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영어

Algorithms are combined with machine learning and artificial intelligence technologies and are used in various fields. However, algorithms come with both advantages and risks. In other words, algorithms are used for the benefit of individuals and society, but at the same time contain the risk of promoting discrimination and inequality. This is also the case in the realm of criminal justice. Decisions made by data and algorithms bring speed, efficiency, and precision to law enforcement, but potentially contain the risk of reproducing existing prejudices and biases. Algorithms cannot be independent of humans because humans create, build, and operate algorithms based on data, but algorithmic decisions influence human decision-making. As a result, algorithms can be viewed as a technical collection with social characteristics rather than a technical or objective form of operation. These algorithms have been incorporated into the criminal justice field, affecting the law enforcement process, and changing the basic principles that govern criminal justice, but there is a lack of discussion on this. Therefore, with this recognition, this paper examines the current status and problems of algorithm use in criminal justice and suggests transparency, fairness, and accountability as principles of algorithm use in criminal justice.

한국어

알고리즘은 기계학습(Machine Learning)이나 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 과 접목되어다양한분야에서 활용되고 있다. 그러나알고리즘은 장점과 동시에 위험을 수반한다. 즉, 알고리즘은 개인과 사회의 편익을 위해 사용되지만, 동시에 차별과 불평 등을 조장할 위험을 포함하고 있다. 이는 형사사법의 영역에서도 마찬가지다. 데이터와 알고리즘에 의한 결정은 법집행의 신속성과 효율성, 정밀성을 가져오지만 잠재적으로 기존의 편견과 편향을 재생산할 위험을 포함하고 있다. 인간이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 생성·구축하고 작동시키고 있으므로 알고리 즘은 인간으로부터 독립할 수 없으나 알고리즘의 결정은 인간의 의사결정에 영향을 미 치게된다. 따라서 알고리즘은기술적·객관적 형태의 운영 방식이라기보다는사회적성 질을 가진 기술적 집합체로 볼 수 있다. 이러한 알고리즘이 형사사법 분야에 편입되어 법집행 과정에 영향을 미치고 형사사법을 지배하고 있는 기본원칙 등을 변화시키고 있 지만 이에 대한 논의가 부족한 현실이다. 따라서 본고는 이러한 인식하에 형사사법에서 알고리즘의 활용 현황과 문제점을 살펴보고 형사사법에서 알고리즘의 활용 원칙으로 투명성과 공정성, 설명책임에 대하여 제언한다.