本报告后面总结了我们基于证据的方法,过去一年取得的重大成就凸显了我们致力于改善弱势儿童、他们的家庭、受害者和社区的结果。这建立在过去十年的成功基础之上,我们看到首次进入拘留中心的人数减少、被拘留儿童人数大幅减少以及再犯率下降。虽然被拘留儿童人数减少令人欣喜,但我们仍然担心目前的安全环境无法满足弱势儿童的复杂需求。我们很高兴在梅德韦开设了安全学校,并继续与青年拘留服务部门合作,帮助在安全环境中实现儿童优先证据基础。
图2.Dodge 等人比较了四种类型的 XAI 特征。[29](对原始论文中的解释名称进行了小幅更新)以支持人们对 ML 模型的公平性判断,其中 ML 模型的用例执行再犯风险预测。对比解释(左上)侧重于被告需要如何改变才能被预测为低风险。与底部的两个全局解释相比,它更有效地揭示了不公平模型的个体公平问题——来自不同受保护群体的类似个体受到不同的对待。基于示例的解释可以通过揭示决策的矛盾性来表明公平性问题(只有 60% 的类似个人资料会再次犯罪)。
咨询委员会的目的是持续向俄亥俄州最高法院及其工作人员提供建议,以改善俄亥俄州法院对家庭暴力及相关问题的反应。鉴于家庭暴力对受害者、施暴者、其家庭和社区的深远影响,该建议不仅涵盖刑事或民事保护令事宜,还涵盖所有类型的法院。该小组致力于通过以下方式提高受害者安全、追究罪犯责任并减少再犯率:了解该领域的最佳做法;推荐可行的规则和标准;通过多学科方法提高效率;并协助发展和开展司法教育,以解决咨询委员会认为有必要解决这一重要问题的问题。
DCJ 拥有大量丰富的研究和管理数据资产。通过研究战略,这些数据资产将在内部、协作和外部用于开展研究,以弥补证据差距。DCJ 拥有大量数据资产,包括再犯数据库、护理路径纵向研究、核心管理数据集和开发的分析数据集,如需求资金和服务供应模型以及人类服务数据集。人类服务数据集在新南威尔士州的规模空前,汇集了 11 个政府机构 60 多个一线数据集的 27 年数据,超过 700 万条记录。
风险和需求评估目前在美国惩教系统中被常规使用,以估计一个人再犯的可能性并就适当的惩教干预措施提供指导。1 具体来说,它们为量刑提供信息,确定康复计划的需要和性质,为有条件释放的决定提供信息,并允许社区监督官员根据个人的具体优势、技能缺陷和重返社会的挑战量身定制条件。简而言之,风险和需求评估为有效的惩教康复计划提供了路线图。如果得到正确理解和实施,它们可以帮助惩教组织提供与减少再犯有经验相关的服务类型和剂量。2
风险和需求评估目前在美国惩教系统中被常规使用,以估计一个人再犯的可能性并就适当的惩教干预措施提供指导。1 具体来说,它们为量刑提供信息,确定康复计划的需要和性质,为有条件释放的决定提供信息,并允许社区监督官员根据个人的具体优势、技能缺陷和重返社会的挑战量身定制条件。简而言之,风险和需求评估为有效的惩教康复计划提供了路线图。如果得到正确理解和实施,它们可以帮助惩教组织提供与减少再犯有经验相关的服务类型和剂量。2
近年来,人工智能 (AI) 已广泛应用于一系列跨学科任务,在蛋白质折叠 (Jumper 等人 2021)、游戏 (Silver 等人 2018) 和文本生成 (Brown 等人 2020) 方面取得了成功,成为大众媒体的头条新闻。人工智能还可能在刑事司法系统中承担一些任务,这是学者和从业者激烈争论的话题。美国法院使用 COMPAS 算法计算再犯风险的做法在著名的 Loomis v. Wisconsin 案 (Loomis v. Wisconsin 881 NW2d 749 (Wis. 2016)) 中受到了质疑,法院驳回了对 COMPAS 支持的决定的上诉,但也警告了使用此类算法的风险及其透明度。后来,ProPublica 发表了一项研究,表明该算法存在偏见
5. 我于 2022 年 2 月 11 日亲自写信给大律师,以回应这封信。我说,信中解释说,案件结果是 Matrix 的一份新闻稿的主题,我认为该新闻稿发布在 Matrix 的网站上,违反了法院 2022 年 2 月 8 日的禁令。我说,法院认为,这种违规行为“由于分庭内部沟通不畅”的解释不充分。我解释说,上诉法院与其他法院一样,以法官和律师之间的信任体系为基础运作,遵守法官的指示是这种信任的核心:“律师的个人责任是确保遵守法院的指示”。我提到了 CPR PD40E 的严格规定。我要求您提供书面解释,说明 (i) 律师事务所内部究竟出了什么问题,为什么会发生如此严重的错误;(ii) 律师事务所内部每个有权查阅被禁判决书的人员(无论是律师还是工作人员)的姓名,以及他们查阅该判决书的目的;(iii) 谁起草并发布了新闻稿,以及在何处发布和发布多长时间;(iv) 您建议采取哪些具体措施来确保不再犯同样的错误。最后,我在回复中表示,我们打算尽早举行听证会,听取口头陈述,说明发生了什么以及应采取哪些措施。
9司法部。tūmaite rangi!报告官方和不成比例的再犯率。https://forms.justice.govt.nz/search/documents/wt/wt_doc_121273708/tu%20mai%20te%20te%20rangi%20w.pdf 10联合国。 2010。 联合国对妇女囚犯的待遇和妇女罪犯的非监护措施的规定(曼谷规则)。 https://www.ohchr.org/en/professionalinterest/pages/bangkokrules.aspx 11司法部。 manawāhineKaupapa查询。 https://waitangitribunal.govt.nz/inquiries/kaupapa-inquiries/mana-wahine-kaupapa-inquiry/ 12声望,影响力,地位,精神力量。 13心脏,本质,内部,内部核心,基本质量,性质。 14司法部。 manawāhineKaupapa查询。 https://waitangitribunal.govt.nz/inquiries/kaupapa-inquiries/mana-wahine-kaupapa-inguiry/https://forms.justice.govt.nz/search/documents/wt/wt_doc_121273708/tu%20mai%20te%20te%20rangi%20w.pdf 10联合国。2010。联合国对妇女囚犯的待遇和妇女罪犯的非监护措施的规定(曼谷规则)。https://www.ohchr.org/en/professionalinterest/pages/bangkokrules.aspx 11司法部。manawāhineKaupapa查询。https://waitangitribunal.govt.nz/inquiries/kaupapa-inquiries/mana-wahine-kaupapa-inquiry/ 12声望,影响力,地位,精神力量。13心脏,本质,内部,内部核心,基本质量,性质。14司法部。manawāhineKaupapa查询。https://waitangitribunal.govt.nz/inquiries/kaupapa-inquiries/mana-wahine-kaupapa-inguiry/
神经成像与人工智能结合使用,特别是机器学习技术的进步,导致了读脑技术的发展,在不久的将来,这种技术可能会有许多应用,例如测谎、神经营销或脑机接口。原则上,其中一些也可以用于法医精神病学。例如,这些方法在法医精神病学中的应用可能有助于提高风险评估的准确性并确定可能的干预措施。这种技术可以称为“人工智能神经预测”,涉及识别用于预测再犯的潜在神经认知标记。然而,这种技术的未来影响以及神经科学和人工智能在暴力风险评估中的作用仍有待确定。在本文中,我们回顾和分析了有关使用读脑人工智能进行暴力和重新逮捕的神经预测的文献,以确定未来在法医精神病学和刑事司法领域使用这些技术的可能性和挑战,并考虑法律影响和道德问题。分析表明,需要对人工智能神经预测技术进行更多研究,并且仍然非常需要了解如何在法医精神病学领域的风险评估中实施这些技术。除了人工智能神经预测的诱人潜力之外,我们认为,不仅在这些技术完全可用时,而且在研究和开发过程中,其在刑事司法和法医精神病学中的应用都应接受彻底的危害/利益分析。