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

Как водород поможет горнякам: энергобезопасность, автономность шахт и альтернатива дизелю
Тренды
Телемедицина в гаджетах: смарт-браслеты, киоски для онлайн-консультаций и камеры слежения за пожилыми
Тренды
Дмитрий Филатов, Sistema_VC: стартапы — это в первую очередь про людей, а во вторую — про деньги
Мнения
Эра Data Science: как меняется бизнес с приходом big data и новых технологий
Тренды
Народ против транспорта: почему люди недовольны, когда в городах строят новые станции метро
Идеи
Кейсы
«Лиза Алерт»: как беспилотники и краудсорсинг помогают искать пропавших людей
Беспилотники против велосипедистов: как безопасные автомобили сделают жизнь людей хуже
Идеи
SONM: как люди будут зарабатывать на собственных компьютерах с помощью блокчейна
Кейсы
Егор Матешук, ostrovok.ru: проблемы big data можно решить, закидывая пачки денег в топку
Мнения
Художник-граффитист Миша Most: технология — это кисть, которая создает будущее
Мнения
Лунная гонка: как мировые державы собираются присвоить себе спутник Земли
Идеи
Тренды
Итоги Нобелевской недели. За что дали Нобелевскую премию в 2018 году?
Руслан Шагалеев, Иннополис: война между корпорациями и городами ведется за человеческий капитал
Идеи
Кристина Хаверкамп, DENA: цена на электроэнергию должна сильнее коррелировать c погодой: много солнца и ветра — дешево, мало — дорого
Тренды
Тренды
7 лучших книг о технологиях и науке на русском языке, вышедших в 2018 году
Микрореволюция: фермеры с помощью микробов спасут мир от голода
Идеи
Александр Тормасов, Университет Иннополис: мозги людей могут быть совершенно не готовы к восприятию новых идей
Мнения
Одежда, которая поможет миру: костюм-помощник, майка-тренер и носок-няня
Тренды
В ожидании первого удара: как США готовятся к атаке со стороны России и Китая
Тренды
Страшнее метана: какие еще промышленные выбросы разрушают озоновый слой
Тренды
Интеллект большого города: как данные и умные алгоритмы улучшают качество жизни в мегаполисах
Тренды
На защите европейцев: как GDPR стал дырой в бюджете российских ИТ-компаний
Мнения
Игорь Балк, Global Innovation Labs: в XXI веке приватности нет и не будет
Тренды
Deneum: как заниматься холодным ядерным синтезом и бороться с сомнениями ученых
Кейсы
Расист, оружие и предвзятый судья — каким станет искусственный интеллект в будущем
Тренды
На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Тренды
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Идеи
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды