Новые показатели учитывали вклад игрока в эффективность команды в целом. Прогностическая машина позволила подобрать в Oakland Athletics игроков с более низкими показателями по традиционной шкале оценки и, следовательно, более высокой ценностью из расчета отношения стоимости к повышению продуктивности команды. Без прогностики на их качества никто не обратил бы внимания. Oakland Athletics сыграли на отклонениях в свою пользу[45].
Явственное представление о проблемах с прогнозами, которые делают люди, даже если это опытные и маститые специалисты, дает исследование решений о выдаче под залог в судах США[46]. Ежегодно там принимается 10 млн таких решений – с последствиями для семьи, работы и других сфер жизни, не говоря уже о государственных расходах на тюремное содержание. Судья в своем решении должен исходить из того, не сбежит ли обвиняемый и не совершит ли другие преступления, будучи отпущенным под залог, а не из вероятности признания его виновным. Критерии ясные и четко описаны.
В исследовании использовали машинное обучение для разработки алгоритмов, прогнозирующих вероятность того, что данный обвиняемый совершит побег или снова нарушит закон, если его выпустить под залог. Обучающих данных было предостаточно: 750 тыс. человек, отпущенных под залог в Нью-Йорке с 2008 по 2013 год. В алгоритмы также включили список предыдущих правонарушений, предъявленные обвинения и демографические сведения.
Машинный прогноз оказался точнее человеческого. Например, согласно прогнозу, из 1 % обвиняемых, причисленных машиной к самым опасным, 62 % совершат преступление, будучи отпущенными под залог. Судьи же (у которых не было доступа к прогнозам машины) выпустили почти половину из них. Прогноз оказался почти идеальным – 63 % обвиняемых действительно совершили повторные преступления, а половина из них не явилась на следующее заседание суда. Из них 5 % совершили изнасилования и убийства.
Если бы судьи последовали рекомендациям машины, то могли бы отпустить то же количество обвиняемых и снизить показатель преступности среди выпущенных под залог на 75 %. Или сохранить показатели преступности и посадить за решетку вдвое меньше обвиняемых[47].
В чем же дело? Почему прогноз судей так заметно расходится с машинным? Одна из причин, возможно, в том, что судьи пользуются недоступной алгоритмам информацией, скажем, внешностью и поведением обвиняемых в суде. Она бывает полезной, но может и вводить в заблуждение. С учетом высоких показателей совершения преступлений выпущенными под залог разумно заключить, что последнее более вероятно; прогнозы судей никуда не годятся. В исследовании достаточно и других подтверждений данного неутешительного вывода.
