Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Bir insanın həbsdən azad olunandan sonra yenidən cinayət törətməsinin və ya yenidən bərpa edilməsinin bir neçə amildən asılı olmasıdır. Yenidən baş vermə riskini qiymətləndirərkən bütün bunlar həm insan mütəxəssisləri, həm də maşın öyrənmə modelləri tərəfindən nəzərə alınır. Bir neçə eyni dərəcədə etibarlı hesablama modeli fərqli risk reytinqləri verirsə, ən aşağı qiymətdən istifadə edilməlidir, bu barədə Ashwin Singh (TU Wien) və Carlos Castillo (ICREA/Universitat Pompeu Fabra) təklif edirlər.
Onlar 15 ildən çoxdur Kataloniyada (İspaniya) istifadə olunan bir sistemin araşdırılmasına baxmayaraq, məhbuslar arasında təkrar halların riskini qiymətləndirmələri üçün bu nəticələri son vaxtlar İsveçin Malmo şəhərində keçirilən IX AAAI/ACM AI, Əxlaq və Cəmiyyət Konfransında təqdim ediblər. 1214-cü. Bu sənəd konfransda dərc edilir.
Bir çox həbsxana sistemlərində maşın öyrənmə modelləri peşəkarlara cinayətkarlıq təkrarlanma riskini qiymətləndirməyə kömək edir. Bunlar, yaradıcı AI və ya böyük dil modelləri kimi mürəkkəb sistemlər deyil, ümumiyyətlə nisbətən sadə xətti notlaşdırma sistemlərdir. Onlar bir şəxsin keçmişi haqqında məlumatları, məsələn cinayət tarixi ilə, həbs cəzası zamanı dəyişə biləcək aspektləri, məsələn təhsil səviyyəsini birləşdirirlər. Bu əsasla, həbsxana işçilərinin şərti şərti və cəza şərtləri ilə bağlı qərar qəbul etmələrini dəstəkləyən risk ballarını proqnozlaşdırırlar.
Bununla birlikdə, proqnoz qeyri-müəyyən olaraq qalır, çünki mövcud məlumatlar yalnız ölçülə bilən xüsusiyyətlərə əsaslanır və oxşar xüsusiyyətlərə malik olan fərdlərin həyat trajektoriyası çox fərqlənə bilər. Bu o deməkdir ki, bir neçə model eyni dərəcədə dəqiq olsa da və eyni xüsusiyyətləri nəzərə alsa da, eyni şəxs üçün fərqli nəticələr verə bilərlər.
"Müəllimlərin öyrənməsinin tədqiqat qrupundan olan Singh deyir: "Bir insanın daha yüksək risk göstəricisi verilməsinin səbəbini təsadüfi olaraq bir neçə eyni dərəcədə yaxşı modeldən birini seçdiyi üçün təsdiqləmək çətindir". "Bizim siyasətimiz bu qeyri-müəyyənliyi təsirlənən şəxsə kömək etmək üçün həll edir".
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
