Мақала цифрлық сот жүйесін құқықтық категория және құқықтық реттеу объектісі ретінде, жасанды интеллектті құқықтық процестерге, сондай-ақ сот және құқық қорғау органдарының қызметіне енгізу бағыттарын қоршаған ортаны қорғауды талқылау контекстінде талдауға арналған. Қазақстан Республикасының халқына сот төрелігінің қолжетімділігінің цифрлық процестерін жетілдіру бүгінгі күннің шындығы болып табылады, алайда бұл үрдістерге кедергі келтіретін факторлардың бірі жасанды интеллектті цифрлық процестерге интеграциялауды құқықтық қолдаудың болмауы болып табылады. Табиғаттың маңызды объектілерінің цифрлық платформасына жасанды интеллектті енгізу ұлттық және халықаралық деңгейде құқықтық реттеуді қажет етеді, өйткені қоршаған ортаға әсер трансшекаралық сипатқа ие. Жұмыстың әдіснамалық негізі цифрлық сот жүйесін экологиялық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің негізгі элементі ретінде талдауды қамтиды, экологиялық міндеттемелерге жеке экологиялық шарттарға сәйкес ғана емес, сонымен қатар индукция мен шегерудің дәстүрлі әдістерін, аксиоматикалық әдісті, доктриналық ережелерді, құқықтық нормаларды талдау мен синтездеуді біріктіру арқылы жалпы халықаралық құқыққа және теориялық деңгейге назар аударады (компаративті аспектіде отандық және шетелдік), сондай-ақ құқық қолдану практикасы. Мақала экологиялық әділеттілікті қамтамасыз етудегі цифрландырудың рөлін түсіну үшін теориялық-құқықтық негіздерді қалыптастырады. Түйін сөздер: Big Data, жасанды интеллект, сот жүйесі, қауіпсіздік, қоршаған орта.

This article examines the transformative role of artificial intelligence–based Decision-Support Systems in public governance. It aims to analyze how Decision-Support Systems reshape decision-making and accountability across domains such as recruitment, finance, healthcare, social administration, and judicial practice. The study employs legal, institutional, and comparative analysis to investigate key mechanisms of automation bias and the attribution gap, which redistribute responsibility between humans and algorithms. Academic literature, case studies, and regulatory frameworks are systematically reviewed to assess implications for justice, trust, and democratic legitimacy. The results demonstrate that Decision-Support Systems are not neutral tools but socio-technical actors that redistribute autonomy, restructure institutional practices, and challenge traditional models of accountability and transparency. The study argues for strategies that integrate explainable AI, establish traceable accountability, and safeguard meaningful human control to balance efficiency with ethical and democratic values. By highlighting both the opportunities and risks of Decision-Support Systems, the article contributes to global debates on responsible AI governance and, through the example of Kazakhstan, provides guidance for policymakers seeking to align Decision-Support Systems with principles of accountability, fairness, and human agency.