Название: Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения
Автор: Кэти О'Нил
Издательство: АСТ
Жанр: Зарубежная образовательная литература
Серия: Цифровая экономика и цифровое будущее
isbn: 978-5-17-982583-8
isbn:
Когда дело доходит до масштабирования, у моделей вероятности рецидива хорошие перспективы. Они уже используются в большинстве штатов, причем модель LSI-R – самый распространенный вариант, используемый как минимум в 24 из них. Однако LSI-R – не единственный вариант: тюрьмы представляют собой оживленный и прибыльный рынок для специалистов по анализу данных. Система исполнения наказаний переполнена информацией, особенно с учетом то, что заключенные еще в большей степени лишены права на privacy, чем любой из нас. Более того, эта система настолько примитивна, неэффективна, дорога и бесчеловечна, что она просто вопиет о необходимости улучшений. Кто же в тюремной администрации будет против подобных дешевых решений?
Реформа системы исполнения наказаний – редкая тема в сегодняшнем поляризованном политическом мире, в которой либералы и консерваторы единодушны. В начале 2015 года братья-консерваторы Чарльз и Дэвид Кох объединились с либеральным аналитическим Центром за американский прогресс, чтобы продвинуть реформу тюрем и снизить число заключенных. Но я подозреваю, что эти межпартийные усилия реформировать тюрьму, как и множество других усилий, практически наверняка выльются в предполагаемо эффективное и справедливое решение – очередную модель, в которую человек будет вводить данные. Такова эпоха, в которой мы живем. Даже если другие инструменты потеснят LSI-R в качестсве основного вида оружия математического поражения, тюрьмы, скорее всего, останутся инкубатором для создания других видов ОМП в огромных масштабах.
Если суммировать все сказанное, вот три главных компонента ОМП: непрозрачность, масштабность и высочайшая степень ущерба. Все эти компоненты присутствуют в той или иной степени в примерах, которые мы будем рассматривать дальше. Разумеется, всегда есть место для возражений. Вы, например, можете сказать, что оценку степени риска рецидива нельзя назвать вполне непрозрачной, потому что она основана на результатах, с которыми заключенные в некоторых случаях могут ознакомиться. И тем не менее она непрозрачна СКАЧАТЬ