Czebe, András (2024) A mesterséges büntetőbíróság: Valóság vagy vízió? = The Artificial Criminal Court: Reality or Vision? KÚRIAI DÖNTÉSEK : BÍRÓSÁGI HATÁROZATOK, 72 (7). pp. 1298-1304. ISSN 2786-3964
![]() |
Text
czebe-mesterseges-buntetobirosag-bh-2024-7.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (326kB) | Request a copy |
Abstract
A jogállami büntetőeljárás hagyományos kérdéseinek megválaszolása napjainkban összetett bírói mintafelismerést igényel. A mesterséges intelligencia pontosan ebben a sokváltozós adatelemzésben válhat a büntetőbíróságok segédeszközévé. A gépi tanulás nyomán jelenleg zajló paradigmaváltás ugyanis ezen a területen is felveti a tudományelméleti kérdést: milyen mértékben automatizálható a büntetőbíró tevékenysége? A nagy nyelvi modellek közelmúltbéli elterjedésével vajon a háttérbe szorulnak vagy inkább felértékelődnek azok a készségek és kompetenciák, amelyek a büntető bíráskodást is humánussá teszik? E kérdések megválaszolása során nem feledkezhetünk meg az emberi döntéshozatal fekete dobozairól, mint ahogy a technológia biztonságos, megbízható és etikus jogi kereteinek a megteremtéséről sem. Answering the traditional questions of criminal proceedings under the rule of law today requires complex judicial pattern recognition. Artificial intelligence can become an aid to criminal courts precisely in this multivariate data analysis. The paradigm shift currently taking place due to machine learning also raises the theoretical question in this field: to what extent can the criminal judge's activities be automated? With the recent spread of large language models, are the skills and competences that make criminal justice more humane relegated to the background, or are they rather enhanced? When answering these questions, we cannot forget the black boxes of human decision-making, as well as the creation of safe, reliable, and ethical legal frameworks for technology.
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | K Law / jog > K Law (General) / jogtudomány általában |
Depositing User: | Dr. András Czebe |
Date Deposited: | 17 Jul 2024 15:58 |
Last Modified: | 17 Jul 2024 15:58 |
URI: | https://real.mtak.hu/id/eprint/200441 |
Actions (login required)
![]() |
Edit Item |