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摘要算法风险评估工具（例如Compas）越来越多地用于刑事司法系统中，以预测被告将来重新犯下的风险。本文认为，这些工具不仅可以预测累犯，而且可以通过自我实现的预测来诱导累犯。我们认为，这种“表现”效应会对个人和整个社会造成严重的危害，这增加了风险评估工具的开发商和使用者的认知义务责任。为了履行这些责任，我们提出了一种关于算法工具的新颖的避税，称为解释性，该工具需要澄清这些工具如何与它们嵌入的社会，技术和机构环境有因果关系。风险评估实践受到高认知标准的约束，迄今为止尚未得到足够的理解。解释性在解决风险评估工具围绕风险评估工具的道德挑战时是一个关键目标。
制造凶手如何产生风险评估工具
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