المواجهة الجنائية لجرائم الذكاء الاصطناعي /
محمود مسعد أحمد محمج أبو زيد
المواجهة الجنائية لجرائم الذكاء الاصطناعي / Criminal Confrontation of Artificial Intelligence Crimes إعداد محمود مسعد أحمد محمج أبو زيد ؛ إشراف طارق أحمد فتحي سرور - 327 صفحة ؛ 30 cm.
أطروحة (دكتوراه)-جامعة القاهرة، 2024.
يشتمل على إرجاعات بيبليوجرافية صفحات 279 - 220.
الذكاء الاصطناعي هو مجال يتطور بسرعة ويلعب دورا متزايدًا في حياتنا. ولسهولة تطبيق نظام المسؤولية الجنائية عن جرائم الذكاء الاصطناعي، يمكننا تقسيم الذكاء الاصطناعى إلى نوعين رئيسيين: الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف البشرى الذكاء الاصطناعى الضعيف، والذكاء الاصطناعي
غير الخاضع للإشراف البشرى الذكاء الاصطناعي القوي).
ومن ناحية نظام العدالة الجنائية، فإنه يواجه عددًا من التحديات عند التعامل مع جرائم الذكاء الاصطناعي، مثل صعوبة تحديد الجاني، وجمع الأدلة والمحاكمة. وعلى الرغم من ذلك يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة وفعالية عمليات إنفاذ القانون. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة، وإنشاء أنظمة تنبؤية يمكنها تحديد المناطق التي من المرجح أن تحدث فيها الجريمة، وإنشاء أنظمة مراقبة يمكنها مراقبة المناطق التي من المرجح أن تحدث فيها الجريمة، وإنشاء أنظمة إنذار مبكر يمكنها تنبيه الناس إلى المخاطر المحتملة. Artificial intelligence (AI) is a rapidly developing field that is playing an increasingly important role in our lives. To facilitate the application of the criminal liability system for Al crimes, we can divide Al into two main types:
human-supervised Al (weak Al) and non-human-supervised Al (strong Al).
On the one hand, the criminal justice system faces a number of challenges when dealing with Al crimes, such as the difficulty of identifying the perpetrator, collecting evidence, and prosecuting. However, Al can be used to improve the efficiency and effectiveness of law enforcement. For example, Al can be used to analyze large amounts of data quickly and accurately, create predictive systems that can identify areas where crime is likely to occur, create surveillance systems that can monitor areas where crime is likely to occur, and create early warning systems that can alert people to potential risks.
النص بالعربية والملخص باللغة الإنجليزية والعربية.
القانون الجنائي
الذكاء الاصطناعي العملات الرقمية الجرائم الإلكترونية خوارزمية التعلم الآلي تقنيات الذكاء الاصطناعي نظام البوابات الذكية الشخصية الإلكترونية جرائم الذكاء الاصطناعي
رسائل جامعية--جامعة القاهرة
345.052
المواجهة الجنائية لجرائم الذكاء الاصطناعي / Criminal Confrontation of Artificial Intelligence Crimes إعداد محمود مسعد أحمد محمج أبو زيد ؛ إشراف طارق أحمد فتحي سرور - 327 صفحة ؛ 30 cm.
أطروحة (دكتوراه)-جامعة القاهرة، 2024.
يشتمل على إرجاعات بيبليوجرافية صفحات 279 - 220.
الذكاء الاصطناعي هو مجال يتطور بسرعة ويلعب دورا متزايدًا في حياتنا. ولسهولة تطبيق نظام المسؤولية الجنائية عن جرائم الذكاء الاصطناعي، يمكننا تقسيم الذكاء الاصطناعى إلى نوعين رئيسيين: الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف البشرى الذكاء الاصطناعى الضعيف، والذكاء الاصطناعي
غير الخاضع للإشراف البشرى الذكاء الاصطناعي القوي).
ومن ناحية نظام العدالة الجنائية، فإنه يواجه عددًا من التحديات عند التعامل مع جرائم الذكاء الاصطناعي، مثل صعوبة تحديد الجاني، وجمع الأدلة والمحاكمة. وعلى الرغم من ذلك يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة وفعالية عمليات إنفاذ القانون. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة، وإنشاء أنظمة تنبؤية يمكنها تحديد المناطق التي من المرجح أن تحدث فيها الجريمة، وإنشاء أنظمة مراقبة يمكنها مراقبة المناطق التي من المرجح أن تحدث فيها الجريمة، وإنشاء أنظمة إنذار مبكر يمكنها تنبيه الناس إلى المخاطر المحتملة. Artificial intelligence (AI) is a rapidly developing field that is playing an increasingly important role in our lives. To facilitate the application of the criminal liability system for Al crimes, we can divide Al into two main types:
human-supervised Al (weak Al) and non-human-supervised Al (strong Al).
On the one hand, the criminal justice system faces a number of challenges when dealing with Al crimes, such as the difficulty of identifying the perpetrator, collecting evidence, and prosecuting. However, Al can be used to improve the efficiency and effectiveness of law enforcement. For example, Al can be used to analyze large amounts of data quickly and accurately, create predictive systems that can identify areas where crime is likely to occur, create surveillance systems that can monitor areas where crime is likely to occur, and create early warning systems that can alert people to potential risks.
النص بالعربية والملخص باللغة الإنجليزية والعربية.
القانون الجنائي
الذكاء الاصطناعي العملات الرقمية الجرائم الإلكترونية خوارزمية التعلم الآلي تقنيات الذكاء الاصطناعي نظام البوابات الذكية الشخصية الإلكترونية جرائم الذكاء الاصطناعي
رسائل جامعية--جامعة القاهرة
345.052