Published Date: 05.12.2024

Использование автоматизированных систем оценки риска рецидива в уголовном процессе США

Annotation

Настоящее исследование посвящено анализу опыта США по использованию в уголовном судопроизводстве автоматизированных систем оценки риска рецидива с элементами искусственного интеллекта. На примере получившей наибольшее распространение программы COMPAS рассматриваются принципы работы и сфера применения указанных алгоритмов. Опираясь на судебно-прецедентную практику и доктринальный дискурс, выявлены проблемы объяснимости и недискриминационности решений, принимаемых такими программами, а также выделены предлагаемые пути их решения. В качестве итогов исследования предложено авторское видение допустимого использования автоматизированных систем оценки риска рецидива, отвечающего требованиям надлежащей правовой процедуры, в том числе применительно к уголовному процессу Российской Федерации.



Library

1. Angwin, J. Bias in Criminal Risk Scores is Mathematically Inevitable, Researchers Say / J. Angwin, J. Larson // ProPublica. 2016. 30 December.
2. Angwin, J. Machine Bias: There’s Software Used across the Country to Predict Future Criminals. And It’s Biased against Blacks / J. Angwin // Propublica. 2016. 23 May.
3. Brennan, T. Enhancing Prison Classification Systems: The Emerging Role of Management Information Systems / T. Brennan. Washington, D.C. : U.S. Dept. of Justice, National Institute of Corrections, 2004. 254 p.
4. Scism, L. Insurers Test Data Profiles to Identify Risky Clients / L. Scism, M. Maremont // The Wall Street Journal. 2010. 19 November.
5. Washington, A. How to Argue with an Algorithm: Lessons from the COMPAS ProPublica Debate / A. Washington // The Colorado Technology Law Journal. 2019. Vol. 17. Iss. 1. P. 1–37.

Other articles