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刑事司法系统正处于算法变革之中。大约30个辖区 - 包括整个亚利桑那州，肯塔基州和新泽西州，以及旧金山和芝加哥等城市 - 一直在测试一种算法，该算法根据全国范围的犯罪记录数据设定保释成本。并非所有评委都准备好将数字化建议铭记于心。
该算法由总部位于休斯顿的Laura和John Arnold Foundation创建，称为公共安全评估（PSA）。该算法的目标是通过使用来自150万审前案件的数据来避免设定保释的偏见。然而，在过去，算法对制造它们的人具有相同的偏见。
根据基金会的网站，有九个因素进入算法：
- 目前的进攻是否是暴力的
- 该人是否在被捕时有未决费用
- 该人是否有先前的轻罪定罪
- 该人是否有先前的重罪定罪
- 该人是否因暴力犯罪而被定罪
- 该人在被捕时的年龄
- 该人是否未能在过去两年的审前听证会上出庭
- 这个人是否未能在两年多前的审前听证会上出庭
- 该人是否先前曾被判入狱。
该算法没有考虑种族，性别，收入，教育，就业或社区。据该基金会称，这使得PSA保持中立。
尽管如此，旧金山的评委仍然没有始终如一地遵循这些建议 旧金山纪事报 报告。
在该城市被一个全国民权组织起诉后，旧金山开始使用这种算法，该组织声称过高的保释金比穷人更能伤害穷人。犯有轻微罪行的富人正在购买出狱的方式，而无力支付过多保释金的穷人则被留在牢房中，直到可以安排审判为止。
PSA应该通过查看数据而不是直接犯罪来平衡竞争环境。该算法使用历史数据来判断一个人犯下另一项罪行的可能性，或者如果保释，可以避免审判， 少数派报告 样式。如果可能性很高，则保释金设置得更高，反之亦然。
Northpointe创建的类似算法用于指导囚犯释放日期。 ProPublica 5月份发布的一项调查结果显示，Northpointe算法给出的“风险评估”分数不成比例地预测，黑人在离开后比白人更可能犯下另一种罪行。只有20％的Northpointe预测是准确的。
另一方面，先进的地图绘制技术和大数据也有助于执法部门识别和警察犯罪热点。
该基金会的算法旨在通过删除任何人口统计指标来避免类似的偏见。然而，在法官真正开始依赖算法而不是先例和直觉之前，它是否真正起作用是不可见的。