A büntető igazságszolgáltatás egyik visszatérő dilemmája, hogy hasonló ügyekben mennyire születnek hasonló ítéletek – és ha eltérések vannak, azok mennyire indokolhatók. Ezt a kérdést közelíti meg most a Szegedi Tudományegyetem kutatócsoportja: olyan, mesterséges intelligenciára épülő döntéstámogató megoldás elméleti alapjait dolgozzák ki, amely bizonyos büntetőügy-típusoknál segítheti a bírói büntetéskiszabást – a cél az átláthatóság és az egységesebb gyakorlat erősítése.
Mi a projekt lényege?
A kutatás – a közlések szerint – egy olyan modell felé halad, amely meghatározott büntetőügyekben képes lehet előre jelezni, milyen döntések születnek jellemzően, és később „javaslatot” adhat egy-egy ügyben a kiszabandó büntetésre. Fontos: ez nem automatizált ítélkezés, hanem a bírói munka támogatása (döntéstámogató eszköz), a végső döntés továbbra is emberi felelősség.
A kutatást Karsai Krisztina vezeti; a nyilvános SZTE-beszámoló szerint egy többtagú (öt fős) csapat dolgozik a koncepción.
Miért pont embercsempészet?
A kiindulópont az embercsempészés: a kutatók első körben azért fókuszáltak erre, mert az ilyen ügyek sokszor hasonló mintázatot mutatnak, és – legalábbis a projekt logikája szerint – kevesebb, jól azonosítható tényezőből épül fel a bírói mérlegelés, mint számos más bűncselekménynél. Az alapot a Szegedi Járásbíróság 541 embercsempészési ügyének feldolgozása adja.
Hol tart most, és mik a következő lépések?
A friss egyetemi tájékoztatás szerint jelenleg az algoritmus elméleti hátterén dolgoznak; a következő fázisban a rendszer a feldolgozott esetekre büntetési „javaslatokat” adna, amelyeket összevetnek a tényleges bírói döntésekkel. Ezután a tervek szerint további járásbíróságok ügyeivel bővítenék az adatbázist és finomítanák a modellt.
A nyilvános közlésekben szereplő ütemezés alapján a fejlesztés 2027 elejére juthat el olyan szintre, hogy – ha a szükséges engedélyeket megkapja – a gyakorlatban is kipróbálható/alkalmazható legyen.
Milyen ügyek jöhetnek szóba még?
A kutatók célja nem az, hogy „mindenre” ráhúzzanak egy modellt, hanem hogy általános szempontokat adjanak arra: mely ügytípusok alkalmasak algoritmikus támogatásra. A közlések szerint az embercsempészet mellett szóba kerülhetnek egyes vagyon elleni és egyes közlekedési bűncselekmények is.
Transzparencia: a laikusok is „rákérdezhetnek” az aggregált adatokra?
A tervezett rendszerhez egy dinamikus platform ötlete is kapcsolódik, amely a jogkereső állampolgároknak is lehetőséget adhat összesített (aggregált) ítélkezési adatok lekérdezésére. Ez a megközelítés azért izgalmas, mert nemcsak a szakmának, hanem a laikusoknak is segíthet jobban megérteni a büntető igazságszolgáltatás működését – ami a közbizalom szempontjából sem mellékes.
A legfontosabb korlát: nem „gép ítél”, hanem ember dönt
A projekt kommunikációjának egyik kulcsa, hogy nem cél és nem is reális közeli forgatókönyv, hogy algoritmus mondja ki: ki mennyi időre kerüljön börtönbe – a fejlesztés az ítélkezés támogatásáról szól, és a jelenlegi keretek sem erre vannak kitalálva.
Ezzel együtt, Európában külön etikai és jogállami elvek is készültek arra, hogyan lehet AI-t felelősen használni igazságügyi környezetben (átláthatóság, emberi felügyelet, alapjogok védelme stb.). Ilyen például a Council of Europe CEPEJ 2018-as etikai chartája.
Miért érdekes ez most?
Mert ha a kutatók meg tudják mutatni, hogy mely ügytípusoknál és milyen feltételekkel működik jól egy büntetéskiszabást támogató modell, az hosszabb távon csökkentheti a „szélsőségesen eltérő” ítéletek kockázatát, és jobban megmagyarázhatóvá teheti a büntetőbírói gyakorlatot.
A projektet ráadásul az egyetemi közlések szerint SZTE Innovációs Díjjal is elismerték, a díjátadót 2025. november 17-én tartották.