Il potenziale dell'IA per migliorare le decisioni sui rifugiati

Circa 26,6 milioni di persone erano rifugiati e 4,4 milioni richiedevano Asilo a metà del 2021. Una questione centrale nella gestione di questa situazione globale è il processo per decidere chi ottiene lo status di rifugiato e chi no. Questo processo è conosciuto come determinazione dello status di rifugiato.

La ricerca mostra che prevedere l'esito di queste richieste può essere sorprendentemente preciso, spesso arrivando tra il 70% e il 90% di accuratezza. Tecniche avanzate analizzano testi di vari ambiti legali, compresi i casi dei rifugiati. Alcuni studi sono riusciti persino a prevedere gli esiti basandosi esclusivamente sull'identità del giudice. In più, molti fattori usati in queste previsioni non sono legati ai casi stessi, ma provengono da influenze esterne, come notizie o anche il meteo del giorno dell'udienza.

I giudizi umani sono spesso influenzati da questi fattori esterni, portando a incoerenze. Ad esempio, due giudici possono prendere decisioni diverse sulla stessa richiesta. Questo concetto, chiamato "Rumore", evidenzia come i fattori esterni possano distorcere il processo decisionale.

#Il Ruolo del Machine Learning

Questa analisi esamina come il machine learning potrebbe aiutare a ridurre il rumore e rendere così il processo di determinazione dello status di rifugiato più equo. Non stiamo dicendo che gli algoritmi dovrebbero sostituire completamente il giudizio umano; piuttosto, crediamo che possano completare il processo decisionale umano per migliorare la qualità dei giudizi.

Utilizzando strumenti di machine learning, possiamo aiutare a garantire che casi simili portino a esiti simili. Questo approccio si concentra sulla riduzione dell'imprevedibilità e dell'ingiustizia che spesso derivano dal giudizio umano. Ci concentriamo specificamente su come tali strumenti possano essere utilizzati in Canada e negli Stati Uniti.

#Comprendere il Diritto dei Rifugiati

Il diritto dei rifugiati è parte del diritto internazionale ed è strettamente legato ai diritti umani. Per essere riconosciuto come rifugiato, un individuo deve dimostrare una "paura ben fondata di persecuzione". Questo può basarsi su fattori come razza, religione, nazionalità, appartenenza a un gruppo sociale o opinioni politiche.

I giudici prendono decisioni in base a interviste, udienze e domande scritte. Queste richieste sono spesso preparate con l'aiuto di varie organizzazioni, comprese ONG e assistenti sociali. Una parte critica della valutazione è l'analisi da parte del giudice della credibilità del richiedente.

#Prospettiva Storica sull'IA nei Sistemi Legali

L'uso dell'IA nei sistemi legali non è una novità. È iniziato decenni fa con sistemi esperti basati su regole predefinite. Oggi, le applicazioni di IA aiutano con il controllo delle frontiere e compiti di migrazione, come la previsione dei flussi migratori e l'elaborazione delle domande di visto.

Dal 2019, l'UNHCR sta sviluppando il suo database, RefWorld, che raccoglie casi, leggi e rapporti relativi allo status di rifugiato. I miglioramenti a questa piattaforma includono capacità di ricerca migliori e estrazione di informazioni rilevanti per i professionisti legali.

#Sfide con l'IA nel Processo Decisionale Legale

Quando si introduce l'IA nell'arena legale, insorgono varie sfide. Alcune di queste includono limitazioni tecniche, la necessità di dati significativi, preoccupazioni riguardo all'equità nel processo decisionale e il rischio di replicare bias esistenti. Ci sono anche preoccupazioni sulla privacy riguardo a come l'IA influisce sul processo legale.

Anche se la ricerca sull'IA nel diritto internazionale, in particolare nel diritto dei rifugiati, è limitata, studi più ampi sull'IA legale offrono utili spunti.

#Rumore nelle Decisioni Legali

Per questa analisi, ci concentriamo sul rumore che può influenzare le decisioni di asilo. Il rumore può essere compreso come una casualità indesiderata che porta a esiti incoerenti. Possiamo identificare tre tipi di rumore:

1. Rumore occasionale: Fattori esterni come il tempo e il luogo delle udienze.
2. Rumore di livello: Giudici diversi possono arrivare a conclusioni diverse sullo stesso caso.
3. Rumore di modello: I giudici possono essere influenzati da vari fattori in modi diversi.

Anche se i bias nelle decisioni legali sono stati ben studiati, distinguere il bias dal rumore è essenziale. I bias seguono di solito un modello riconoscibile, mentre il rumore è meno prevedibile e più difficile da identificare.

#Obiettivi della Ricerca

L'obiettivo principale qui è trovare modi per migliorare le decisioni nella determinazione dello status di rifugiato. L'attenzione è sugli aspetti cognitivi del processo decisionale piuttosto che sui più ampi fattori istituzionali. Combinando strumenti di IA con il giudizio umano, speriamo di ridurre il rumore in queste decisioni.

Capendo che gli algoritmi potrebbero non eliminare i bias, possono comunque aiutare ad alleviare il rumore. Questa cooperazione può portare a decisioni più giuste, poiché attinge ai punti di forza sia dell'intuizione umana che delle capacità di elaborazione delle macchine.

#Valutazione delle Decisioni di Asilo

Le decisioni di asilo si basano su criteri legali espliciti derivati da accordi internazionali. I richiedenti devono mostrare motivi validi per richiedere lo status di rifugiato. Anche se ci sono standard per le decisioni, il processo non è semplice. Fattori come il background di una persona, le barriere linguistiche e le esperienze traumatiche possono rendere difficile la valutazione della credibilità.

Una decisione "buona" dovrebbe allinearsi con le leggi locali e gli accordi internazionali. L'equità nelle decisioni è essenziale, così come la coerenza con i rapporti sui paesi che delineano le condizioni nel paese d'origine del richiedente.

#Variabilità e Influenze Esterne nelle Decisioni

La ricerca ha dimostrato che esiste variabilità nelle decisioni di asilo, indicando che gli esiti possono dipendere fortemente da fattori esterni. Ad esempio, studi negli Stati Uniti hanno trovato che una parte significativa degli esiti si correla con elementi esterni piuttosto che con i fatti specifici del caso.

Uno studio ha utilizzato 137 caratteristiche per prevedere gli esiti di asilo, rivelando che solo il 20% delle informazioni proveniva direttamente dal caso stesso, mentre l'80% restante veniva da influenze esterne. Un altro studio ha trovato che anche una sola caratteristica, come l'identità del giudice, poteva fornire una precisione del 71% nelle previsioni.

#Potenziali Motivi per Esiti Incoerenti

Diverse ipotesi possono spiegare le incoerenze negli esiti di asilo. Notoriamente, l'identità del giudice può influenzare notevolmente la decisione. Alcuni giudici possono avere un alto tasso di approvazione per le richieste di asilo, mentre altri possono rifiutare quasi tutte le domande.

Un altro fattore può essere il sovraccarico cognitivo, dove i giudici affrontano troppe informazioni e faticano a prendere decisioni sensate. Gli algoritmi potrebbero aiutare riducendo il Carico Cognitivo sui giudici, permettendo loro di concentrarsi sugli aspetti critici di ciascun caso.

È anche possibile che i giudici si affidino a scorciatoie, concentrandosi principalmente sui rapporti sui paesi invece di considerare tutti i dettagli specifici del caso.

#Approcci per Migliorare il Ragionamento Legale

Migliorare il ragionamento umano con strumenti di IA richiede di scomporre il processo decisionale legale in passaggi comprensibili. Questo significa identificare i processi logici che possono essere replicati dalle macchine. Sebbene questo compito sia complesso, si possono seguire due principali percorsi:

1. Valutare le alternative: Confrontare i rischi di non concedere asilo a chi ne ha diritto con i rischi di concederlo a qualcuno che non lo merita.

2. Utilizzare i precedenti: Affidarsi all'esperienza dei giudici per guidare il loro ragionamento basandosi su casi passati.

La focalizzazione sull'analogia suggerisce che casi simili dovrebbero portare a decisioni simili, sostenendo l'idea dell'analisi predittiva e sfruttando decisioni passate per informare i giudizi attuali.

#Vantaggi degli Strumenti Basati sui Dati

L'uso dell'IA nei contesti legali ha diverse funzionalità:

• Gli strumenti di previsione legale possono prevedere gli esiti dei casi.
• La gestione efficiente dei database può organizzare i testi legali rilevanti.
• Il recupero delle informazioni può aiutare a trovare rapidamente la documentazione necessaria.
• L'analisi di somiglianza può assistere nell'identificare casi passati rilevanti.

#Misurare il Rumore

Per misurare il rumore, abbiamo bisogno di più punti dati. Questo comporta analizzare le decisioni di vari giudici per identificare il rumore interpersonale. Per il rumore intrapersonale, si può chiedere ai giudici di rivalutare i casi per controllare la coerenza nei loro giudizi.

#Esperimenti Proposti per la Riduzione del Rumore

Proponiamo di utilizzare le funzionalità dell'IA per supportare il processo decisionale nei casi di asilo. Questo include:

1. Valutare le influenze esterne: Utilizzare modelli predittivi per identificare quali caratteristiche esterne influenzano maggiormente le decisioni.
2. Supportare le capacità cognitive: Organizzare le informazioni del database per semplificare l'accesso ai testi legali rilevanti e riassumere le domande per evidenziare gli argomenti chiave.
3. Abbinare i casi con i rapporti: Verificare la connessione tra i background dei richiedenti e gli esiti dei loro casi rispetto ai rapporti sui paesi.

#Conclusione

Questa esplorazione sottolinea che, mentre l'IA non dovrebbe sostituire il giudizio umano nell'adjudicazione dello status di rifugiato, può supportare i processi decisionali. Bilanciare le capacità dell'IA con il ragionamento umano può portare a esiti più equi e coerenti, favorendo fiducia tra i richiedenti asilo e i professionisti legali.