이 논문은 사법 결정에서 예측 분석의 사용이 증가하고 있는 현상을 검토하며, 법적 결과 예측에서 통계 모델과 알고리즘 시스템의 역할에 초점을 맞춥니다. 데이터 기반 예측과 사법 재량 및 사건별 분석에 근거한 전통적인 법적 추론 간의 긴장을 비판적으로 탐구합니다. 이 연구는 예측 분석이 일관성, 효율성 및 법적 정보 접근성을 향상시킬 수 있지만, 공정성, 편향성, 법적 결과의 잠재적 표준화와 관련된 중대한 우려를 제기한다고 주장합니다. 법적 결정의 규범적 및 맥락적 차원을 적절히 포착하지 못할 수 있는 통계적 상관관계에 대한 과잉 의존의 위험을 강조합니다. 법적 분석적 접근 방식을 채택하여 연구는 법에서 알고리즘 예측의 인식론적 한계를 평가하고 예측 도구와 사법적 추론을 통합하는 균형 잡힌 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 예측 시스템이 결정적이지 않고 지원적인 상태를 유지할 수 있도록 투명성, 해석 가능성 및 인간의 감독을 강조합니다. 이 논문은 기술 혁신과 사법 독립 및 법적 추론의 보전을 정렬하는 구조적 관점을 제공하며, 사법 시스템 내에서 예측 분석의 역할을 재정의하여 법 테크 학문에 기여합니다.
Amal Fawzy Ahmed Awad (수요일,)이 이 질문을 연구했습니다.