هل يمكن للذكاء الاصطناعي العمل كقاض في المستقبل؟

بينما تتوغل تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في مختلف القطاعات بما يشمل حياتنا اليومية أيضاً، الأمر الذي أثار الفضول والتساؤلات لدى الكثير بشأن الدور الذي قد تمثله هذه التقنية داخل النظام القضائي حال اندماجها. 

ومع التطور الذي تشهده هذه التكنولوجيا بشكل يومي تقريباً، ظهرت تساؤلات بشأن هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كقاض في المستقبل؟ وما هي التحديات إلى جانب آفاق المستقبل للذكاء الاصطناعي في الأدوار القضائية؟

الوضع الحالي

تقنية الذكاء الاصطناعي دخلت بالفعل في أدوار تساعد القضاء، ولكن بشكل أساسي في القدرات الداعمة، مثل المساعدة في تصنيف الملفات القضائية، وتوقع النتائج القانونية، وإدارة جداول المحاكم.

تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في النظام القضائي من خلال تصنيف الملفات القضائية، وتوقع النتائج القانونية، وإدارة جداول المحاكم.

ChatGPT

كما أن هناك أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ROSS Intelligence، والتي تساعد على سبيل المثال، في البحث القانوني من خلال تصفية كميات هائلة من النصوص القانونية للعثور على السوابق وقوانين الحالات ذات الصلة.

ومع ذلك، لم يتول الذكاء الاصطناعي بعد الأدوار التي تتطلب التفكير القانوني المعقد أو الأحكام الأخلاقية.

التحديات والقيود

وعند التفكير بشأن تقديم تقنية الذكاء الاصطناعي بالعمل كقاض تبرز العديد من التحديات والقيود.

الآفاق التكنولوجية

على الرغم من القيود الحالية، إلا أن التطور المستمر لهذه التقنية يمكن أن يعالج بعض هذه التحديات عبر تحسين وترتيب البيانات التي يتم إضافتها. 

كما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم خوارزميات متطورة لتقليد الفكر البشري وتعلم من مجموعة أوسع من البيانات غير المتحيزة أن تبدأ تدريجياً في تولي مهام قانونية أكثر تعقيداً.

بالإضافة إلى ذلك، يعد البحث في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير XAI (تطبيق يوفر طريقة الوصول إلى نتيجة البحث المرغوب) واعداً أيضاً، حيث يهدف إلى جعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية ويسهل فهمها، وهو أمر حاسم للتطبيقات القضائية.

نقاط الضعف

على الرغم من أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تؤثر بشكل كبير في حياتنا اليومية، إلا أنها مثل أي تقنية، لديها نقاط ضعف مُحتملة يمكن استغلالها، مثل:

البيانات المسمومة: يمكن أن يؤدي التلاعب بالبيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي إلى مخرجات ونتائج متحيزة أو خاطئة، مما يؤدي بشكل فعال إلى "خداع" الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات غير عادلة.

استغلال عيوب النظام: قد يجد المتسللون القراصنة Hackers نقاط ضعف في خوارزمية الذكاء الاصطناعي أو النظام الأوسع الذي يعمل بداخله ويستغلها، ومن ثم التلاعب بها.

التدابير الأمنية

ولتخفيف هذه المخاطر، يمكن تنفيذ عدة تدابير أمنية:

دقة البيانات: من الضروري ضمان دقة البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي، ما يضمن التحقق بشكل صارم ومؤكد للبيانات.

عمليات التحديث الدورية للخوارزميات: يمكن أن يساعد الاختبار والتحديث المستمر لخوارزميات الذكاء الاصطناعي في الحماية من التهديدات الناشئة، إلى جانب مواكبة تدابير الأمن السيبراني لحماية نظام الذكاء الاصطناعي من الاختراق أو إجراء تعديلات غير مصرح بها.