数学は人種差別主義者である:データは不平等を駆動している方法

これは、米国における不平等が増加していることは驚きではありません。しかし、あなたが知らないかもしれないことは数学が責任の一端であるということです。

新しい本では、「数学破壊兵器、 “キャシーオニールは、数学は本質的に悪(私の言葉ではなく、彼女)のために使用されているすべての方法を詳しく説明します。

ターゲットを絞った広告や保険からの教育およびポリシングに、オニールは、アルゴリズムとビッグデータは、貧困層をターゲットに人種差別を強化し、不平等を増幅しているかを見ます。

これらの「大量破壊兵器は、「彼女はそれらを呼び出すように、3つの重要な機能を持っている:彼らは、不透明な拡張性と不公平です。

なぜなら性格検査の仕事を拒否されましたか?あまりにも悪い – アルゴリズムは、あなたは良いフィットではないと述べました。ローンのより高いレートを請求?さて、あなたの郵便番号の人々はリスクの高い借り手になる傾向があります。厳しい実刑判決を受けましたか?あなたの友人や家族があまりにも犯罪歴を持っているので、あなたは、繰り返し犯罪者になりそうだ。ここでのことです。 (スポイラー:これらのメッセージの受信側の人々が実際に説明を得ることはありません。)

オニールはすべてについて書いモデルは、彼らが実際に測定しようとしている何のためにプロキシを使用しています。警察は、雇用主が給料日の貸し手は信用力を判断するために文法を評価し、責任を測定するために、クレジットスコアを使用し、役員を展開するために郵便番号を分析します。しかし、郵便番号も移民のためのスタンドでのレースのために、富のためのクレジットスコア、と貧しい文法です。
兵器数学破壊の作者
キャシーオニール

ハーバード大学で数学の博士号を持っているオニールは、金融危機の中や起動時にデータサイエンティストとしてヘッジファンドで、学界でスティントを行っています。彼女が占有ウォール街でやっていた仕事と一緒に – – それがあった、彼女は人々がデータを使用していたかによって幻滅こと。

「私は技術的なモデルと現実の人々との間の分離を心配し、その分離の道徳的な影響については、「オニールは書いています。

mathbabe.orgで – – 彼女はブログ始め、最終的になった彼女の不満、について「数学破壊兵器。」

本の最も魅力的な部分の一つは、上にある「再犯モデル。」何年もの間、刑事判決は一貫性がなく、少数派に対するバイアスされました。だから、いくつかの州は、判決を導くために再犯モデルを使用して開始しました。これらは、以前のあなたが住んで有罪判決、薬物やアルコールの使用、以前警察の出会い、友人や家族の犯罪歴などのアカウントのものになります。

これらのスコアは、その後、判決を決定するために使用されます。

「これは不当である、「オニールは書いています。 「検察官は、彼の近所の兄の犯罪歴や高い犯罪率を挙げて被告をタールしようとすると確かに、まともな弁護人は、「異議、あなたの名誉を!」轟音でしょう」

絶対にそれに異議を申し立てることは求償権を持っていない – しかし、この場合には、人は彼または彼女の判決に影響を与えた要因の組み合わせを知ることはほとんどありません。

または米国の雇用者の半数近くが責任や信頼性との良好なクレジットスコアを等しくする、彼らの信用報告書のための潜在的な雇用を頼むという事実を考慮してください。

これは、「危険な貧困のサイクルを作成し、 “オニールは書いています。 「あなたがあるため、クレジットレコードの仕事を得ることができない場合、そのレコードは、おそらくそれも難しく動作するようになって、悪くなります。」
このサイクルは、彼女は黒と白の世帯間の貧富の格差を考えると、主張している、人種の線に沿って落ちます。これは、アフリカ系アメリカ人が上のフォールバッククッションの少ないを持っているし、彼らのクレジットスリップを参照してくださいする可能性が高いことを意味します。

そして、まだ雇用者は人間の判断に豊かで優れたデータとしての信用報告書を参照してください – で焼い取得の前提に疑問をすることはありません。
真空では、これらのモデルは十分に悪いですが、オニールは、強調し「彼らはお互いに供給しています。」教育、就職の見通し、債券および拘禁は、すべての接続されており、ビッグデータが使用されている方法は、それらをより傾いているように滞在することができます。

「貧しい人々は信用不良者を持っており、他の貧しい人々に囲まれた高犯罪地域に住んでする可能性が高くなります」と彼女は書いています。 「一度…大量破壊兵器がそのデータをダイジェスト、それがサブプライムローンや非営利の学校でそれらをシャワー。それは彼らを逮捕するために、より警察に送り、彼らはそれを長いタームに文章それらを有罪判決を受けているとき。」

ターンでは、大量破壊兵器の新しいセットは、住宅ローン、ローンや保険のためのより高い料金を充電するために、このデータを使用しています。

だから、あなたが見る、それは落胆することは簡単です。

人々は注意を払うように始めているので、まだオニールは、期待しています。データは害のために使用されている場所を見つけ、それを修正する方法を考え出すことにコミット弁護士、社会学者や統計学者の成長のコミュニティがあります。

彼女は、HIPAAや米国障害者法のような法律がCFPBとFTCなどの規制当局は彼らの監視を増加すること、および標準化された透明性の要件が存在することを、カバーし、あなたの個人データの多くを保護するために近代化されることを楽観的です。
そして、これらのモデルは、実際にそんなに可能性を秘めているという事実があります。

あなたは刑務所にいる間カウンセリングや職業訓練で、リスクの受刑者を提供するために、常習犯のモデルを使用した場合を想像してみてください。代わりに、軽犯罪のために人を逮捕のコミュニティとの関係を構築するために取り組んで – または警察が高い犯罪の郵便番号に足のパトロールを下に倍増している場合。

あなたはこれらのソリューションへの人的要素があると気づくかもしれません。そのため、実際にそれが鍵です。アルゴリズムは、通知と点灯し、私たちの意思決定や政策を補完することができます。しかし、悪のない結果を得るために、人間とデータが実際に一緒に仕事をしなければなりません。

「ビッグデータの処理は、過去の体系化、「オニールは書いています。 “彼らはそれを行うと、道徳的想像力を必要とします。未来を発明していない、それは人間だけが提供できるものです。」

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