Structurarea și activarea cunoștințelor pentru sisteme juridice inteligente în orașe inteligente: către o justiție transparentă și echitabilă

Lucrarea propune o arhitectură conceptuală pentru structurarea și activarea cunoștințelor juridice în sisteme inteligente care ar putea sprijini instanțele de fond și serviciile publice digitale. Întrebarea centrală este cum pot fi combinate regulile formale și ontologiile cu modelele lingvistice mari, păstrând responsabilitatea umană pentru interpretarea dreptului și luarea deciziilor. Analiza se bazează pe lucrările anterioare ale autorului în programarea logică, pe literatura selectată privind IA juridică și pe inițiative documentate de digitalizare a justiției din Europa, SUA și China. Dialogurile exploratorii cu modele lingvistice au contribuit la formularea arhitecturii, însă lucrarea nu prezintă un prototip funcțional, un test comparativ de performanță ori efecte măsurate asupra hotărârilor judecătorești. Arhitectura are patru funcții corelate: extragerea faptelor din documente; reprezentarea normelor aplicabile, a excepțiilor și a relațiilor dintre cazuri; verificarea inferențelor în raport cu aceste reprezentări; și prezentarea motivelor, incertitudinilor și a unui jurnal de audit unui utilizator uman. Modelele lingvistice ar putea prelucra texte nestructurate și sprijini dialogul, iar componentele bazate pe reguli ar putea face trasabili anumiți pași ai raționamentului. Comparația internațională distinge schimbul transfrontalier de informații și supravegherea algoritmică din sectorul public de judecata automatizată propriu-zisă. Estonia oferă un exemplu de infrastructură digitală, dar Ministerul Justiției a declarat că nu a dezvoltat un judecător IA pentru litigiile cu valoare redusă. Pentru Republica Moldova, lucrarea recomandă evaluarea etapizată a unor sarcini de asistență precis delimitate, începând cu reguli transparente, extragerea verificată a datelor, control judiciar și actualizarea periodică a bazei de cunoștințe. Normele cu termeni evaluativi, faptele contestate, prejudecățile algoritmice, confidențialitatea și erorile modelelor lingvistice limitează ceea ce poate demonstra formalizarea. Posibilele câștiguri de coerență, timp, cost și încredere publică rămân ipoteze ce necesită testare pe cazuri și evaluare independentă înainte de implementare.