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犯罪率最多可降低24%，个中原因在于，被关押的人最有可能再次犯罪。相反，如果将风险阔值设置为使该模型在不提高犯罪率的情况下，尽可能减少被拒绝保释的人数，则研究人员计算得出，被晓押的人数最多可再减少42%。换名话说，机器学习模型在预测哪些被告属于犯大高风险人和群方面，表现要比法官好得多。和CI人的线生全玫成切得多，原因很有趣:)大直漏毕言轧。算法能对风险最高的被竺进行归类，就证明它有能力找到很容易被其他模型忽略的模式。换句话次，数据中的茶些模式尽管很少抑，却非常准确地预测出了高风险人和群。利用算法找到罕见但具有决定性作用的模式，让我们想起了“断腿”的概念。研究人员还使用该算法为每位法官构建了模型，类似于我们在第9草中摘述的判断模型〈但不限于简单线性组合)。他们将这些模型应用于整个数据集，使团队能够模拟法官在遇到相同案件时可能做出的判决，并比较这些判诀。结果表明，保释裁定中存在相当大的系统噪声，其中一些是水平噪声:根据宽容程度对法官进行分类时，20%最宽容的法官“即保释率最高的前20%的法官)准予保释的概率为83%，而20%最严厉的法官准予保释的概率为61%。法官对于哪些被告具有

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较高逃脱风险的判断方式也大不相同，被一位法官视为具有低逃脱风险的和被告，可能被另一位更严厉的法官视为具有高逃脱风险。这些结果为模式噪声提供了清晰的证据。更详细的分析表明，ea总变异的67%，系统噪声占33%。时时仿科好，机器学习程序的高准确性并不以牺牲法官退求的其他目标，如种族平等为代价。从理论上讲，尽管该算法不使用种族相关数据，但它也可能会无意间加剧种族上视。如果模型使用与种族信息高度相关的预测因素“如邮政编码)，或是用于算法训练的数据源上暗合偏见，则可能会出现种族歧视。人例如，如果将过去的逮捕次数作为预测因素，而过去的逮捕次数受到种族歧视的影响，那么得到的算法也会存在歧视问题尽管从原则上讲，这种歧视无疑是一种风险，但在一些重要层面，该算法所做出的决策比法官群体中存在的种族歧视要轻微。例如，如果通过设置风险冰值使犯罪率与法官判决的犯罪率相同，则该算法可将有色人种被判入狱的概率减少41%。在其他情况下，算法也得出了类似的结果，即提高准确性不必以加剧种族此视为代价。正如研完小组所指出的;通过训练，该算法很容易用于减少种族歧视。人术了算法如何在提高准确性的同时减少歧视。哥伦比亚商

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学院教授博。考吉尔(Bo_Cowgil1)考察了一家大呈师的情况。考吉尔并未使用人工筛选简历的方式来科选可进入面试流程的人，而是基于该公司收到并评估过的超过30万份简历，来训练机器学习算法进行瀑选。该算法选出的候选人比人工筛选的候选人被录取的可能性要高14%6。当候选人收到录取通知后，算法组筛选出来的候选人，比人工组筛选出的候选人接受工作机会的可能性要高18%。该算法还根据种族、性别和其他指标选择了一组更加多样化的候选人，而它更有本能选择“非传统”候选人，例如非名校毕业生、和缺乏相关工作经验以及没有推荐信的候选人。在和旬选软件工程师的简历时，人们通常倾向于选择符合这一群体所有典型特征的人，而该算法则为每个相关预测因素赋予了适当的权需要明确的是，这些例子并不能证明算法始终是公平、无伍见和非歧视的。大家比较熟悉的一个例子是:一个用于预测求职者能人否通过面试的算法，实际上是根据过去的晋升决策数据训练出来的，因此，这种算法必然会重蹈过去晋升决策中人类所有偏过的履往。构建一个使种族或性别不平等持续存在的算法，不仅是可能的，而且十分容易做到。许多算法已做到了这一点。这些例子表明，人们

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