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AI在保释授予法院权力中的作用-IJRPR
人工智能（AI）是一个复杂的问题，具有许多潜在的优势和缺点，对法律界具有许多潜在的优势和缺点。它可以通过分析大量数据来帮助提高法律工作的效率。它还可以帮助审查文档并执行其他任务。AI可以通过让他们更多地专注于更具战略或复杂的工作来帮助法律专业人员减少时间并提高效率。它也可以帮助降低成本并为更多的人提供法律服务。但是，仍然担心人工智能对法律职业的潜在影响。这些问题之一是它可以取代或取代某些工作。这可能会对专业和社会的律师作用产生负面影响。此外，关于使用AI做出的决策的公平性和准确性也有疑问。尽管AI具有优势，但仍然重要的是要注意，它只能执行训练的数据。此外，它可能有助于制定法律体系中有偏见和不完整的数据。这提出了有关使用AI做出的决策的问责制和透明度的疑问。最后，本文得出结论，监督的机器学习算法（AI）可能是协助法官做出保释决策的宝贵工具。
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
2023年第1581号刑事保释申请
5。自从指纹识别出现以来，刑事调查中最重大的进步是使用DNA技术来帮助定罪罪犯或消除作为嫌疑人的人。DNA作为科学证据是指“脱氧核糖核酸”。DNA可以在人体中找到，精液，头发，血液和肉的样品可以建立与另一个人的DNA匹配的DNA。每个人都有一个独特的DNA模式，它是通过从亲生父母那里遗传而来的。DNA对唾液，皮肤组织，血液，头发和精液的分析现在可以可靠地用于将罪犯与犯罪联系起来。刑事司法系统正在寻找真相。DNA技术的发展通过帮助警察和检察官打击暴力犯罪，进一步寻找真相。通过使用DNA证据，检察官可以建立被告的罪恶感，同时，DNA通过赋予无辜者来帮助寻找真理。”10。prima-facie，一个阳性的法医指纹报告测试是
人工智能辅助保释决策案例研究
如何为自主人工智能 (AI) 系统的行为归责一直是人文和社会科学领域的广泛争论话题。这项研究提出了两个实验（每个实验 𝑁 =200），测量人们对保释决策背景下有关人工智能和人类代理的八种不同道德责任观念的看法。使用现实生活中的改编场景，我们的实验表明，对于相同的任务，人工智能代理与人类代理一样要承担因果责任并受到类似的指责。然而，人们对这些代理的道德责任的看法存在显著差异；与人工智能代理相比，人类代理被赋予了更高程度的当前和前瞻性责任观念。我们还发现，无论决策性质如何，人们都期望人工智能和人类决策者和顾问能够证明他们的决策是合理的。我们讨论了这些发现对政策和人机交互的影响，例如在高风险场景中需要可解释的人工智能。