Компьютер тебе судья

РЕ:

Машинное обучение – очень модная тема и академические экономисты давно  облизываются на эти методы, пытаясь найти им применение в своих исследования. Одна из проблема в том, что машинное обучение используется прежде всего для целей предсказания, а академических экономистов интересуют прежде всего вопросы причинно-следственных связей и для этого они используют массу трюков для идентификации искомых эффектов. Разница, казалось бы, не большая, но достаточная для того, чтобы создать проблемы с тем, чтобы  «поженить» эти два подхода. Для того чтобы их объединить потребовались усилия целой группы компьютерщиков и экономистов, включая таких тяжеловесов как Йон Клайнберг со стороны компьютерных наук и Сендхил Муллаинатан со стороны экономистов.

Их работа показывает, что с помощью машинного обучения можно создать алгоритм, который гораздо лучше судей будет решать, каких подследственных надо оставлять под стражей, а каких можно оставить на свободе до суда. Ключевой вопрос ­– совершат ли они правонарушения, если их оставить на свободе. Просто так ответить на этот вопрос не так просто, так как у нас есть информация только о тех подследственных, который оставили на свободе.  И тут на помощь приходят «трюки» экономистов, а именно тот факт, что дела распределяются между судьями случайным образом, а судьи делятся на более «жестких» и более «мягких». В итоге,  некоторые подсудимые оказываются на свободе только потому, что им повезло и им повезло встретиться с «мягким» судьей, а некоторые оказываются за решеткой из-за того, что им достался  «жесткий» судья. Посмотрев на такие случае, можно показать, что машинный алгоритм, основанный только на объективной информации, известной на момент принятия судебного решения, действительно работает гораздо лучше судей и что количество содержащихся под стражей подозреваемых можно сократить больше чем на 40% (!) без изменения в количестве преступлений.

Так что оказавшимся под следствием людям остается только надеяться, что решение по их делу будет принимать компьютер, а не человек.