Fugu-MT 論文翻訳(概要): "Part Man, Part Machine, All Cop": Automation in Policing

論文の概要: "Part Man, Part Machine, All Cop": Automation in Policing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12794v1
Date: Thu, 24 Jun 2021 07:04:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-25 16:19:33.502188
Title: "Part Man, Part Machine, All Cop": Automation in Policing
Title（参考訳）: 『パートマン、パートマシン、オールコップ』:警察における自動化
Authors: Angelika Adensamer and Lukas Daniel Klausner
Abstract要約: 本稿では、警察の自動化と法制度に関する現代問題について概観する。労働者の権利と組織的責任と、基本的権利と効果的な救済の権利の両方に焦点をあてる議論の視点を変えることを主張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Digitisation, automation and datafication permeate policing and justice more and more each year -- from predictive policing methods through recidivism prediction to automated biometric identification at the border. The sociotechnical issues surrounding the use of such systems raise questions and reveal problems, both old and new. Our article reviews contemporary issues surrounding automation in policing and the legal system, finds common issues and themes in various different examples, introduces the distinction between human "retail bias" and algorithmic "wholesale bias", and argues for shifting the viewpoint on the debate to focus on both workers' rights and organisational responsibility as well as fundamental rights and the right to an effective remedy.
Abstract（参考訳）: デジタル化、自動化、データフィケーションは、リシディズム予測から国境における自動生体認証まで、毎年ますます、警察と司法を浸透させています。このようなシステムの使用に関する社会技術的問題は、疑問を提起し、旧来と新来の両方の問題を明らかにする。本稿では,警察と法制度の自動化に関する現代的課題をレビューし,様々な事例で共通する問題やテーマを見いだし,人間の「詳細なバイアス」とアルゴリズムによる「誰のバイアス」を区別し,労働者の権利と組織的責任,そして基本的権利と効果的な治療の権利に焦点をあてる議論の視点を移すことを論じる。

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