نقش هوش مصنوعی در کاهش تکرار جرم: فرصت‌ها و چالش‌های نوظهور

نویسندگان

  • روح‌الله صمیم هیئت‌علمیِ دیپارتمنت حقوق، پوهنزی/ دانش‌کدۀ حقوق و علوم سیاسی، پوهنتون/ دانش‌گاه غالب‌، کابل، افغانستان https://orcid.org/0009-0006-7867-0698

DOI:

https://doi.org/10.58342/ghalibqj.V.14.I.3.2

واژه‌گانِ کلیدی:

ارزیابی خطر هوش مصنوعی، پیامدهای اخلاق، پیش‌گیری از تکرار جرم، مقررات قانونی، هوش مصنوعی

چکیده

تکرار جرم حالتی‌است که در آن شخص پس از محکومیت نخستین، مرتکب همان جرم یا جرایم مشابه می‌شود. پرسش اصلی تحقیق این است که آیا هوش مصنوعی، به‌عنوان یک سیستم کمپیوتری قادر به انجام وظایفی که معمولًا نیازمند هوش انسانی‌اند، می‌تواند در کاهش تکرار جرم نقش فعّالی ایفا کند یا خیر. این موضوع اهمیت دارد؛ زیرا تکرار جرم نه‌تنها به جامعه آسیب می‌رساند، بل‌که فرصت استفاده از فنّاوری‌های نوین برای پیش‌گیری و اصلاح مجرمان را نیز فراهم می‌کند. هدف اصلی پژوهش بررسی نقش هوش مصنوعی در کاهش تکرار جرم با درنظرگرفتن فرصت‌ها و چالش‌های نوظهور در این حوزه بوده است. این تحقیق از نوع توصیفی-تحلیلی بوده و مبتنی بر منابع کتاب‌خانه‌یی انجام شده است. یافته‌ها نشان می‌دهد که تحلیل اطلاعات مربوط به رفتار مجرمانه، روش‌های پیش‌بینی جرم و ارائه خدمات تخصصی برای اصلاح و بازپروری مجرم، می‌تواند از طریق فعالیت‌های فنّی و ظرفیت‌های قانونی به کاهش جرم کمک کند. با این حال، چالش‌هایی مانندِ تبعیض الگوریتمی، نبود شفافیت، پراکنده‌گی مسؤولیت، حفاظت از داده‌ها، پیامدهای روانی - اجتماعی، نقض حریم خصوصی و کرامت انسانی، نگرانی‌های قابل توجهی ایجاد می‌کنند. بر همین اساس، هوش مصنوعی باید در فرایند تصمیم‌گیری نقش یک حامی و راه‌نما را داشته باشد، نه تصمیم‌گیرندۀ مطلق.

شناخت‌نامۀ نویسنده

روح‌الله صمیم، هیئت‌علمیِ دیپارتمنت حقوق، پوهنزی/ دانش‌کدۀ حقوق و علوم سیاسی، پوهنتون/ دانش‌گاه غالب‌، کابل، افغانستان

بیوگرافی تحصیلی و علمی استاد روح‌الله صمیم

 

نام و نام خانوادگی: روح‌الله صمیم 

نام پدر: اقبال جان 

تاریخ و محل تولد: ۱۳۷۰ هجری شمسی، ولایت کابل، افغانستان 

ملیت: افغان 

تحصیلات عالی

-  دوره ابتدایی: مکتب متوسطه وزیرآباد، کابل 

-  دوره متوسطه و ثانوی: لیسه عالی حکیم ناصر خسرو بلخی، کابل (۱۳۸۹ هجری شمسی) 

-  مقطع لیسانس: حقوق و علوم سیاسی، دیپارتمنت قضا و څارنوالی، پوهنتون هرات (۱۳۹۳ هجری شمسی)

-  مقطع ماستری: حقوق جزا و جرم‌شناسی، پوهنتون خاتم‌النبیین (۱۳۹۶ هجری شمسی) 

سوابق علمی و تدریسی

-  مدرس مضامین حقوقی در دانشگاه‌های معتبر خصوصی از سال ۱۳۹۴ تاکنون 

-  آمر دیپارتمنت حقوق در پوهنتون غالب 

-  تألیف و انتشار مقالات علمی-تحقیقی در ژورنال‌های ملی و بین‌المللی 

-  تألیف کتاب درسی "حقوق جزای بین‌الملل" (در حال تدوین)

فعالیت‌های حقوقی و تخصصی

-  وکیل مدافع و مشاور حقوقی در حوزه‌های مختلف قضایی 

-  ترینر حقوقی در زمینه‌های مختلف حقوق جزا، آیین دادرسی کیفری و سایر حوزه‌های مرتبط 

- مشارکت فعال در سمینارها، کنفرانس‌ها و برنامه‌های آموزشی حقوقی 

حوزه‌های تحقیقاتی و علمی

استاد روح‌الله صمیم با تمرکز بر توسعه و گسترش دانش حقوقی در افغانستان، در زمینه‌های حقوق، حقوق جزا، جرم‌شناسی و حقوق جزای بین الملل فعالیت داشته و با تألیف، تدریس و تحقیقات علمی- تحقیقی تلاش دارد سهم ارزنده‌ای در پیشرفت علمی و اصلاح نظام حقوقی کشور ایفا کند.

 

سرچشمه‌ها/ منابع

Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine bias: There's software used across the country to predict future criminals. And it's biased against blacks. ProPublica. Retrieved from https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Binns, A., McDonald, K., & Taylor, S. (2019). The role of artificial intelligence in criminal justice: Recidivism prediction. Journal of Criminology and Criminal Justice, 52(4), 67-79. https://scholar.google.com/scholar_lookup?title=The+role+of+artificial+intellig.+Taylor&publication_year=2019

Binns, R. (2018). Accountability in artificial intelligence: Balancing ethical, legal, and social concerns. Ethical AI Review, 12(3), 230-240. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-018-9471-4

Cameron, R. (2024). Ethical implications of AI in criminal justice. Journal of Ethics and Technology, 32(1), 45-56. https://doi.org/10.1016/j.jethics.2024.01.004

Council of Europe. (2024). Framework Convention on Artificial Intelligence. Retrieved from https://www.coe.int/en/web/artificial-intelligence/

Dastin, J. (2020). Amazon's AI Recruiting Tool Shows Bias. Reuters. Retrieved from https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-recruitment-insight-idUSKCN1VV0V8

Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin's Press. Retrieved from https://www.amazon.com/Automating-Inequality-High-Tech-Profile-Punish/dp/1250074313

European Commission. (2021). Proposal for a Regulation laying down harmonized rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Retrieved from https://ec.europa.eu/info/publications/ai-act-legal-framework_en

Franklin, J. (2020). Exploring ethical dilemmas in the implementation of AI for criminal justice purposes. Journal of Legal Ethics, 23(4), 451-467. https://doi.org/10.1016/j.jethics.2020.06.001

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. p.

Hasisi, B., Shoham, E., Weisburd, D., Haviv, N., & Zelig, A. (2016). The “care package,” prison domestic violence programs and recidivism: A quasi-experimental study. Journal of Experimental Criminology, 12(4), 563-586. https://doi.org/10.1007/s11292-016-9266-0

Haviv, N., Weisburd, D., Zelig, A., & Shoham, E. (2016). Evaluating the effectiveness of prison programs in reducing recidivism: A meta-analysis. Criminology & Public Policy, 15(3), 563-587. https://doi.org/10.1111/1745-9133.12179

Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2

Joel, S., Eastwick, P. W., Allison, C. J., Arriaga, X. B., Baker, Z. G., Bar-Kalifa, E., & Wolf, S. (2024). Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples’s studies. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(2), Article e1917036117. https://doi.org/10.1073/pnas.1917036117

Johnson, H., Lee, W., & Walker, S. (2021). The ethics of AI: Examining fairness and transparency. Ethics in AI Journal, 27(5), 540-552. https://doi.org/10.1016/j.ej.2021.08.014

Kim, J. (2023). Protection of Data and Privacy in the Age of AI. Guide to Data Protection, 4, 87-102. [Book] from https://www.dataprotectionguide.com

Lilly, J. R., Cullen, F. T., & Ball, R. A. (2019). Criminological theory: Context and consequences (6th Ed.). SAGE.

Lorraine, M. (2024). Ethical issues in AI and criminal justice: A review. Journal of Technology and Ethics, 42(2), 90-102. https://doi.org/10.1016/j.jtech.2024.04.003

Lutsey, N., Meszler, D., Isenstadt, A., German, J., & Miller, J. (2017). Efficiency technology and cost assessment for US 2025–2030 light-duty vehicles. International Council on Clean Transportation (ICCT), Washington, USA, White Paper, 22nd March, 45.

Mears, D. P., & Cochran, J. C. (2018). Progressively tougher sanctioning and recidivism: Assessing the effects of different types of sanctions. Journal of Research in Crime and Delinquency, 55(2), 194–241. https://doi.org/10.1177/0022427817739338

Miller, R. (2025). The ethical implications of AI in criminal justice. Journal of Ethics and Technology, 33(1), 45-56. https://doi.org/10.1016/j.jethics.2025.01.002

Ministry of Justice, Official Gazette. (2017 [۱۳۹۶]). Penal Code. Serial No. (1260). ]In Persian[

Morgan, P., & Zhang, F. (2022). Ethics of using machine learning for predictive policing. The Journal of Ethics and Technology, 16(4), 341–358. https://doi.org/10.1080/1740149X.2022.2044567

Müller, M., Johnson, K., & Lang, R. (2020). Advances in Artificial Intelligence: A Comprehensive Review. AI & Society, 35(2), 205-225. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00974-4

Nourbaha, Reza. (2012 [۱۳۹۱]). General Criminal Law Foundations. Tehran: Ganj Danesh Publishing. ]In Persian[

O'Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing Group.

Oswald, M., Grace, J., Urwin, S., & Arnes, G. (2018). Algorithmic risk assessment policing models: Lessons from the Durham HART model and 'Experimental' proportionality. Information & Communications Technology Law. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13600834.2018.1458455

Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th Ed.). Pearson Education.

Sarker, S. K. (2021). AI and the Legal System: Issues and Ethical Implications. Journal of Law & Artificial Intelligence, 3(2), 18–24. https://www.journaloflawai.com

Smith, T., & Brown, A. (2019). AI in criminal justice: Risks and rewards. Journal of Law & Technology, 41(4), 175-190. https://doi.org/10.1080/10402522.2019.1629237

Smuha, N. A., Ahmed-Rengers, E., Harkens, A., Li, W., MacLaren, J., Piselli, R., & Voss, W. (2021). How the EU can achieve legally trustworthy AI: A response to the European Commission’s proposal for an Artificial Intelligence Act. Computer Law Review International, 20(4), 97-106. https://doi.org/10.1093/clri/clab023

Zeng, D., Yu, M., & Song, Z. (2021). Privacy-preserving techniques in AI-based criminal justice systems. Journal of Privacy and Data Protection, 9(3), 109-115. Retrieved from https://www.scholarlypublisher.com

Zhao, Z., Xu, X., & Li, Y. (2020). The dehumanization effect of AI in criminal justice systems. International Journal of Social Justice, 17(4), 143-155. Retrieved from https://www.journals.sagepub.com/home/sjs

Zheng, Q., & Chun, R. (2017). Corporate recidivism in emerging economies. Business Ethics: A European Review, 26(1), 63-79. https://doi.org/10.1111/beer.12116

Zhi, J., & Zhang, L. (2022). Ethics and transparency in AI decision-making for criminal justice. Journal of AI Ethics, 8(2), 112-125. https://doi.org/10.1007/s43746-022-00107-3

Downloads

چاپ شده

2025-09-23

ارجاع به مقاله

صمیم ر. (2025). نقش هوش مصنوعی در کاهش تکرار جرم: فرصت‌ها و چالش‌های نوظهور. فصل‌نامۀ علمی - پژوهشی غالب, 14(3), ۲۱ - ۴۳. https://doi.org/10.58342/ghalibqj.V.14.I.3.2