Комп’ютер каже “ні”: у Нью-Джерсі використовують алгоритм для надання рекомендацій щодо звільнення під заставу

Якщо вас заарештують у Нью-Джерсі, ви можете опинитися під загрозою звільнення під заставу або відмови у ньому на основі рекомендацій алгоритму.

Це тому, що з першого дня 2017 року штат вирішив замінити свою систему звільнення під заставу, що зазнала невдачі, новим алгоритмом під назвою “Оцінка громадської безпеки”, який додає потужність математики та науки про дані в сферу, яка часто покладалася лише на інтуїтивне відчуття.

“Коли ми вперше запустили нашу ініціативу як організація п’ять років тому, ми подивилися на всю систему кримінального правосуддя і спробували знайти області, де ми могли б мати найбільший позитивний вплив на справедливість, громадську безпеку і ефективність”, – розповів Digital Trends Метт Алсдорф, віце-президент з питань кримінального правосуддя техаського Фонду Лори і Джона Арнольда, який розробив алгоритм. “Було багато питань, на яких потрібно було зосередитися, але ми вирішили, що зосередившись на початковому етапі системи – початкових рішеннях, які приймаються в потенційній кримінальній справі – ми дійсно можемо змінити ситуацію на краще”.

Алгоритм PSA призначений для прогнозування того, чи може особа становити ризик у разі її досудового звільнення. Він ґрунтується на аналізі 1,5 млн. справ по всій території США і враховує дев’ять різних факторів, що стосуються обвинувачених. До них відносяться вік на момент арешту, вчинення насильницького злочину, обвинувачення, що очікують на розгляд на момент вчинення злочину, попередні судимості за тяжкі злочини, попередні судимості за насильницькі злочини, попередні вироки та попередні неявки до суду – як нещодавні, так і довгострокові. Використовуючи ці дані, алгоритм робить прогноз щодо того, наскільки ймовірно, що особа вчинить новий злочин у разі звільнення або не з’явиться до суду.

Якщо ідея використання алгоритмів для прийняття рішення про звільнення під заставу звучить для вас трохи по-орвеллівськи, Олсдорф прагне розвіяти побоювання. По-перше, алгоритм лише дає рекомендації судді, який може вирішити, чи слідувати їм, чи ні. Цікаво також відзначити, що багато з потенційно упереджених причин, які раніше звинувачували в упередженості рішень про звільнення під заставу (наприклад, рівень освіти, склад сім’ї або зайнятість), не виявилися сильними предикторами рецидиву або неявки в суд, і тому не відображаються в алгоритмі.

“Мета полягає в тому, щоб надати суддям кращі, засновані на дослідженнях та даних рекомендації щодо того, хто повинен перебувати у в’язниці, а хто ні, під час досудового періоду”, – сказала пані Альсдорф.

Рекомендації редакції

• Хакери націлилися на ваші святкові покупки за допомогою нової фішингової афери
• Нові фішингові електронні листи, спричинені COVID-19, можуть викрасти ваші бізнес-секрети
• Нова фішингова атака зловмисників з’явилася в Інтернеті

Source: digitaltrends.com