Tule je povezava na članek Algoritem, ki napove sodbo sodišča, ki govori o zgodovini moralne statistike in nekaterih sodobnih aplikacijah velikih podatkov na medicino in pravo. Odlomek iz članka:
Vplivni ameriški pravni teoretik Richard Posner je nekoč, ko je bil še mlajši sodnik, obravnaval spor glede patenta za avtomatsko izbiranje televizijskih kanalov na osnovi gledalčevih preferenc. Izbor kanalov naj bi potekal na podoben način, kot nam denimo Amazon priporoča nove knjige ali Netflix zanimive filme. Algoritmi na osnovi naših preteklih ogledov, iskanj in nakupov presodijo, za katera dela obstaja velika verjetnost, da nam bodo všeč, in nam jih priporočijo. Posner je ob spremljanju argumentov med sojenjem pomislil, da bi lahko na podoben način, z avtomatsko analizo vsega, kar je posamezni sodnik kdajkoli napisal in izrekel, z veliko verjetnostjo napovedovali tudi, kako bo sodnik odločil v primeru, ki ga trenutno obravnava.
Nekaj podobnega so dejansko preizkusili v študiji The Supreme Court Forecasting Project leta 2004, ko je algoritmu uspelo pravilno napovedati kar 75 odstotkov razsodb ameriškega vrhovnega sodišča, medtem ko je ekspertni skupini pravnikov, ki je prav tako poskušala napovedati odločitve v istem časovnem obdobju, to uspelo le v 59 odstotkih primerov. Grenko spoznanje ob tej študiji je bilo, da so tudi najbolj ugledni in učeni sodniki pri odločanju močno podvrženi svojim ideološkim preferencam ali predsodkom. Čeprav naj v idealnem svetu podatek, ali je sodnik v preteklosti volil republikance ali demokrate, ne bi smel predvideti njegovega sojenja, je bila prav ločnica med konservativnim in liberalnim svetovnim nazorom pomemben parameter, ki ga je uporabljal algoritem (Več: Algoritem, ki napove sodbo sodišča)
Ni komentarjev:
Objavite komentar