A call for more explainable AI in law enforcement

执行 执法 关系(数据库) 利益相关者 面子(社会学概念) 法学 计算机科学 计算机安全 法律与经济学 政治学 人工智能 业务 社会学 数据库 社会科学
作者
Rita Matulionytė,Ambreen Hanif
标识
DOI:10.1109/edocw52865.2021.00035
摘要

The use of AI in law enforcement raises several significant ethical and legal concerns. One of them is AI explain- ability principle, which is mentioned in numerous national and international AI ethical guidelines. This paper firstly analyses what AI explainability principle could mean with relation to AI use in law enforcement, namely, to whom, why and how the explanation about the functioning of AI and its outcomes needs to be provided. Secondly, it explores some legal obstacles in ensuring the desired explainability of AI technologies, namely, the trade secret protection that often applies to AI modules and prevents access to proprietary elements of the algorithm. Finally, the paper outlines and discusses three ways to mitigate this conflict between the AI explainability principle and trade secret protection. It encourages law enforcement authorities to be more proactive in ensuring that Face Recognition Technology (FRT) outputs are explainable to different stakeholder groups, especially those directly affected.
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