24. listopada 2016
Sudske odluke Europskog suda za ljudska prava (ECtHR) predviđene su sa 79% točnosti korištenjem metode umjetne inteligencije (AI) koju su razvili istraživači s UCL-a, Sveučilišta u Sheffieldu i Sveučilišta u Pennsylvaniji.
Metoda je prva koja predviđa ishode velikog međunarodnog suda automatskom analizom teksta slučaja, pomoću algoritma strojnog učenja. Studija iza toga objavljena je danas u časopisu PeerJ Computer Science.
“Ne vidimo da će umjetna inteligencija zamijeniti suce ili odvjetnike, ali mislimo da bi im bila korisna za brzo prepoznavanje obrazaca u slučajevima koji dovode do određenih ishoda. Također bi mogla biti vrijedan alat za isticanje slučajeva koji su najvjerojatnije kršenja Europske konvencije o ljudskim pravima”, objasnio je dr. Nikolaos Aletras, koji je vodio studiju na UCL Computer Science.
U razvoju metode, tim je otkrio da su presude ESLJP-a u velikoj mjeri povezane s nepravnim činjenicama, a ne s izravno pravnim argumentima, što sugerira da su suci Suda, u žargonu pravne teorije, ‘realisti’, a ne ‘formalisti’ . To podupire nalaze iz prethodnih studija procesa donošenja odluka drugih sudova visoke razine, uključujući Vrhovni sud SAD-a.
“Studija, koja je prva takve vrste, potvrđuje nalaze drugih empirijskih radova o determinantama obrazloženja koje su proveli sudovi visoke razine. Trebalo bi je dalje nastaviti i usavršavati, kroz sustavno ispitivanje više podataka”, objasnio je suradnik autor dr. Dimitrios Tsarapatsanis, predavač prava na Sveučilištu Sheffield.
Tim informatičkih i pravnih znanstvenika iz Ujedinjenog Kraljevstva, zajedno s dr. Danielom Preoţiuc-Pietrom sa Sveučilišta u Pennsylvaniji, izvukao je informacije o slučaju koje je objavio ECtHR u svojoj javno dostupnoj bazi podataka.
“U idealnom slučaju, testirali bismo i poboljšali naš algoritam koristeći prijave podnesene sudu, a ne objavljene presude, ali bez pristupa tim podacima oslanjamo se na sudski objavljene sažetke tih podnesaka”, objasnio je koautor, dr. Vasileios Lampos, UCL Computer Science.
Identificirali su skupove podataka na engleskom jeziku za 584 slučaja koji se odnose na članke 3, 6 i 8* Konvencije i primijenili AI algoritam za pronalaženje uzoraka u tekstu. Kako bi spriječili pristranost i pogrešno učenje, odabrali su jednak broj slučajeva kršenja i slučajeva koji nisu kršenja.
Utvrđeno je da su najpouzdaniji čimbenici za predviđanje odluke suda korišteni jezik, kao i teme i okolnosti koje se spominju u tekstu slučaja. Dio teksta ‘okolnosti’ uključuje informacije o činjeničnoj pozadini slučaja. Kombinacijom informacija izvučenih iz apstraktnih ‘tema’ koje slučajevi pokrivaju i ‘okolnosti’ u podacima za sva tri članka, postignuta je točnost od 79%.
“Prethodne su studije predviđale ishode na temelju prirode kaznenog djela ili političkog stava svakog suca, tako da je ovo prvi put da su presude predviđene analizom teksta koji je pripremio sud. Očekujemo da će ova vrsta alata poboljšati učinkovitost visoke razine, traženi sudovi, ali da bi postao stvarnost, moramo ga testirati u više članaka i podataka o predmetima koji su dostavljeni sudu,” dodao je dr. Lampos.
*Članak 3. zabranjuje mučenje i nečovječno i ponižavajuće postupanje (250 slučajeva); Članak 6. štiti pravo na pošteno suđenje (80 slučajeva), a članak 8. daje pravo na poštivanje nečijeg “privatnog i obiteljskog života, doma i dopisivanja” (254 predmeta).
