كومباس (برنامج)

برنامج COMPAS ( برنامج إدارة ملفات تعريف المجرمين الإصلاحيين للعقوبات البديلة ) ^{[ 1 ]} هو برنامج لإدارة القضايا ودعم اتخاذ القرارات ، تم تطويره وتملكه شركة نورثبوينت (الآن إكويفانت)، وتستخدمه المحاكم الأمريكية لتقييم احتمالية عودة المتهم إلى ارتكاب الجريمة . ^{[ 2 ] [ 3 ]}

تم استخدام نظام COMPAS من قبل ولايات نيويورك وويسكونسن وكاليفورنيا الأمريكية، ومقاطعة بروارد في فلوريدا ، وغيرها من السلطات القضائية. ^{[ 4 ]}

تم إنشاء نظام COMPAS عام 1998 من قبل شركة نورثبوينت، التي اندمجت مع شركات أخرى متخصصة في تكنولوجيا العدالة لتصبح كياناً مكافئاً في يناير 2017. ^{[ 5 ]} يُصنف النظام كأداة لتقييم المخاطر من "الجيل الرابع" لأنه يُقيّم كلاً من البيانات الثابتة (مثل السجل الجنائي السابق) والاحتياجات الديناميكية "المُسببة للجريمة" (مثل البيئة الاجتماعية الحالية والوضع الوظيفي). ^{[ 6 ]}

رغم أن نظام COMPAS صُمم في الأصل لتخطيط إعادة تأهيل السجناء، إلا أن استخدامه توسع ليشمل إصدار الأحكام القضائية. في عام 2012، اعتمدت إدارة الإصلاحيات في ولاية ويسكونسن نظام COMPAS على مستوى الولاية، وهي خطوة أدت لاحقًا إلى الطعن القانوني التاريخي في قضية لوميس ضد ويسكونسن . ^{[ 7 ]}

يستخدم برنامج COMPAS خوارزمية لتقييم احتمالية العودة إلى الإجرام. وقد طورت شركة نورثبوينت مقاييس للمخاطر المتعلقة بالعودة إلى الإجرام بشكل عام، والعنف بشكل خاص، وسوء السلوك قبل المحاكمة. ووفقًا لدليل ممارسي برنامج COMPAS، فقد صُممت هذه المقاييس باستخدام مفاهيم سلوكية ونفسية "ذات صلة وثيقة بالعودة إلى الإجرام والمسارات الإجرامية". ^{[ 8 ]}

مقياس مخاطر الإفراج قبل المحاكمة

يُعدّ خطر ما قبل المحاكمة مقياسًا لاحتمالية تخلف الفرد عن الحضور أمام المحكمة و/أو ارتكابه جرائم جنائية جديدة أثناء إطلاق سراحه. ووفقًا للبحوث التي استند إليها وضع هذا المقياس، فإنّ "التهم الحالية، والتهم المعلقة، وسجل الاعتقالات السابق، والتخلف السابق عن حضور جلسات ما قبل المحاكمة، والاستقرار السكني، والوضع الوظيفي، والروابط المجتمعية، وتعاطي المخدرات" هي أهم المؤشرات التي تؤثر على درجات خطر ما قبل المحاكمة. ^{[ 8 ]}

مقياس العودة إلى الإجرام العام

صُمم مقياس العودة إلى الإجرام العام للتنبؤ بارتكاب جرائم جديدة بعد الإفراج، وبعد إجراء تقييم COMPAS. يعتمد المقياس على السجل الجنائي للفرد وعلاقاته، وتعاطيه المخدرات، ومؤشرات جنوح الأحداث. ^{[ 9 ]}

مقياس العودة إلى الإجرام العنيف

يهدف مؤشر العودة إلى الإجرام العنيف إلى التنبؤ بالجرائم العنيفة بعد الإفراج. ويستخدم هذا المؤشر بيانات أو مؤشرات تشمل "تاريخ الشخص في العنف، وتاريخه في عدم الامتثال، ومشاكله المهنية/التعليمية، وعمره عند دخوله السجن، وعمره عند أول اعتقال له". ^{[ 10 ]}

يتم حساب مقياس خطر العودة إلى ارتكاب الجرائم العنيفة على النحو التالي:

${\displaystyle s=a(-w)+a_{\text{first}}(-w)+h_{\text{violence}}w+v_{\text{edu}}w+h_{\text{nc}}w}$

أين${\displaystyle s}$هو مؤشر خطر العودة إلى الإجرام العنيف،${\displaystyle w}$هو مُضاعِف للوزن،${\displaystyle a}$هو العمر الحالي،${\displaystyle a_{\text{first}}}$هو العمر عند أول اعتقال،${\displaystyle h_{\text{عنف}}}$هو تاريخ العنف،${\displaystyle v_{\text{edu}}}$هو مقياس التعليم المهني، و${\displaystyle h_{\text{nc}}}$هو تاريخ من عدم الامتثال. الوزن،${\displaystyle w}$يتم تحديدها من خلال قوة علاقة العنصر بتكرار الجرائم الشخصية التي لاحظناها في بيانات دراستنا. ^{[ 11 ]}

تُستخدم أدوات تقييم المخاطر، مثل نظام COMPAS، رغبةً في تطبيق إجراءات إصدار أحكام موضوعية وقائمة على الأدلة، فضلاً عن زيادة كفاءة النظام القضائي. ^{[ 12 ]} يميل مؤيدو استخدام الذكاء الاصطناعي والخوارزميات في قاعات المحاكم إلى القول بأن هذه الحلول ستُخفف من التحيزات والأخطاء المتوقعة في استدلال القضاة، مثل تأثير القاضي الجائع (ظاهرة ميل القضاة إلى إصدار أحكام متساهلة بعد تناول الطعام). ^{[ 13 ]} توجد بدائل لأدوات تقييم المخاطر، لكن تطبيقها صعب. ^{[ 14 ]}

من الانتقادات العامة الموجهة لاستخدام برامج احتكارية مثل برنامج COMPAS أن الخوارزميات المستخدمة فيه تُعد أسرارًا تجارية ، ما يحول دون إطلاع الجمهور والأطراف المعنية عليها، وهو ما يُعتبر انتهاكًا للإجراءات القانونية الواجبة. ^{[ 14 ] [ 15 ]} إضافةً إلى ذلك، أظهرت الدراسات أن خوارزميات بسيطة وشفافة وأكثر قابلية للتفسير تُؤدي تنبؤات تُقارب دقة خوارزمية COMPAS. ^{[ 14 ] [ 16 ]} وقد اعتمدت التحليلات الحالية لهذه الخوارزميات على الاستبيانات المتاحة للجمهور، وعلى تقديرات مُهندسة عكسيًا استنادًا إلى البيانات المتاحة للجمهور. ^{[ 14 ]}

من الانتقادات العامة الأخرى الموجهة لخوارزميات التعلم الآلي أنها تعتمد على البيانات، فإذا كانت البيانات متحيزة، فمن المرجح أن ينتج عن البرنامج نتائج متحيزة. ^{[ 17 ]} وبالمثل، تم تدريب النسخة الأولية من خوارزمية LSI-R ذات الصلة بشكل أساسي على المجرمين البيض، مما أدى إلى انخفاض مصداقيتها عند تطبيقها على المجرمين السود واللاتينيين. ^{[ 14 ]} وقد تُظهر الخوارزميات أيضًا أنواعًا أخرى من التحيز، والتي لا تحظى بالاهتمام الكافي نظرًا للتركيز على التحيز العنصري. ^{[ 12 ]}

وقد قيل إن تقييمات المخاطر التي يجريها نظام COMPAS تنتهك حقوق الحماية المتساوية المنصوص عليها في التعديل الرابع عشر للدستور الأمريكي على أساس العرق، حيث يُزعم أن الخوارزميات المستخدمة تمييزية عنصرياً، وتؤدي إلى معاملة غير متكافئة، وليست مصممة بدقة. ^{[ 18 ]}

استُلهم التحليل التجريبي لأدوات تقييم المخاطر الخوارزمية من تحقيق أجرته مؤسسة ProPublica عام 2016 حول نظام COMPAS، ودراسة لاحقة أجراها دريسل وفريد ​​(2018). ^{[ 12 ]} وخلصت ProPublica إلى أن نظام COMPAS متحيز عنصريًا ضد المتهمين السود، ^{[ 19 ] [ 15 ] [ 20 ]} وردت شركة Northpointe بأن الخوارزمية تتنبأ بالعودة إلى الإجرام بدقة بغض النظر عن العرق. ^{[ 14 ]} وعلى عكس المتوقع، فإن كلا العبارتين صحيحتان: فهما تشيران إلى تعريفين متناقضين للإنصاف . ^{[ 14 ]} ركز تحليل ProPublica على معدل أخطاء التصنيف (احتمالية التنبؤ الخاطئ بعودة المتهم إلى الإجرام)، بينما ركزت Northpointe على دقة التنبؤ (ما إذا كانت الخوارزمية تعامل جميع المتهمين على قدم المساواة). فإذا كانت الخوارزمية عادلة وفقًا لأحد المعايير، فستكون متحيزة وفقًا للمعيار الآخر. ^{[ 14 ]}

أظهرت دراسة دريسل وفريد ​​(2018) أن برنامج COMPAS أكثر دقةً إلى حد ما من الأفراد ذوي الخبرة المحدودة أو المعدومة في مجال العدالة الجنائية، ولكنه أقل دقةً من مجموعات هؤلاء الأفراد. ^{[ 21 ] [ 15 ]} ومع ذلك، وجدت مراجعة لاحقة أن هذه النتائج "بدت وكأنها حالة خاصة، ولا تعكس الظروف العامة والواقعية بشكل كافٍ"، وأن الخوارزميات تفوقت على البشر في ظروف أقرب إلى الواقع. ^{[ 12 ]} فعلى سبيل المثال، وجدت دراسة تكرارية أن الخوارزميات كانت أكثر فعالية عندما كانت احتمالية إعادة الاعتقال منخفضة، بينما افترض دريسل وفريد ​​أن احتمالية العودة إلى الإجرام وعدم العودة إليه متساوية تقريبًا. ^{[ 12 ]}

لا تتضمن أدوات تقييم المخاطر العرق بشكل صريح، ومن المرجح أن يُخالف ذلك الدستور الأمريكي. ^{[ 14 ]} ومع ذلك، ولأن عوامل مثل المستوى التعليمي أو الحالة الوظيفية مرتبطة بالعرق، فإن الخوارزميات التي تستخدم هذه العوامل تُنتج نتائج مختلفة لمجموعات عرقية مختلفة. ^{[ 14 ]}

من بين الفوائد المتوقعة لأدوات تقييم المخاطر انخفاض معدلات السجن. ^{[ 12 ]} في عام 2024، أظهر تحليل الأثر العملي لنظام COMPAS في مقاطعة بروارد أن استخدامه أدى إلى انخفاض معدل الحبس بين مختلف الفئات السكانية، ولكنه فاقم أيضاً الفوارق بين المجموعات العرقية. ^{[ 22 ]}

في يوليو 2016، قضت المحكمة العليا في ولاية ويسكونسن بأنه يمكن للقضاة النظر في درجات مخاطر COMPAS أثناء إصدار الأحكام، ولكن يجب تقديم تحذيرات للدرجات لتمثيل "قيود الأداة واحتياطاتها". ^{[ 4 ]}

• التحيز الخوارزمي
• القمامة تدخل، والقمامة تخرج
• أنظمة الخبراء القانونيين
• لوميس ضد ويسكونسن
• الأحكام الجنائية في الولايات المتحدة

• نورثبوينت (15 مارس 2015). "دليل الممارس لـ COMPAS Core" (ملف PDF) .
• أنجوين، جوليا؛ لارسون، جيف (23 مايو 2016). "التحيز الآلي" . برو بابليكا . تم الاطلاع عليه في 21 نوفمبر 2019 .
• فلوريس، أنتوني؛ لوينكامب، كريستوفر؛ بيشتل، كريستين. "النتائج الإيجابية الخاطئة، والنتائج السلبية الخاطئة، والتحليلات الخاطئة" (ملف PDF) . موارد المجتمع من أجل العدالة . تاريخ الاسترجاع: 21 نوفمبر 2019 .
• نموذج تقييم مخاطر نظام COMPAS