В эпоху больших данных нам придется расширить свое представление о справедливости и включить меры по обеспечению безопасности человеческого фактора, аналогичные тем, которые существуют для защиты процессуальной справедливости. Без этого само понятие справедливости может быть подорвано.
Учитывая человеческий фактор как обязательное условие, мы гарантируем, что органы государственной власти будут судить о нашем поведении исходя из наших реальных действий, а не анализа больших данных. Таким образом, мы должны нести ответственность перед ними только за совершенные действия, а не статистически прогнозируемые в будущем. А судя о предыдущих действиях, органы государственной власти не должны полагаться исключительно на анализ больших данных. Рассмотрим случай, когда две компании подозреваются в ценовом сговоре. К анализу больших данных вполне приемлемо прибегнуть для выявления возможного сговора, поэтому регулирующие органы могут провести расследование и завести дело с использованием традиционных средств. Но эти компании нельзя признать виновными только потому, что, по прогнозам больших данных, они, вероятно, совершили преступление.
Аналогичный принцип должен применяться и вне органов государственной власти, когда компании принимают важные решения о нас: нанять или уволить, предложить ипотеку или отказать в кредитной карте. Если они руководствуются исключительно прогнозами больших данных, необходимо обеспечить определенные меры безопасности. Во-первых, открытость — предоставление данных и алгоритма, лежащих в основе прогноза, который касается конкретного человека. Во-вторых, сертификацию — прохождение сертификации, в ходе которой алгоритм должен быть признан экспертной третьей стороной как обоснованный и достоверный. В-третьих, недоказуемость — определение конкретных путей, с помощью которых человек может опровергнуть прогнозы относительно себя (аналогично традиции в науке раскрывать любые факторы, которые могут подорвать результаты исследования).
Самое главное, гарантия человеческого фактора защищает нас от угрозы «диктатуры данных», когда данным придается больше смысла и значения, чем они заслуживают.
Не менее важно то, что мы защищаем индивидуальную ответственность. Ведь всякий раз, когда общество принимает решение, затрагивающее других, возникает большой соблазн избавить их от ответственности. Общество переходит к управлению рисками, то есть к оценке возможностей и вероятностей потенциальных результатов. При всей видимой объективности данных очень заманчиво звучит идея оградить процесс принятия решений от эмоциональных и личностных факторов, поставив алгоритмы на смену субъективным оценкам судей и оценщиков и формулируя свои решения уже не на языке ответственности, а оперируя категориями более «объективных» рисков и их предотвращения.
Ввиду прогнозов больших данных возникает сильное искушение изолировать людей, которые, судя по прогнозам, склонны к совершению преступлений, и во имя снижения риска регулярно подвергать их тщательным проверкам, даже если они чувствуют (не без оснований), что наказаны без суда и следствия. Предположим, такой алгоритм «охраны правопорядка», основанный на прогнозах, определил, что конкретный подросток в высшей степени склонен к совершению тяжкого преступления в ближайшие пять лет. В итоге по решению властей социальный работник будет ежемесячно наведываться к подростку, чтобы контролировать его и попытаться ему помочь.
Если подросток и его родственники, друзья, учителя или работодатели воспринимают эти визиты как клеймо (что вполне вероятно), то это вмешательство можно оценить как наказание — по сути, штраф за действия, которые никто не совершал. Впрочем, немногим лучше ситуация, если визиты рассматриваются не как наказание, а как простая попытка уменьшить вероятность криминальных событий — так сказать, способ минимизации рисков (в данном случае сводится к минимуму риск совершения преступления, которое подрывает общественную безопасность). Чем чаще привлечение людей к ответственности за свои действия заменяется мероприятиями по снижению рисков, тем больше в обществе снижается ценность идеала индивидуальной ответственности. Государство, основанное на прогнозах, — в первую очередь государство-нянька. Отрицание ответственности человека за свои действия разрушает фундаментальную свободу людей выбирать свое поведение.
Если большинство решений на государственном уровне полагаются на прогнозы и желание снизить риски, наш личный выбор, а значит, и наша личная свобода действий больше не имеют значения. Где нет вины, там нет невиновности. Уступая такому подходу, мы не улучшаем, а скорее обедняем мир.
Вильям Л Саймон , Вильям Саймон , Наталья Владимировна Макеева , Нора Робертс , Юрий Викторович Щербатых
Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / ОС и Сети, интернет / Короткие любовные романы / Психология / Прочая справочная литература / Образование и наука / Книги по IT / Словари и Энциклопедии