研究称，算法在预测累犯方面比人们“一致”更准确

 
在一项对美国的刑事司法可能具有深远影响的研究中，加利福尼亚的一个研究小组发现，算法在预测哪些被告因新罪行而将被逮捕之后比人类准确得多。
斯坦福大学和加利福尼亚大学伯克利分校的学者进行的这项新研究说，在受控环境中仅评估少数变量时，即使未经培训的人也可以与复杂的风险评估工具的预测能力相匹配。
但是现实世界中的刑事司法环境通常要复杂得多，并且当有大量因素可用于预测累犯时，基于算法的工具的性能要比人们好得多。在某些测试中，该工具在预测哪些被告可能再次被捕时达到了90%的准确性，而人类的预测则为60%。
加州大学伯克利分校专门研究刑事司法的心理学家詹妮弗·斯凯姆(Jennifer Skeem)说：“风险评估长期以来一直是刑事司法系统决策的一部分。” “尽管最近的辩论提出了有关基于算法的工具的重要问题，但我们的研究表明，在类似于真实刑事司法环境的情况下，风险评估在预测累犯方面通常比人类的判断更为准确。这与对人类与人类进行比较的长期研究一致。统计工具。”
斯坦福大学计算社会科学家莎拉德·戈尔(Sharad Goel)说：“经过验证的风险评估工具可以帮助司法专业人员做出更明智的决定。” “例如，这些工具可以帮助法官识别和释放对公共安全构成很小风险的人。但是，像其他任何工具一样，风险评估工具必须与健全的政策和人为监督相结合，以支持公正有效的刑事司法改革。”
该论文“人类对再犯的预测的局限性”定于2020年2月14日在《科学进展》上发表。 Skeem于2月13日在美国华盛顿科学促进会(AAAS)年会上的新闻发布会上介绍了这项研究，与她共同参加的还有两位合著者：博士学位。荣正斌博士毕业候选人Zhiyuan“ Jerry” Lin，他们都在斯坦福大学学习了计算社会科学。
随着美国辩论如何平衡社区对安全的需求，同时降低世界上任何国家中最高的监禁率，并且对非裔美国人和有色人种的影响不成比例，这项研究结果非常重要。
如果继续使用和改进高级风险评估工具，则可以完善司法专业人员每天做出的至关重要的决定：哪些人可以在社区而不是在监狱中得到康复?哪些可以进入低安全性监狱，哪些可以进入高安全性场所?哪些囚犯可以假释安全地释放到社区?
由算法驱动的评估工具在美国广泛应用于医疗，银行和大学录取等领域。长期以来，它们一直用于刑事司法，可帮助法官和其他人在做出决策时权衡数据。
但是在2018年，达特茅斯大学的研究人员对刑事司法框架中此类工具的准确性提出了质疑。在一项研究中，他们收集了1000个简短的刑事被告短文，并从广泛使用的风险评估中提取了信息，该评估被称为“替代性制裁的矫正罪犯管理配置文件”(COMPAS)。
每个小插曲包括五个累犯风险因素：个人的性别，年龄，当前的刑事指控以及以前的成人和青少年犯罪的数量。然后，研究人员使用亚马逊的Mechanical Turk平台招募了400名志愿者来阅读小插曲，并评估每名被告是否会在两年内再次犯下罪行。复习每个小插图后，志愿者被告知他们的评估是否准确预测了受试者的累犯。
人员和算法的准确率均不到三分之二。
达特茅斯的作者得出的结论是，这些结果使人们对风险评估工具和算法预测的价值产生怀疑。
这项研究引起了广泛关注的新闻报道，并在美国刑事司法改革界引起了质疑。有人说，如果复杂的工具在预测哪些被告会再犯时没有比人们更好的工具，那么使用该算法就毫无意义，这只会加剧判决中的种族偏见。一些人认为，这样深刻的决定应该由人而不是计算机做出。
应对复杂决策中的“噪音”
但是，当这项新的加利福尼亚研究的作者评估了更多的数据集和更多的因素时，他们得出的结论是，风险评估工具在评估累犯可能性方面比人们更准确。
该研究重复了达特茅斯的发现，该发现基于有限的因素。但是，司法环境中可用的信息要丰富得多，而且往往更加含糊。
这项新研究解释说：“判刑前的调查报告，律师和受害人的影响陈述以及个人的举止都添加了复杂，不一致，与风险无关并且可能带有偏见的信息。”
作者的假设：如果研究评估是在现实世界的框架中进行的，其中与风险相关的信息是复杂且“嘈杂”的，那么先进的风险评估工具在预测哪些罪犯会再次犯罪方面将比人类更有效。
为了检验该假设，他们将研究范围扩展到COMPAS之外，以包括其他数据集。除了在达特茅斯研究中使用的五个风险因素之外，他们还增加了十个风险因素，包括就业状况，药物滥用和心理健康。他们还扩展了方法：与达特茅斯研究不同，在某些情况下，每次评估后都不会告诉志愿者他们的预测是否准确。法官和法院系统其他人员无法获得此类反馈。
结果：当复杂案例没有即时反馈来指导将来的决策时，他们的表现“始终比风险评估工具差”。
例如，COMPAS在89%的时间中正确地预测了累犯，而没有为他们的决定提供逐案反馈的人为60%。当提供了多种风险因素并具有预测性时，另一种风险评估工具可以在80%的时间内准确预测累犯，而人类只有不到60%的概率。
这些发现似乎支持风险评估算法的继续使用和未来的改进。但是，正如Skeem指出的那样，这些工具通常具有支持作用。最终的权力在于法官，缓刑官，临床医生，假释专员和其他在刑事司法系统中做出决定的人。