoročne i složene. Pored individualnih gubitaka, poput ograničenja pristupa rehabilitaciji ili uslovnom otpustu, diskriminacija može dovesti do dubljih društvenih podela i narušiti poverenje građana u institucije.
Transparentnost i objašnjivost kao ključ za pravičnost
Da bi se smanjila pristrasnost u AI algoritmima, ključno je obezbediti veću transparentnost i objašnjivost. Transparentnost podrazumeva mogućnost uvida u rad algoritma, dok objašnjivost omogućava korisnicima da razumeju kako su donete određene odluke. Na primer, „objašnjiva AI“ (Explainable AI) može pokazati koji su faktori najviše uticali na procenu rizika recidivizma, čime se povećava poverenje u sistem i omogućava bolje razumevanje odluka.
Takođe, razvoj algoritama mora uključivati stručnjake iz različitih oblasti – prava, etike, sociologije i tehnologije – kako bi se osiguralo da su alati pravični i etički zasnovani. Redovne revizije i nezavisna evaluacija algoritama ključni su za prepoznavanje i otklanjanje pristrasnosti.
Uloga regulative i nadzora
Pravna regulativa i institucionalni nadzor igraju ključnu ulogu u osiguravanju pravične primene AI u pravosuđu. Propisi koji zahtevaju transparentnost, reviziju i odgovornost mogu značajno smanjiti rizik od diskriminacije. Takođe, nezavisni organi za nadzor mogu pratiti rad AI sistema i obezbediti da se poštuju prava građana.
Uloga regulative je posebno važna u kontekstu zaštite podataka. Budući da AI koristi osetljive podatke o pojedincima, potrebno je obezbediti da se ti podaci koriste na siguran i etički način, uz poštovanje privatnosti i prava na informisanost.
Zaključak
Pristrasnost i diskriminacija u AI algoritmima za krivično pravosuđe predstavljaju ozbiljan izazov koji zahteva odgovorno i etičko upravljanje. Dok AI ima potencijal da poboljša efikasnost i pravičnost, nepravilna primena može dovesti do daljih nepravdi i narušiti poverenje u pravosudni sistem.
Transparentnost, regulativa i multidisciplinarna saradnja ključni su za razvoj AI koji podržava pravdu i jednakost. Pravosudni sistemi moraju pažljivo razmotriti sve aspekte primene AI kako bi osigurali da tehnologija služi društvenim interesima, bez narušavanja prava pojedinaca.
Nastaviće se…
Milena Šović, M.Sc.,CSM
Prompt Engineer & AI Educator