論文の概要: Reliability and Admissibility of AI-Generated Forensic Evidence in Criminal Trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06048v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 17:56:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.589437
• Title: Reliability and Admissibility of AI-Generated Forensic Evidence in Criminal Trials
• Title（参考訳）: 刑事裁判におけるAIによる法医学的証拠の信頼性と許容性
• Authors: Sahibpreet Singh, Lalita Devi,
• Abstract要約: この研究は、AIが生成した証拠が信頼性の法的な基準を満たすかどうかを評価することである。 予備的な結果は、AIの法医学ツールがスケールエビデンス分析を強化することを示唆している。 発見は、刑事司法システムにおける責任あるAI統合のためにポリシー開発に通知する。
• 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: This paper examines the admissibility of AI-generated forensic evidence in criminal trials. The growing adoption of AI presents promising results for investigative efficiency. Despite advancements, significant research gaps persist in practically understanding the legal limits of AI evidence in judicial processes. Existing literature lacks focused assessment of the evidentiary value of AI outputs. The objective of this study is to evaluate whether AI-generated evidence satisfies established legal standards of reliability. The methodology involves a comparative doctrinal legal analysis of evidentiary standards across common law jurisdictions. Preliminary results indicate that AI forensic tools can enhance scale of evidence analysis. However, challenges arise from reproducibility deficits. Courts exhibit variability in acceptance of AI evidence due to limited technical literacy and lack of standardized validation protocols. Liability implications reveal that developers and investigators may bear accountability for flawed outputs. This raises critical concerns related to wrongful conviction. The paper emphasizes the necessity of independent validation and, development of AI-specific admissibility criteria. Findings inform policy development for the responsible AI integration within criminal justice systems. The research advances the objectives of Sustainable Development Goal 16 by reinforcing equitable access to justice. Preliminary results contribute for a foundation for future empirical research in AI deployed criminal forensics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 刑事裁判におけるAIによる法医学的証拠の許容性について検討する。 AIの採用の増加は、調査効率の有望な結果を示している。 進歩にもかかわらず、重要な研究のギャップは、司法プロセスにおけるAI証拠の法的限界を事実上理解し続ける。 既存の文献では、AI出力の明らかな価値の集中的な評価が欠けている。 本研究の目的は,AIによる証拠が信頼性の確立された法的基準を満たすか否かを評価することである。 この方法論は、共通の法域をまたいだ証拠基準の比較法的な法的な分析を含む。 予備的な結果は、AIの法医学ツールが証拠分析の規模を拡大できることを示している。 しかし、再現性に問題がある。 裁判所は、技術的リテラシーの制限と標準化されたバリデーションプロトコルの欠如により、AIエビデンスを受け入れる可能性を示す。 責任の含意は、開発者と調査員が欠陥のあるアウトプットの責任を負う可能性があることを示している。 これにより、誤った信念に関する重大な懸念が持ち上がる。 本稿は、AI固有の許容基準の策定と独立検証の必要性を強調する。 発見は、刑事司法システムにおける責任あるAI統合のためにポリシー開発に通知する。 この研究は、公正な司法アクセスを強化することによって、持続可能な開発目標16の目標を推し進めている。 予備的な結果は、AIが展開する犯罪法医学における将来の実証研究の基礎に貢献する。

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