Джерримандеринг – один из самых коварных методов влияния на наш политический процесс. Законно изменив способ сбора и подсчета голосов, можно повлиять на результаты, даже если они будут заранее зафиксированы на годы. Решением может быть система ИИ, которая беспристрастно рисует участки для голосования.
Обычно районы, соответствующие голосам выборщиков в пределах штата, рисуются по существу вручную, и партизанские агенты по обе стороны прохода использовали этот процесс для создания искаженных форм, которые исключают враждебных избирателей и блокируют свои собственные. Это настолько эффективно, что стало обычным явлением – настолько, что есть даже шрифт, сделанный из округлых округов в форме букв.
Что может быть сделано? Автоматизируйте это – хотя бы частично, – говорят Венди Там Чо и Брюс Кейн в последнем выпуске журнала Science, в котором есть специальный раздел, посвященный «демократии». Чо, который преподает в Университете штата Иллинойс в Урбане-Шампейне, годами добивался перераспределения вычислительных ресурсов, и только в прошлом году был свидетелем-экспертом в судебном процессе ACLU, в результате которого районы Огайо были признаны неконституционными.
В эссе, объясняющем их работу, они резюмируют подход следующим образом:
Путь вперед – это совместная работа людей с машинами для получения результатов, которые иначе были бы невозможны. Для этого мы должны использовать сильные стороны и минимизировать недостатки как искусственного интеллекта (ИИ), так и человеческого интеллекта.
Машины улучшают и информируют процесс принятия интеллектуальных решений, помогая нам ориентироваться в невероятно большом и сложном информационном пространстве. Предоставленные самим себе, люди показали, что не могут устоять перед искушением проложить предвзятые пути через эту местность.
Фактически существует бесконечное количество способов, которыми вы можете разделить состояние на заданное количество форм, поэтому агент ИИ должен быть снабжен критериями, ограничивающими эти формы. Например, возможно, штат не хочет, чтобы его районы были больше 150 квадратных миль. Но тогда они также должны учитывать форму – вы же не хотите, чтобы район, похожий на змею, скользил по границам других (что действительно часто бывает в джерримандированных областях), или чтобы один был окутан другим. А еще есть бесчисленные исторические, географические и демографические соображения.
На этой иллюстрации из статьи Чо и Каина показана упрощенная версия задачи распределения округов, показывающая, как можно создавать партизанские округа в зависимости от того, кто их рисует. (Изображение предоставлено: Чо / Каин / Наука)
Другими словами, хотя обоснование рисования должно быть установлено людьми, именно машины должны выполнять «тщательное исследование астрономического числа способов, которыми состояние может быть разделено».
Как именно это будет работать, будет зависеть от конкретного штата, который будет иметь свои собственные правила и полномочия в отношении того, как составляются карты районов. Вы сразу же видите проблему: мы вошли в политику, еще один сложный ландшафт, в котором люди склонны «прокладывать предвзятые пути».
В беседе с TechCrunch Чо подчеркнул, что, хотя автоматизация имеет потенциальные преимущества почти для каждого государственного процесса, «прозрачность внутри этого процесса важна для развития и поддержания общественного доверия и минимизации возможностей и восприятия предвзятости».
По ее словам, некоторые штаты уже приняли нечто подобное: Северная Каролина в конечном итоге произвела выбор из 1000 компьютерных карт. Так что прецедент, безусловно, есть. Но обеспечение широкого использования означает создание повсеместного доверия, чего в наши дни очень не хватает.
Смешивание технологий и политики редко оказывалось легким, отчасти из-за непобедимого невежества наших выборных должностных лиц, а отчасти из-за оправданного недоверия к системам, которые обычному гражданину трудно понять и, при необходимости, исправить.
«Детали этих моделей сложны и требуют изрядных знаний в области статистики, математики и информатики, а также столь же глубокого понимания того, как работают наши политические институты и право», – сказал Чо. «В то же время, хотя понимание всех деталей является сложной задачей, я не уверен, что такой уровень понимания со стороны широкой общественности или политиков необходим. Общественность в целом верит в науку, стоящую за вакцинами, тестами ДНК и летающими самолетами, не понимая технических деталей ».
Действительно, мало кто беспокоится о том, упадут ли крылья с их самолета, но самолеты продемонстрировали свою надежность более века или около того. И, возможно, впереди нас ждет самая большая проблема для вакцин.
«Общество, кажется, имеет массовый дефицит доверия на данный момент, то, что мы должны упорно трудиться, чтобы обратить вспять,» признал Cho. «Доверие нужно и нужно заслужить. Мы должны разработать процессы, вызывающие доверие ».
Но суть в том, что вам не нужно быть статистиком или экспертом по машинному обучению, чтобы увидеть, что карты, созданные с помощью этих методов – следует сказать, проверены и готовы к использованию – лучше и бесконечно более справедливы, чем многие. тех, чьи границы столь же искривлены, как и политики, которые ими манипулировали.
Для публики лучший способ принять что-то – это увидеть, что это работает, и, как и голосование по почте, у нас уже есть несколько хороших моментов, которыми можно похвастаться. Во-первых, очевидно, это система Северной Каролины, которая показывает, что справедливый район может быть нарисован компьютером надежно, действительно настолько надежно, что можно легко создать тысячу одинаково хороших карт, так что не может быть и речи о выборе вишенки.
Во-вторых, случай штата Огайо показывает, что карты могут дать основанный на фактах контраст с полными картами, показывая, что их выбор может быть объяснен только партийным вмешательством, а не случайностью или демографическими ограничениями.
С ИИ обычно разумно держать человека в курсе, и вдвойне с ИИ в политике. Роли автоматизированной системы должны быть тщательно определены, их ограничения должны честно объяснены, а их место в существующих процессах должно быть показано как результат тщательного рассмотрения, а не целесообразности.
«Общественность должна иметь представление о размышлениях, размышлениях и размышлениях в научном сообществе, которое разработало эти алгоритмы», – сказал Чо.
Маловероятно, что эти методы вскоре получат широкое распространение, но в ближайшие несколько лет, когда карты будут подвергаться сомнению и перерисовываться по другим причинам, это может (и, возможно, должно) стать стандартной частью процесса, чтобы беспристрастная система принимала участие в этом процессе. .