Уклон в: Калькулятор уклонов

Содержание

Пеноплэкс УКЛОН В-2″30/50 (1185*585мм, 0,277 м3, 10 пл, 3,4%) в м3

ПЕНОПЛЭКС УКЛОН – высокоэффективный теплоизоляционный материал последнего поколения, изготавливаемый методом экструзии из полистирола общего назначения. Нулевое водопоглощение, высокая прочность, экологичность и низкая теплопроводность – основные преимущества утеплителя ПЕНОПЛЭКС® по сравнению с другими материалами.
Плиты ПЕНОПЛЭКС®УКЛОН предназначены для использования в промышленном и гражданском строительстве для создания на плоских кровлях уклона/контруклона к водоприемным воронкам и дополнительного уклона для отведения воды от парапета и выступающих конструкций (зенитные фонари, вентиляционные шахты).

Наименование	Ед.изм.	Цена
XPS ТехноНИКОЛЬ CARBON PROF 250 SLOPE-1,7% S/2 1200х600х40 Элемент A (0. 288м3)	м3	По запросу
XPS ТехноНИКОЛЬ CARBON PROF 250 SLOPE-1,7% S/2 1200х600х80 Элемент В (0.288м3)	м3	По запросу
XPS ТехноНИКОЛЬ CARBON PROF 250 SLOPE-3,4% S/2 1200х600х40 Элемент J (0. 288м3)	м3	По запросу
XPS ТехноНИКОЛЬ CARBON PROF 250 SLOPE-3,4% S/2 1200х600х80 Элемент K (0.288м3)	м3	По запросу
Пеноплэкс УКЛОН А-1″10/30 (1185*585мм, 0,278 м3, 20пл, 1,7%) в м3	м3	10 273. 00
XPS ТЕХНОНИКОЛЬ CARBON PROF SLOPE-2,1% 600x1200x10/35 Элемент А	м3	9 144.00
XPS ТЕХНОНИКОЛЬ CARBON PROF SLOPE-2,1% 600x1200x35/60 Элемент B	м3	9 178. 00
XPS ТЕХНОНИКОЛЬ CARBON PROF SLOPE-4,2% 1200x600x10/35 Элемент J	м3	9 144.00
XPS ТЕХНОНИКОЛЬ CARBON PROF SLOPE-4,2% 1200x600x35/60 Элемент K	м3	9 178. 00
XPS ТехноНИКОЛЬ CARBON PROF SLOPE-8,3% S/2 1200х600х70 Элемент M	м3	По запросу
Пеноплэкс УКЛОН А-2″30/50 (1185*585мм, 0,277 м3, 10 пл, 1,7%) в м3	м3	10 273. 00
Пеноплэкс УКЛОН В-1″10/30 (1185*585мм, 0,278 м3, 20 пл, 3,4%) в м3	м3	10 273.00

Обвинительный уклон в уголовном процессе

Автор: Шахбанова Хадижат Магомедовна

Рубрика

: Юриспруденция

Опубликовано в Молодой учёный №15 (357) апрель 2021 г.

Дата публикации: 12.04.2021 2021-04-12

Статья просмотрена: 534 раза

Скачать электронную версию

Скачать Часть 4 (pdf)

Библиографическое описание:

Шахбанова, Х. М. Обвинительный уклон в уголовном процессе / Х. М. Шахбанова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 15 (357). — С. 282-284. — URL: https://moluch.ru/archive/357/79876/ (дата обращения: 06.02.2023).

Данная статья посвящена такому отрицательному феномену в уголовном процессе, как «обвинительный уклон». Возникновение обвинительного уклона можно объяснить тем, что произошло искажение представления принципа состязательности и несформированности практики состязательного процесса. Проблема обвинительного уклона в судопроизводстве, которая, как правило, оспаривается органами судебной и исполнительной власти является серьезным предметом обсуждения

Ключевые слова: обвинение, обвинительный уклон, уголовный процесс, уголовное судопроизводство, суд

Современная уголовная политика России прогрессирует и изменяется каждый день, организация уголовного процесса на данном этапе базируется на разделении стороны обвинения и стороны защиты на два лагеря, где суд является органом, отправляющим правосудие. Давно прошли те времена, когда существовал «Разыскной процесс». Для него было характерно, отсутствие прав у обвиняемого, производство по делу осуществлялось негласно и существовала система формальных доказательств, при которой ценность каждого вида доказательства была заранее определена — наибольшей ценностью обладали признательные показания обвиняемого, вследствие этого неизбежно применялись пытки. Весь этот инквизиционный процесс можно описать словами — «Привели в суд — значит виновен!».

Такие процессы просуществовали в России до судебной реформы 1864 года, которая и начала приводить судебную систему в нынешнее состояние. Но с учетом всех проводимых реформ, обвинительный уклон в уголовном процессе никуда не исчез.

Что такое обвинительный уклон? Обвинительный уклон — это уклонение от справедливого и всестороннего разрешения уголовного дела, направление деятельности следователя, дознавателя, прокурора и суда в уголовном судопроизводстве, при котором должностные лица принимают сторону обвинения, игнорируя доводы стороны защиты, говорящие в пользу лица, привлекаемого к уголовной ответственности, что оказывает большое влияние на справедливое расследование и рассмотрение обстоятельств дела в суде.

«Российская судебная система носит заведомо обвинительный уклон» — это понятие настолько укоренилось в общественном сознании, что люди теряют доверие к судам и, как следствие, к государственной системе. Практически никто из обвиняемых в преступлении не может серьёзно надеяться на оправдательный приговор. И это суждение подкреплено статистикой и социальным опросом граждан.

Доля оправдательных приговоров в российских судах продолжает падать, сообщил Верховный суд РФ в ежегодном статистическом обзоре. За 2016 год было вынесено 0,36 оправдательных приговоров, обвиненных в различных преступлениях, а именно 2640 оправдательных из 743020 приговоров. Нельзя обойти и статистику дел, рассматриваемых присяжными, тут процент оправданных доходит до 20 %, но решения таких судов отменяется в 800 раз чаще, чем обычное решение. Что касается социального опроса, проводимого Всероссийским центром изучения общественного мнения среди респондентов, имевших опыт обращения в суд 35 % отрицательно оценивает работу судов, 28 % процентов положительно и 44 % затруднились ответить. Владимир Маркин, который является представителем Следственного комитета России, объяснил уровень низких оправдательных приговоров тем, что у нас сильно развит институт досудебного расследования.

Специальный докладчик ООН Габриэла Кнаул эксперт по вопросам независимости судей и адвокатов отметил, что принцип презумпции невиновности не всегда имеет место быть в уголовном судопроизводстве, а если и имеет место, то по делам, где субъектом выступает лицо, представляющим государственную власть и процент оправдательных приговоров тут составляет порядка 10 %. Этим он объяснил, то что и со стороны обвиняемых судьи испытывают давление. Для интереса проведем сравнение оправдательных приговоров во времена «сталинских репрессий» и мы получаем вот такие цифры — 11,6 %, когда даже за мелкое прегрешение судили по всей строгости.

Уголовное судопроизводство включает в себя досудебное производство, где основными лицами выступают следователь или дознаватель. Следователь в УПК выступает на стороне обвинения это закрепляет п. 47 ст. 5., но он прежде всего должен выступать в роли исследователя. В круг его обязанностей входит установление всех обстоятельства по расследуемому уголовному делу, но следственная практика свидетельствует, что берутся за основу исключительно обвиняющие доказательства. Нельзя упустить и тот факт, что зачастую адвокаты не могут в полной мере защищать своего клиента, потому что недобросовестные следователи идут на различные уловки, что не позволяет защитникам подготовить в полной мере свои доказательства, опровергающие обвинение.

Прокурор в уголовном судопроизводстве выступает законным представителем обвинения. Это закрепляет ст. 37 УПК РФ, где в ходе судебного производства прокурор поддерживает государственное обвинение. Обвинительный уклон в деятельности прокуратуры также можно увидеть в том, что прокуроры редко пользуются правом возвратить уголовное дело для дополнительного расследования, примерно в 12 % случаев. Между тем в порядке ст. 237 УПК РФ суд возвращает прокурору до 10 % уголовных дел. Примерно по 27 % уголовных дел суд изменяет квалификацию инкриминированного подсудимому деяния в сторону смягчения, сокращает объем обвинения.

Суд, в лице судьи, является носителем судебной власти в РФ, только ему в соответствии с Конституцией РФ принадлежит право судить. Он наделен специфическим правом признавать лицо виновным или невиновным. Суд обязан в полной мере заново исследовать доказательства и построить субъективную картину всего происходящего, не основываясь на внутренних убеждениях сторон. Однако, судьи забывают, что могут не только судить, но и «помиловать», превращаясь в палача, который не задумываясь ставит запятую «Казнить, нельзя помиловать». Как избежать обвинительного уклона?

Во-первых, я считаю, что следственные органы и органы дознания должны отойти от концепции «обвинить любой ценой». Эти изменения должны быть не только в праве, но и в голове каждого следователя.

Во-вторых, суд присяжных должен стать более предпочтительным порядком рассмотрения уголовных дел.

В-третьих, «оправдательный приговор — это плохая работа следствия и прокуратуры», нужно исключить оправдательный приговор, как отрицательную оценку суда и следствия.

В-четвертых, необходимо ограничить права прокурора обжаловать оправдательный приговор, пусть это делают пострадавшие, в случае несогласия с решением суда.

Литература:

«Конституция Российской Федерации» (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (Принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 года с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 1 июля 2020) года
«Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации» от 18. 12.2001 N 174-ФЗ (ред. от 29.07.2017) (ред. от 24.02.2021) (с изм. и доп., вступ. в силу с 07.03.2021)
Развейкина Н. А. Доверие населения к судебной власти // Юридический вестник Самарского университета. 2016. № 3.;
Назаров А. Д. Обвинительный уклон в деятельности субъектов, ведущих уголовный процесс, как фактор, способствующий появлению ошибок в уголовном судопроизводстве // Актуальные проблемы российского права. 2015. № 9;
Калиновский К. Б. Обвинительный уклон в уголовном судопроизводстве: нормативные предпосылки в действующем российском законодательстве // Обвинение и оправдание в постсоветской уголовной юстиции: сб. ст. / Под ред. В. В. Волкова. М.: Норма, 2015. С. 93–103;
Воскобитова Л. А. Обвинение или обвинительный уклон // Актуальный проблемы уголовного процесса. 2014;
Козырева П. М., Смирнов А. И. Проблемы укрепления доверия к судебной власти в современной России // Власть. 2008. № 8.

Основные термины (генерируются автоматически): обвинительный уклон, уголовное судопроизводство, оправдательный приговор, суд, полная мера, РФ, уголовный процесс, дело, Россия, сторона обвинения.

Ключевые слова

уголовный процесс, обвинение, уголовное судопроизводство, суд, обвинительный уклон

обвинение, обвинительный уклон, уголовный процесс, уголовное судопроизводство, суд

Борьба с предвзятостью в искусственном интеллекте (и у людей)

Статья (PDF-120KB)

Растущее использование искусственного интеллекта в чувствительных областях, в том числе для найма, уголовного правосудия и здравоохранения, вызвало споры о предвзятости и справедливости. Тем не менее, принятие человеком решений в этих и других областях также может быть ошибочным из-за индивидуальных и общественных предубеждений, которые часто бессознательны. Будут ли решения ИИ менее предвзятыми, чем человеческие? Или ИИ усугубит эти проблемы?

Аудио

Прослушать статью

В, Заметки с передовых рубежей ИИ: Борьба с предвзятостью в ИИ (и у людей) (PDF – 120 КБ), мы предоставляем обзор того, где алгоритмы могут помочь уменьшить различия, вызванные человеческими предубеждениями, и где требуется повышенная человеческая бдительность. критически проанализировать несправедливые предубеждения, которые могут накапливаться и масштабироваться системами ИИ. В этой статье, сокращенной версии этой статьи, также освещаются некоторые исследования, проводимые для решения проблем предвзятости в ИИ, и предлагаются шесть прагматичных путей продвижения вперед.

Будут ли решения ИИ менее предвзятыми, чем человеческие? Или ИИ усугубит эти проблемы?

В дебатах появляются две возможности. Во-первых, это возможность использовать ИИ для выявления и уменьшения влияния человеческих предубеждений. Во-вторых, это возможность улучшить сами системы ИИ, от того, как они используют данные, до того, как они разрабатываются, развертываются и используются, чтобы они не увековечивали человеческие и социальные предубеждения или не создавали собственных предубеждений и связанных с ними проблем. Для реализации этих возможностей потребуется сотрудничество между различными дисциплинами для дальнейшей разработки и внедрения технических улучшений, операционных методов и этических стандартов.

ИИ может помочь уменьшить предвзятость, но он также может накапливать и масштабировать предвзятость

Предубеждения в отношении того, как люди принимают решения, хорошо задокументированы. Некоторые исследователи подчеркивают, как на решения судей могут бессознательно влиять их личные характеристики, в то время как работодатели, как было показано, с разной скоростью дают интервью кандидатам с одинаковым резюме, но с именами, которые, как считается, отражают разные расовые группы. Люди также склонны к неправильному использованию информации. Например, работодатели могут проверять кредитную историю потенциальных сотрудников таким образом, что это может повредить группам меньшинств, даже несмотря на то, что четкая связь между кредитной историей и поведением на рабочем месте не установлена. Человеческие решения также трудно исследовать или пересматривать: люди могут лгать о факторах, которые они учитывали, или могут не понимать факторы, повлиявшие на их мышление, оставляя место для бессознательной предвзятости.

Во многих случаях ИИ может уменьшить субъективную интерпретацию данных людьми, поскольку алгоритмы машинного обучения учатся учитывать только те переменные, которые повышают точность их прогнозов на основе используемых обучающих данных.

Во многих случаях ИИ может уменьшить субъективную интерпретацию данных людьми, поскольку алгоритмы машинного обучения учатся учитывать только те переменные, которые повышают точность их прогнозов на основе используемых обучающих данных. Кроме того, некоторые данные показывают, что алгоритмы могут улучшить процесс принятия решений, делая его более справедливым. Например, Джон Клейнберг и другие показали, что алгоритмы могут помочь сократить расовые различия в системе уголовного правосудия. Другое исследование показало, что автоматизированные системы финансового андеррайтинга особенно приносят пользу кандидатам, которые исторически недостаточно обслуживались. В отличие от человеческих решений, решения, принимаемые ИИ, в принципе (и все чаще на практике) могут быть открыты, изучены и подвергнуты сомнению. Цитируя Эндрю Макафи из Массачусетского технологического института: «Если вы хотите избавиться от предвзятости, включите алгоритмы».

В то же время обширные данные свидетельствуют о том, что модели ИИ могут включать в себя человеческие и социальные предубеждения и развертывать их в масштабе. Джулия Ангвин и другие сотрудники ProPublica показали, как COMPAS, использовавшийся для прогнозирования рецидивизма в округе Броуард, штат Флорида, ошибочно маркировал обвиняемых-афроамериканцев как «подверженных высокому риску» почти в два раза чаще, чем белых обвиняемых. Недавно технологическая компания прекратила разработку алгоритма найма, основанного на анализе предыдущих решений, после того, как обнаружила, что алгоритм наказывает абитуриентов из женских колледжей. Работа Джой Буоламвини и Тимнита Гебру показала, что частота ошибок в технологиях анализа лиц различается в зависимости от расы и пола. В «поиске изображений генерального директора» только 11 процентов лучших изображений по запросу «генеральный директор» показывали женщин, тогда как в то время женщины составляли 27 процентов генеральных директоров в США.

Исходные данные часто являются источником систематической ошибки

Основным источником проблемы чаще всего являются базовые данные, а не сам алгоритм. Модели могут быть обучены на данных, содержащих решения человека, или на данных, которые отражают эффекты второго порядка социального или исторического неравенства. Например, встраивание слов (набор методов обработки естественного языка), обученное на новостных статьях, может демонстрировать гендерные стереотипы, существующие в обществе.

Модели могут быть обучены на данных, содержащих решения человека, или на данных, которые отражают эффекты второго порядка социального или исторического неравенства.

Систематическая ошибка также может быть привнесена в данные из-за того, как они собираются или выбираются для использования. В моделях уголовного правосудия избыточная выборка определенных районов из-за того, что они чрезмерно охраняются полицией, может привести к регистрации большего количества преступлений, что приводит к усилению полицейской деятельности.

Данные, генерируемые пользователями, также могут создавать петлю обратной связи, которая приводит к предвзятости. В исследовании Latanya Sweeney о расовых различиях в таргетинге онлайн-рекламы поиски имен, идентифицирующих афроамериканцев, как правило, приводили к большему количеству объявлений со словом «арест», чем поиски имен, идентифицирующих белых. Суини предположил, что даже если разные версии рекламного текста — версии с «арестом» и без него — изначально отображались одинаково, пользователи могли чаще нажимать на разные версии для разных запросов, что приводило к тому, что алгоритм отображал их чаще.

Алгоритм машинного обучения также может обнаруживать статистические корреляции, которые являются неприемлемыми или незаконными в обществе. Например, если модель ипотечного кредитования обнаружит, что пожилые люди имеют более высокую вероятность неплатежа, и уменьшит кредитование в зависимости от возраста, общество и правовые институты могут счесть это незаконной дискриминацией по возрасту.

Как мы определяем и измеряем справедливость, чтобы свести к минимуму предвзятость?

Как мы должны кодифицировать определения справедливости? Арвинд Нараянан выделил как минимум 21 различное определение справедливости и сказал, что даже это не является исчерпывающим. Кейт Кроуфорд, содиректор AI Now Institute в Нью-Йоркском университете, использовала поиск изображений генерального директора, упомянутый ранее, чтобы подчеркнуть связанные с этим сложности: как мы можем определить «справедливый» процент женщин, который должен показывать алгоритм? Это процент женщин-руководителей, который у нас есть сегодня? Или может быть «справедливым» числом будет 50 процентов, даже если реального мира еще нет? Большая часть разговоров об определениях была сосредоточена на индивидуальной справедливости или одинаковом обращении с похожими людьми, а также на групповой справедливости, что делает прогнозы или результаты модели справедливыми для разных групп, особенно для потенциально уязвимых групп.

Работа по определению справедливости также выявила потенциальные компромиссы между различными определениями или между справедливостью и другими целями. Например, Джон Клейнберг, Сендхил Муллайнатан и Маниш Рагхаван, а также Александра Чулдехова и другие продемонстрировали, что модель не может одновременно соответствовать более чем нескольким показателям групповой справедливости, за исключением очень специфических условий. Это объясняет, почему компания, разработавшая оценки COMPAS, утверждала, что ее система была беспристрастной, поскольку она удовлетворяла «прогностическому паритету», но ProPublica обнаружила, что она была предвзятой, поскольку не продемонстрировала «баланс для ложных срабатываний».

Эксперты расходятся во мнениях относительно наилучшего решения этих проблем. Например, некоторые предполагают, что установка разных порогов принятия решений для разных групп (таких как прогнозируемый балл, необходимый для получения кредита) может обеспечить наилучший баланс, особенно если мы считаем, что некоторые из основных переменных в модели могут быть смещены. Другие утверждают, что сохранение единого порога более справедливо по отношению ко всем группам. В результате этих сложностей разработка единого универсального определения справедливости или метрики для ее измерения, вероятно, никогда не будет возможной. Вместо этого, вероятно, потребуются разные показатели и стандарты, в зависимости от варианта использования и обстоятельств.

Идет ранний технический прогресс, но нужно гораздо больше

Появилось несколько подходов к обеспечению соблюдения ограничений справедливости в моделях ИИ. Первый заключается в предварительной обработке данных для обеспечения максимально возможной точности при уменьшении любой взаимосвязи между результатами и защищенными характеристиками или в создании представлений данных, не содержащих информации о конфиденциальных атрибутах. Эта последняя группа включает подходы «контрфактической справедливости», которые основаны на идее, что решение должно оставаться неизменным в контрфактическом мире, в котором изменяется чувствительный атрибут. Контрфактуальный метод Сильвии Кьяппа для конкретного пути может даже учитывать различные способы, которыми чувствительные атрибуты могут влиять на результаты: некоторые влияния могут считаться справедливыми и могут быть сохранены, тогда как другие влияния могут считаться несправедливыми и, следовательно, должны быть отброшены.

Второй подход состоит из методов постобработки. Они преобразуют некоторые прогнозы модели после того, как они сделаны, чтобы удовлетворить ограничение справедливости. Третий подход либо накладывает ограничения справедливости на сам процесс оптимизации, либо использует злоумышленника, чтобы свести к минимуму способность системы предсказывать чувствительный атрибут.

Исследователи также разрабатывают и тестируют другие улучшения. Что касается данных, исследователи добились прогресса в задачах классификации текста, добавив больше точек данных для повышения производительности для защищенных групп. Инновационные методы обучения, такие как использование трансферного обучения или разделенных классификаторов для разных групп, оказались полезными для уменьшения расхождений в технологиях анализа лица.

Инновационные методы обучения, такие как использование трансферного обучения или несвязанных классификаторов для разных групп, оказались полезными для уменьшения расхождений в технологиях анализа лица.

Наконец, методы, разработанные для решения связанной с этим проблемы объяснимости в системах ИИ — сложности объяснения с использованием нейронных сетей того, как было достигнуто конкретное предсказание или решение и какие особенности в данных или где-либо еще привели к результату, — также могут сыграть свою роль. в выявлении и устранении предвзятости. Методы объяснимости могут помочь определить, отражают ли факторы, учитываемые при принятии решения, предвзятость, и могут обеспечить большую ответственность, чем при принятии решений человеком, который обычно не может быть подвергнут такому тщательному исследованию.

Человеческое суждение по-прежнему необходимо для обеспечения справедливого принятия решений при поддержке ИИ

Хотя определения и статистические меры справедливости, безусловно, полезны, они не могут учитывать ни нюансы социального контекста, в котором развернута система ИИ, ни потенциальные проблемы, связанные со сбором данных. Таким образом, важно рассмотреть, где требуется человеческое суждение и в какой форме. Кто решает, когда система ИИ имеет достаточно минимальную предвзятость, чтобы ее можно было безопасно использовать? Кроме того, в каких ситуациях полностью автоматизированное принятие решений вообще допустимо? Ни один алгоритм оптимизации не может решить такие вопросы, и никакая машина не может определять правильные ответы; для этого требуется человеческое суждение и процессы, опирающиеся на дисциплины, включая социальные науки, право и этику, для разработки стандартов, чтобы люди могли использовать ИИ с учетом предвзятости и справедливости. Эта работа только начинается.

Некоторые из новых работ были сосредоточены на процессах и методах, таких как «таблицы данных для наборов данных» и «карты моделей для отчетов о моделях», которые обеспечивают большую прозрачность в отношении создания, тестирования и предполагаемого использования наборов данных и моделей ИИ. Другие усилия были сосредоточены на поощрении оценок воздействия и аудитов для проверки справедливости перед развертыванием систем и их проверки на постоянной основе, а также на содействии лучшему пониманию правовых рамок и инструментов, которые могут повысить справедливость. Такие усилия, как ежегодные отчеты AI Now Institute, которые охватывают многие критические вопросы об ИИ, и Embedded EthiCS, который интегрирует этические модули в стандартные учебные программы по компьютерным наукам, демонстрируют, как могут сотрудничать эксперты из разных дисциплин.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Один из методов обеспечения справедливости направлен на поощрение оценок воздействия и аудитов для проверки справедливости перед развертыванием систем и их проверки на постоянной основе.

По мере того, как мы поднимаем планку для автоматизированного принятия решений, можем ли мы также сделать процесс принятия решений человеком более высоким стандартом?

Прогресс в выявлении предубеждений указывает на другую возможность: переосмысление стандартов, которые мы используем для определения того, когда человеческие решения справедливы, а когда они отражают проблематичную предвзятость. Анализ реальных факторов, которые люди использовали (а не то, что, по их словам, они использовали) при принятии решения, гораздо сложнее, чем оценка алгоритмов. Чаще всего мы полагаемся на прокси справедливости. Например, мы часто принимаем результаты, полученные в результате процесса, который считается «справедливым». Но является ли процедурная справедливость такой же, как справедливость результатов? Другим часто используемым показателем является композиционная справедливость, означающая, что если группа, принимающая решение, придерживается различных точек зрения, то то, что она решает, считается справедливым. Возможно, это традиционно лучшие инструменты, которые у нас были, но когда мы начинаем применять тесты на справедливость к системам ИИ, можем ли мы также начать привлекать к ответственности людей?

Большая часть разговоров об определениях была сосредоточена на индивидуальной справедливости или одинаковом обращении с похожими людьми, а также на групповой справедливости, что делает прогнозы или результаты модели справедливыми для разных групп, особенно для потенциально уязвимых групп.

Более качественные данные, аналитика и искусственный интеллект могут стать новым мощным инструментом для изучения человеческих предубеждений. Это может принять форму запуска алгоритмов вместе с людьми, принимающими решения, сравнения результатов и изучения возможных объяснений различий. Примеры такого подхода начинают появляться в нескольких организациях. Точно так же, если организация понимает, что алгоритм, обученный на ее человеческих решениях (или данных, основанных на предыдущих человеческих решениях), показывает предвзятость, она не должна просто прекратить использование алгоритма, но должна подумать о том, как необходимо изменить лежащее в основе поведение людей. Возможно, организации могут извлечь выгоду из недавнего прогресса в измерении справедливости, применяя наиболее подходящие тесты на предвзятость и к человеческим решениям.

Шесть возможных путей продвижения вперед для специалистов по ИИ, а также руководителей бизнеса и политики

Экспонат

Минимизация предвзятости в ИИ является важной предпосылкой для того, чтобы люди могли доверять этим системам. Это будет иметь решающее значение, если ИИ должен раскрыть свой потенциал, показанный исследованиями MGI и других, чтобы приносить пользу бизнесу, экономике за счет роста производительности и обществу за счет вклада в решение насущных социальных проблем. Те, кто стремится добиться максимальной справедливости и свести к минимуму предвзятость со стороны ИИ, могут рассмотреть несколько путей продвижения вперед:

1. Помните о контекстах, в которых ИИ может помочь скорректировать предвзятость, а также о случаях, когда существует высокий риск того, что ИИ может усугубить предвзятость.

При развертывании ИИ важно предвидеть домены, потенциально подверженные несправедливой предвзятости, например те, в которых ранее были предвзятые системы или искаженные данные. Организациям необходимо быть в курсе последних событий, чтобы увидеть, как и где ИИ может повысить справедливость, а где системы ИИ столкнулись с трудностями.

2. Разработайте процессы и методы для проверки и смягчения предвзятости в системах ИИ.

Борьба с несправедливой предвзятостью потребует использования набора инструментов и процедур. Описанные выше технические инструменты могут выявить потенциальные источники систематической ошибки и выявить характеристики данных, которые наиболее сильно влияют на результаты. Оперативные стратегии могут включать улучшение сбора данных за счет более тщательной выборки и использования внутренних «красных команд» или третьих сторон для проверки данных и моделей. Наконец, прозрачность процессов и показателей может помочь наблюдателям понять шаги, предпринятые для обеспечения справедливости, и любые связанные с этим компромиссы.

3. Участвуйте в основанных на фактах беседах о потенциальных предубеждениях в человеческих решениях.

По мере того, как ИИ раскрывает больше информации о принятии решений людьми, руководители могут подумать, адекватны ли прокси, использовавшиеся в прошлом, и как ИИ может помочь, выявляя давние предубеждения, которые могли остаться незамеченными. Когда модели, обученные на недавних решениях или поведении человека, демонстрируют предвзятость, организациям следует подумать о том, как в будущем можно улучшить управляемые человеком процессы.

4. Полностью изучить, как люди и машины могут лучше всего работать вместе.

Это включает в себя рассмотрение ситуаций и вариантов использования, когда автоматизированное принятие решений приемлемо (и действительно готово для реального мира) по сравнению с тем, когда всегда должны участвовать люди. Некоторые многообещающие системы используют комбинацию машин и людей, чтобы уменьшить предвзятость. Методы в этом ключе включают принятие решений «человеком в цикле», когда алгоритмы предоставляют рекомендации или варианты, которые люди перепроверяют или выбирают. В таких системах прозрачность в отношении уверенности алгоритма в своих рекомендациях может помочь людям понять, какой вес им следует придавать.

5. Больше инвестировать в исследования предвзятости, предоставлять больше данных для исследований (при соблюдении конфиденциальности) и применять междисциплинарный подход.

Несмотря на то, что в последние годы был достигнут значительный прогресс в технических и междисциплинарных исследованиях, потребуются дополнительные инвестиции в эти усилия. Бизнес-лидеры также могут способствовать прогрессу, предоставляя исследователям и специалистам-практикам в организациях, занимающихся этими вопросами, больше данных, не забывая при этом о проблемах конфиденциальности и потенциальных рисках. Дальнейший прогресс потребует междисциплинарного взаимодействия, в том числе специалистов по этике, социологов и экспертов, которые лучше всего понимают нюансы каждой прикладной области в процессе. Ключевой частью междисциплинарного подхода будет постоянное рассмотрение и оценка роли ИИ в принятии решений по мере развития области и роста практического опыта в реальных приложениях.

6. Больше инвестируйте в диверсификацию самой области ИИ.

Многие указывали на тот факт, что область ИИ сама по себе не охватывает разнообразие общества, в том числе по полу, расе, географии, классу и физическим недостаткам. Более разнообразное сообщество ИИ будет лучше подготовлено к тому, чтобы предвидеть, выявлять и анализировать проблемы несправедливой предвзятости, а также сможет лучше привлекать сообщества, которые, вероятно, пострадали от предвзятости. Для этого потребуются инвестиции по нескольким направлениям, но особенно в образование в области ИИ и доступ к инструментам и возможностям.

Будьте в курсе ваших любимых тем

Предвзятость в исследованиях | Научно обоснованный уход

Текст статьи

Меню статьи

Статья
Текст
Артикул
информация
Цитата
Инструменты
Поделиться
Быстрое реагирование
Артикул
метрика
Оповещения

PDF

Исследование стало проще

Предвзятость в исследованиях

Бесплатно

Джоанна Смит2,
Хелен Ноубл2

¹ Школа наук о человеке и здоровье Университета Хаддерсфилда, Хаддерсфилд, Великобритания
² Школа медсестер и акушерства, Королевский университет Белфаста, Белфаст, Великобритания

Соответствие : Доктор Джоанна Смит
, Школа наук о человеке и здоровье, Университет Хаддерсфилда, Хаддерсфилд HD1 3DH, Великобритания; j. e.smith{at}hud.ac.uk

http://dx.doi.org/10.1136/eb-2014-101946

Статистика с сайта Altmetric.com

Запросить разрешения

приведет вас к службе RightsLink Центра защиты авторских прав. Вы сможете получить быструю цену и мгновенное разрешение на повторное использование контента различными способами.

Цель этой статьи — описать типы «предвзятости» в дизайне исследований и рассмотреть стратегии минимизации предвзятости. Сестринское дело, основанное на фактических данных, определяемое как «процесс, посредством которого доказательства, теория сестринского дела и клинический опыт критически оцениваются и рассматриваются в сочетании с участием пациента для обеспечения оптимального сестринского ухода»1, занимает центральное место в постоянном развитии медицинской помощи. специалист по уходу. Внедрение фактических данных на практике требует от медсестер критической оценки исследований, в частности оценки строгости применения методов и факторов, которые могут повлиять на результаты.

Что такое предвзятость в отношении исследований и почему важно понимать предвзятость?

Предвзятость определяется Оксфордским словарем как: «склонность или предубеждение в пользу или против одного лица или группы, особенно способом, который считается несправедливым»; «концентрация на интересе к одной конкретной области или предмету»; «систематическое искажение статистических результатов из-за фактора, не учитываемого при их получении» (http://www.oxforddictionaries.com). Понимание предвзятости исследования важно по нескольким причинам: во-первых, предвзятость существует во всех исследованиях, независимо от дизайна исследования, и ее трудно устранить; во-вторых, предвзятость может возникать на каждом этапе исследовательского процесса; в-третьих, предвзятость влияет на достоверность и надежность результатов исследования, а неправильная интерпретация данных может иметь важные последствия для практики. Противоречивое исследование, предполагающее связь между вакциной против кори, паротита и краснухи и аутизмом у детей2, привело к редкому отзыву опубликованного исследования из-за сообщений в СМИ, указывающих на значительную предвзятость в процессе исследования. 3 Предвзятость имела место на нескольких уровнях: процесс об отборе участников было представлено в ложном свете; размер выборки был слишком мал, чтобы сделать какой-либо однозначный вывод из анализа данных, а результаты были завышены, что свидетельствовало о предостережении от широкомасштабной вакцинации и настоятельной необходимости дальнейших исследований. Однако за время между первоначальной публикацией и более поздним исследованием, опровергающим первоначальные результаты, использование вакцины против кори, эпидемического паротита и краснухи в Великобритании снизилось, что привело к 25-кратному увеличению заболеваемости корью за 10-летний период после первоначальной публикации. .

Несмотря на то, что разные дизайны исследований имеют определенные методологические проблемы и ограничения, систематическая ошибка может возникать на каждом этапе исследовательского процесса (таблица 1). В количественных исследованиях валидность и надежность оцениваются с помощью статистических тестов, которые оценивают размер ошибки в выборках и вычисляют значимость результатов (обычно значения р или доверительные интервалы). Тесты и меры, используемые для установления достоверности и надежности количественных исследований, не могут быть применены к качественным исследованиям. Однако в самом широком контексте эти термины применимы, где валидность относится к целостности и применению методов и точности, с которой выводы точно отражают данные, а надежность относится к согласованности аналитических процессов.4

Таблица 1

Типы систематической ошибки исследования

Как минимизировать систематическую ошибку при проведении исследования?

Предвзятость существует во всех проектах исследований, и, хотя исследователи должны стремиться свести к минимуму предвзятость, описание потенциальных источников систематической ошибки позволяет более критически оценить результаты и выводы исследования. Исследователи привносят в каждое исследование свой опыт, идеи, предубеждения и личные взгляды, которые, если их учесть до начала исследования, повышают прозрачность возможной предвзятости исследования. Четкое формулирование обоснования и выбор соответствующего дизайна исследования для достижения целей исследования может уменьшить распространенные ловушки, связанные с предвзятостью. Комитеты по этике играют важную роль в рассмотрении вопроса о том, являются ли дизайн исследования и методологические подходы предвзятыми и подходят ли они для решения изучаемой проблемы. Обратная связь от коллег, финансирующих органов и комитетов по этике является важной частью планирования исследований и часто дает ценные практические рекомендации в разработке надежных исследований.

В количественных исследованиях погрешность отбора часто снижается за счет случайного отбора участников, а в случае клинических испытаний – рандомизации участников в группы сравнения. Однако неучет участников, выбывших из исследования или потерянных для последующего наблюдения, может привести к систематической ошибке выборки или изменить характеристики участников в группах сравнения. уменьшается, потому что выборка постоянно уточняется для достижения целей исследования. Преждевременное прекращение отбора участников до завершения анализа может поставить под угрозу достоверность качественного исследования. Этого можно избежать, продолжая привлекать к исследованию новых участников во время анализа данных до тех пор, пока не перестанет появляться новая информация, известная как насыщение данными.8

В количественных исследованиях наличие хорошо разработанного протокола исследования, четко описывающего сбор и анализ данных, может помочь уменьшить погрешность. Часто проводятся технико-экономические обоснования для уточнения протоколов и процедур. Систематическая ошибка может быть уменьшена за счет максимального последующего наблюдения, и там, где это уместно, в рандомизированных контрольных исследованиях анализ должен быть основан на принципе «намерение лечить», стратегии, которая оценивает клиническую эффективность, поскольку не все соблюдают режим лечения, а лечение, которое получают люди, может быть изменено в зависимости от тому, как они реагируют. Качественные исследования подвергались критике за недостаточную прозрачность применяемых аналитических процессов.4 Качественные исследователи должны демонстрировать строгость, связанную с открытостью, актуальностью для практики и соответствием методологического подхода. Хотя другие исследователи могут интерпретировать данные по-разному, оценка и понимание того, как разрабатывались темы, является важной частью демонстрации надежности результатов. Уменьшение предвзятости может включать в себя проверку респондентов, постоянное сравнение отчетов участников, представление отклоняющихся случаев и выбросов, длительное вовлечение или постоянное наблюдение за участниками, независимый анализ данных другими исследователями и триангуляцию.4

Таким образом, сведение к минимуму предвзятости является ключевым фактором при планировании и проведении исследования. Исследователи несут этическую обязанность определять ограничения исследований и учитывать потенциальные источники систематической ошибки. Это позволит специалистам в области здравоохранения и политикам оценивать и тщательно анализировать результаты исследований и учитывать их при применении результатов на практике или в политике.

Каталожные номера

↵
1. Скотт К.,
2. МакШерри Р.
. Сестринское дело, основанное на доказательствах: уточнение понятий для медсестер на практике. Nurs Crit Care 2009;3:67–71, p 1089.
↵
1. Wakefield AJ,
2. Murch SH,
3. Anthony A,
4. et al
. Подвздошно-лимфоидно-узелковая гиперплазия, неспецифический колит и первазивное нарушение развития у детей. Ланцет 1998;351:637–41.
↵
Ланцет. Ретракция — подвздошно-лимфоидно-узелковая гиперплазия, неспецифический колит и первазивное нарушение развития у детей. Ланцет 2010;375:445.
↵
1. Морс Дж.М.,
2. и др.
. Стратегии проверки для установления достоверности в качественных исследованиях. Int J Qual Res 2002; 1: 1–19.
1. Истербрук П.Дж.,
2. Берлин Дж.А.,
3. Гопалан Р.,
4. и др.
. Публикационная предвзятость в исследованиях. Ланцет 1991;337:867–72.
1. Петтикрю М.,
2. Иган М.,
3. Томсон Х.,
4. и др.
. Предвзятость публикаций в качественных исследованиях: что становится с качественными исследованиями, представленными на конференциях? J Epidemiol Community Health 2008;62:552–4.
↵
1. Sica GT
. Предвзятость в научных исследованиях. Радиология 2006;3:780–9.