تاملی حقوقی بر تفسیرپذیری و توضیح پذیری هوش مصنوعی: از مفهوم شناسی تا چارچوب تنظیم گری (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
تلاقی هوش مصنوعی با الزامات حقوقی مرتبط با اصول دادرسی منصفانه و ضرورت شفافیت در تصمیم گیری های حقوقی و قضایی، چالشی اساسی ایجاد کرده است. ماهیت «جعبه سیاهِ» سیستم های یادگیری عمیق با اصل «استدلال مستند» در تعارض قرار دارد و این مسئله ضرورت بازاندیشی در تبیین رابطه میان محدودیت های فنی و الزامات حقوقی را مطرح می کند. در این چارچوب، پژوهش حاضر با هدف امکان سنجی تحقق توضیح پذیری و تفسیرپذیری در سیستم های هوشمند به منظور تأمین الزامات حقوقی مربوط به دادرسی منصفانه با اتکا بر روش توصیفی-تحلیلی و رویکرد اسنادی انجام شده است. در این مسیر ابتدا مفاهیم و مرزهای توضیح پذیری و تفسیرپذیری بررسی و سپس رویکردهای تنظیم گری مانند مقررات عمومی حفاظت از داده و قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا مورد واکاوی قرار گرفته است. همچنین محدودیت های فنی این فناوری و چالش های حقوقی ناشی از آن ها نیز تحلیل شده است تا میزان کارآمدی این فناوری در پاسخگویی به الزامات حقوقی سنجیده شود. در نهایت، یافته ها حاکی از آن است که تقلیل مسئله به دوگانه «شفافیت کامل» یا «جعبه سیاه مطلق» رویکردی ساده انگارانه است؛ راهکار مطلوب، طراحی نظام تنظیم گری مبتنی بر ارزیابی سطح خطر است، به گونه ای که امکان تحقق عدالت الگوریتمی در عصر هوش مصنوعی فراهم آید.A Legal Reflection on the Interpretability and Explainability of Artificial Intelligence: From Conceptualization to Regulatory Frameworks
The intersection of artificial intelligence with legal requirements related to the principles of fair trial and the necessity for transparency in legal and judicial decision-making has created a fundamental challenge. The "black box" nature of deep learning systems is at odds with the principle of "reasoned justification," raising the need to reconsider the relationship between technical limitations and legal requirements. Within this framework, the present study aims to assess the feasibility of achieving explainability and interpretability in intelligent systems to meet the legal requirements of fair proceedings, using a descriptive-analytical method and a documentary approach. In this process, the concepts and boundaries of explainability and interpretability are first examined, followed by an analysis of regulatory approaches such as the General Data Protection Regulation (GDPR) and the European Union Artificial Intelligence Act. Furthermore, the technical limitations of these technologies and the resulting legal challenges are analyzed to evaluate the effectiveness of these technologies in meeting legal requirements. Ultimately, the findings indicate that reducing the issue to a binary of "Complete Transparency" or "Absolute Black Box" is an oversimplification; the optimal solution is to design a risk-based regulatory system that enables the realization of algorithmic justice in the age of artificial intelligence.
تبلیغات
