Компьютерный алгоритм точнее людей выявляет преступников-рецидивистов

Учёные реабилитировали компьютерные алгоритмы, которые решают, совершит ли человек преступление вновь.

Учёные реабилитировали компьютерные алгоритмы, которые решают, совершит ли человек преступление вновь.
Фото Pixabay.

Учёные реабилитировали компьютерные алгоритмы, которые решают, совершит ли человек преступление вновь.

Недавно в журнале Science Advances были опубликованы результаты исследования, которое потенциально может изменить уголовное правосудие. Команда исследователей из Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Беркли выяснила, что компьютерные алгоритмы точнее людей определяют, кто из обвиняемых может совершить преступление повторно.

В новой работе учёные отмечают, что даже неподготовленные люди могут довольно точно предсказать риск совершения повторного преступления человеком: для этого им достаточно знать несколько простых переменных. Но система уголовного правосудия, не имеющая права на ошибку, работает с большим количеством параметров: и в этом случае даже профессионалу сделать выводы гораздо сложнее. Недавно выяснилось, что алгоритмы справляются с прогнозированием возможного рецидива намного лучше людей.

"Проверенные инструменты оценки рисков [повторных преступлений] могут помочь специалистам в области правосудия принимать более обоснованные решения, – отмечает Шарад Гоэл (Sharad Goel) из Стэнфордского университета. – Например, эти инструменты могут помочь судьям выявить и освободить людей, которые представляют небольшой риск для общественной безопасности.

Но, как и любые другие меры, инструменты оценки рисков должны работать под человеческим надзором и сочетаться с разумной политикой, чтобы реформы уголовного правосудия были справедливыми и эффективными".

Поясним, что инструменты оценки, основанные на алгоритмах, широко используются в Соединенных Штатах Америки в таких областях, как медицинское обслуживание, банковское дело и даже при приёме в университет. Нашли они своё применение и в уголовном судопроизводстве, где помогают должностным лицам анализировать данные при принятии решений.

Но в 2018 году исследователи из Дартмутского университета усомнились в точности этого метода и его уместности для уголовного правосудия. В ходе исследования они изучили тысячу карточек обвиняемых по уголовным делам, содержащих краткую информацию об этих людях.

Каждая из них включала в себя пять факторов, по которым можно было сделать какие-то выводы о человеке: пол, возраст, текущее уголовное обвинение, а также количество ранее совершенных преступлений во взрослом и несовершеннолетнем возрасте. Информацию предложили оценить 400 добровольцам и попросили предположить, совершали ли обвиняемые ещё одно преступление в течение последующих двух лет. Организаторы имели на руках информацию о том, кто из обвиняемых совершил преступление, а кто нет. Поэтому каждое решение участников эксперимента они сопровождали комментариями, касающимися правильности или неправильности их ответов.

Вероятность того, совершат ли обвиняемые повторное преступление, оценивал и алгоритм прогнозирования под названием COMPAS. За основу им были взяты всё те же пять параметров, перечисленных выше.

В результате люди и система прогнозирования дали точные ответы примерно в двух третях случаев: и если добровольцы были правы в 62% случаев, то алгоритм – в 65%.

Эти результаты, по мнению дартмутских исследователей, ставят под сомнение ценность инструментов оценки риска и алгоритмического прогнозирования.

Исследование вызвало широкий резонанс в прессе. Многие заговорили о том, что нет смысла использовать алгоритмы, чья точность сравнима с человеческой.

Авторы нового исследования решили расширить первоначальную работу. И помимо пяти факторов оценки, обычно используемых COMPAS, они ввели ещё 10 дополнительных, дав возможность алгоритму и людям оценить и их. В частности, система оценки стала учитывать такие переменные, как статус занятости предполагаемого рецидивиста, употребление им психоактивных веществ и его психическое здоровье.

Методология проведения работы также была немного пересмотрена: для чистоты эксперимента организаторы не всегда подтверждали правильность суждений добровольцев. Таким образом, люди оценивали риск рецидива преступления, не основываясь на своих предыдущих ответах. Напомним, что судьи и другие работники судебной системы принимают решения в похожих условиях: никто и никогда не даёт им немедленной оценки правильности их суждений.

По итогу алгоритм оценки превзошёл по точности людей.

Так, анализ набора данных COMPAS и этот же метод, дополненный десятью факторами, достигли 89% точности. Добровольцы также показали хорошие результаты, когда получали обратную связь о правильности своих ответов. Точность их оценок достигала 83%. А вот без такой "помощи" верность ответов добровольцев достигала лишь 60%.

Как объясняют учёные, результаты работы показывают, что люди могут предсказать рецидив наравне со статистическими моделями в том случае, если данные для анализа содержат несколько простых факторов. В этом случае точность компьютерных алгоритмов и людей, не получавших обратную связь, в значительной степени схожа. Но при работе с большим количеством данных алгоритм превосходит по точности человеческие прогнозы. Как отмечают исследователи, дело в том, что модели лучше учитывают дополнительную информацию, чем люди.

Получается, если передовые инструменты оценки рисков будут продолжать совершенствоваться, это может привести к тому, что критически важные решения будут приниматься более точно. Это важно, ведь специалисты в области правосудия ежедневно решают, какие лица могут быть реабилитированы в обществе, а не в тюрьме? Кого из них можно заключить в тюрьму с низким уровнем безопасности, а каких – в заведения со строгим режимом? Какие заключённые могут быть освобождены условно-досрочно, а каких необходимо оставить в местах заключения до окончания срока наказания?

Добавим, что ранее авторы "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) писали о приложении, которое найдёт снайпера по звуку выстрела, а также о том, что преступника могут выдать движения глаз.