Şartlı Tahliyeyle Kim Salıverilmeli? Doğru Karar İçin Yapay Zeka Kullanılabilir
Son on yılda, kanun yapıcılar tarafından kamu güvenliğini etkilemeden ABD’de hapsedilmeyi azaltmaya yönelik bir çaba gösterilmiştir. Bu çaba, serbest bırakıldıktan sonra suç işleme riski düşük olarak değerlendirilen kişilerin serbest bırakılmasını içermektedir.
Araştırmacılar, mevcut risk temelli şartlı tahliye sisteminin ne kadar etkili olduğunu belirlemek için New York’tan şartlı tahliye verilerini analiz etmek üzere makine öğrenimini kullandılar. New York Eyaleti Şartlı Tahliye Kurulu’nun daha fazla mahkuma güvenli bir şekilde şartlı tahliye kararı verebileceğini öne sürüyorlar.
“Kurulun toplam veya şiddet içeren ağır suç tutuklama oranını artırmadan tahliye oranını iki katından fazla artırabileceğini ihtiyatlı bir şekilde tahmin ediyoruz. Bu kazanımları elde ederken aynı zamanda tahliye oranlarındaki ırksal eşitsizlikleri de ortadan kaldırabiliriz” diyorlar.
Adalet İstatistikleri Bürosu’na göre, 2021 yılı sonu itibariyle ABD’deki eyalet, federal ve askeri ıslah tesislerindeki cezaevi nüfusu 1.204.300’dür.
Yöntem
Ekip, SuperLearner makine öğrenimi algoritmasını kullanarak, bir kişinin cezaevinden tahliye edilmesinden sonraki üç yıl içinde şiddet içeren bir suçtan tutuklanması da dahil olmak üzere herhangi bir tutuklanma durumunu tahmin etti.
Algoritma suç riskini tahmin etmek için 91 değişkeni incelemiştir. Bunlar arasında yaş, asgari ve azami ceza, cezaevi türü, ırk, cezaevinde geçirilen süre, önceki tutuklamalar ve diğer kriterler yer alıyordu.
Araştırmacılar risk tahmin modellerini 2012-2015 yılları arasında New York’ta şartlı tahliye edilen 4.168 kişiden elde edilen veriler üzerinde eğitmişlerdir.
Yazarlar, algoritmayı şartlı tahliye için bekleyen tüm bireyler üzerinde doğrulamak için çeşitli testler uygulamıştır. Buna, duruşmaları olan ve kurul tarafından şartlı tahliyeleri reddedilen ancak daha sonra azami cezalarının sonunda serbest bırakılan kişiler de dahildir (6.784 kişi).
Sonuç
Makine öğrenimi algoritması, şartlı tahliyeleri reddedilenler ile serbest bırakılanlar için öngörülen risklerin çok benzer olduğunu tespit etmiştir. Bu durum, yüksek riskli bireyler serbest bırakılırken düşük riskli bireylerin hapiste kalmış olabileceğini düşündürmektedir.
Yazarlar, cezaevinden kimin tahliye edilmesi gerektiğini değerlendirmek için insan karar vericilerin yerini algoritmaların almasını savunmadıklarını belirtiyor. Bunun yerine, mevcut şartlı tahliye sistemindeki sorunları teşhis etmek için algoritmaların bir rolü olduğunu düşünüyorlar.
“Bu çalışma, ceza adaleti karar verme süreçlerinin değerlendirilmesinde algoritmaların ne kadar faydalı olduğunu göstermektedir. Analizlerimiz, kamu güvenliği açısından düşük risk taşımasına rağmen pek çok kişinin şartlı tahliyesinin reddedildiğini ve asgari cezalarını tamamladıktan sonra hapsedildiğini göstermektedir. Öngörülen riskler hakkında veri sağlayarak reform çabalarına yardımcı olabileceğimizi umuyoruz,” diye belirttiler.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak: Şartlı Tahliyeyle Kim Salıverilmeli? Doğru Karar İçin Yapay Zeka Kullanılabilir