Методологія порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту у правозастосовній діяльності

Abstract

У контексті цифровізації правової сфери дослідження методологічних аспектів порівняльного аналізу моделей штучного інтелекту набуває особливої значущості, оскільки дозволяє обґрунтувати вибір інструментів ШІ, оптимізувати їх налаштування та забезпечити коректне впровадження у реальні правозастосовні процеси. Саме методологічно вивірений підхід є необхідною умовою законності, обґрунтованості та справедливості рішень, прийнятих з використанням автоматизованих аналітичних систем. Застосування штучного інтелекту у праві актуалізує потребу в обґрунтованих підходах до оцінювання моделей з урахуванням не лише їх технічної ефективності, а й правової допустимості, прозорості, інтерпретованості та відповідності принципам верховенства права і захисту прав людини. The article examines the methodological aspects of comparative analysis of artificial intelligence (AI) models within legal sciences in the context of the ongoing digital transformation of law enforcement and judicial activities. The relevance of the study is driven by the growing integration of AI systems into legal analytics, decision-support systems, automated document processing, and predictive legal technologies, which directly affect the legality, fairness, transparency, and justification of legal decisions. The purpose of the research is to systematize and substantiate methodological approaches to the comparative evaluation of AI models, taking into account not only technical performance indicators but also legal admissibility, interpretability, ethical acceptability, and compliance with the principles of the rule of law and human rights protection. The research is based on an integrated methodological framework that combines theoretical content analysis, comparative legal analysis, SWOT analysis, experimental benchmarking, multicriteria decision-making methods (AHP, TOPSIS), performance and scalability assessment, interpretability and transparency evaluation (Explainable AI), risk and security analysis, and case study methodology. The author proves that the application of isolated evaluation methods does not ensure an objective and comprehensive comparison of AI models in the legal domain. Instead, the paper substantiates the effectiveness of an integrated approach that allows balancing quantitative metrics (accuracy, speed, scalability) with qualitative legal criteria (explainability, legal accountability, ethical risks, data protection). The author’s contribution lies in adapting classical AI model evaluation methods to the specific requirements of legal sciences, defining their advantages and limitations from a legal perspective, and systematizing them in a comparative framework relevant to law enforcement practice. The study identifies critical risks associated with algorithmic bias, data confidentiality breaches, and lack of model transparency, emphasizing the need for methodological safeguards. The findings confirm that the development of unified methodological standards for the comparative analysis of AI models is a key prerequisite for the lawful, secure, and trustworthy application of artificial intelligence in legal sciences and practical law enforcement activities.