প্রচলিত কম্পিউটার প্রোগ্রাম পূর্বাভাস হিসাবে মানুষের হিসাবে খারাপ হিসাবে পূর্বাভাস

একটি পেশাদার শেফ বা হার্ট সার্জনের মতোই, একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এটি যে প্রশিক্ষণটি গ্রহণ করে তা ঠিক তেমনই ভাল। এবং অ্যালগরিদমগুলি ক্রমবর্ধমান রাজত্ব গ্রহণ করে এবং মানুষের জন্য সিদ্ধান্ত নেয়, আমরা খুঁজে পাচ্ছি যে তাদের মধ্যে অনেকেই শেখ হাসিনার শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করে না, কারণ তারা মানব জাতি-লিঙ্গ-ভিত্তিক পক্ষপাতের অনুকরণ করে এবং এমনকি নতুন সমস্যার সৃষ্টি করে।

এই কারণে, এটি বিশেষ করে ক্যালিফোর্নিয়া, নিউইয়র্ক এবং উইসকনসিন সহ একাধিক রাজ্যের বিষয়ে, অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে বলেছে যে তারা কারাগারে বন্দী হওয়ার পরে আবার অপরাধ করবে। এমনকি খারাপ, এটা এমনকি কাজ বলে মনে হয় না।

বুধবার প্রকাশিত একটি পত্রিকায় জার্নাল বিজ্ঞান অগ্রগতি, ডার্টমাউথ কলেজের কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের একটি জোড়া পাওয়া যায় যে, পুনর্বিবেচনার পূর্বাভাসের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত কম্পিউটার প্রোগ্রামটি পুরোপুরি অসংযত নাগরিকদের চেয়ে বেশি সঠিক নয়। এই প্রোগ্রামটি, বিকল্প নিষেধাজ্ঞার জন্য সংশোধনমূলক অপরাধী পরিচালন প্রোফাইলিং নামে পরিচিত, 137 বিভিন্ন কারণ বিশ্লেষণ করে এটি নির্ধারণ করে যে একজন ব্যক্তি মুক্তির পরে অন্য কোন অপরাধ করবে। কমাসগুলি পদার্থ ব্যবহার, সামাজিক বিচ্ছিন্নতা এবং অন্যান্য উপাদানগুলিকে বিবেচনা করে যা অপরাধী বিজ্ঞানী তত্ত্বকে পুনর্বিবেচনা করতে পারে, মানুষকে উচ্চ, মধ্যম বা নিম্ন ঝুঁকি হিসাবে চিহ্নিত করে।

এবং নিশ্চিত, ঝুঁকি মূল্যায়ন মহান শব্দ। কোর্টকে আরও ঝুঁকি কাকে নির্ধারণ করতে সাহায্য করার জন্য আরও তথ্য নেই? কিন্তু ডার্টমাউথ কম্পিউটার বিজ্ঞানী জুলিয়া ড্রেসেল এবং হ্যানি ফরিদ কি আবিষ্কার করেছিলেন যে অযৌক্তিক ব্যক্তিরা সঠিকভাবে কম্পাসের মতো একই নির্ভুলতার সাথে পুনরুদ্ধারের ঝুঁকিটিকে বিচার করে, যা বলে যে অ্যালগরিদমের অনুমিত শক্তি প্রকৃতপক্ষে সেখানে নেই।

এক ট্রায়ালের মধ্যে কমপাস (137 এর পরিবর্তে সাতটি কারণ এবং জাতি বাদে) দ্বারা ব্যবহৃত তথ্যের মাত্রাটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, ইন্টারনেটে মানব স্বেচ্ছাসেবকদের একটি গোষ্ঠী, সম্ভবত সম্ভাব্য অপরাধমূলক ঝুঁকি মূল্যায়নে কোন প্রশিক্ষণ নেই, কেস রিপোর্টগুলি মূল্যায়ন করে। কমাসের 65 শতাংশ নির্ভুলতার তুলনায় তারা সঠিকভাবে 67 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে একজন ব্যক্তির পুনরুদ্ধারের অনুমান করে।

সেই সিঙ্কটি ঢুকিয়ে দেওয়ার জন্য একটি মুহূর্ত নিন। ওয়েবের অননুমোদিত লোকেরা কারাগারে ফিরে যাবে কিনা তা পূর্বাভাসে সামান্যই ভাল। এমন একটি টুল যা আক্ষরিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে যে একজন ব্যক্তি কারাগারে ফিরে যাবে কিনা তা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে । এবং এটা খারাপ পায়। একবার আপনি প্রতিপক্ষের রেস যুক্ত করলে, স্বেচ্ছাসেবকের মিথ্যা-ইতিবাচক এবং মিথ্যা-নেতিবাচক হারগুলি কমপাসের কয়েক শতাংশের মধ্যেই ছিল। তাই কম্পাসগুলি কেবল পুনর্বিবেচনা পূর্বাভাসের ক্ষেত্রেই মহান নয়, এটি কেবল মানুষের মত জাতিগত পক্ষপাতের প্রবণতা। কম্পিউটার ঠান্ডা যুক্তি জন্য অনেক।

গবেষকরা তখন একটি রৈখিক মডেল তৈরি করেছিলেন যা কম্পাসের ভবিষ্যদ্বাণী হারের সাথে দুটি মাত্রার সাথে মিলেছে: বয়স এবং পূর্ববর্তী দৃঢ়তার সংখ্যা। শুধু স্পষ্ট হতে, এই ভবিষ্যদ্বাণীও অযৌক্তিক হবে, কিন্তু এটি কীভাবে ত্রুটিযুক্ত কম্পাস হয় তা প্রদর্শন করে।

এবং এই গবেষণা নতুন, যখন এটি বড় বড় takeaways হয় না। ২016 সালের তদন্তে, ProPublica সাংবাদিকরা দেখেন যে কম্পাস অবিশ্বস্ত নয়, এটি আসলে আফ্রিকান আমেরিকানদের বিরুদ্ধে ব্যবস্থাগতভাবে পক্ষপাতমূলক, ক্রমাগত কালো মানুষকে আরো গুরুতর অপরাধ সংঘটিত সাদাদের চেয়ে বেশি ঝুঁকি হিসাবে চিহ্নিত করে। আশা করি, এই নতুন গবেষণাটি ফৌজদারি বিচার ব্যবস্থায় জরুরী ঝুঁকি মূল্যায়ন প্রক্রিয়ার পথকে সহায়তা করবে।

কমাসে সবচেয়ে ভাল এবং গভীরভাবে পক্ষপাতী এমন কমপাসগুলি যে কম্পিউটার-ভিত্তিক ঝুঁকি মূল্যায়নগুলি বিচার ব্যবস্থাকে ঠিকঠাক করে তুলতে পারে তা গভীর করে তুলতে পারে। যেহেতু ফৌজদারি বিচার প্রক্রিয়ার কোন পদক্ষেপে ঝুঁকি মূল্যায়ন স্কোর প্রয়োগ করা যেতে পারে, একজন ব্যক্তির বন্ড স্থাপন করার সময়, তারা প্যারোল দেওয়া হয় কিনা তা নির্ধারণ করে এবং কিছু রাজ্যে এমনকি একজন ব্যক্তির বাক্য নির্ধারণের জন্য, এই গবেষণায় কঠোর প্রয়োজন কম্পাস এবং অন্যান্য প্রোগ্রাম ব্যবহার reexamine।