| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,201 |
| تعداد مقالات | 17,933 |
| تعداد مشاهده مقاله | 54,985,511 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,776,258 |
روشهای هوش مصنوعی در صحتسنجی ادلۀ داوری | ||
| پژوهش حقوق خصوصی | ||
| دوره 12، شماره 46، فروردین 1403، صفحه 65-109 اصل مقاله (1.39 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jplr.2024.77464.2800 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد امین اسمعیل پور* 1؛ فاطمه قناد2؛ شهاب جعفری ندوشن3 | ||
| 1دانشآموختۀ دکترای حقوق خصوصی دانشگاه علم و فرهنگ، تهران، ایران. | ||
| 2دانشیار حقوق دانشگاه علم و فرهنگ، تهران، ایران. | ||
| 3استادیار حقوق خصوصی دانشگاه علوم و تحقیقات، آزاد تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| روشهای سنتی حلّوفصل اختلافات تجاری بهوسیلۀ داور، باتوجهبه گسترش معاملات الکترونیکی و حجم زیادی از اسناد، سرعت، دقت و کارایی داوری را کمرنگ میکند. هدف نوشتار حاضر، تأثیر روشهای هوش مصنوعی در فرایند صحتسنجی ادلۀ داوری و پاسخ به این سؤال است که آیا سیستمهای هوش مصنوعی با بهرهگیری از روش یا الگوریتمهای نوین در عصر حاضر، تأثیری در تسهیل یا تسریع فرایند اعتبارسنجی مستندات طرفین حلّ اختلاف دارد ؟ آیا صرف اکتفا به یافتههای هوش مصنوعی در اعتبارسنجی ادله کافی است؟ این نوشتار با رویکرد توصیفی_ تحلیلی پیش رفته و پس از تحلیل موضوع، نتیجهگیری میکند که هوش مصنوعی با بهرهگیری از روشهای پیشرفته همچون، یادگیری ماشین بدون نظارت یا با نظارت، یادگیری تقویتی و استفاده از پردازش زبان طبیعی فرایند رسیدگی و صحتسنجی ادله را در داوری بهصورت چشمگیری تسهیل و تسریع میکند. اما، بهرهگیری از روشهای نوین با چالشهای اخلاقی و حقوقی مثل عدم شفافیت و محدودیت دسترسی به داده مواجه است، لذا نظارت انسانی بر فرایند صحتسنجی ادله و وضع قوانین و مقررات در این حوزه باتوجهبه خلأ قانونگذاری، از اهمیت بالایی برخوردار است. از نکات بدیع نوشتار حاضر، بررسی نقش روشهای هوش مصنوعی در ارزیابی مستنداتی است که بعضاً در روشهای سنتی حلّوفصل اختلافات یا فرایند قضایی، بهدلیل فقدان تخصص مورد چشمپوشی قرار میگیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ادلۀ داوری؛ روشهای هوش مصنوعی؛ صحتسنجی؛ هوش مصنوعی؛ یادگیری ماشین | ||
| مراجع | ||
|
ذاکرینیا، حانیه؛ (1402)، «ماهیت و مبنای مسئولیت مدنی ناشی از هوش مصنوعی در حقوق ایران و کشورهای اتحادیة اروپا»، مجلۀ علمی، 10.20.13500-152.
رهبری، ابراهیم؛ (1401شهریور)، «تحلیلی بر چالشهای حقوق رقابتی کلاندادهها»، فصلنامۀ تحقیقات حقوقی، 25. 98. 320-.295
مظهری، فرزاد،(1401) امکان سنجی کاربرد هوش مصنوعی در حلّوفصل اختلافات تجاری بهعنوان داور، پایاننامۀ کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران.
References Mazhari, Farzad, "Feasibility of using artificial intelligence in resolving commercial disputes as an arbitrator", Master's thesis, University of Tehran, (1401). In persia Rahbari, Ebrahim, "An analysis of the challenges of big data competitive rights", Legal Research Quarterly, 25/1401, 98 (1401). In persia Zakarinia, Haniyeh, "The nature and basis of civil liability caused by artificial intelligence in the laws of Iran and European Union countries", Scientific Journal, 2/1402, 1 (1402.) in persia CHRISTIAN, G. 2019. Predictive Coding: Adopting and Adapting Artificial Intelligence in Civil Litigation. Can. B. Rev., 97, 486. Crumbley, D. L. & Cheng, C. C. 2014. Avoid losing a Daubert challenge: some best practices for expert witnesses. ATA Journal of Legal Tax Research, 12, 41-53. https://doi.org/10.2308/jltr-50765 Ferriera, D. B. & Gromova, E. A. 2023. Electronic evidence in arbitration proceedings: empirical analysis and recommendations. Digital Evidence and Electronic Signature Law Review, 30-39. Fingerhut, M. & Donin, N. 2016. Filling gaps between current musicological practice and computer technology at ircam. Modern Methods for Musicology. Routledge. Frankenreiter, J. & Nyarko, J. 2022. Natural language processing in legal tech. Legal Tech and the Future of Civil Justice (David Engstrom ed.)Forthcoming. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4027030 Georgieva, P. 2016. FSSAM: A fuzzy rule-based system for financial decision making in real Grimm, P. W., Grossman, M. R. & Cormack, G. V. 2021. Artificial intelligence as evidence. Nw. J. Tech. & Intell. Prop., 19, 9. Hampton, W. M. 2014. Predictive Coding: It’s Here to Stay. E-Discovery Bulletin. Practical Law, 28-32. Lande, D. & Strashnoy, L. 2023. Concept networking methods based on ChatGPT & Gephi. Available at SSRN 4420452.https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4420452 Mjali, S. Z. 2020. Latent semantic models: a study of probabilistic models for text in information retrieval. Murdoch, S. J., Seng, D., Schafer, B. & Mason, S. 2021. The sources and characteristics of electronic evidence and artificial intelligence. University of London Press https://doi.org/10.14296/2108.9781911507246 Pai, A. 2020. CNN vs. RNN vs. ANN–Analyzing 3 Types of Neural Networks in Deep Learning. Analytics Vidhya. Pandey, P. & Rai, A. K. 2023. Consumer Adoption of AI-powered Virtual Assistants (AIVA): An Integrated Model Based on the SEM–ANN Approach. FIIB Business Review, 23197145231196066. Re, R. M. & SOLOW-NIEDERMAN, A. 2019. Developing artificially intelligent justice. Stan. Robaldo, L., Villata, S., Wyner, A. & Grabmair, M. 2019. Introduction for artificial intelligence and law: special issue “natural language processing for legal texts”. Springer. Rosca, C., Covrig, B., Goanta, C., Vandijck, G. & Spanakis, G. Return of the AI: An analysis of legal research on Artificial Intelligence using topic modeling. Proceedings of the Natural Legal Language Processing Workshop 2020, 2020. CEUR-WS. org, 3-10. Sobel, B. L. 2021. A new common law of web scraping. Lewis & Clark L. Rev., 25, 1. Stark, L., Greene, D. & Hoffmann, A. L. 2021. Critical perspectives on governance mechanisms for AI/ML systems. The cultural life of machine learning: An incursion into critical AI studies, 257-280. . Xu, Z. 2022. Human Judges in the era of artificial intelligence: challenges and opportunities. Applied Artificial Intelligence, 36, 2013652. https://doi.org/10.1080/08839514.2021.2013652 Zhang, H., Dou, Z., Zhu, Y. & Wen, J.-R. 2023. Contrastive Learning for Legal Judgment Prediction. ACM Transactions on Information Systems, 41, 1-25. Zhaowei, W. Legal Element-oriented Modeling with Multi-view Contrastive Learning for Legal Case Retrieval. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. IEEE, 01-10. https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892487 Zheng, A. 2015. Evaluating machine learning models: a beginner's guide to key concepts and pitfalls, O'Reilly Media. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 925 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 378 |
||