A Voice-First AI Service for People-Centred Justice in Niger | Un servizio di intelligenza artificiale basato sull’interazione vocale per una giustizia a misura di persona in Niger

Abstract

How can voice-first AI be designed and embedded within Niger’s customary justice system? Taking Niger’s actual justice pathways as our point of departure, we report on a pilot that delivers nationally validated guidance over land and shared natural resources. The system is based on justice needs and satisfaction data and was co-created with justice seekers, national authorities, and customary and religious leaders. We present “Hadin kai–bani fondo” (“the Path for Cohesion”), a free phone service where people can call, ask a question, and hear a step-by-step answer. The system uses a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline that draws exclusively on a curated set of Niger-specific texts. We describe the data, system architecture, and institutional setting, and we show (i) that retrieval-bounded AI can be embedded within existing authority structures, (ii) that corpus governance together with institutional review helps contain hallucinations and norm conflicts, and (iii) that a voice-first channel makes AI-mediated justice services workable in low-connectivity, multilingual environments.

Come si può progettare e integrare un'intelligenza artificiale “voice-first” nel sistema di giustizia consuetudinaria del Niger? Partendo dai percorsi giudiziari effettivamente seguiti in Niger, presentiamo un progetto pilota che fornisce orientamenti convalidati a livello nazionale in materia di terreni e risorse naturali condivise. Il sistema si basa sui dati relativi alle esigenze e alla soddisfazione in ambito giudiziario ed è stato co-creato con le persone in cerca di giustizia, le autorità nazionali e le autorità tradizionali e relegiose. Presentiamo “Hadin kai–bani fondo” (“the Path for Cohesion”), un servizio telefonico gratuito dove le persone possono chiamare, porre una domanda e ascoltare una risposta dettagliata. Il sistema utilizza una pipeline di Retrieval Augmented Generation (RAG) che attinge esclusivamente a un insieme curato di testi specifici relativi al Niger. Descriviamo i dati, l’architettura del sistema e il contesto istituzionale, e dimostriamo (i) che l’IA a recupero limitato può essere integrata all’interno delle strutture autoritarie esistenti, (ii) che la governance del corpus, insieme alla revisione istituzionale, aiuta a contenere le allucinazioni e i conflitti normativi, e (iii) che un canale “voice-first” rende i servizi di giustizia mediati dall’IA funzionanti in ambienti multilingue a bassa connettività.