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イギリス警察、AIを使って犯罪を犯す可能性のある人に「危険スコア」を付けるシステムをテスト運用」記事へのコメント

  • これ、どう見てもディストピアなんですが
    唯一ユートピアにつながる可能性もあって、
    この「犯罪の可能性」ってのが属人的なものでなく「環境要因」のみで
    決定されるなら、そのわずかな可能性が見えてくるんですよ。

    つまり「犯罪者の息子」「怒りっぽい」でなく
    「犯罪の多い地域に住んでいる」「友人にギャングがいる」
    などの環境スコアを計算して出すってことです。
    それなら、そういった環境スコアを減らす対策を当局が取ることで
    全体的な犯罪率を下げることができるでしょう。

    こういった環境要因の分析はたとえば銃犯罪の統計などで
    研究がなされており、たとえば「自宅に銃がある」と銃を用いた犯

    • by Anonymous Coward

      何か特定の人たちへの肩入れが過ぎてものすごい偏った偏見だらけのダブルスタンダードな意見にしか見えないんですが。
      相関だけで言えば家庭が貧困ってのは十分に犯罪の可能性を上げる要因でしょうに、さらに言えば「犯罪の多い地域に住んでいる」なんてものよりもずっと相関あるでしょうになぜそこは違う扱いにしようとする?

      • > 家庭が貧困ってのは十分に犯罪の可能性を上げる要因

        それはよくある誤謬です。典型的な偏見なんですよ。
        理由は後述します。

        > なぜそこは違う扱いにしようとする?

        なぜって言われても、そういう統計結果があるからですよ。
        事実、違うからです。としか言いようがありません。

        これこそまさに、統計の分析の難しさなのですが、
        一見正しいように見えて正しくない、偏見の典型例として
        「大きすぎる名詞」というのがあります。

        たとえば黒人は犯罪率が高い、というのは偏見です。

        なぜなら「黒人全体」は大きすぎる名詞だからです。
        少なくとも「アメリカ在住の」黒人であるとか、
        「アメリカの荒

        • by Anonymous Coward on 2018年12月07日 11時43分 (#3528712)

          そして「アメリカの荒れた地域の」白人は、実は同じ地域の黒人同様に
            犯罪率が高いので、人種の違いは実は影響しておらず・・・
            ただ貧困地域の白人の総数が少ないから目立たないだけ、という事実を知ると
          「黒人は犯罪率が高い」というのが偏見であることがわかるんです。

          じゃあ「アメリカの荒れた地域の人間は犯罪率が高い」とは言えるじゃないですか。
          だいたい普通統計とるのであれば件数だけじゃなく率もちゃんと弾き出してますよ。だからそんな心配無用です。
          貧困だって一緒ですよね?
          実際にデータとして現れる数値で取り違えなんて起きていないですよ。取り違えてるのはあなたじゃないですか?

          • by Anonymous Coward

            なにか根本的なところで誤解されてないですか。
            そんな話は誰もしてないですよ。

弘法筆を選ばず、アレゲはキーボードを選ぶ -- アレゲ研究家

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