Было разработано программное обеспечение, которое использует машинное обучение для прогнозирования риска повторного преступления и создает свою модель прогнозирования на основе прошлых полицейских записей об арестах.Может ли в данном случае программное обеспечение неверно интерпретировать вышеуказанное?

• Да, любая система машинного обучения, которая изучает эти данные, может незаметно внести любую необъективность в код, в силу того, что программное обеспечение не просчитывает различные внешние обстоятельства (состояние аффекта, эксцесс исполнителя), которые могут повлиять на совершение преступления
• Нет, так как разработчики обязаны внести в программное обеспечение различные варианты возможных внешних обстоятельств, что могут повлиять на объективность прогнозирования, что снижает возможность не верного прогнозирования.
• Нет, так как любые данные, которые проанализирует данное программное обеспечение, будут считаться заведомо верными.

Другие предметы Университет Этика и ответственность в использовании искусственного интеллекта правовые проблемы искусственного интеллекта применение ИИ в праве машинное обучение и закон прогнозирование преступности объективность алгоритмов этика ИИ юридические аспекты ИИ ответственность разработчиков ИИ bias в алгоритмах правовые риски ИИ Новый

Ваш вопрос касается важной темы: возможности и ограничения программного обеспечения, использующего машинное обучение для прогнозирования риска повторного преступления. Давайте рассмотрим предложенные варианты ответов и проанализируем их.

1. Возможность неверной интерпретации данных:

Первый вариант утверждает, что программное обеспечение может внести необъективность в свои прогнозы, так как оно не учитывает различные внешние обстоятельства. Это действительно так. Модели машинного обучения обучаются на исторических данных, и если эти данные содержат предвзятости (например, из-за системной дискриминации или недостаточного учета контекста), то модель может воспроизводить и усиливать эти предвзятости. Например, если в исторических данных преобладают случаи арестов определенной группы населения, модель может неверно интерпретировать это как более высокий риск повторного преступления для этой группы, не учитывая реальные обстоятельства.

2. Обязанности разработчиков:

Второй вариант предполагает, что разработчики обязаны учитывать различные внешние обстоятельства, что снижает возможность неверного прогнозирования. Хотя разработчики действительно должны стремиться к созданию объективных и справедливых моделей, на практике это довольно сложно. Включение всех возможных факторов в модель может быть технически затруднительным, и не всегда возможно предвидеть все обстоятельства, которые могут повлиять на поведение человека. Поэтому, даже при лучших намерениях, существует риск упущения критически важных переменных.

3. Достоверность данных:

Третий вариант утверждает, что любые данные, проанализированные программным обеспечением, будут считаться заведомо верными. Это утверждение является ошибочным. Данные могут быть искажены, неполны или предвзяты. Модели машинного обучения не имеют встроенной способности критически оценивать достоверность данных, на которых они обучаются. Таким образом, если исходные данные имеют недостатки, это напрямую скажется на качестве прогнозов.

Вывод:

На основании вышеизложенного, наиболее правильным является первый вариант: программное обеспечение может неверно интерпретировать данные, так как оно не учитывает все возможные внешние обстоятельства и может воспроизводить предвзятости, содержащиеся в исторических данных. Поэтому важно, чтобы разработчики постоянно работали над улучшением моделей и учитывали эти риски при их применении.