Maschinenlernen für Richter: Computer machen bessere Kriminalitätsvorhersagen als Menschen
Darf ein Angeklagter zuhause auf seinen Prozess warten oder muss er bis dahin ins Gefängnis? Laut einer neuen Studie sind computerbasierte Entscheidungen über diese Frage treffsicherer als die von Menschen.
- Sascha Mattke
Ökonomen und Informatiker mehrerer US-Universitäten haben einen Algorithmus auf Vorhersagen dazu trainiert, ob bei Beschuldigten, die auf ihren Prozess warten, mit einer Flucht zu rechnen ist. Die Grundlage dafür bildeten Vorstrafenregister und Gerichtsakten aus mehr als 100.000 Fällen in New York City. Bei Tests mit weiteren 100.000 Fällen, von denen der Algorithmus keine nähere Kenntnis hatte, waren seine Vorhersagen zum Verhalten der Angeklagten besser als die von Richtern. Das berichtet Technology Review online.
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Nach einer Schätzung der Forscher könnte Beratung durch ihren Algorithmus Verbrechen durch Beschuldigte vor dem Prozess um 25 Prozent verringern, ohne dass dafür mehr Menschen im Gefängnis warten müssen. Alternativ könne sich die Zahl der Gefängnisinsassen, die auf ihren Prozess warten, um mehr als 40 Prozent verringern lassen, ohne dass dies zu mehr Verbrechen führen würde. Eine Wiederholung des Experiments mit Daten aus 40 großen städtischen Gemeinden in den USA brachte ähnliche Ergebnisse.
Jon Kleinberg von der Cornell University regt deshalb an, den Algorithmus als Hilfe für Richter einzusetzen. Diese sollen weitgehend entscheiden wie bislang, aber das System solle eine Warnung ausgeben, wenn es eine Entscheidung mit hoher Wahrscheinlichkeit für falsch hält. Analysen der Leistung von Richtern haben gezeigt, dass sie dazu neigen, gelegentlich Menschen freizulassen, die mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit nicht zu ihrem Prozess erscheinen oder in der Zeit bis dahin ein Verbrechen begehen. Der Algorithmus würde viele dieser Fälle erkennen, sagt Kleinberg.
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(sma)
