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刑事法哲学教授 (Nam): 米国の刑事司法の現場では、COMPASと呼ばれる再犯リスク予測アルゴリズムが、保釈金の決定や量刑、仮釈放の判断に広く用いられています。過去数十万件の犯罪データと被疑者の属性を機械学習させ、『この被告人が2年以内に再び暴力犯罪を起こす確率は78%である』といったスコアが裁判官に提示されます。AI推進派は、人間の裁判官特有のバイアスや気まぐれを排し、客観的で均質な司法判断を実現できると喧伝します。しかし、この一見科学的な効率化の裏には、近代立憲主義の土台を根底から揺るがす深刻な陥穽が口を開けています。
刑事法哲学教授 (Nam): 最大の問題は、企業の営業秘密や深層学習モデルのブラックボックス性により、なぜそのスコアが算出されたのかという論理的理由が、被告人にも弁護人にも、さらには裁判官自身にさえ開示されない点です。憲法が定める『手続的正義(デュー・プロセス)』の本質は、不利益処分を受ける者がその処分理由を知り、それに対して証拠をもって反駁・弁明できる機会にあります。『AIの統計計算がそう弾き出したから』という理由で重罰が科されるならば、それは神託に従う古代の神判と何ら変わりありません。司法における正統性とは、統計的的中率の高さではなく、個々の人間が尊重され納得に至る対話と理由提示のプロセスそのものにあるのです。説明責任と検証可能性を伴わないアルゴリズム司法の野放図な拡大を、私たちは断じて許してはなりません。
刑事法哲学教授 (Nam): 最大の問題は、企業の営業秘密や深層学習モデルのブラックボックス性により、なぜそのスコアが算出されたのかという論理的理由が、被告人にも弁護人にも、さらには裁判官自身にさえ開示されない点です。憲法が定める『手続的正義(デュー・プロセス)』の本質は、不利益処分を受ける者がその処分理由を知り、それに対して証拠をもって反駁・弁明できる機会にあります。『AIの統計計算がそう弾き出したから』という理由で重罰が科されるならば、それは神託に従う古代の神判と何ら変わりありません。司法における正統性とは、統計的的中率の高さではなく、個々の人間が尊重され納得に至る対話と理由提示のプロセスそのものにあるのです。説明責任と検証可能性を伴わないアルゴリズム司法の野放図な拡大を、私たちは断じて許してはなりません。
刑事法哲学教授 (Nam)
米国の刑事司法の現場では、COMPASと呼ばれる再犯リスク予測アルゴリズムが、保釈金の決定や量刑、仮釈放の判断に広く用いられています。過去数十万件の犯罪データと被疑者の属性を機械学習させ、『この被告人が2年以内に再び暴力犯罪を起こす確率は78%である』といったスコアが裁判官に提示されます。AI推進派は、人間の裁判官特有のバイアスや気まぐれを排し、客観的で均質な司法判断を実現できると喧伝します。しかし、この一見科学的な効率化の裏には、近代立憲主義の土台を根底から揺るがす深刻な陥穽が口を開けています。
刑事法哲学教授 (Nam)
最大の問題は、企業の営業秘密や深層学習モデルのブラックボックス性により、なぜそのスコアが算出されたのかという論理的理由が、被告人にも弁護人にも、さらには裁判官自身にさえ開示されない点です。憲法が定める『手続的正義(デュー・プロセス)』の本質は、不利益処分を受ける者がその処分理由を知り、それに対して証拠をもって反駁・弁明できる機会にあります。『AIの統計計算がそう弾き出したから』という理由で重罰が科されるならば、それは神託に従う古代の神判と何ら変わりありません。司法における正統性とは、統計的的中率の高さではなく、個々の人間が尊重され納得に至る対話と理由提示のプロセスそのものにあるのです。説明責任と検証可能性を伴わないアルゴリズム司法の野放図な拡大を、私たちは断じて許してはなりません。
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