Các nhà khoa học Anh nghĩ ra thuật toán có thể thay con người làm quan tòa xử án

Vào nằm 2015, Tòa án Nhân quyền Châu Âu – nơi xét xử những vụ án xâm phạm nhân quyền ở liên minh Châu Âu, đã nhận được số lượng khiếu nại tăng gấp hai lần so với năm trước. Rất nhiều trong số đó đã bị bác bỏ bởi chúng được viết sai quy cách, không hợp lệ hoặc đơn giản là không chính đáng. Chỉ vỏn vẹn có 15% trong số đơn được đưa ra tòa xét xử vào năm 2015.

Nói ngắn gọn, những đơn khiếu nại vi phạm nhân quyền được gửi tới tòa án càng ngày càng tăng, và họ phải duyệt qua hàng ngàn lá đơn để tìm ra một số ít trường hợp đạt yêu cầu để đưa ra xét xử.

Tòa án Nhân quyền Châu Âu đã phải lọc ra 85% số lượng đơn không hợp lệ

Giờ đây, một đội ngũ các nhà nghiên cứu đến từ Đại học London (UCL) đã nghĩ ra một thuật toán có thể dự đoán liệu đơn khiếu nại này có chính đáng hay không, với tỉ lệ chính xác lên tới 79%. Công nghệ này, những nhà nghiên cứu cho biết, có thể tự động hóa hệ thống xét xử bằng cách phân tích đơn và xếp theo thứ tự ưu tiên cho thẩm phán phê chuẩn.

“Việc ưu tiên những vụ án được cho là có sự vi phạm nhân quyền của một cá nhân là rất quan trọng,” Nikos Aletras – một tiến sỹ tin học tại UCL và đồng tác giả của bài viết miêu tả thuật toán kia được xuất bản vào chủ nhật trên báo PeerJ Computer Science, nói trong một bài phỏng vấn.

“Tòa án có hàng loạt những trường hợp chưa được xử lý và mức độ vi phạm của chúng có thể trải dài từ ít cho tới nhiều,” Vasileios Lampos, đồng nghiệp của Aletras, đồng thời cũng là đồng tác giả của bài viết, nói thêm. “Nếu một công cụ có khả năng phân loại những vụ án và ưu tiên những lá đơn có vi phạm nặng hơn, và những người bị hại đó sẽ được nhận công lý sớm hơn.”

Giờ đây tòa án này sẽ không còn phải vất vả như vậy

Cách thức mà đội ngũ này sử dụng khá đơn giản, nhờ có sự phát triển vượt bậc của deep-learning (một nhánh đặc biệt của ngành khoa học machine-learning nói riêng và trí tuệ nhân tạo nói chung). Đầu tiên, họ huấn luyện một mạng lưới thần kinh nhân tạo bằng phương pháp thao tác trên ngôn ngữ tự nhiên dựa vào dữ liệu các quyết định của tòa án, nó chứa rất nhiều thông tin của vụ việc, tình huống xoay quanh nó và những luật có thể áp dụng, chi tiết về lá đơn khiếu nại như nguồn gốc, xuất xứ của nó. Bằng cách này, phầm mềm đã “học” được yếu tố nào trong những khía cạnh kể trên có sự tương quan với quyết định của một bản án cụ thể.

“Luật pháp không có những quy định, cấu trúc chặt chẽ để một cái máy có khả năng đưa ra quyết định”

Sau đó, họ đưa cho phần mềm những quyết định của tòa án về những vụ khiếu nại mà nó chưa từng gặp và yêu cầu nó tìm ra cách mà thẩm phám xét xử, dựa trên những thứ đã ảnh hưởng đến quyết định của tòa. Hóa ra, gần như mọi mục, từ chi tiết về lá đơn cho tới những thông tin trong khiếu nại – nó đều đoán đúng khoảng 73%. Sau khi trí thông minh nhân tạo này quan sát về cách mà thẩm phán xem xét các tình tiết xoay quanh sự việc, thì tỉ lệ chính xác nhảy vọt lên 76%.

Điều này rất quan trọng, theo những nhà nghiên cứu cho biết, bởi nó chỉ ra rằng phương thức xét xử của những thẩm phán dựa vào tình tiết xung quanh vụ việc nhiều hơn là những thông tin và luật pháp của những lá đơn khiếu nại mang tính chất cá nhân. Đây là lí do tại sao, họ nói, loài người cần đưa ra những quyết định khác đi đôi chút so với thực tế, và tại sao máy tính vẫn chưa thể được tin tưởng để được giao cho công việc trên – chưa thôi!

“Điều này cũng tương tự như việc loại bỏ giáo viên và bác sĩ; ở thời điểm hiện tại thì không khả thi,” Lampos chia sẻ. “Luật pháp không có những quy định, cấu trúc đủ chặt chẽ để một cái máy có khả năng đưa ra quyết định. Tôi nghĩ rằng những thẩm phán không làm theo một bộ luật nhất định nào khi đưa ra quyết định, và tôi khẳng định điều này với tư cách một công dân và một nhà khoa học về máy tính. Những tòa án khác nhau có cách xét xử khác nhau, và đây là chuyện xảy ra hằng ngày.”

Bước tiếp theo là thử nghiệm nhiều loại trí tuệ nhân tạo khác để xem xét cùng một vấn đề, nhưng liệu nó có cho độ chính xác cao hơn nữa, đủ để được trao quyền xét duyệt những lá đơn kia hay không.

Theo Motherboard.vice