דלג לתוכן

COMPAS — כלי הערכת-סיכון-פלילי; 137 שאלות, אין שאלה ישירה על גזע

הגדרה

COMPAS הוא כלי-תוכנה להערכת-סיכון-פלילי ששימש בתי-משפט אמריקאים, שחקירת ProPublica מ-2016 מצאה שהעניק לנאשמים שחורים ציוני-סיכון גבוהים באופן מוטה יחסית לנאשמים לבנים.

למעלה שלוש תגיות מחוברות בחצים מימין לשמאל: שאלון, ציון סיכון, החלטות. מתחת שני כרטיסים. הימני, במסגרת כתומה, מציג את ממצא ProPublica עם שני פסים באורך יחסי לשיעור התיוג השגוי. השמאלי, במסגרת כחולה, מציג את תשובת Northpointe עם סימן שוויון. הטקסט בתמונה: COMPAS: שתי הגדרות של הוגנות | שאלון של 137 שאלות, בלי שאלה על גזע | ציון סיכון | החלטות על מעצר ועונש | ממצא ProPublica (2016) | מי שלא ביצע עבירה נוספת, אך תויג בטעות בסיכון גבוה: | נאשמים שחורים: 44.9% | נאשמים לבנים: 23.5% | תשובת Northpointe | שיעור החיזוי הנכון הכולל זהה בשתי הקבוצות | שתי הטענות נכונות סטטיסטית: הן מודדות הגדרות שונות, ולעיתים סותרות, של הוגנות
המחלוקת על כלי הערכת הסיכון COMPAS: לפי ProPublica, נאשמים שחורים תויגו בטעות בסיכון גבוה כמעט פי שניים מנאשמים לבנים (44.9% מול 23.5%). לפי Northpointe, שיעור החיזוי הנכון הכולל זהה בשתי הקבוצות, ושתי הטענות מודדות הגדרות שונות של הוגנות.תרשים מקורי של Wiki-AI · לחצו על התרשים להגדלה

COMPAS (ראשי-תיבות של Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) הוא תוכנת-הערכת-סיכון שפיתחה חברת Northpointe ב-1998 (מוזגה בינואר 2017 לחברת Equivant), ושימשה בתי-משפט ברחבי ארצות-הברית להעריך את הסבירות שנאשם יבצע עבירה נוספת. הכלי מבוסס על שאלון בן 137 שאלות על היסטוריה-משפחתית, תעסוקה וקשרים חברתיים — בלי שאלה ישירה על גזע — ומפיק ציון-סיכון שמשפיע על החלטות כמו מעצר-לפני-משפט או אורך-עונש.

ב-2016 פרסמו ג'וליה אנגווין, ג'ף לארסון, סוריה מאטו ולורן קירכנר ב-ProPublica חקירה שניתחה למעלה מ-7,000 ציוני-סיכון ממחוז בראוארד שבפלורידה. הממצא המרכזי: בקרב מי שבפועל לא ביצע עבירה נוספת, נאשמים שחורים תויגו בטעות כ'סיכון-גבוה' בשיעור של כמעט כפול מנאשמים לבנים (44.9% מול 23.5%) — ואילו בקרב מי שכן ביצע עבירה נוספת, נאשמים לבנים תויגו בטעות כ'סיכון-נמוך' בשיעור גבוה יותר מנאשמים שחורים (47.7% מול 28.0%).

נורת'פוינט הגיבה שהכלי מדויק באותה מידה עבור נאשמים משני הגזעים במונחי שיעור-הצלחת-החיזוי הכולל — וגם הטענה הזו הייתה נכונה מבחינה סטטיסטית: שני הצדדים מדדו שתי הגדרות שונות, ולעיתים סותרות, של 'הוגנות', לא סתרו זה-את-זה עובדתית. מחקר-המשך מ-2018, שערכו ג'וליה דרסל והאני פריד ופורסם בכתב-העת Science Advances, מצא ש-COMPAS (דיוק של כ-65 אחוזים) אינו מדויק יותר מאנשים חסרי-הכשרה משפטית-פלילית: הוא עקף רק במעט את התחזיות של אנשים בודדים (כ-62 אחוזים), ושקלול התחזיות של 20 אנשים כאלה לכל נאשם הגיע לכ-67 אחוזים.

מקרה COMPAS הפך לאחת הדוגמאות המצוטטות ביותר בספרות ההטיה האלגוריתמית — לא כי מישהו תכנת גזענות במפורש, אלא כי הכלי 'למד' דפוסים מנתוני-עבר שכבר שיקפו אי-שוויון קיים במערכת אכיפת-החוק. הפרשה גם חשפה מתח מבני רחב-יותר: כלים כאלה נמכרו לרשויות ציבוריות כנוסחה קניינית-סגורה, כך שלא הנאשם ולא בית-המשפט יכלו לבדוק ישירות איך הציון חושב במקרה הספציפי שלהם.

ההיבט המשפטי של הפרשה הגיע לבית-המשפט העליון של ויסקונסין, בפרשת State v. Loomis, שדנה בעונשו של אריק לומיס לאחר שהורשע בבריחה מקצין-תנועה ובנהיגה ברכב בלי הסכמת הבעלים. בית-המשפט קבע ב-13 ביולי 2016 שמותר לבתי-משפט להיעזר בציון-COMPAS בגזירת-עונש, אך רק אם הם מיודעים בחמש אזהרות מפורשות: שהנוסחה קניינית וסגורה ואינה חושפת איך משוקללים הגורמים בה; שהציון מזהה קבוצות של עברייני-סיכון-גבוה ולא נאשם ספציפי; שמחקרים העלו חשש להטיה בסיווג נאשמים ממיעוטים; שהציון משווה את הנאשם למדגם לאומי בעוד שלא בוצע מחקר-אימות נפרד לאוכלוסיית ויסקונסין, וכלי-הערכה כאלה חייבים ניטור וכיול-מחדש שוטפים כדי להישאר מדויקים מול אוכלוסיות משתנות; וכי COMPAS פותח מלכתחילה לשימוש מחלקת-שירות-המבחן והכליאה בהחלטות על טיפול, פיקוח ושחרור-על-תנאי — לא לגזירת-עונש עצמה. פסק-הדין גם קבע שהציון לא יכול לקבוע את חומרת-העונש, האם להטיל מאסר, או לשמש שיקול מכריע בהחלטות פיקוח.

📬 הגיליון השבועי של Wiki-AI

פעם בשבוע, ביום ראשון: שלושת הדברים החשובים שקרו בעולם הבינה המלאכותית, בעברית פשוטה, וערכים חדשים באנציקלופדיה. לגיליונות

שתפו:וואטסאפטלגרם

מצאתם טעות בערך, או שיש לכם מקור שכדאי להוסיף? כתבו לנו