مجله حقوقی دادگستری

مجله حقوقی دادگستری

هوشمندسازی فرآیندهای قضایی و عدالت کیفری؛ راهبردها و موانع

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 کارشــناس ارشد حقوق جزا و جرم شناسی، گروه حقوق، موسسه آموزشی و پژوهشی امام خمینی (ره)، قم، ایران، (نویسنده مسؤول)
2 دانشیار گروه حقوق، موسسه آموزشی و پژوهشی امام خمینی (ره)، قم، ایران
10.22106/jlj.2025.2046452.6117
چکیده
استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های قضایی و کیفری می‌تواند به پیشگیری از جرم، تسهیل فرایندهای تصمیم‌گیری و ارتقای دقت و شفافیت در تعیین مجازات‌ها کمک کند. با این‌حال، پیاده‌سازی این فناوری در نظام قضایی با چالش‌های مختلفی مانند حریم خصوصی، امنیت داده‌ها، تبعیض الگوریتمی و مسائل اخلاقی روبه‌رو است. این تحقیق از روش تحلیلی توصیفی و مطالعات موردی برای بررسی مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه عدالت کیفری استفاده کرده است. در این راستا علاوه بر بیان تأثیرات مثبت هوش مصنوعی بر فرایندهای قضایی، چالش‌های اخلاقی مانند خطر هم‌سان‌گرایی و عدم ارفاق قضایی نیز مورد تحلیل قرار گرفته است. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که در کنار مزایای قابل توجه هوش مصنوعی در افزایش کارایی سیستم قضایی، نیاز به نظارت انسانی و ایجاد چارچوب‌های قانونی مناسب برای کنترل و نظارت بر این فناوری ضروری است. هم‌چنین پیشنهادهای عملی برای قانون‌گذاران و مجریان قانون در جهت بهبود پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نظام عدالت کیفری ایران ارائه شده است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Smartization of Judicial Processes and Criminal Justice: Strategies and Obstacles

نویسندگان English

Mohamadjavad Moghaddam 1
Seyed Ebrahim Hosseini 2
1 Senior Expert in Criminal Law and Criminology, Law Department, Imam Khomeini Educational and Research Institute, Qom, Iran, (Corresponding Author)
2 Associate Professor, Law Department, Imam Khomeini Educational and Research Institute, Qom, Iran
چکیده English

The use of artificial intelligence in judicial and criminal justice systems can support crime prevention, facilitate decision-making, and improve the accuracy and transparency of sentencing. However, implementing this technology within the justice system presents significant challenges, including issues related to privacy, data security, algorithmic bias, and ethical concerns. This study employs a descriptive-analytical method and case studies to examine the concepts and applications of AI in the field of criminal justice. In addition to outlining the positive impacts of AI on judicial processes, it analyzes ethical challenges such as the risk of excessive uniformity and reduced judicial leniency. The findings indicate that while AI offers notable benefits for enhancing the efficiency of the justice system, human oversight and the establishment of appropriate legal frameworks for regulating and supervising this technology are essential. The study also presents practical recommendations for lawmakers and legal authorities aimed at improving the implementation of AI within Iran’s criminal justice system in a sustainable manner.

کلیدواژه‌ها English

smart justice
criminal justice
judicial system
information technology

فهرست منابع

الف. فارسی

§        آقابابائی طاقانکی، عظیم و صابر، محمود و قندعلی، رضا (1403)، «اقتدار در قضای کیفری؛ ضرورت‌ها، پیامدها و راه‌حل‌ها»، مجله حقوقی دادگستری، دوره 88، شماره 128.
§      ابوذری، مهرنوش (1401)، حقوق و هوش مصنوعی، تهران: میزان.
§      بهادری جهرمی،علی و علی پور،محمدرضا (1401)، «اصول و الزامات حقوقی حاکم بر فناوری‌های حقوقی دادرسی قضایی»، مجله حقوقی دادگستری ، دوره ۸۶، شماره ۱۱۷.
§      برینتینگ، گیواندی سارتور کارل (1401)، کاربردهای قضایی هوش مصنوعی، برگردان: مهرنوش ابوذری و محمد سعید شفیعی، تهران: میزان.
§       جبان، ماجد و صابر، محمود و موسوی مجاب، درید (1403)، «نظارت قضایی پیشینی بر تعقیب و تحقیق؛ مبانی و پیامدها»، مجله حقوقی دادگستری، دوره 88، شماره ۱۲۸.
§      رئیسی، لیلا و قاسم‌زاده‌ لیاسی، فلور (1399)، «چالش‌های نظام حقوقی ایران در نقض داده‌های شخصی و حریم خصوصی در فضای سایبر»، مجله حقوقی دادگستری، دوره ۸۴، شماره ۱۱۰.
§      هالوی، گابریل (1402)، مسؤولیت کیفری ربات‌ها (هوش مصنوعی در قلمرو حقوق کیفری)، برگردان: فرهاد شاهیده و طاهره قوانلو، چاپ دوم، تهران: میزان.
§      محسنی، حسن (۱۳۹۱)، «مفهوم مرجع قضایی در نظام قضایی کشور»، مجله حقوقی دادگستری، دوره 76، شماره 79.
§      مصطفوی اردبیلی، سید محمدمهدی و تقی‌زاده انصاری، مصطفی و رحمتی‌فر، سمانه (۱۴۰۱)، «کارکردها و بایسته‌های هوش مصنوعی از منظر دادرسی منصفانه»، حقوق فناوری‌های نوین، دوره ۳، شماره 6.
§      شیخوند، محمدصادق و کردعلیوند، روح‌الدین و آشوری، محمد و مهدوی ثابت، محمدعلی (۱۴۰۲)، «هوش مصنوعی و صدور احکام کیفری: تصمیم‌سازی یا تصمیم‌گیری؟»، فصل‌نامه پژوهش‌های حقوق تطبیقی، دوره 27، شماره 4.
§      برون، مهرداد (1397)، فناوری اطلاعات (IT)، ششمین کنگره بین‌المللی توسعه و ترویج علوم و فنون بنیادین در جامعه، تهران: https://civilica.com/doc/916965/
§      بیگی، جمال و اقبالی، زهرا (1402)، «جایگاه هوش مصنوعی و چالش‌های حقوق بشری آن در ارتباطات بین‌المللی»، چهارمین کنفرانس ملی پدافند سایبری، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مراغه: https://civilica.com/doc/1917317/
§      بیگی، حسین و امیرکاردوست، نسیبه و رضائی، آیسان (1402)، «هوش مصنوعی، کارکردها و بایسته‌های آن در نظام کیفری ایران با رویکرد دادرسی منصفانه»، دومین کنگره بین‌المللی حقوق سلامت، تهران: https://civilica.com/doc/2010672
§      رادمان، امین و مریدی، حسن (1403) ،«رویکرد هوش مصنوعی در پیشگیری از جرم و چالش‌های پیش روی آن»، ششمین کنفرانس بین‌المللی و هفتمین کنفرانس ملی حقوق و علوم سیاسی، تهران: https://civilica.com/doc/2132014/
§       مقدم، محمدجواد (1402)، مبانی و شیوه‌های اصلاح مجرمان از منظر فقه و حقوق، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، قم: موسسه آموزشی و پژوهشی امام خمینی (ره).

ب. انگلیسی

§  Aletras, N., Tsarapatsanis, D., Preoţiuc-Pietro, D., & Lampos, V. (2016), Predicting Judicial Decisions of the European Court of Human Rights: A Natural Language Processing Perspective, PeerJ Computer Science.
§  Ashley, K. D., & Brüninghaus, S. (2009), Automatically Classifying Case Texts and Predicting Outcomes, Artificial Intelligence and Law.
§  Berk, R. A., Heidari, H., Jabbari, S., Kearns, M., & Roth, A. (2018), Fairness in Criminal Justice Risk Assessments: The State of the Art, Sociological Methods & Research.
§  Berk, R., Schmertmann, C., & Kuriyama, M. (2021), Using Machine Learning to Improve Restorative Justice Decisions: Identifying Risk Factors and Potential Outcomes, Journal of Criminal Justice Research.
§  Binns, A., Lee, S., & Taylor, R. (2021), Machine Learning Algorithms for Crime Pattern Detection: Supervised and Unsupervised Learning Approaches, Journal of Criminal Data Science.
§  Hintze, A. (2016), Understanding the Four Types of AI, From Reactive Robots to Self-Aware Beings.
§  Kayssi, A. (2019), Artificial Intelligence, Beirut: Maroun Semaan, Faculty of Engineering and Architecture (American University of Beirut).
§  Lenat, D., & Feigenbaum, E. (1992), On the Thresholds of Knowledge, Cambridge: MIT Press.
§  Manning, C. (2022), Artificial Intelligence Definitions, Stanford: Human Centered Artificial Intelligence (Stanford University).
§  Poole, D., Mackworth, A. K., & Goebel, R. (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, Oxford: Oxford University Press.
§  Prediction and Prevention Analysis Using Machine Learning Algorithms for Detecting the Crime Data (2022), 1st International Conference on Computational Science and Technology (ICCST).
§  Role of Artificial Intelligence in the Indian Judicial System (2023), ICC IKE Conference Proceedings.
§  Smith, R., Johnson, L., & Roberts, K. (2020), The Role of AI in Enhancing the Efficiency of Criminal Mediation: Opportunities and Challenges, Journal of Legal Technology.
§  Surden, H. (2019), Artificial Intelligence and the Law, Georgetown Law Journal.
§  Tahura, U. S., & Selvadurai, N. (2023), The Use of Artificial Intelligence in Judicial Decision Making: The Example of China, International Journal of Law, Ethics, and Technology.
§  Zeleznikow, J. (2017), Using Predictive Modelling to Assist in Judicial Decision Making: The Case of Family Law, Artificial Intelligence and Law.
دوره 89، شماره 131
پاییز 1404
صفحه 367-394

  • تاریخ دریافت 01 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 04 اسفند 1403
  • تاریخ پذیرش 28 اردیبهشت 1404
  • تاریخ اولین انتشار 01 مهر 1404
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1404