Smart Legislation
مفهوم قانونگذاری هوشمند :
قانونگذاری هوشمند (Smart Legislation) رویکردی نوین و مبتنی بر فناوری است که هدف آن بهبود فرآیند وضع قوانین و مقررات است.
این رویکرد از ابزارهای دیجیتال، هوش مصنوعی (AI) و تحلیل دادهها برای افزایش کارایی، شفافیت و اثربخشی قوانین استفاده میکند.
برخلاف روشهای سنتی که عمدتاً بر تجربه و بحثهای انسانی استوارند، قانونگذاری هوشمند به شواهد و دادهها تکیه میکند.
مدل مفهومی قانونگذاری هوشمند در مجالس پیشرفته
مدل مفهومی قانونگذاری هوشمند، شامل سه مرحله اصلی است که از پیش از تدوین قانون تا پس از تصویب آن را در بر میگیرد.
این مراحل به صورت یک چرخه پیوسته عمل میکنند:
۱. تحلیل و پیشبینی (Pre-Legislative Analysis)
این مرحله قبل از تدوین پیشنویس قانون آغاز میشود و به جمعآوری اطلاعات و تحلیل نیازهای جامعه میپردازد.
ابزارهای هوشمند در این مرحله به شناسایی مشکلات، ارزیابی تأثیرات احتمالی و پیشبینی پیامدهای قوانین کمک میکنند.
* تحلیل دادههای بزرگ (Big Data):
استفاده از حجم عظیمی از دادههای اجتماعی، اقتصادی و آماری برای شناسایی الگوها و نیازهای واقعی مردم.
* تحلیل تأثیرات (Impact Analysis):
با استفاده از مدلهای شبیهسازی، تأثیرات اقتصادی، اجتماعی و محیطزیستی یک قانون قبل از تصویب آن بررسی میشود.
* مشاوره هوشمند (Smart Consultation):
از پلتفرمهای دیجیتال برای دریافت نظرات و بازخوردهای عمومی به صورت گسترده و طبقهبندیشده استفاده میشود.
۲. تدوین و تصمیمگیری (Drafting and Decision-Making)
الف) در این مرحله، ابزارهای هوشمند به قانونگذاران در تدوین متن قانون و اتخاذ تصمیمات آگاهانهتر کمک میکنند.
ب) تحلیل متن (Textual Analysis):
ابزارهای هوش مصنوعی میتوانند متن پیشنهادی یک قانون را از نظر شفافیت، ابهام و تضاد با قوانین موجود بررسی کنند.
ج) پشتیبانی از تصمیم (Decision Support Systems):
این سیستمها اطلاعات جامع و خلاصهشدهای از نظرات کارشناسان، تحلیل تأثیرات و نتایج شبیهسازیها را در اختیار قانونگذاران قرار میدهند.
د) مدلسازی حقوقی: استفاده از مدلهای هوشمند برای پیشبینی چالشهای قانونی و حقوقی که ممکن است در آینده از یک قانون ایجاد شود.
۳. پایش و ارزیابی (Monitoring and Evaluation)
الف) پس از تصویب قانون، این مرحله آغاز میشود و هدف آن ارزیابی اثربخشی و کارایی قانون در جامعه است.
ب) پایش هوشمند (Smart Monitoring):
با استفاده از دادههای لحظهای (Real-time Data) و حسگرهای IoT، میتوان میزان اجرای یک قانون و تأثیرات آن را به صورت مستمر پایش کرد.
ج) تحلیل بازخوردها (Feedback Analysis): جمعآوری و تحلیل خودکار بازخوردهای عمومی از طریق شبکههای اجتماعی و پلتفرمهای آنلاین برای ارزیابی پذیرش عمومی قانون.
د) بهینهسازی و اصلاح (Optimization and Amendment):
بر اساس دادههای پایششده، مدلهای هوشمند پیشنهاداتی برای بهینهسازی و اصلاح قوانین ارائه میدهند تا کارایی آنها افزایش یابد.
ح) این مدل مفهومی، فرآیند قانونگذاری را از یک فرآیند ایستا به یک چرخه پویا و دادهمحور تبدیل میکند که به طور مستمر خود را با نیازهای متغیر جامعه منطبق میسازد.
افشین نجفقلی دوست
کارشناس ارشد مدیریت
دانشجوی ارشد دین و رسانه