[論文レビュー] Man and machine: artificial intelligence and judicial decision making

Arthur Dyevre, Ahmad Shahvaroughi|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2026

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 0

ひとこと要約

この論文は司法判断におけるAIの研究を統合し、リスク評価ツール、人間の裁判官の偏見、裁判官がAI助言とどのように相互作用するかに焦点を当て、AI支援の影響は控えめかないしょくであり、重要な証拠の不足があると結論づけている。

ABSTRACT

The integration of artificial intelligence (AI) technologies into judicial decision-making, particularly in pretrial, sentencing, and parole contexts, has generated substantial concerns about transparency, reliability, and accountability. At the same time, these developments have brought the limitations of human judgment into sharper relief and underscored the importance of understanding how judges interact with AI-based decision aids. Using criminal justice risk assessment as a focal case, we conduct a synthetic review connecting three intertwined aspects of AI's role in judicial decision-making: the performance and fairness of AI tools, the strengths and biases of human judges, and the nature of AI-plus-human interactions. Across the fields of computer science, economics, law, criminology, and psychology, researchers have made significant progress in evaluating the predictive validity of automated risk assessment instruments, documenting biases in judicial decision-making, and, to a more limited extent, examining how judges use algorithmic recommendations. While the existing empirical evidence indicates that the impact of AI decision-aid tools on pretrial and sentencing decisions is modest or nonexistent, our review also reveals important gaps in the existing literature. Further research is needed to evaluate the performance of AI risk assessment instruments, understand how judges navigate uncertain decision-making environments, and examine how individual characteristics influence judges' responses to AI advice. We argue that AI-versus-human comparisons have the potential to yield new insights into both algorithmic tools and human decision-makers. We advocate greater interdisciplinary integration to foster cross-fertilization in future research.

研究の動機と目的

• AIツールがプレトライアル、量刑、仮釈決定でどのように用いられているかの理解を促進する。
• 自動化されたリスク評価指標の予測有効性と公正性に関する証拠を統合する。
• 人間の裁判官の偏見とアルゴリズム推奨との相互作用を検討する。
• 文献のギャップを特定し、学際的研究の方向性を提案する。

提案手法

• コンピュータサイエンス、経済学、法学、犯罪学、心理学の研究結果を横断的に検討する。
• AIツールの性能と公正性に関する証拠と裁判官の意思決定バイアスを結びつける。
• AI助言が利用可能な不確かな意思決定環境で裁判官がどのように判断するかを評価する。
• AI対人間の比較が新しい洞察を生む可能性について論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 刑事司法における自動化リスク評価指標の予測有効性はどの程度か。
• RQ2 人間の裁判官の偏見はAIベースの意思決定補助とどのように相互作用するか。
• RQ3 AI意思決定補助ツールはプレトライアルや量刑の結果に意味のある影響を与えるか。
• RQ4 司法文脈におけるAI-日本間の相互作用にはどのようなギャップが存在するか。
• RQ5 学際的統合は司法判断におけるAIの理解をいかに深められるか。

主な発見

• AI意思決定補助ツールがプレトライアルと量刑の決定に与える影響は控えめか、あるいは存在しない。
• AIリスク評価指標の性能評価と裁判官のAI助言との相互作用には重要なギャップがある。
• 既存の文献はツールの公正性と予測有効性の測定で進展を示す一方、実際の意思決定結果の研究は限られている。
• 裁判官が不確かな意思決定環境をどのように乗り切るか、個々の特性がAI助言への反応に与える影響は今後の研究が必要。
• AI対人間の比較はツールと意思決定者の両方に新しい洞察をもたらす可能性がある。
• 本論文は今後の研究における学際的統合の重要性を訴え、相互交流を促進することを提案する。