Jak zauważają naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT), wielu specjalistów musi podejmować decyzje, które prowadzą do trudnych do przewidzenia wyników. Do takich osób należą m.in. sędziowie, którzy decydują o tym, czy oskarżona osoba może pozostać na wolności za kaucją - albo jaki ustanowić wyrok.

Jednocześnie coraz więcej firm posługuje się komputerowymi programami do dokonywania wyborów, obarczonych dużym ryzykiem.

Podobnie - w oparciu o różne dane na temat ludzkich zachowań - działają np. algorytmy filtrujące spam, podpowiadające produkty w sklepach internetowych czy podpowiadające tekst w czasie pisania na smartfonie.

Na podstawie informacji uzyskanych od nowojorskich sędziów zespół z MIT opracował model pokazujący systemowe błędy, jakie pojawiają się w podejmowanych przez sędziów decyzjach odnośnie ryzyka ucieczki wypuszczanych za kaucją oskarżonych. Decyzje te są podejmowane w dużej mierze na podstawie różnych cech danej osoby, w tym rasy, wieku i wcześniejszego zachowania.

W badaniu uwzględniono prawie aż półtora miliona spraw, przy czym w ok. połowie z nich oskarżonego wypuszczono. Model wskazał, że aż 20 proc sędziów popełniało systemowe błędy w związku z przewidywaniem przyszłego zachowania wypuszczonych oskarżonych. Okazało się na przykład, że ponad 30 proc. decyzji było niezgodnych z możliwościami oskarżonych w kwestii zapłaty kaucji oraz z ryzyka, że nie pojawią się na rozprawie.

Eksperymenty pokazały natomiast, że zastąpienie sędziów algorytmami poprawiłoby wyniki o ok. 20 proc.

"Efekty zastąpienia ludzi algorytmami zależą od równowagi między tym, czy człowiek popełnia systematyczne błędy na podstawie dostępnych informacji dostępnych także dla algorytmu, a tym, czy dostrzega jakiekolwiek przydatne prywatne informacje" – wyjaśnia Ashesh Rambachan, główny autor publikacji z badań. (PAP)

Marek Matacz

mat/ zan/