如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪,那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明,法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而,由于人们越来越担心算法缺乏透明度,并声称算法中存在偏见和种族主义情绪,在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中,我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性,并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明,大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议,说明克服算法厌恶的必要步骤,并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
摘要:全色盲是一种常染色体隐性遗传病,患者视锥细胞会逐渐退化,导致色盲和视力下降,以及其他严重的眼部病变。它属于一类遗传性视网膜营养不良症,目前尚无治疗方法。尽管一些正在进行的基因治疗研究报告了功能改善,但仍应开展更多努力和研究以增强其临床应用。近年来,基因组编辑已成为个性化医疗最有前途的工具之一。在本研究中,我们旨在通过 CRISPR/Cas9 和 TALENs 技术纠正全色盲患者 hiPSC 中的纯合 PDE6C 致病变异。在这里,我们展示了 CRISPR/Cas9 的高基因编辑效率,但 TALENs 近似值不高。尽管少数经过编辑的克隆表现出杂合的靶向缺陷,但具有潜在恢复的野生型 PDE6C 蛋白的校正克隆的比例占所分析克隆总数的一半以上。此外,它们中没有一个出现脱靶畸变。这些结果对单核苷酸基因编辑的进展和未来治疗全色盲的策略的发展做出了重大贡献。
