Tehisintellekt märkab paadunud kurjategijaid inimestest edukamalt ({{contentCtrl.commentsTotal}})

Foto: clement127/Creative Commons/(CC BY-NC-ND 2.0)

USA teadlaste uuring viitab, et tehisintellekt suudab märgata suurandmete alusel paadunud kurjategijaid päris inimestest oluliselt paremini, ähvardades lüüa lõkkele uue eetikakonflikti, leiab R2 tehnikakommentaaris Kristjan Port.

Seal, kus on palju inimesi, juhtub nii head kui ka halba. Esimest püütakse edendada ja viimast piirata. Kurja minimeerimiseks on mitmeid meetmeid, millest kulutõhusamateks on ennetus ja kulukamaks vangistus. Nende vahele jääb juba kurja tegemise kordamine ehk retsidiivsusrisk.

Ohutu indiviidi isoleerimine oleks vale nii moraalselt kui ka majanduslikult. Teistpidine viga, milles kurja kordajat ära ei tunta, oleks ohtlik. Oodatavalt on karistusaluste riski hindamine üks õigusmõistmise keskseid teemasid.

Mõistagi tungib andmeanalüüs sellessegi valdkonda. Teatud paralleele leiab tervishoiuga, kus on kaasatud tõenduspõhise diagnoosi ja raviotsuse nimel protsessi arvutist abilisi juba aastaid. Lähenemas on vahepeatus, kus seistakse dilemma ees, kas uskuda arsti või arvutit. Usutavalt leidub taolist valikut välistavaid arvamusi, milles pakutakse, et edaspidi hakkab võimekas masin inimest abistama. Selle tulemusel sünnib senisest võimekam inimese ja masina liit.

Analoogse mõtte leiab kahe valdkonnas tuntud eksperdi Erik Brynjolfssoni ja Andrew McAfee 2014. aastal avaldatud raamatust "Teine masinate ajastu". Selles märgitakse, et kumbki pole parim, vaid parimad ollakse üheskoos.

Olgu vastuargumendiks meenutus malest, milles 1997. aastal sai selgeks, et masin on inimesest parem maletaja. Järgnenud aastatel inimesed mängisid enda treenimiseks arvutiga malet, kuid samas kontrolliti maleturniiridel mängijate taskuid ja tualetis käimist, et vältida ühendusevõttu nutiseadmest maletajaga.

Uudne lahendus oli vabastiili male, milles võistlesid arvutitega varustatud inimeste tiimid. Just nii, nagu kulgeks näite sisse juhatanud visioonis tulevik arsti ja arvuti koostöö. Lõpuks saabus 2017. aasta ja turniiril said kokku kaks malearvutit. Seni võimsaimaks peetud malemasin Stockfish ja hiljuti inimese go-mängus põrmustanud arvutile rajatud Google AlphaZero. Zero viitas nullist alustamisele.

Turniir hõlmas sadat mängu, millest lõppes 72 viigiga ja ülejäänud võitis AlphaZero. Stockfishi arendajate küsimuse peale, kui kaua kulus võitja masina maleoskuste arendamisele aega, oli vastus neli tundi. Kirjeldati ainult reegleid. Ta õppis iseseisvalt endaga mängides. Sestap on õigustatud küsimus, millist rolli võiks antud tiimitöös evida inimesest maletaja, kes ei saaks masina strateegiast aru. Ta ei hoomaks kõiki detaile ning kelle töövõimet kujundaksid söögikorrad ja emotsioonid.

Teadupärast ei ole tehisintellekti rakendused meditsiinis jõudnud male kultuuri muutnud tasemele. Tehisintellekti kriitikud osutavad võrreldes pärismaailma väljakutsetega male ja go piiratumale probleemikirjeldusele. See on ka tõsi. Võib-olla kulub veel kaua aega? Võib-olla peab uskuma hinnanguid, et teatud ülesannete lahendamine masinaga võibki jääda utoopiaks? Võib-olla pole see siiski hea garantii?

See toob tagasi kurja teinud inimeste riski hindamise küsimuse juurde, mis sarnaneb tervishoius tehtavate saatuslike valikutega. Paari aasta eest Darthmouthi Ülikooli poolt korraldatud uuringus lasti 400 inimesel hinnata umbes tuhande kirjeldava fragmendi põhjal kurja teinud indiviidi retsidiivsuse riski. Nendega pandi võistlema USA kohtusüsteemis kasutatav arvutisüsteem COMPAS. Igasse kirjeldusse peideti viis kõikidele juhtumitele ühist tunnust.

Selgus, et inimesed ja masinad jõudsid õige tulemuseni enam-vähem võrdse sagedusega, kuid ainult umbes 60 protsendil juhtudest. Uuringu tulemused algatasid aeg-ajalt ägedaks kaldunud vaidlusi teemal, kas masinatel võiks lubada otsustada kinnipeetute saatuse üle. Kui inimesed on sama keskpärased, miks lisada protsessi eetikapiire proovile panevaid masinaid.

California Berkeley Ülikool ja Stanfordi Ülikool otsustasid sama uuringu uuesti läbi viia, põhjendades vajadust viiest tunnusest oluliselt suurema andmehulga kaasamisega. Lisaks soo, vanuse, karistuse sisu ja varasemate karistuste olemasolule lisati veel kümme tunnust süüaluse tööhõivest, ainete sõltuvusest, vaimsest tervisest jne. Seekord paistis, et 15 tunnuse analüüs hakkas osutuma inimestele üle jõu käivaks. Nende tulemus jäi alla 60 protsendi, samas tegi masin õige otsuse 89 protsendil juhtudest.

Kindlasti tekitab värske uuring USA õigussüsteemis uue vaidluslaine. Seekord võidakse kahtluse alla seada inimeste õigus teiste kohta hinnangute andmisel.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".

Toimetaja: Jaan-Juhan Oidermaa

Allikas: "Portaal"

Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: