LITMIR.BIZ

      9

      Тут следует пояснить два технических момента. Во-первых, неявку в суд Муллайнатан квалифицирует как правонарушение. Во-вторых, он учитывал в своем исследовании также и человеческий фактор. Его оценка сделана на основе весьма сложного статистического анализа. Вот упрощенная версия. В нью-йоркских судах решения об освобождении под залог каждый день принимают разные судьи. К кому из них попадет обвиняемый – целиком дело случая. Судьи в Нью-Йорке (да и не только там) серьезно различаются в том, насколько охотно они отпускают обвиняемых под залог и насколько подъемные суммы залога они назначают. Сами понимаете, что есть судьи как весьма либеральные, так и очень строгие. Теперь представьте, что строгий судья из каждой 1000 арестованных выпускает под залог 25 %, а либеральный – 75 %. Сравнив, какое количество правонарушений совершили, оказавшись на свободе, выпущенные под залог тем и другим судьей, мы сможем понять, сколько бедолаг напрасно отправил за решетку строгий судья и скольких опасных преступников опрометчиво оставил на воле либеральный. Затем точно так же можно рассмотреть и выбор искусственного интеллекта. Когда компьютер делает заключения о 1000 арестованных, насколько лучше он судит, чем строгий человек, с одной стороны, и чем либеральный – с другой? Схема кажется весьма сложной, и на самом деле это так и есть. Но данная методика хорошо отработана. Более развернутое объяснение вы найдете в статье Муллайнатана (см. раздел «Примечания»).