Анализа предвидљивости поступања судија

Повратак механичкој јуриспруденцији?

Аутори

Сажетак

У раду су анализирани корени идеја о компјутерској предиктивној анализи поступања судија, проблеми са којима је суочена идеја предиктивне анализе данас, перспективе предиктивне анализе, као и добре стране овог типа анализе. Аутор стоји на становишту да је главно ограничење због кога није могуће за сада постићи стопостотну прецизност компјутерског предвиђања поступања судија емотивни дефицит вештачке интелигенције. У складу са идејама правног реализма, аутор изводи закључак да непредвидљивост поступања судија (због специфичности њихове личност) чини правни исход неизвесним. У том делу сада не могу бити од велике помоћи ни компјутерски алгоритми за предвиђање судског исхода. Алгоритми су данас углавном на нивоу механичке јуриспруденције и силогистичког начина закључивања, јер компјутере подацима и даље 'храни' човек. Са развојем технологије и развијањем могућности самосталног учења вештачке интелигенције, можда би у не тако далекој будућности машине могле заменити судије или макар предвиђати одлуке са скоро потпуним степеном поузданости. Но, ако је право вештина једнаког и доброг (арс бони ет aequi), а тај антички римски постулат још увек није оспорен, онда су домети механичке јуриспруденције ипак ограничени. Јер, можда машина може обезбеђивати једнакост као изворно математички принцип, али тешко да може досезати до поимања оног другог, под‌једнако важног, ако не и важнијег фундаменталног правног принципа - доброг поступања. Добро је вредносна категорија, која у сваком конкретном случају има своје специфичности, а њу машина не може увек ваљано препознавати и мерити.

Downloads

Download data is not yet available.

Референце

Aletras, Nikolaos, Dimitrios Tsarapatsanis, Daniel Preoţiuc-Pietro, and Vasileios Lampos. 2016. "Predicting Judicial Decisions of the European Court of Human Rights: A Natural Language Processing Perspective." PeerJ Computer Science 2. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.93

Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu, and Lauren Kirchner. 2016. "Machine Bias." ProPublica. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

Baesens, Bart, Veronique Van Vlasselaer, and Wouter Verbeke. 2015. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques. John Wiley & Sons, New Jersey (USA). https://doi.org/10.1002/9781119146841

Bernays Wiener, Frederick. 1962. "Decision Prediction by Computers: Nonsense Cubed–and Worse." American Bar Association Journal 48 (11).

Cardozo, Benjamin N. 1921. The Nature of the Judicial Process. Yale University Press, New Haven (USA).

Chen, Daniel L. 2018. "Judicial Analytics and the Great Transformation of American Law." http://users.nber.org/~dlchen/papers/Judicial_Analytics_and_the_Great_Transformation_of_American_Law.pdf. https://doi.org/10.1007/s10506-018-9237-x

Cowan, Thomas A. 1963. "Decision Theory in Law, Science and Technology." Rutgers Law Review 17 (3).

Dantas, Pedro. 2015. "The Future of Justice is Watson." IBM Big Data & Analytics Hub. http://www.ibmbigdatahub.com/blog/future-justice-watson.

Dondero, Benoit. 2017. "Justice Predictive: La Fin de l’Aléa Judiciaire?" Recueil Dalloz 10.

Frank, Jerome. 1973. Courts on Trial. Princeton University Press, New Jersey (USA).

Frank, Jerome. 2009. Law and the Modern Mind. Transaction Publishers, New Brunswick (USA) and London (UK).

Holmes, Oliver W. 1881. The Common Law. Macmillan, London.

Holmes, Oliver W. 1897. "The Path of the Law." Harvard Law Review 10 (8). https://doi.org/10.2307/1322028

Katz, Daniel M., Michael J. Bommarito, and Josh Blackman. 2017. "A General Approach for Predicting the Behavior of the Supreme Court of the United States." PLOS ONE. http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0174698. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174698

Lawlor, Robert C. 1963. "What Computers Can Do: Analysis and Prediction of Judicial Decisions." American Bar Association Journal 49 (4).

Li, Wensheng, Philip Azar, David Larochelle, Phillip Hill, John Cox, and Andrew Lo. 2013. "Using Algorithmic Attribution Techniques to Determine Authorship in Unsigned Judicial Opinions." Stanford Technology Law Review 16 (3).

Li, Wensheng, Philip Azar, David Larochelle, Phillip Hill, and Andrew Lo. 2015. "Law is Code: A Software Engineering Approach to Analyzing the United States Code." Journal of Business & Technology Law 10 (2). https://doi.org/10.2139/ssrn.2511947

Loevinger, Lee. 1949. "Jurimetrics – The Next Step Forward." Minnesota Law Review 33 (5).

Loevinger, Lee. 1961. "Jurimetrics: Science and Prediction in the Field of Law." Minnesota Law Review 46 (2).

Moskowitz, David H. 1966. "The Prediction Theory of Law." Temple Law Quarterly 39 (4). https://doi.org/10.1111/j.1744-1714.1966.tb01028.x

Nagel, Stuart S. 1966. "Judicial Prediction and Analysis From Empirical Probability Tables." Indiana Law Journal 41 (3).

Osbeck, Mark K. 2015. "Using Data Analytics Tools to Supplement Traditional Research and Analysis in Forecasting Case Outcomes." The Journal of the Legal Writing Institute 20 (1). https://doi.org/10.2139/ssrn.2586191

Pasquale, Frank, and Guy Cashwell. 2017. "Prediction, Persuasion, and the Jurisprudence of Behaviorism." University of Maryland Francis King Carey School of Law, Legal Studies Research Paper 34. http://ssrn.com/abstract=3067737.

Pierce Wells, Christina. 1994. "Holmes on Legal Method: The Predictive Theory of Law as an Instance of Scientific Method." Southern Illinois University Law Journal 18 (2).

Posner, Richard. 1990. The Problems of Jurisprudence. Harvard University Press, Cambridge (USA)–London (UK).

Powell, John. 2016. "What If Predictive Algorithms Are Biased?" TDWI. https://tdwi.org/articles/2016/06/06/predictive-algorithms-biased.aspx.

Radin, Max. 1925. "Theory of Judicial Decision Or How Judges Think." American Bar Association Journal 11 (6).

Siegel, Eric. 2016. Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die. John Wiley & Sons, New Jersey (USA). https://doi.org/10.1002/9781119172536

Simonite, Tom. 2017. "How to Upgrade Judges with Machine Learning." MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/s/603763/how-to-upgrade-judges-with-machine-learning/.

Smith, Richard. 2016. "AI and Judicial Prediction: Early Days." Law, Technology and Access to Justice. https://law-tech-a2j.org/ai/ai-and-judicial-prediction-early-days/.

Susskind, Richard, and Daniel Susskind. 2015. The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts. Oxford University Press, Oxford (UK)–New York (USA). https://doi.org/10.1093/oso/9780198713395.001.0001

Susskind, Richard. 2017. Tomorrow’s Lawyer: An Introduction to Your Future. Oxford University Press, Oxford (UK)–New York (USA).

Downloads

Објављено

05.10.2018

Како цитирати

Аврамовић, Драгутин. 2018. „Анализа предвидљивости поступања судија: Повратак механичкој јуриспруденцији? “. Crimen 9 (2):155-67. https://epub.ius.bg.ac.rs/index.php/crimenjournal/article/view/400.

Bрој часописа

Год. 9 Бр. 2 (2018)

Секција

Чланци

Лиценца

Сва права задржана (c) 2018 Dragutin Avramović

Creative Commons License

Овај рад је под Creative Commons Aуторство 4.0 Интернационална лиценца.

Аутори задржавају ауторска права и дају часопису право првог публиковања рада, што омогућава другима да деле рад уз признање ауторства и изворног објављивања у овом часопису.