Zoekresultaat: 1 artikelen

x
De zoekresultaten worden gefilterd op:
Tijdschrift Boom Strafblad x
Artikel

AI-risicotaxatie: nieuwe kansen en risico’s voor statistische voorspellingen van recidive

Tijdschrift Boom Strafblad, Aflevering 2 2021
Trefwoorden Artificiële intelligentie, Risicotaxatie, Kunstmatige intelligentie, recidiverisico, voorspellingen
Auteurs G.M. (Max) de Vries, Mr. dr. J. (Johannes) Bijlsma, Prof. mr. dr. A.R. (Anne Ruth) Mackor e.a.
SamenvattingAuteursinformatie

    In het artikel wordt inzicht geboden in nieuwe instrumenten die een risicotaxatie mogelijk maken met behulp van artificiële intelligentie. In het bijzonder wordt ook ingegaan op de talrijke fundamentele vragen die met het gebruik ervan gepaard gaan. Tevens gaan de auteurs na in welke mate AI-risicotaxatie accurater is – of kan zijn – dan de bestaande methoden van risicotaxatie.


G.M. (Max) de Vries
Max de Vries volgt de Master Rechtswetenschappelijk Onderzoek aan de Rijksuniversiteit Groningen.

Mr. dr. J. (Johannes) Bijlsma
Johannes Bijlsma is als universitair docent strafrecht verbonden aan het Willem Pompe Instituut voor Strafrechtswetenschappen (WPI) en het Utrecht Centre for Accountability and Liability Law (UCALL), Universiteit Utrecht.

Prof. mr. dr. A.R. (Anne Ruth) Mackor
Anne Ruth Mackor is als hoogleraar professie-ethiek, in het bijzonder van juridische professies, werkzaam bij de Faculteit Rechtsgeleerdheid, Rijksuniversiteit Groningen.

Prof. dr. F.J. (Floris) Bex
Floris Bex is bijzonder hoogleraar data science en rechtspraak aan het Department of Law, Technology, Markets and Society, Tilburg University, wetenschappelijk directeur van het Nationaal Politielab AI bij het Innovation Centre for AI (ICAI) en universitair docent AI bij het departement Informatica, Universiteit Utrecht.

Prof. dr. G. (Gerben) Meynen
Gerben Meynen is als hoogleraar forensische psychiatrie verbonden aan het WPI en UCALL, Universiteit Utrecht en tevens bijzonder hoogleraar ethiek en psychiatrie aan de Vrije Universiteit Amsterdam.
Toont 1 gevonden tekst
U kunt door de volledige tekst zoeken naar alle artikelen door uw zoekterm in het zoekveld in te vullen. Als u op de knop 'Zoek' heeft geklikt komt u op de zoekresultatenpagina met filters, die u helpen om snel bij het door u gezochte artikel te komen. Er zijn op dit moment twee filters: rubriek en jaar.