کاربرد هوش مصنوعی در کاهش آمار زندانیان با تمرکز بر مجازات های جایگزین حبس (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
با افزایش جمعیت زندانیان در بسیاری از کشورها و چالش های مرتبط با نظام قضایی، ضرورت یافتن راهکارهای نوین برای کاهش جمعیت زندان ها بیش ازپیش احساس می شود. جایگزین های حبس، ازجمله دوره مراقبت، خدمات عمومی رایگان و جزای نقدی به عنوان فرصت های بازگشت مجرمان کم خطر به جامعه مطرح شده اند. در این راستا، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای جمع آوری و تحلیل داده ها، شناسایی و پیش بینی رفتار مجرمان و استفاده از ظرفیت نهادهای پذیرنده مجرمان در ارائه خدمات می تواند به بهبود کارایی این جایگزین ها کمک کند. این پژوهش با هدف بررسی کاربرد هوش مصنوعی در کاهش آمار زندانیان با تمرکز بر مجازات های جایگزین حبس به اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در سیستم قضایی و تأثیر آن بر کاهش جمعیت زندانیان می پردازد. نتایج این تحقیق می تواند به بهبود کارایی و اثربخشی جایگزین های حبس و کاهش جمعیت زندان ها با کمک هوش مصنوعی و نهادهای پذیرنده مجرمان کم خطر منجر شود. روش این تحقیق، که به روش توصیفی- تحلیلی صورت گرفته است، نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در شناسایی الگوهای رفتاری مجرمان و پیش بینی احتمال بازگشت آنها به جرم مؤثر است. همچنین، این تحقیق تأکید می کند که نهادهای پذیرنده مجرمان کم خطر می توانند با بهره گیری از هوش مصنوعی، به بهبود نظارت و ارزیابی رفتار مجرمان کمک کنند و درنتیجه به کاهش جمعیت زندانیان و افزایش امنیت اجتماعی منجر شوند. این پژوهش بیان می کند که استفاده از هوش مصنوعی در جایگزین های حبس، به ویژه در مواردی که مجرمان کم خطرند، می تواند به عنوان راهکاری مؤثر برای کاهش بار هزینه های زندان و ارائه خدمات متنوع به جامعه عمل کند.The Application of Artificial Intelligence in Reducing Incarceration Rates through Non-Custodial Sentencing Alternatives
With the rising prison population in many countries and the increasing challenges faced by judicial systems, the need for innovative strategies to reduce incarceration rates has become more urgent than ever. Non-custodial alternatives to imprisonment—such as probation, community service, and monetary fines—are recognized as opportunities for the reintegration of low-risk offenders into society. In this context, artificial intelligence (AI) emerges as a powerful tool for data collection and analysis, offender behavior prediction, and optimizing the capacity of community-based institutions responsible for implementing alternative sanctions. This study aims to explore the application of AI in reducing prison populations by focusing on non-custodial sentencing alternatives. It highlights the significance of integrating AI into the criminal justice system and examines its potential impact on reducing incarceration rates. The findings of this descriptive-analytical research demonstrate that AI can significantly enhance the identification of behavioral patterns and the prediction of recidivism risks. Moreover, the study emphasizes that institutions supervising low-risk offenders can leverage AI to improve monitoring and behavioral assessment processes. As a result, AI can contribute to decreasing prison overcrowding and enhancing social security. The research concludes that incorporating AI into the administration of alternative sentences—particularly for low-risk offenders—can serve as an effective solution to reducing prison costs and delivering diversified services to the community.
تبلیغات
