Algoritmer finns överallt.
De sorterar ut vinnarna från förlorarna.
Vinnarna får jobbet
eller ett bra kreditkortserbjudande.
Förlorarna får inte ens en intervju
eller så får de en dyrare försäkring.
Vi poängsätts av hemliga formler som vi inte förstår
och som oftast inte går att överklaga.
Det väcker frågan:
Tänk om algoritmerna har fel?
För att bygga en algoritm krävs två saker:
man behöver data, vad har hänt tidigare,
och en definition av framgång,
det man letar efter och ofta hoppas på.
Man lär en algoritm genom att titta och fundera.
Algoritmen räknar ut vad som associeras med framgång.
Vilken situation leder till framgång?
Faktum är att alla använder algoritmer.
De formulerar dem bara inte i skriftlig kod.
Låt mig ge ett exempel.
Jag använder en algoritm varje dag för att laga mat.
Datan jag använder
är ingredienserna jag har hemma,
den tid jag har på mig,
min ambitionsnivå,
och jag granskar den datan.
Jag räknar inte småpåsarna med nudlar som mat.
(Skratt)
Min definition av framgång är:
En måltid är lyckad om barnen äter grönsakerna.
Den skiljer sig ifrån min yngste sons definition.
Han skulle säga att framgång är om han får äta mycket Nutella.
Men jag definierar vad framgången är.
Jag bestämmer. Mina åsikter har betydelse.
Det här är den första regeln för en algoritm.
Algoritmer är åsikter inbäddade i kod.
Det är stor skillnad mot vad man tror att folk tror om algoritmer.
Folk tror att algoritmer är objektiva, sanna och vetenskapligt underbyggda.
Det är ett marknadsföringstrick.
Det är också ett marknadsföringstrick
för att skrämma dig med algoritmer,
få dig att lita på och frukta algoritmerna
eftersom du litar på och fruktar matematik.
Mycket kan gå fel när vi tror blint på big data.
Det här är Kiri Soares. Hon är gymnasierektor i Brooklyn.
2011 berättade hon att hennes lärare poängsattes
med en komplicerad, hemlig algoritm
som kallades "mervärdesmodellen."
Jag sade, "Fundera ut vilken formeln är, och visa mig den.
Jag ska förklara den för dig."
Hon svarade,"Jag försökte få fram formeln,
men min kontakt på skolmyndigheten sade att det var matte
och att jag inte skulle förstå."
Det blir värre.
New York Post krävde ut resultatet med stöd av lagen om informationsfrihet,
fick alla lärares namn och poäng
och publicerade det för att skämma ut lärarna.
När jag försökte få tag i formlerna, källkoden, på samma vis,
fick jag höra att det inte gick.
Jag nekades.
Senare upptäckte jag
att ingen i New York hade tillgång till formeln.
Ingen förstod den.
Sedan blev någon som var riktigt smart inblandad, Gary Rubenstein.
Han upptäckte att 665 lärare i New York Posts reportage
egentligen hade två resultat.
Det kunde hända om de undervisade både sjunde- och åttondeklassare
i matematik.
Han gjorde ett diagram.
Varje prick representerar en lärare.
(Skratt)
Vad är det här?
(Skratt)
Det här skulle aldrig ha använts för individuella bedömningar.
Det är nästan som en slumpgenerator.
(Applåder)
Men det gjordes.
Detta är Sarah Wysocki.
Hon och 205 andra lärare fick sparken,
från Washington DCs skoldistrikt,
trots att hon hade strålande omdömen från sin rektor och elevernas föräldrar.
Jag vet vad många av er tänker nu,
särskilt dataanalytikerna, AI-experterna här inne.
Ni tänker, "Jag skulle aldrig skriva en sådan inkonsekvent algoritm."
Men algoritmer kan bli fel,
till och med ha djupt destruktiva effekter även om intentionerna är goda.
Medan ett illa konstruerat flygplan
kraschar och alla kan se det,
kan en illa skriven algoritm
användas under lång tid, och i tysthet skapa kaos.
Det här är Roger Ailes.
(Skratt)
Han grundade Fox News 1996.
Fler än tjugo kvinnor anmälde sexuella trakasserier.
De menade att de inte tilläts att lyckas på Fox News.
Han fick sparken förra året, men nyligen såg vi
att problemen har fortsatt.
Det leder oss in på frågan:
Vad ska Fox News göra för att vända blad?
Tänk om de bytte ut sin anställningsprocess
med en maskininlärningsalgoritm?
Det låter väl bra?
Fundera på det.
Data, vilken data skulle användas?
Ett rimligt val skulle vara de senaste 21 årens ansökningar
till Fox News.
Det låter rimligt.
Hur skulle framgång definieras?
Ett rimligt val vore,
ja, vem är framgångsrik på Fox News?
Jag gissar på någon som, låt säga, stannat där i fyra år
och befordrats minst en gång.
Det låter rimligt.
Därefter skulle algoritmen tränas.
Den skulle tränas i att hitta personer för att lära sig vad som lett till framgång,
vilken typ av ansökningar som historiskt lett till framgång
utifrån den definitionen.
Fundera nu på vad som skulle hända
om vi applicerade det här på jobbsökare idag.
Den skulle välja bort kvinnor
för de liknar inte personer som varit framgångsrika historiskt.
Algoritmer gör inte saker rättvisa
om man tillämpar dem tanklöst och blint.
De skapar inte rättvisa.
De repeterar det vi gjort tidigare,
våra mönster.
De automatiserar rådande läge.
Det skulle vara toppen om världen vore perfekt,
men det är den inte.
Och jag kan tillägga att de flesta företag inte har blivit stämda,
men dataanalytikerna i de här företagen
är ålagda att använda datan,
för att få tillförlitliga resultat.
Fundera på vad det betyder.
Eftersom vi alla har fördomar, betyder det att de skulle kunna koda in sexism
eller något annat trångsynt.
Ett tankeexperiment,
eftersom jag gillar såna:
Tänk er ett helt segregerat samhälle -
rassegregerat, i alla städer, i alla områden
och där vi bara skickar polisen till minoritetsområdena
för brottsbekämpning.
Arresteringarna skulle vara väldigt fördomsfulla.
Tänk om, till råga på allt, vi fann dataanalytikerna
och betalade dem för att tala om var nästa brott skulle ske?
I minoritetsområdena.
Eller förutspå vem nästa brottsling är?
Någon från en minoritet.
Dataanalytikerna skulle skryta om hur bra och tillförlitlig
deras modell skulle vara,
och de skulle ha rätt.
Nu är verkligheten inte så drastisk, men vi har allvarlig segregation
i många städer och områden,
och vi har gott om bevis
om fördomsfullt polisarbete och skev straffrättslig data.
Vi förutspår faktiskt hotspots,
platser där brott kan ske.
Faktum är, att vi förutspår individers kriminalitet,
individers brottsbenägenhet.
Nyhetsorganisationen ProPublica undersökte för en tid sedan
en av algoritmerna för "återfallsrisk",
som de kallas,
och som används i Florida när domar ska avkunnas.
Bernard, mannen till vänster, fick 10 poäng av 10 möjliga.
Dylan, till höger, 3 poäng av 10 möjliga.
10 av 10, hög risk. 3 av 10, låg risk.
Båda anhölls för droginnehav.
Båda var dömda tidigare,
men Dylan hade begått ett grovt brott
vilket Bernard inte hade.
Det här har betydelse, för ju högre poäng man har,
desto troligare är det att man får ett längre straff.
Vad är det som händer?
Datatvätt.
Det är en process där tekniker gömmer fula sanningar
inuti automatiska algoritmer
som de kallar objektiva;
kallar meritokratiska.
När de är hemliga, viktiga och destruktiva,
myntade jag ett begrepp för dem:
"matte-förstörelsevapen."
(Skratt)
(Applåder)
De finns överallt, och det är inte ett misstag.
Det här är privata företag som skapar privata algoritmer
för privata syften.
Även de för lärare och poliser som jag pratat om,
byggdes av privata företag
och såldes till statliga myndigheter.
De kallar dem "hemliga recept" -
det är därför de inte kan berätta om dem.
Det är också privat makt.
De skor sig genom att utöva sin ogenomträngliga makt.
Nu kanske du tänker att eftersom allt det här är privat
och fri konkurrens råder,
kommer marknaden kanske lösa problemen.
Det gör den inte.
Det finns mycket pengar att tjäna på orättvisa.
Dessutom, är vi inte ekonomiskt rationella varelser.
Alla har vi fördomar.
Alla är vi rasister och bigotta på sätt som vi önskar att vi inte var,
på sätt vi inte ens vet att vi är.
Det här vet vi dock,
eftersom sociologer konsekvent visat det
genom olika expriment,
där de skickar jobbansökningar,
alla lika kvalificerade men några har "vita" namn
och några har "svarta" namn,
och resultaten är alltid en besvikelse - alltid.
Vi är alltså de som är fördomsfulla,
och vi lägger in fördomarna i algoritmerna
genom att välja datan vi samlar in,
så som jag valde att inte ta med japanska nudlar.
Jag bestämde att de var oviktiga.
Men genom att lita på data som bygger på tidigare erfarenheter
och välja definitionen av framgång,
hur kan vi då förvänta oss att algoritmerna är harmlösa?
Det kan vi inte. Vi måste kontrollera dem.
Vi måste kolla att de är rättvisa.
Den goda nyheten är att vi kan kolla rättvisan i dem.
Algoritmer kan ifrågasättas,
och de talar om sanningen varenda gång.
Vi kan rätta till dem. Vi kan förbättra dem.
Jag kallar det för revision av algoritmer,
och jag ska förklara.
Först, integritetskontroll av datat.
För algoritmen för återfallsrisk som jag pratade om,
skulle en integritetstest betyda att vi behöver ta tag i det faktum
att i USA, röker vita och svarta maruijana i samma utsträckning
men svarta löper större risk att arresteras -
fyra till fem gånger högre risk beroende på område.
Hur ser den fördomen ut i andra brottskategorier
och hur hanterar vi det?
Två, vi borde tänka över hur vi definierar framgång,
granska det.
Kommer ni ihåg -
anställningsalgoritmen vi pratade om?
Någon som stannar fyra år och befordras en gång?
Ja, det är en framgångsrik person,
men det är också någon som stöttas av företagskulturen.
Som sagt, även det kan vara partiskt.
Vi måste skilja på de här två sakerna.
Vi bör titta på blindrekrytering till orkestrar som ett exempel.
I en sådan är den sökande bakom en skärm.
Det jag vill framhålla är
att de som lyssnar har bestämt vad som är viktigt
och vad som är oviktigt
och de distraheras inte av det.
När den här typen av rekryteringar startade,
steg andelen kvinnor i orkestrarna femfalt.
Sen måste vi överväga tillförlitligheten.
Det är här mervärdesmodellen för lärare skulle misslyckas omedelbart.
Självklart är ingen algoritm perfekt,
så vi måste överväga felen i varje algoritm.
Hur ofta förekommer fel och för vem misslyckas modellen?
Vad är kostnaden för de felen?
Slutligen, måste vi överväga
de långsiktiga effekterna av algoritmerna,
och feedbacken som de medför.
Det låter abstrakt,
men tänk om Facebooks ingenjörer övervägt det här
innan de bestämde sig för att bara visa oss det våra vänner lagt upp.
Jag har ytterligare två budskap, ett för dataanalytikerna där ute.
Dataanalytiker: Vi bör inte vara sanningens skiljedomare.
Vi bör vara översättare av de etiska diskussioner som sker
i samhället i stort.
(Applåder)
Och ni andra,
som inte är dataanalytiker:
Det här är inte ett matteprov.
Det här är en politisk kamp.
Vi måste kräva ansvarsskyldighet från våra algoritmiska överherrar.
(Applåder)
Tiden när vi trodde blint på big data måste få ett slut.
Tack så mycket.
(Applåder)