En un futuro cercano, ¿podemos reemplazar a todos los jueces, jurados con máquinas de aprendizaje profundo para adjudicar nuestros casos para reducir sesgos, jurisprudencia extensa basada en errores?

¿Podemos reemplazar a todos los jueces y jurados con una máquina?

Sin embargo, esta pregunta es aplicable para cualquier tipo de trabajo humano incluso para la guerra, desafortunadamente.

Sin el propietario de la conciencia, la máquina no puede asumir el rol supremo de ningún trabajo que realice cualquier ser humano. Una mejor herramienta solo nos ayudará a hacer el trabajo de una manera mejor y más rápida, que puede parecer que las máquinas están tomando nuestro trabajo.

Permítanme hablar sobre la inteligencia, la conciencia, el cuerpo y la mente (ICBM) del ser humano y su estado artificial.

Inteligencia artificial : capaz de comportamiento inteligente (prueba de Turing), predicción (en inteligencia [1]) o estado de logro.

Conciencia Artificial : Necesita experiencia subjetiva y Qualia. Chalmers [2] y otros trabajos pueden dar algo de relieve. La conciencia pertenece mucho más allá de la inteligencia según el Bhagavad Gita [3].

Cuerpo artificial : consta de hardware con sensores y actuadores, muy fácil de diferenciar con otros tres. Ingeniero de hardware, robótica y otros campos están haciendo investigación en este campo.

Mente artificial : la mente trabaja entre el cuerpo y la inteligencia [3]. La investigación basada en la atención o el aprendizaje reforzado asistido no supervisado pueden proporcionar algunas luces en el futuro. Los neurocientíficos computacionales esperan que nuestros ganglios basales también trabajen en el marco de aprendizaje de refuerzo.

¿Aprendizaje profundo asistido juicio?

El aprendizaje profundo ha demostrado tener éxito en la visión, el habla y muchos otros campos, y actualmente está tratando agresivamente de ser maestro en la investigación del lenguaje natural. Si el aprendizaje profundo es exitoso en la investigación de lenguaje natural, se generará un conjunto completo de nuevas herramientas [4], donde el ser humano podrá comunicarse con la máquina varía fácilmente.

Permítame pasar por el proceso y ver cómo el aprendizaje profundo puede ayudar a juzgar:

  • Evidencia
  • Testigo
  • Argumentos
  • Precedencia

En todas las direcciones, el aprendizaje profundo puede ayudar a un juicio mejor y más rápido.

[1] En Inteligencia

[2] La Mente Consciente

[3] Srimad Bhagavad-Gita

[4] La respuesta de Debiprasad Ghosh a ¿La codificación de Will seguirá siendo relevante en 2025?

En mi humilde opinión, no creo que sea prudente reemplazar a un juez humano con un sistema de aprendizaje automático. La gente ha respondido de manera brillante aquí con soluciones para reemplazar a un humano con una máquina. Pero la verdad es que no puede reemplazar a los humanos con sistemas de Aprendizaje automático en cada tarea.

Imagina que estás construyendo un robot de aprendizaje profundo para realizar cirugías en humanos. Lo ha entrenado en horas de datos de cirugía (video, movimientos musculares del cirujano, etc.) y ahora cree que está listo para operar. Pero imagine lo que sucedería si un paciente nuevo sufriera una lesión totalmente diferente y para la que no funcionaría ningún procedimiento quirúrgico “convencional”. Tu robot se quedaría mudo allí sin ninguna pista. Los métodos de aprendizaje automático tienen una limitación severa, no pueden funcionar en ejemplos totalmente novedosos. Son una especie de algoritmos de coincidencia de plantillas, por así decirlo, que combinan nuevos ejemplos con ejemplos de capacitación y deciden en consecuencia (Sé que es una afirmación muy vaga, la gente puede discutir sobre modelos generativos y todo eso, pero en cierto modo esto es cierto, corríjame si me equivoco).

Los humanos, por otro lado, son muy buenos para manejar tales tareas. Utilizan su “experiencia” e “intuición” que desarrollan mientras trabajan con algo. No creo que la IA haya avanzado hasta ahora para formular estas cosas matemáticamente.

Otro pensamiento que se me viene a la cabeza es que, en tales casos, el “sesgo humano” es esencial para tomar decisiones, imagine un caso en el que una persona le hizo algún daño a otra persona pero solo en defensa propia. Todas las pruebas apuntarán a que la persona es culpable, mientras que en realidad es inocente, se estaba defendiendo por cualquier daño.

Entonces, según mi opinión, sería una muy mala idea reemplazar a un juez humano con una máquina de aprendizaje profundo.

PD: Supongamos que un sistema así comete un error, ¿entonces qué neurona recibirá un castigo en el sistema? :pag

Lo dudo. Honestamente, esto no suena como una buena idea, incluso para intentarlo.

Estoy respondiendo desde una perspectiva americana. Entiendo por las etiquetas que quizás el autor de la pregunta esté pensando en la ley china, y honestamente no conozco lo suficiente acerca de la ley china (aparte de que he escuchado acusaciones de corrupción en el sistema legal de ese país) para aplicarla a la ley china. . Pero creo que la mayoría de mis preocupaciones se basan en la naturaleza humana.

Dejando de lado las implicaciones constitucionales de tal situación (que sería altamente cuestionable en un lugar como los Estados Unidos), la interpretación legal es un arte y no una ciencia. Entonces, la noción de “análisis legal objetivo” es un término del art. A menudo he dicho que hay una razón para la existencia de mi profesión, y puedes verla en cualquier momento que estés en un tribunal con abogados discutiendo. Si todo estuviera claro, no habría necesidad de nosotros y muy poco para los jueces. Pero la naturaleza humana es lo que es, las cosas no suelen ser tan claras.

Además, hay varias razones por las que permitimos que el derecho común evolucione :

  • No importa cuán completo sea su código civil, no es capaz de abordar todas las situaciones posibles que puedan surgir. Incluso en países que no son de derecho común, los jueces deben interpretar las áreas grises entre las secciones del código. En la tradición del common law simplemente hacemos explícito ese poder y sugerimos que los futuros jueces consideren las decisiones anteriores sobre la interpretación.
  • Los casos pueden ser similares en algunos aspectos y diferentes en otros. ¿Cómo resuelve la computadora el “caso de la primera impresión”, una situación en la que la ley existente simplemente no responde la pregunta ?
  • La ley puede desarrollar “arrugas” porque la aplicación directa de un principio produce un resultado injusto. La aplicación mecánica de las leyes puede ser considerada injusta por la mayoría de la sociedad. Por ejemplo, el estado actual del procedimiento penal constitucional en los EE. UU. Tiene lo que se llama la “regla de exclusión” (una derivación de un antiguo principio equitativo llamado estoppel). La idea original de la regla de exclusión era que si el estado cometía una violación constitucional durante el curso de una investigación criminal, el “fruto del árbol envenenado” no se admitiría en el juicio, lo que a menudo exigía el rechazo de los cargos contra los acusados ​​claramente culpables. . A lo largo de los años, ha habido algunas excepciones, extensiones y otros refinamientos de la regla en la búsqueda de un equilibrio entre la preocupación constitucional y la capacidad de la policía para llevar a cabo una investigación efectiva. La computadora, sin embargo, aparentemente estaría programada para no considerar hacer tales desviaciones.

A veces, el caso (especialmente algo como un caso de custodia) requiere una evaluación de la personalidad de un litigante. Los tribunales también están llamados a hacer esto con los testigos de manera regular. Quizás podríamos programar la máquina para aplicar principios científicos comúnmente aceptados para pruebas complejas, pero no creo que, incluso con el “aprendizaje profundo”, cualquier computadora existente (o que pueda existir durante muchos años) pueda hacer la llamada de que “la novia de Joe está celosa y solo está diciendo esto para molestar a Mary, así que los niños deberían quedarse con ella”. Los jueces humanos pueden hacer esto con relativa facilidad, aunque de manera imperfecta (las personas son, por supuesto, diferentes). Los tribunales deben evaluar la credibilidad de forma constante. Honestamente, ni siquiera sé si la computadora podría hacer lo que hacemos en la corte de soporte, que probablemente sea un proceso tan matemático como el que existe en los litigios.

A veces la ley exige la aplicación de valores sociales generales. Tuve que sentarme a través de una audiencia de apoyo conyugal ayer. La esposa se quejó de que el marido no tendría relaciones sexuales con ella. El marido tiene problemas médicos, lo que no fue discutido testimonio de sus esfuerzos para abordar. Finalmente el marido se fue. La pregunta ante el tribunal fue: ¿fue la esposa culpable por la ruptura del matrimonio? Esquivamos la necesidad de hacer el llamado según el principio de que la “falta” debe demostrarse con evidencia clara y convincente, y obviamente esta evidencia no fue clara y convincente. En una corte de “preponderancia”, hubiéramos tenido que hacer un juicio de una manera u otra. Pero hay valores claramente en competencia allí. Se supone que la esposa acepta a Marido “en la enfermedad y en la salud”, pero nuevamente estar atrapado en un matrimonio sin sexo puede equivaler a “indignidades” según nuestras leyes de divorcio, y Marido fue el que realmente se fue. Hay casos anteriores que van en ambos sentidos sobre este tema.

Esto eliminaría la corrupción, dices? Lo dudo mucho ; más bien parece que introduce una nueva oportunidad para la corrupción, esta vez tras bambalinas, al determinar y tratar de explotar la programación de la computadora para lograr resultados particulares en casos particulares. Si eso se haría mediante piratería o simplemente mediante la manipulación hábil de la evidencia como es la norma actual, en realidad no importa, el resultado es el mismo.

Tampoco eliminaría el sesgo. De hecho, se afianzaría cualquier sesgo que tuvieran los programadores. Es cierto que tal vez no habría sesgo asociado con un caso específico, pero los sesgos más generales no podrían y no podrían abordarse.

PD: Estoy de acuerdo con la observación de Rass Bariaw de que “las máquinas son herramientas que deben permanecer subordinadas a los humanos”.

Gracias por la A-to-A, usuario de Quora.

Sí.

Sin embargo, lo que sería aún mejor es primero recopilar datos suficientes para poder:

  1. Inferir las reglas “caso -> resultado” y formularlas como reglas.
  2. Razón sobre esas reglas, y
  3. Ejecutar “pruebas de regresión”.

Idealmente, los tribunales no tienen que ser reemplazados por un aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo supone un espacio para la incertidumbre, la creatividad e incluso la aleatoriedad.

En un mundo perfecto, la ley está simplemente escrita de una manera que elimina el espacio para la ambigüedad, desde la descripción del caso hasta la adopción de las medidas de seguimiento necesarias.

Desafortunadamente, el mundo “civilizado” parece estar yendo casi en la dirección opuesta.

La ley exige un sesgo humano, ese es el concepto de juicio. Lady Justice es una mujer ciega con el equilibrio en una mano y el castigo en la otra.

El componente clave es la evidencia. La evidencia también debe estar sujeta a examen y a interrogatorio. Argumento por varios abogados necesitaría ser abordado también.

Luego observa la carga de la prueba, más allá de una duda razonable para los delincuentes y el balance de probabilidades para los civiles.

El juez es un árbitro de los procedimientos y la última palabra. Todo lo anterior son los componentes sujetos a error humano. Todo esto sucede antes de que se haga el juicio.

Los Estados Unidos de América tienen algo que se llama la Constitución. Ha trabajado durante más de 200 años. Personalmente no querría que una máquina decidiera mi destino. No me pueden importar las leyes “en el extranjero”, ya que no me conciernen a mí como ciudadano estadounidense. Muchas leyes en otros países son tan bárbaras que desafían las sensibilidades modernas. ¿Sugeriría que esas leyes primitivas se ingresen en la ‘base de datos de su máquina de aprendizaje profundo’, o no las incluiría? Si es lo último, entonces su premisa está sesgada desde el principio y lo que realmente está sugiriendo es que abandonemos un sistema de trabajo para uno que usted cree superior, pero con sus propios sesgos incorporados.

Francamente, esta es una sugerencia realmente extraña, pero gracias por la A2A de todos modos.

“… ¿podemos reemplazar a todos los jueces, jurados con máquinas de aprendizaje profundo para adjudicar nuestros casos para reducir el sesgo, una amplia jurisprudencia basada en errores?”

Podemos reemplazar a todos los jueces y jurados con una máquina. Teniendo en cuenta el avance de Watson de IBM, AI puede hacerlo.

Sin embargo, sería imprudente reemplazar a las personas con máquinas. Nunca debemos olvidar que las máquinas son herramientas, y las herramientas deben permanecer siempre al servicio de los humanos, sin importar su sofisticación.

Algunos de los temas que sugieren esta pregunta se basan en un entendimiento de la ley tal como se practica en China.

Quizás la corrupción en el sistema legal en China sea un problema digno de una solución de esta naturaleza.

Los Estados Unidos, que yo sepa, no sufren una corrupción generalizada entre los jueces. Por lo tanto, una solución como esta sería terriblemente costosa, propensa a errores y con la intención de solucionar un problema inexistente.

En los Estados Unidos, tenemos problemas más grandes que necesitan una solución tecnológica que la adjudicación de casos judiciales.

Creo que es una idea sobresaliente.

De hecho, es uno de los pocos dominios donde podemos tener pruebas de respaldo muy claras de las computadoras en comparación con los humanos.

Eso es porque existen transcripciones de todos los ensayos. Así podríamos medir las máquinas contra el rendimiento humano por similitud y errores.

Mi conjetura es que con un poco de esfuerzo, se podrían construir máquinas que hagan que gran parte de nuestro sistema legal quede completamente obsoleto. Por supuesto, esto será combatido amargamente por intereses creados sin importar el mérito de la solución.