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“算法法官”或许能比人类作出更准确的预判。
据英国“科技探索”网站2月14日消息称，《科学进展》杂志同日刊发的一项最新研究成果，或对美国刑事司法产生潜在的深远影响。美国斯坦福大学（Stanford）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的研究人员发现，对于预测哪些罪犯日后会再次犯罪而锒铛入狱，计算机算法比人类准确得多。
研究人员称，尽管在一个受控的环境中，即使是未经训练的人，在评估少数几个变量时，也能匹敌复杂风险评估工具的预测能力，但是现实世界中的刑事司法环境往往要复杂得多。当累犯率的预测结果需要基于大量可用因素时，算法工具会表现得比人要好得多——在某些测试中，对于预测哪些被告可能再次被捕，这些工具的准确率接近90%，而人类预测的准确率仅约为60%。
UC Berkeley刑事司法心理学家Jennifer Skeem介绍道：“风险评估一直是刑事司法系统决策流程的一部分。尽管近年来算法工具引发了争议，但是我们的研究表明，在类似于真实刑事司法环境的案例中，风险评估工具对于惯犯的预测比人类的判断更准确。”这一结论与一系列将人类和统计工具进行比较的研究结果是一致的。
Stanford的计算社会科学家Sharad Goel解释道：“经过验证的风险评估工具可以帮助司法专业人士做出更明智的决定。例如，这些工具可以帮助法官识别并释放那些对公共安全几乎没有威胁的人。但是，与任何工具一样，风险评估工具也必须与健全的政策和人为监督相结合，才能形成公平氛围，以及支持刑事司法改革。”
对于美国来说，这些研究结果非常重要。该国各界人士正在讨论如何在维护社区安全与降低全球最高监禁率之间寻求一个平衡，而这项研究对非裔美国人和非白人社区的影响尤为强烈。如果继续采用先进的风险评估工具并加以改进，那么司法专业人士每天做出的重要决定便会更加精确，比如：哪些人可以在社区中改造？哪些人可以进入安全级别较低的监狱？而哪些必须被送入安全级别较高的监狱？
研究结果对采用风险评估算法及其未来的改进持赞同观点。但是，正如Skeem指出的，这些工具通常只能充当支持角色，最终的决定权力仍然属于法官、缓刑官、临床医生、假释专员和其他在刑事司法系统中的决策人。
科界原创
编译：朱明逸
审稿：alone
责编：雷鑫宇
期刊来源： 《科学进展》
期刊编号： 2375-2548
原文链接：
https://techxplore.com/news/2020-02-algorithms-accurate-people-recidivism.html
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