Кэти О'Нил - Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

По-видимому, можно предположить, что математическая модель оценки рисков рецидива может уменьшить влияние человеческих предубеждений при вынесении приговоров и повлечет более справедливое отношение к подсудимым. В надежде на это суды двадцати четырех штатов стали использовать так называемые модели вероятности рецидива ( recidivism models ). Эти модели помогают судьям более адекватно оценить опасность, которую может представлять в будущем тот или иной осужденный. И по многим меркам такие модели – шаг вперед. Благодаря им приговоры стали более логичными и меньше подвержены настроению и предвзятости судей. К тому же эти модели экономят деньги, сокращая среднестатистический тюремный срок (на содержание одного заключенного уходит в среднем 31 000 долларов в год, а в «дорогих» штатах вроде Нью-Йорка и Коннектикута эта сумма вдвое выше).

Главный вопрос тут, однако, вот какой: в самом ли деле мы исключили фактор человеческой предвзятости или просто замаскировали его? Новые модели вероятности рецидива сложны и основаны на математике. Однако данные внутри этих моделей – целый букет допущений, причем некоторые из них основаны на предубеждениях. И если показания Уолтера Кихано были официально зафиксированы, так что их позже можно было вновь прослушать и обжаловать в суде, то принцип работы модели запрятан в алгоритмах, в которых могут разобраться лишь единичные специалисты.

Одна из самых популярных моделей, известная как Переработанная оценка уголовно-исправительной инспекции ( Level of Service Inventory-Revised , LSI-R), включает в себя длинную анкету, которую должны заполнить заключенные. Один из вопросов – «Сколько предыдущих судимостей у вас было?» – имеет непосредственное отношение к риску рецидива. Некоторые другие также близко связаны с темой: «Какую роль другие люди играли в правонарушении? Какую роль играли алкоголь и наркотики?»

Но дальнейшие вопросы все больше углубляются в частную жизнь человека – и тут уже легко представить себе, как заключенные из привилегированных слоев будут отвечать одним образом, а жители криминогенных районов – совсем другим. Спросите у преступника, который вырос в престижном пригороде: «Когда вы впервые столкнулись с полицией?» – и скорее всего, окажется, что у него не было ни одного такого столкновения вплоть до того случая, который и привел его в тюрьму. Однако молодого афроамериканца полиция с высокой долей вероятности останавливала десятки раз, даже когда он не делал ничего противозаконного. Исследование Нью-Йоркского союза гражданских свобод продемонстрировало, что, хотя афроамериканцы и латиноамериканцы составляют всего 4,7 процента населения города, в 40,6 процента случаев остановке и обыску полицией подвергаются именно они. Более 90 % осмотренных таким образом оказывались невиновными. Какой-то процент из оставшихся составляют пьяные подростки или подростки, у которых нашли одну сигарету с марихуаной. Причем, в отличие от большинства богатых подростков, которые оказались бы в этой ситуации, у афроамериканцев и латиноамериканцев в этом случае начинаются неприятности. Поэтому, если ранняя встреча с полицией свидетельствует о повышенной вероятности рецидива, то получается, что выходцы из бедных кварталов и представители расовых меньшинств автоматически зачисляются в группу риска.

Вопросы анкеты на этом не заканчиваются. Заключенных спрашивают, есть ли судимости у их друзей и родственников. И снова: задайте такой вопрос преступнику, который вырос в квартале среднего класса, – с большой долей вероятности ответ будет отрицательным. Опросник действительно избегает вопросов о расе – они незаконны. Но, учитывая степень подробности, с которой каждый заключенный рассказывает о своей жизни, этот единственный незаконный вопрос практически оказывается ненужным.

Анкету LSI-R, разработанную в 1995 году, с тех пор заполнили тысячи заключенных. Специалисты по статистике использовали эти результаты, чтобы построить систему, в которой ответы, имеющие непосредственное отношение к риску рецидива, имели бы больший вес и добавляли больше баллов. После сдачи анкеты осужденные распределяются по категориям высокого, среднего и низкого риска на основе полученных ими баллов. В некоторых штатах, таких как Род-Айленд, эти тесты используются, только чтобы направить осужденных с высоким риском на программы профилактики рецидива во время отбывания тюремного срока. Но в других штатах, в том числе Айдахо и Колорадо, судьи используют эти результаты и при вынесении приговора.

Это несправедливо. Опросник включает обстоятельства рождения и воспитания преступника, данные о его или ее семье, окружении и друзьях. Но подобные детали не должны иметь отношения к уголовному делу или к приговору. В самом деле, если бы прокурор попытался очернить подзащитного, упомянув количество судимостей его брата или уровень преступности в районе, где он живет, адвокат бы тут же воскликнул: «Возражаю, ваша честь!» И разумный судья принял бы это возражение. Таковы основы нашей правовой системы. Нас судят за то, что мы делаем, а не за наше происхождение. И хотя мы не знаем, сколько именно баллов добавляют эти пункты анкет, любое значение, отличное от нуля, несправедливо.

Многие скажут, что статистические системы, подобные LSI-R, все же достаточно эффективны в оценке вероятности рецидива – по крайней мере, они более точны, чем интуитивные предположения того или иного судьи. Но даже если мы отложим в сторону, совсем ненадолго, серьезнейшую проблему справедливости, мы обнаружим, что соскальзываем в губительную петлю обратной связи ОМП. Осужденный с «высоким риском», скорее всего, окажется в прошлом безработным выходцем из района, в котором многие его родственники и друзья имели столкновения с законом. Отчасти из-за большого количества баллов, набранного в ходе заполнения анкеты, он получает более длительный тюремный срок, который закроет его на большее количество лет в тюрьме в окружении таких же преступников, как он, – что повышает вероятность его возвращения в тюрьму. В конце концов его выпускают на свободу, и он возвращается все в тот же бедный район, но на этот раз с судимостью, которая еще больше затруднит ему получение работы. Если он совершит еще одно преступление, модель оценки риска рецидива может объявить об очередном своем успехе. Но на самом деле это сама модель вносит вклад в токсичный цикл и помогает его поддерживать. Это ключевое свойство оружия математического поражения.

В этой главе мы познакомились с тремя типами статистических моделей. Бейсбольные модели по большей части можно счесть здоровыми. Они прозрачны, постоянно обновляются, и все допущения и выводы можно легко проследить. Такие модели подпитываются статистикой самой игры, а не прокси-реальностью. Люди, которых их составляют, понимают процесс и разделяют цель модели: выиграть Мировую серию. (Хотя, конечно, это не значит, что многие игроки, как только подойдет время подписывать контракт, не попытаются поспорить с оценкой модели: «Конечно, я сделал двести раз страйк-аут, но только посмотрите на мои хоум-раны…»)