論文の概要: Explainable Artificial Intelligence for Assault Sentence Prediction in New Zealand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06981v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 02:52:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 12:57:56.105671
• Title: Explainable Artificial Intelligence for Assault Sentence Prediction in New Zealand
• Title（参考訳）: ニュージーランドにおける暴行判決予測のための説明可能な人工知能
• Authors: Harry Rodger, Andrew Lensen, Marcin Betkier
• Abstract要約: 本稿では,ニュージーランドの裁判所における暴行事件における収監判決の予測に,説明可能な人工知能の活用の可能性について検討する。 本稿では,概念実証モデルを提案するとともに,予測文が1年以内の精度で目的に適したことを実証する。 本論文は,ニュージーランドの裁判所において,このようなAIモデルを使用するさまざまな方法の今後のメリットとリスクについて,評価的な議論で締めくくった。
• 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: The judiciary has historically been conservative in its use of Artificial Intelligence, but recent advances in machine learning have prompted scholars to reconsider such use in tasks like sentence prediction. This paper investigates by experimentation the potential use of explainable artificial intelligence for predicting imprisonment sentences in assault cases in New Zealand's courts. We propose a proof-of-concept explainable model and verify in practice that it is fit for purpose, with predicted sentences accurate to within one year. We further analyse the model to understand the most influential phrases in sentence length prediction. We conclude the paper with an evaluative discussion of the future benefits and risks of different ways of using such an AI model in New Zealand's courts.
• Abstract（参考訳）: 司法は歴史的に人工知能の使用に保守的だったが、近年の機械学習の進歩により、学者は文章の予測のようなタスクでの使用を再考するに至った。 本稿では、ニュージーランドの裁判所における暴行事件における刑罰の予測に、説明可能な人工知能の潜在的利用を実験的に検討する。 本稿では,概念実証可能なモデルを提案し,予測文が1年以内の精度で目的に適したことを実証する。 さらに、文長予測において最も影響力のあるフレーズを理解するためにモデルを解析する。 本論文は,ニュージーランドの裁判所において,このようなAIモデルを使用するさまざまな方法の今後のメリットとリスクについて,評価的な議論で締めくくった。

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