Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Мнения

Алгоритмические системы предсказания рецидивизма были созданы, чтобы сокращать количество заключенных. Предполагалось, что машина выдаст непредвзятое суждение, но оказалось, что ИИ-системы, как и люди, подвержены предрассудкам. Издание Quartz объясняет, почему создание справедливого алгоритма — это пока непосильная задача.

Quartz рассказывает историю двух 18-летних девушек из небольшого городка во Флориде, которые в 2014 году забрали оставленные кем-то велосипед и самокат. Через несколько часов обеих девушек задержали и обвинили в краже. Причиной стал не столько сам факт «заимствования» чужого, сколько рейтинг системы COMPAS, которая определяет вероятность рецидивизма. Созданная компанией Northpointe система назначила одной девушке высокий риск рецидивизма, второй — средний. Как сообщает некоммерческая организация ProPublica, обе подсудимые были афроамериканками. «Хайтек» писал о похожем случае, когда алгоритм COMPAS обвинили в расизме.

Первые системы прогнозирования преступлений появились еще в начале 2000-х. Они были созданы для снижения количества заключенных. И за эти годы в некоторых американских штатах удалось добиться результатов. Так, за 10 лет в штате Вирджиния рост числа заключенных снизился с 31% до 5%.

Однако понимание того, как работают такие алгоритмы, за 17 лет так и не сформировалось. В Northpointe утверждают, что число рецидивистов среди представителей разных рас примерно одинаковое. Но анализ 7000 судебных случаев, проведенный ProPublica, показал, что темнокожим правонарушителям алгоритм чаще присуждает средний и высокий показатель риска.

Эксперт по компьютерным наукам Томас Микони считает, что машинам невозможно передать наши глубинные представления о морали: «Можно мечтать, будто мы сможем избежать предвзятости и несправедливости, если доверим принятие решений „Алгоритму“. Но результаты показывают, что это невозможно». В своем недавнем исследовании Микони отмечает, что справедливость — это субъективная человеческая черта. «Объяснить» ее алгоритму математически невозможно.

Обучить умные машины морали сложно еще и потому, что сами люди несправедливы. Мужчины зарабатывают больше женщин, а меньшинства составляют большую часть заключенных в США. Еще философ Иммануил Кант писал, что несправедливость встроена в природу человека.

По мнению Микони, есть лишь два способа внушить справедливость машинам. Первый — это создание всезнающего и всевидящего алгоритма, что объективно невозможно. Второй вариант потребует от людей отказа от привычных предрассудков. Да, согласно судебным документам афроамериканцы действительно чаще повторно совершают преступления. Но алгоритм не должен брать это во внимание, он должен рассматривать каждый случай без учета статистических данных, считает корреспондент Quartz Яцек Кривко.

Несмотря на все несовершенства, алгоритмы на базе машинного обучения уже позволяют прогнозировать и расследовать преступления. Успешные результаты недавно показал Чикаго. За 7 месяцев благодаря умным системам количество убийств в разных районах города снизилось на 33%.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — о промышленном интернете вещей, связи 5G и телеком-стартапах
Мнения
Геометрия помогла ученым превратить обычные клетки в стволовые
Тренды
Кейсы
Из-за глобального потепления к деревне в Гренландии приплыл огромный айсберг. Теперь ей грозит цунами
Rolls Royce представила летающее такси с вертикальным взлетом и посадкой
Тренды
НАСА показала фотографии «пауков» из темной пыли на поверхности Марса
Кейсы
На 3D-принтере напечатали рекордный по размерам предмет — крышку для топливных баков спутника
Кейсы
В ЮАР установили телескоп, с которого лучше всего видно Млечный путь. Его проектировали больше 10 лет
Кейсы
Плутон выровнялся с остальными планетами Солнечной системы. В следующий раз это произойдет в 2179 году
Кейсы
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Идеи
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: «Прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ»
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: «Мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными»
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы
Тренды
Сэр Харшад Бадехиа — о бронежилетах будущего, русских математиках и металлургии
«Надежнее золота»: блокчейн в цифрах
Блокчейн
Бас Лансдорп, Mars One: «Моя жена отдала бы все, чтобы не лететь на Марс»
Полет на Марс
Как big data, блокчейн и 3D-печать сделали пищу полезнее
Мнения
Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон
Тренды
Без Siri, Алисы и «Окей, Google»: как и зачем нас подслушивают собственные телефоны
Тренды
Шрада Агарвал, Outcome Health: «Когда человек знает о своей болезни, от этого выигрывает и он, и фарма»
Мнения
Тренды
«Дорогая, я ухожу от тебя к роботу!»: заменят ли секс-андроиды реальные отношения?
7 правил для начинающих и разумных блокчейн-инвесторов
ICO
Четвертая революция: как интернет вещей изменит промышленность и нефтедобычу
Тренды
Не витайте в «облаках»: как провайдеры обманывают доверчивых клиентов
Мнения
Тренды
Когда мы начнем летать на автомобилях в городе?
Как в Россию проникают технологии: интернет-рестораны, маникюр на дому и «умное» страхование
Кейсы
Гендиректор Uber Дара Хосровшахи: «Автомобили должны ездить в трех измерениях»
Мнения
Олег Бабкин: «Системных администраторов никто не обучает, обучают только разработчиков»
Мнения
«Чтобы создать новое лекарство, нужно 10–12 лет и миллиард долларов»
Мнения