Как проследить и аудит доказательственных сил в машинном тексте
ai artificial-intelligence machine-learning law legal-ai computational-linguistics ai-in-law machine-drafted-text

Как проследить и аудит доказательственных сил в машинном тексте

7 августа 2025 г.

Проблема: отчеты без свидетелей

Полицейские отчеты, страховые повествования и юридические заявления должны отражать то, что кто -то видел, слышал или опытный. Традиционно эти документы были написаны человеческими офицерами, основанными на прямом наблюдении или показаниях. Но эта модель меняется.

В Соединенных Штатах и за его пределами полицейские управления принимают системы искусственного интеллекта, которые генерируют полные письменные отчеты, основанные на аудио из тела, офицерской диктовки или метаданных. Эти системы быстрые, стандартизированные и последовательные. Но есть улов:Они никогда не были свидетелем событий, которые они описываютПолем

Это означает, что язык производится без восприятия. И все же отчеты звучат как юридические показания. Они включают в себя авторитетные заявления, причинность, ссылки на доказательства и описания действий. Итак, большой вопрос становится:

Можно ли рассматривать предложение как доказательство, даже если ни один человек на самом деле не сказал этого, не засвидетельствовал или не рассмотрел?

The answer, disturbingly, is often yes.

What the Paper Shows

The article "Predictive Testimony: Compiled Syntax in AI-Generated Police Reports and Judicial Narratives" examines how these AI systems function as compiled syntax engines. That means they follow preset linguistic rules—like templates and grammars—to turn messy inputs into clean, legal-sounding text.

Но при этом они представляют, что вызывает бумагаОператорские доказательстваПолем Это выбор, который ИИ делает это изменение, как звучит предложение, какой авторитет он несет, и как его интерпретируют суды. Шесть основных операторов были идентифицированы:

  • Удаление агента: Удаление, кто сделал то, что
  • Модальное затухание: замена сильных претензий на «May», «может», или «по -видимому»
  • Доказательная вставка кадра: Добавление таких фраз, как «Записи указывают ...», не показывая эти записи
  • Временное сдвиг привязки: Изменение времени события в системное время
  • Серийная номинализация: превращение действий в статические существительные
  • Квази цитата: Перефразы звучат как прямые цитаты

Каждый из этих операторов меняет то, как отчет функционирует в качестве доказательства. Они не просто описывают, что произошло - они формируют, как воспринимаются ответственность, уверенность и причинность.

Почему это важно

Эти отчеты используются в реальных решениях: аресты, страховые отказа, заявки на зал суда. И часто никто не проверяет, как были созданы предложения.

Например:

  • «Субъект был задержан после выпуска команд»(Кто дал команды? Какие команды?)
  • «Системные записи показывают, что подозреваемый отклонил участие»(Где эти записи? Кто слышал отрицание?)
  • «Возможно, был вынужден въезд»(Это вероятная причина или просто хеджирование?)

Этот вид языка может пройти через правовые системы без контроля, потому что онзвучит правильноПолем Это соответствует институциональным ожиданиям. Но это может быть структурно пусто -Нет агента, нет проверки, нет якоря в реальностиПолем

Решение: сделать синтаксис тестируемым

Вместо того, чтобы запрещать отчеты, сгенерированные AI, газета предлагает что-то умнее:Сделайте прослушивание синтаксиса.

Он представляетЧетырехступенчатый путьОт грязного вклада до официального отчета:

  1. Входной поток: Аудио, журналы времени, формы
  2. Журнал компиляции: Что писала система
  3. Оператор след: Какие операторы использовались, где
  4. Доказательственная поверхность: Окончательный отчет

При этой установке учреждения могут проследить, как сформировалось предложение, на какой оператор повлиял на него, и есть ли у него какие -либо доказательственные недостатки. В статье также предлагаетсяСкрининг -тест: Если пункт не имеет известного оратора, ссылается на неуверенные источники и изменяет ссылки на время, он должен быть помечен, исправлен или исключен.

Почему это инновационно

Этот подход не полагается на угадывание «намерения» ИИ - потому что у него нет. Это смотрит наструктураПолем Он рассматривает предложение как действие. Если структура создает появление доказательств без вещества, эта структура должна быть проверена.

Это решение, которое могут применить юристы, судьи, инженеры и этики. И это не требует демонтажа автоматических рабочих процессов. Большинство артефактов - лог, подсказки, хэши, редакторы - уже существуют. Мы просто должны их использовать.

Прочитайте полную бумагу

📄 doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.16689540
Ряд:Грамматики власти
Автор:Agustin V. Startari

Об авторе

Agustin V. Startari является лингвистическим теоретиком и исследователем в исторических исследованиях. Его работа сосредоточена на синтаксическом авторитете, автоматизации юридического дискурса и структурных пределах машинного языка.

Орцид:0009-0001-4714-6539
SSRN Автор страница:Связь

Автор этос

Я не использую искусственный интеллект, чтобы написать то, чего не знаю. Я использую это, чтобы бросить вызов тому, что я делаю. Я пишу, чтобы вернуть голос в эпоху автоматического нейтралитета. Моя работа не на аутсорсинге. Это написано.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE