The Legal Authority of Artificial Intelligence-Based Evidence in Judicial Proof / حجية الأدلة بتقنية الذكاء الاصطناعي في الإثبات القضائي | ||
مجلة البحوث الفقهية والقانونية | ||
Volume 50, Issue 50, July 2025, Pages 235-281 PDF (942.36 K) | ||
Document Type: المقالة الأصلية | ||
DOI: 10.21608/jlr.2025.408102.1796 | ||
Authors | ||
هالة احمد بحر* ; اكمل رمضان | ||
كلية القانون جامعة المدينة عجمان | ||
Abstract | ||
The integration of artificial intelligence technologies into criminal evidence collection represents a significant paradigm shift in judicial practice. Tools such as machine learning and big data analytics enable the identification of hidden patterns and the extraction of precise indicators from various digital sources including smart surveillance and mobile devices. However, these advancements raise critical legal concerns about the admissibility of AI-generated evidence, particularly in light of the exclusionary rule, which mandates the legal acquisition of evidence. Judicial assessment of such evidence now requires not only a legal understanding but also a deep technical grasp of how the data is generated and processed. Legislatively, many legal systems lag behind in establishing robust frameworks that govern the legality of AI-assisted evidence collection especially in cases involving non-consensual data gathering or uncertain data provenance. This regulatory vacuum places immense responsibility on the judiciary to reconcile the efficiency of modern technology with constitutional protections such as the right to privacy and fair trial. Consequently, the study emphasizes the need to formulate comprehensive legal structures that define clear standards for AI use, ensuring that its deployment remains consistent with fundamental criminal justice principles. The research concludes that the growing reliance on AI technologies necessitates a redefinition of traditional evidentiary doctrines. It advocates for the development of a dynamic legal system that strikes a balance between technological innovation and the safeguarding of individual rights. Furthermore, it highlights the importance of international cooperation in crafting cross-border standards to regulate the use of AI-derived evidence, thereby addressing the complexities of transnational investigations and harmonizing legal interpretations across jurisdictions. يشكّل استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في جمع الأدلة الجنائية تحولًا نوعيًا في النظام القضائي، حيث باتت أدوات مثل التعلُّم الآلي وتحليل البيانات الضخمة تتيح رصد الأنماط الخفية واستنباط قرائن دقيقة من مصادر متعددة كالكاميرات الذكية والأجهزة الرقمية. ومع ذلك، فإن هذا التحول يثير إشكاليات قانونية تتعلق بحجية الأدلة الناتجة عن هذه التقنيات، خاصةً في ضوء مبدأ "استبعاد الأدلة الباطلة"، الذي يشترط قانونية الوسيلة المستخدمة في الحصول على الدليل. لذا، فإن التقييم القضائي لمشروعية هذه الأدلة أصبح أكثر تعقيدًا، ويستلزم فهماً دقيقاً للتقنية والسياق القانوني. من الناحية التشريعية، لا تزال معظم الأنظمة القانونية في مراحل متأخرة من مواكبة هذه التطورات التقنية، مما يخلق فراغًا تنظيميًا في ما يخص مشروعية جمع الأدلة عبر الذكاء الاصطناعي، خصوصًا عند غياب رضا الأفراد أو غموض مصادر البيانات. هذا القصور التشريعي يضع القضاة أمام تحديات في موازنة الاعتبارات التقنية بالضمانات الدستورية، مثل الحق في الخصوصية والمحاكمة العادلة. ومن هنا، تأتي الحاجة الملحة إلى تطوير أطر قانونية مرنة وشاملة تُحدّد المعايير المشروعة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتضمن توافق استخدامه مع مبادئ العدالة الجنائية. يخلص البحث إلى أن الاعتماد المتزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي يفرض إعادة صياغة لمفاهيم الإثبات التقليدي، ويستلزم بناء منظومة قانونية توازن بين الفاعلية التقنية من جهة، وحماية الحقوق الفردية من جهة أخرى. كما يدعو إلى تبني نهج تشريعي استباقي يُراعي الطابع العابر للحدود لبعض الأدلة الرقمية، ويشجّع التعاون القضائي الدولي لوضع معايير مشتركة تنظّم شرعية الأدلة المستخرجة بالتقنيات الذكية، مع الحفاظ على وحدة المعايير القانونية في ظل التعدد القضائي للدول. | ||
Keywords | ||
Artificial Intelligence; legal Evidence; Artificial Intelligence Technology; Judicial Evidence./ الذكاء الاصطناعي، الأدلة القانونية، تقنية الذكاء الاصطناعي، الإثبات القضائي | ||
References | ||
Al-Ahmad, A. (2019). Challenges of Artificial Intelligence in the Judicial System: Between Benefits and Risks. Amman: Legal Thought Publishing House. Al-Ali, A. (2022). Criminal Data Analysis Using Artificial Intelligence Techniques. Al-Youm Publishing House. Al-Khalidi, M. (2021). Electronic Evidence Between Legitimacy of Use and Legal Challenges. Beirut: Arab Institute for Legal Studies. Al-Khalil, M. (2019). Artificial Intelligence: Definition and Applications. Al-Shorouk Publishing House. Al-Khatib, S. (2021). Artificial Intelligence and Criminal Investigations. Arab Thought Publishing House. Al-Otaibi, F. (2020). Use of Artificial Intelligence in Criminal Investigations: An Analytical Legal Study. Riyadh: Center for Legal Studies. Al-Sharbini, A. (2021). Artificial Intelligence and Human Rights in Criminal Procedures. Al-Shorouk Publishing House. Al-Sharif, L. (2021). Computer Vision in Criminal Investigations. Arab Thought Publishing House. Al-Za'bli, A. (2021). Fundamentals of Criminal Procedure Law in UAE Legislation. Abu Zaid, K. (2021). Modern Applications of Sharia Principles in Criminal Procedures. Dar Al-Nahda Al-Arabiya. Cunningham, B. (2021). Admissibility and Reliability of Digital Evidence in the Courtroom. American Criminal Law Review, 58(2), 203–245. Dempsey, J. (2019). Artificial Intelligence and Legal Responsibility. Oxford University Press. Dubois, M. (2023). Criminal Justice and Evidence Exclusion in France. Cambridge University Press. European Commission. (2018). General Data Protection Regulation (GDPR). Brussels: European Commission. European Commission. (2021). Proposal for a Regulation on Artificial Intelligence. Brussels: European Commission. Federal Competitiveness and Statistics Authority. (2021). UAE Strategy for Artificial Intelligence 2031. Dubai, UAE. Goodman, B., & Chen, W. (2021). Towards a Framework for AI Regulation in Criminal Investigations. International Journal of Law and Information Technology, 29(3), 159–174. Goodman, B., & Lin, Y. (2019). Machine Learning and Criminal Evidence: Opportunities and Challenges. Journal of Legal Studies, 48(1), 55-78. Hafner, D. (2023). Evidence and Exclusion: Principles and Practice. Cambridge University Press. Jackson, D. (2022). Exclusionary Rule in American Criminal Law. Harvard Law Review. Jamal Al-Din, M. (2021). Artificial Intelligence and the Law: The Legal Framework for Evidence Collection. Arab Law Journal, 12(3), 45-66. Johnson, D., Roberts, T., & Lee, K. (2022). Mitigating Bias in AI: Ethical Implications for Law and Policy. Technology and Ethics Journal, 9(2), 123-141. Johnson, M., & Mulvihill, M. (2018). AI in Forensic Science: Changing the Face of Criminal Investigations. Journal of Forensic Sciences, 63(6), 1891-1900. Kerr, O., & Earle, S. (2022). Digital Evidence in the Age of Artificial Intelligence: Issues and Developments. Journal of Criminal Justice Technology, 35(1), 103-122. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84-90. Kumar, A., Sinha, R., & Bhattacharya, S. (2022). AI Bias in Criminal Investigations: Challenges and Solutions. Journal of Forensic Science and Technology, 12(4), 101–119. Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt. Metcalf, J., Moss, E., & Watkins, E. (2021). Privacy, Surveillance, and Evidence: Implications of AI in Criminal Justice. Journal of Technology Law, 59(2), 175-199. Mohler, G. O., Short, M. B., Malinowski, S., Johnson, M., Tita, G. E., Bertozzi, A. L., & Brantingham, P. J. (2015). Randomized controlled field trials of predictive policing. Journal of the American Statistical Association, 110(512), 1399-1411. OECD. (2019). OECD Principles on Artificial Intelligence. Paris: OECD Publishing. Roberts, J. (2018). Artificial Intelligence and the Rule of Law in Criminal Investigations. London: Oxford University Press. Scherer, M. U. (2016). Regulating Artificial Intelligence Systems: Risks and Opportunities. Harvard Journal of Law & Technology, 29(2), 353-400. Smith, J. (2019). Advances in Biometrics for Forensic Science. Journal of Forensic Research, 10(3), 55-61. Stefan, K. (2019). Legal Principles and Human Rights in Criminal Law. Springer. Sullivan, C. (2021). Facial Recognition and the Law: Lessons from Texas. Criminal Law Review, 46(2), 210-225. Turetsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing. Prentice Hall. United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC). (2022). Guidelines on the Use of Artificial Intelligence in Criminal Justice. New York: United Nations. | ||
Statistics Article View: 91 PDF Download: 27 |