2023, випуск 3, c. 81-87
Одержано 13.09.2023; Виправлено 23.09.2023; Прийнято 26.09.2023
Надруковано 29.09.2023; Вперше Online 19.10.2023
https://doi.org/10.34229/2707-451X.23.3.7
Попередня | ПОВНИЙ ТЕКСТ | Наступна
Використання методів штучного інтелекту в судочинстві
М.С. Мілєв, В.В. Третиник * 
НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського»
* Листування: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Вступ. Судова система в сучасному світі стикається з великою кількістю справ, які потребують ефективного та справедливого вирішення. Завдяки розвитку інформаційних технологій, автоматизація процесу ведення судових справ та впровадження інтелектуальних систем стали актуальними завданнями для покращення судової справедливості.
Сфера правосуддя виявилася повільнішою, ніж інші сектори, у використанні штучного інтелекту та загалом інформаційних технологій (ІТ). Тим не менш, у більшості країн кількість цифрової інформації, яка є результатом використання ІТ у судових процедурах, зростає. У зв’язку з цим все більше досліджується можливість використання штучного інтелекту (ШІ) в роботі судових органів, прокуратурі та інших спеціалізованих судових органів по всьому світу.
Юриспруденція включає у себе великий спектр задач і, відповідно, різні джерела даних для їх вирішення. Використовуючи законодавство, матеріали кримінальних та адміністративних справ, укладені договори та інші юридичні документи відповідні спеціалісти приймають рішення. В свою чергу технології штучного інтелекту, згідно прикладам в інших доменах, здатні стати асистентами для спеціалістів або в автономному режимі приймати рішення.
Мета статті. Зробити огляд існуючих підходів застосування штучного інтелекту в системі судочинства, з’ясувати недоліки, переваги і обмеження алгоритмів машинного навчання в судочинстві. Визначити цілі та методику для подальшого дослідження.
Результати. У даній роботі розглянуто застосування методів машинного навчання для вирішення задач які виникають у сфері юриспруденції, визначено алгоритми, набори даних і цілі для подальшої роботи.
Ключові слова: рекурентні нейронні мережі, машинне навчання, векторизація, класифікація текстів.
Цитувати так: Мілєв М.С., Третиник В.В. Використання методів штучного інтелекту в судочинстві. Cybernetics and Computer Technologies. 2023. 3. С. 81–87. https://doi.org/10.34229/2707-451X.23.3.7
Список літератури
1. Nowotko P.M. AI in judicial application of law and the right to a court. Faculty of Law and Administration, University of Szczecin. 2021.
2. Yassine S. Using Artificial Intelligence Tools in the Judicial Domain and the Evaluation of their Impact on the Prediction of Judgments Machine learning with neural networks. The 4th International Workshop on Statistical Methods and Artificial Intelligence (IWSMAI) March 15–17, 2023. Leuven, Belgium.
3. Jing R. A self-attention based LSTM network for text classification. Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2019. Vol. 1207. P. 012008.
4. Ahmad S. A hybrid CNN + BILSTM deep learning-based DSS for efficient prediction of judicial case decisions. Department of Computer Science, Faculty of Computing and Information Technology in Rabigh (FCITR). 4 May 2021.
5. Mikolov T. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. Journal of Machine Learning Research. 2003. 3. P. 1137–1155.
ISSN 2707-451X (Online)
ISSN 2707-4501 (Print)
Попередня | ПОВНИЙ ТЕКСТ | Наступна