W ostatnich latach sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do obszarów, które dotąd zarezerwowane były wyłącznie dla ludzi. Jednym z takich obszarów jest wymiar sprawiedliwości – dziedzina, w której decyzje mają bezpośredni wpływ na życie jednostek, a każda pomyłka może oznaczać naruszenie fundamentalnych praw człowieka.

W wielu krajach eksperymentuje się z wykorzystaniem algorytmów predykcyjnych wspierających pracę sędziów. Ich celem jest zwiększenie efektywności orzekania, spójności wyroków i ograniczenie wpływu nieświadomych uprzedzeń. Zwolennicy tej technologii argumentują, że odpowiednio zaprojektowane systemy mogą działać szybciej, sprawiedliwiej i bardziej konsekwentnie niż człowiek. Przeciwnicy natomiast ostrzegają przed nadmiernym zaufaniem do tzw. „czarnych skrzynek”, które potrafią wyrokować, ale nie potrafią się z tych wyroków wytłumaczyć.

W tle tej dyskusji stoi pytanie fundamentalne: czy możliwe jest pogodzenie użycia algorytmów w procesie orzekania z konstytucyjnym prawem do sprawiedliwego procesu? Innymi słowy – czy sędzia wspomagany przez sztuczną inteligencję to krok w stronę bardziej obiektywnego wymiaru sprawiedliwości, czy może pierwszy krok ku jego dehumanizacji?

W tym artykule przyjrzymy się, jak działają algorytmy predykcyjne w sądownictwie, jakie korzyści i zagrożenia się z nimi wiążą oraz czy – i pod jakimi warunkami – ich stosowanie może być zgodne z zasadami państwa prawa.

Czym są algorytmy predykcyjne i jak działają w sądownictwie?

Algorytmy predykcyjne to narzędzia oparte na technikach sztucznej inteligencji, które analizują duże zbiory danych historycznych w celu prognozowania określonych wyników lub zachowań. W kontekście sądownictwa ich zadaniem może być np. ocena ryzyka ponownego popełnienia przestępstwa przez oskarżonego, przewidywanie długości wyroku na podstawie podobnych spraw, czy identyfikacja czynników mających wpływ na orzekanie w konkretnych typach spraw.

Podstawą działania takich algorytmów jest machine learning, czyli uczenie maszynowe. System „uczy się” na podstawie tysięcy rzeczywistych przypadków – analizując dane dotyczące wyroków, profili oskarżonych, czynów przestępczych i kontekstu społecznego. Z czasem algorytm potrafi rozpoznawać wzorce i wykorzystywać je do generowania rekomendacji w nowych sprawach.

W praktyce algorytmy te nie orzekają samodzielnie, lecz wspomagają sędziego, podając mu prognozę – np. że dana osoba ma 80% szans na recydywę w ciągu najbliższych dwóch lat. To sędzia, przynajmniej teoretycznie, ma podjąć ostateczną decyzję, biorąc pod uwagę wiele czynników – również tych, których algorytm nie potrafi uwzględnić.

Najbardziej znanym przykładem takiego systemu jest COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), stosowany w Stanach Zjednoczonych. COMPAS ocenia ryzyko recydywy i wpływa na decyzje o wysokości kaucji czy długości kary. W Europie natomiast prowadzone są pilotaże i badania nad podobnymi narzędziami m.in. w Estonii, Francji czy Holandii.

Nie wszystkie systemy predykcyjne muszą opierać się na uczeniu maszynowym. Czasem są to statyczne modele eksperckie, które analizują dane według ustalonych reguł. Jednak to właśnie algorytmy uczące się są uznawane za najbardziej obiecujące – i jednocześnie najbardziej kontrowersyjne.

Warto zaznaczyć: algorytm sam w sobie nie „rozumie” sprawy. Nie zna kontekstu społecznego, nie odczuwa empatii, nie potrafi ocenić wiarygodności świadka. Jego siłą jest wydajność i zdolność do uogólniania wzorców, ale nie „sprawiedliwość” w sensie moralnym czy ludzkim. Z tego powodu powinien być traktowany jako narzędzie pomocnicze, a nie jako zastępstwo dla ludzkiego rozumu i sumienia.

Korzyści wynikające z wykorzystania AI w orzekaniu

Choć zastosowanie sztucznej inteligencji w sądownictwie budzi wiele kontrowersji, nie sposób pominąć potencjalnych korzyści, które płyną z jej odpowiednio zaprojektowanego i przemyślanego wdrożenia. Współczesne systemy oparte na AI mogą – w roli narzędzi wspierających – usprawnić działanie wymiaru sprawiedliwości, zachowując przy tym jego niezależność i suwerenność.

Zwiększenie efektywności postępowań sądowych

Systemy predykcyjne potrafią analizować tysiące dokumentów i spraw w ułamku sekundy, co pozwala sędziom i pracownikom sądów znacząco skrócić czas potrzebny na analizę danych. W sprawach masowych, rutynowych lub o prostych schematach, algorytmy mogą automatycznie porządkować materiały dowodowe, wyszukiwać podobne orzeczenia czy sugerować odpowiednie przepisy prawne. Dzięki temu więcej czasu pozostaje na rozstrzyganie istotnych kwestii merytorycznych.

Większa spójność i przewidywalność orzeczeń

Jednym z częstych zarzutów wobec systemów sądowniczych jest brak spójności – podobne sprawy bywają rozstrzygane w różny sposób, zależnie od sędziego czy sądu. Algorytmy, działające na podstawie dużych zbiorów danych, mogą pomóc w identyfikacji utrwalonych linii orzeczniczych, a następnie wskazać sędziemu, jak podobne przypadki były zazwyczaj rozstrzygane. To może zwiększyć przewidywalność prawa, a co za tym idzie – zaufanie obywateli do wymiaru sprawiedliwości.

Wsparcie w przeciwdziałaniu ludzkim błędom i uprzedzeniom

Nawet najbardziej doświadczony sędzia nie jest wolny od błędów, zmęczenia, stresu czy nieświadomych uprzedzeń. Algorytm nie męczy się i nie działa pod wpływem emocji – dlatego może służyć jako punkt odniesienia lub forma „drugiej opinii”, która pozwoli sędziemu zweryfikować własny tok rozumowania. Co więcej, w sytuacjach, w których istnieją ryzyka systemowych uprzedzeń (np. rasowych, ekonomicznych), dobrze zaprojektowany system może pełnić funkcję kontrolną, ujawniając ukryte schematy decyzyjne.

Ułatwienie dostępu do sprawiedliwości

W krajach, gdzie sądownictwo jest przeciążone, a dostęp do profesjonalnej pomocy prawnej ograniczony, proste systemy AI mogą służyć także obywatelom, np. poprzez automatyczne doradztwo w sprawach drobnych roszczeń czy rozstrzyganie prostych sporów cywilnych (np. e-sądy). Estonia eksperymentowała z takim rozwiązaniem dla sporów poniżej 7 tysięcy euro. Jeśli AI skraca czas oczekiwania na wyrok, pośrednio zwiększa dostępność wymiaru sprawiedliwości dla każdego obywatela.

Możliwość analizy trendów i polityk penalnych

Algorytmy mogą służyć również organom państwowym do analizowania makrotrendów – np. jak zmienia się orzecznictwo w danym regionie, czy określona polityka karna faktycznie zmniejsza przestępczość, czy są wyraźne różnice w orzecznictwie między sądami. To cenne źródło wiedzy przy tworzeniu reform systemowych, opartych na danych, a nie tylko intuicji.

Zagrożenia i kontrowersje

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesu orzekania rodzi nie tylko nadzieje, lecz również głębokie obawy – zarówno wśród prawników, jak i obywateli. W kontekście prawa do sprawiedliwego procesu pojawiają się pytania o przejrzystość, odpowiedzialność oraz równość stron. Choć AI może być pomocna, niesie ze sobą poważne ryzyko, jeśli jej działanie nie zostanie właściwie uregulowane i zrozumiane.

Nieprzejrzystość działania algorytmów („black box”)

Wiele współczesnych modeli AI, zwłaszcza tych opartych na głębokim uczeniu, działa w sposób nieprzejrzysty nawet dla ich twórców. Algorytmy przetwarzają ogromne ilości danych, tworząc złożone zależności, które trudno zinterpretować. Brak przejrzystości utrudnia ocenę, czy konkretna decyzja była oparta na racjonalnych przesłankach, czy np. na błędnych danych lub niezamierzonych skojarzeniach. W sądownictwie – gdzie każda decyzja musi być uzasadniona i poddana kontroli – taka „czarna skrzynka” stanowi fundamentalny problem.

Utrwalanie i wzmacnianie uprzedzeń („bias in, bias out”)

Jednym z najczęściej podnoszonych zagrożeń jest ryzyko powielania i wzmacniania istniejących uprzedzeń społecznych. Choć algorytmy często uchodzą za obiektywne, ich działanie zależy od jakości i charakteru danych, na których zostały wytrenowane. Dane pochodzące z policyjnych rejestrów, orzecznictwa czy statystyk kryminalnych często odzwierciedlają istniejące nierówności. Zasada „bias in, bias out” odnosi się właśnie do tego mechanizmu: jeśli dane wejściowe są stronnicze, to wyniki algorytmu również będą takie.

Przykładem może być system COMPAS w USA, który przewidywał „ryzyko recydywy” i okazał się uprzedzony wobec osób czarnoskórych. Problem biasu nie ogranicza się jednak do danych – może też wynikać z wyboru zmiennych, projektowania modelu czy sposobu interpretacji wyników. Nawet pozornie neutralne dane – jak kod pocztowy czy zatrudnienie – mogą pełnić rolę zastępczych wskaźników statusu społeczno-ekonomicznego, prowadząc pośrednio do dyskryminacji.

W kontekście Polski i UE, wdrażanie tego typu rozwiązań musi być poprzedzone gruntowną analizą danych, regularnymi audytami i nadzorem, aby ograniczyć ryzyko reprodukowania niesprawiedliwości.

Dehumanizacja wymiaru sprawiedliwości

Prawo to nie tylko zbiór norm – to również ludzka ocena, empatia i zdolność uwzględniania kontekstu. Obawa, że AI mogłoby wypierać człowieka z kluczowych decyzji, budzi uzasadniony sprzeciw. Proces sądowy nie powinien być sprowadzony do matematycznego modelu – to dialog społeczny, w którym strony oczekują zrozumienia i sprawiedliwej oceny, a nie automatycznego werdyktu. Nadmierne zaufanie do „technologicznego autorytetu” może prowadzić do automatyzacji decyzji bez należytej refleksji i wrażliwości.

Brak jasnej odpowiedzialności prawnej

W sytuacji, gdy decyzja sądowa zostaje częściowo oparta na rekomendacji algorytmu, pojawia się pytanie: kto ponosi odpowiedzialność za ewentualny błąd? Sędzia? Programista? Firma wdrażająca system? Obecnie brakuje precyzyjnych regulacji prawnych, które jednoznacznie określałyby odpowiedzialność za skutki zastosowania AI. Taka luka prawna stanowi zagrożenie dla zasady sprawiedliwości proceduralnej i materialnej, utrudniając dochodzenie roszczeń przez poszkodowanych.

Ryzyko instrumentalizacji i manipulacji

AI w wymiarze sprawiedliwości może być użyta nie tylko w dobrej wierze. Istnieje realne zagrożenie, że władze polityczne wykorzystają algorytmy jako narzędzie wpływu na sądownictwo – np. poprzez manipulację danymi treningowymi, projektowanie modeli lub ukryte priorytety decyzyjne. W systemach, gdzie niezależność sądów jest osłabiona, sztuczna inteligencja może stać się narzędziem centralizacji i kontroli, a nie obiektywizacji procesu orzekania.

Sztuczna inteligencja w praktyce: między efektywnością a sprawiedliwością

W tym rozdziale pokażemy, jak AI działa realnie w różnych systemach prawnych, oraz jakie problemy i napięcia z tym się wiążą.

OASys – algorytmiczna ocena ryzyka w brytyjskim wymiarze sprawiedliwości

System OASys (Offender Assessment System), stosowany w Anglii i Walii od 2001 roku, jest jednym z najstarszych i najpowszechniej wykorzystywanych algorytmicznych narzędzi oceny ryzyka w europejskim wymiarze sprawiedliwości. Jego celem jest przewidywanie ryzyka ponownego popełnienia przestępstwa przez osoby skazane, objęte dozorem lub starające się o przedterminowe zwolnienie. OASys analizuje dane zebrane przez kuratorów sądowych, w tym zarówno czynniki statyczne (np. wiek, historia karalności), jak i dynamiczne, takie jak sytuacja mieszkaniowa, uzależnienia, relacje społeczne czy postawy wobec prawa. W efekcie osoby oceniane są klasyfikowane według poziomu ryzyka, co może wpływać na decyzje dotyczące kary, przydziału do programów resocjalizacyjnych czy nadzoru kuratorskiego.

Choć celem systemu jest ustandaryzowanie ocen i ograniczenie subiektywności, jego działanie budzi wiele zastrzeżeń. Przede wszystkim brakuje niezależnych audytów, które pozwoliłyby ocenić skuteczność i sprawiedliwość działania algorytmu. Krytycy zwracają uwagę na możliwą reprodukcję systemowych uprzedzeń – np. wobec mniejszości etnicznych – zakorzenionych w danych wejściowych, takich jak policyjne rejestry zatrzymań. Problemem jest także brak indywidualizacji – OASys przypisuje ryzyko na podstawie przynależności do grup statystycznych, nie zaś rzeczywistych zachowań konkretnej osoby. W praktyce może to prowadzić do decyzji, które są trudne do zakwestionowania i niewystarczająco przejrzyste, co rodzi poważne pytania o zgodność takiego podejścia z prawem do rzetelnego procesu.

Sztuczna inteligencja w chińskim sądownictwie – szybciej, taniej, ale czy sprawiedliwie?

Od 2017 roku Chiny wdrażają rozwiązanie, które w kontekście wykorzystania AI w sądownictwie wyprzedza większość krajów świata – sądy internetowe, oparte na sztucznej inteligencji. Pierwszy taki sąd powstał w Hangzhou i obecnie funkcjonuje całodobowo, obsługując sprawy cywilne, administracyjne i gospodarcze związane z działalnością w internecie, np. e-commerce, prawa autorskie czy spory dotyczące domen internetowych. Sprawy prowadzone są online – bez fizycznej obecności stron – a „sędziowie” przybierają formę awatarów generowanych przez algorytmy [Film].

System umożliwia rejestrację sprawy, składanie dowodów, przesłuchania i wydanie wyroku – wszystko zdalnie, często bez udziału człowieka w kluczowych etapach postępowania. W niektórych przypadkach to AI decyduje o meritum sprawy. Dane z 2019 roku pokazują, że średni czas rozpatrywania sprawy wynosił 40 dni, a aż 98% wyroków zostało przyjętych bez apelacji.

Równolegle, w sądach powszechnych – jak w Kunshan czy Szanghaju – generatywna AI tworzy projekty wyroków i analizuje materiał dowodowy, a udział sędziego ogranicza się do korekty i podpisu. Według chińskich władz, rozwiązania te mają zwiększać efektywność, ograniczać przeciążenie sądów i przeciwdziałać korupcji. W 2023 roku przetworzono ponad 45 milionów spraw, co stanowi wzrost o 13% względem roku poprzedniego.

Choć oba modele – sądy internetowe oraz wspomaganie pracy sędziów przez generatywną AI – imponują skalą i tempem wdrożenia, budzą też poważne wątpliwości. Z jednej strony przyspieszają procesy, redukują koszty i odciążają system od biurokratycznego przeciążenia. Z drugiej jednak, funkcjonują w realiach braku niezależności sądów i silnej kontroli politycznej. Algorytmy uczące się na podstawie politycznie uwarunkowanych precedensów mogą wzmacniać istniejące uprzedzenia i wspierać autorytarną narrację.

Algorytmy w prawie precedensu – pomoc czy ryzyko uproszczenia?

Prawo precedensowe, charakterystyczne dla systemów common law, takich jak w Stanach Zjednoczonych, opiera się na zasadzie stare decisis – czyli konieczności respektowania wcześniejszych orzeczeń sądów w podobnych sprawach. Oznacza to, że sędziowie, wydając wyrok, muszą odwoływać się do ustalonych linii orzeczniczych i analizować ogromne zbiory wcześniejszych decyzji sądowych. To właśnie tutaj sztuczna inteligencja może potencjalnie odegrać istotną rolę, oferując wsparcie w szybkim przeszukiwaniu precedensów, identyfikowaniu analogii i sugerowaniu najbardziej „prawdopodobnych” kierunków rozstrzygnięć.

W praktyce już dziś w USA wykorzystuje się zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) w narzędziach takich jak Westlaw Edge (stworzony przez Thomson Reuters), ROSS Intelligence (niegdyś oparty na technologii IBM Watson, choć projekt został zamknięty po sporze prawnym z Thomson Reuters) czy Harvey AI – najnowsze rozwiązanie wspierane przez OpenAI i zintegrowane m.in. z kancelarią Allen & Overy. Te systemy analizują miliony stron orzecznictwa i aktów prawnych, pozwalając prawnikom i sędziom na szybsze dotarcie do istotnych precedensów, co realnie zwiększa efektywność pracy.

Z drugiej strony pojawiają się poważne wątpliwości. Algorytmy bazujące na analizie statystycznej mogą promować „średnie” rozwiązania – wyroki zgodne z dominującą linią orzeczniczą, co może prowadzić do marginalizowania innowacyjnych, ale mniejszościowych interpretacji prawa. Istnieje również ryzyko, że sędziowie będą zbyt ufnie polegać na rekomendacjach systemów AI, spłaszczając złożoną analizę prawną do prostego „zgodności z większością”.

Warto wspomnieć o kontrowersyjnych przypadkach, jak choćby sprawa sądu w Wisconsin (State v. Loomis), gdzie użycie algorytmu COMPAS do oceny ryzyka recydywy wywołało debatę na temat przejrzystości i potencjalnych uprzedzeń zakodowanych w modelach predykcyjnych. Choć nie była to klasyczna analiza precedensowa, sprawa ta unaoczniła, jak mocno AI może wpływać na decyzje sądowe – i jak trudno jest kontrolować te wpływy.

Podsumowanie i wnioski

Zastosowanie sztucznej inteligencji w orzekaniu wyroków to jeden z najbardziej kontrowersyjnych tematów współczesnego wymiaru sprawiedliwości. Z jednej strony, algorytmy predykcyjne oferują obietnicę przyspieszenia procesów, zwiększenia ich efektywności i ograniczenia wpływu ludzkich błędów czy emocji. Z drugiej – rodzą poważne pytania o przejrzystość, odpowiedzialność i zgodność z fundamentalnymi prawami człowieka, w tym z prawem do sprawiedliwego procesu.

Analiza praktycznych wdrożeń AI – od brytyjskiego OASys, przez „inteligentne sądy” w Chinach, po algorytmy wsparcia w systemach common law – pokazuje, że technologie te mają ogromny potencjał, ale niosą również istotne zagrożenia. Brak transparentności działania modeli, uprzedzenia wynikające z danych treningowych („bias in, bias out”), trudność w zakwestionowaniu automatycznych ocen czy możliwość politycznego wykorzystania AI to ryzyka, które nie mogą być ignorowane.

Ostatecznie nie chodzi więc o to, czy wykorzystywać AI w sądownictwie, ale jak to robić odpowiedzialnie. Kluczowe wydają się tu następujące wnioski:

• Algorytmy nie mogą być traktowane jako „czarne skrzynki” – ich działanie musi być zrozumiałe i audytowalne.
• AI nie może zastępować sędziego, lecz jedynie go wspierać – ostateczna odpowiedzialność za wyrok musi należeć do człowieka.
• Systemy oparte na danych muszą być stale monitorowane i aktualizowane – tak, by nie utrwalać istniejących nierówności społecznych.
• Użytkowanie AI musi być zgodne z podstawowymi zasadami prawa – w tym z zasadą kontradyktoryjności, domniemania niewinności i jawności postępowania.

Sztuczna inteligencja w sądownictwie to nie tylko kwestia techniczna, ale przede wszystkim wyzwanie etyczne i prawne. To od nas – prawników, informatyków, decydentów i obywateli – zależy, czy będzie ona narzędziem sprawiedliwości, czy tylko kolejnym mechanizmem biurokratyzacji i automatyzacji wyroków. Wybór tej drogi dopiero przed nami.

Źródła:

• Melissa Hamilton, Pamela Ugwudike „A ‘black box’ AI system has been influencing criminal justice decisions for over two decades – it’s time to open it up” https://theconversation.com/a-black-box-ai-system-has-been-influencing-criminal-justice-decisions-for-over-two-decades-its-time-to-open-it-up-200594
• Akiko Yoshinaga, Yomiuri Shimbun „China’s Judiciary Accelerates Use of AI; Aims to Speed Up Cases, Add Perceived Fairness” https://japannews.yomiuri.co.jp/science-nature/technology/20240806-202833/
• Tara Vasdani „Robot justice: China’s use of Internet courts” https://www.lexisnexis.ca/en-ca/ihc/2020-02/robot-justice-chinas-use-of-internet-courts.page
• Rónán Kennedy, „AI: why installing ‘robot judges’ in courtrooms is a really bad idea” https://theconversation.com/ai-why-installing-robot-judges-in-courtrooms-is-a-really-bad-idea-208718
• Han-Wei Liu, Ching-Fu Lin, Yu-Jie Chen, Beyond State v Loomis: artificial intelligence, government algorithmization and accountability, International Journal of Law and Information Technology, Volume 27, Issue 2, Summer 2019, Pages 122–141, https://doi.org/10.1093/ijlit/eaz001
• Bex, Floris & Prakken, Henry. (2021). Can Predictive Justice Improve the Predictability and Consistency of Judicial Decision-Making?. 10.3233/FAIA210338. https://www.researchgate.net/publication/356846419_Can_Predictive_Justice_Improve_the_Predictability_and_Consistency_of_Judicial_Decision-Making
• https://english.court.gov.cn/2022-12/12/c_838810.htm
• https://blog.rossintelligence.com
• https://legal.thomsonreuters.com/en/products/westlaw-edge