Será que a 'regra lésbica' pode combater a matemática armada?

Reviver a 'Regra Lésbica' (sobre a qual Aristóteles escreveu e era proverbial na época de Shakespeare) pode nos ajudar a lidar com um novo tipo de ameaça da matemática como arma (que Cathy O'Neil chama de 'Armas de Destruição da Matemática').

Pode oIlustração de Julia Suits, cartunista do The New Yorker e autora do Catálogo Extraordinário de Invenções Peculiares

1. É hora de trazer de volta a 'Regra Lésbica'. Aristóteles escreveu sobre isso, nos dias de Shakespeare era proverbial , e hoje suas lições se aplicam ao que Cathy O’Neil chama de “Armas da Matemática Destruição . '



2. O’Neil expõe modelos de software como decisores digitais que podem ser 'opacos ... e incontestáveis ​​(sic), mesmo quando são errado ”(Um novo tipo de ameaça de lógica cinética).



3. Aristóteles acreditava que as leis podem ser 'defeituosas por causa de ... generalidade . ” Então capital próprio só pode ser medido ... como a regra de chumbo usada por construtoras lésbicas ... essa regra não é rígida, mas pode dobrar para a forma do pedra . ” (Até ~ 1870 lésbica não significava mulher homossexual .)

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4. Para Aristóteles capital próprio superou a justiça generalizada, tão bom juízes , como as construtoras lésbicas, alteram as regras universais 'para se adequar às circunstâncias'.

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5. Shakespeare ponderou as distinções entre justiça, equidade e igualdade . Veja “A Regra Lésbica deMedir para Medir 'S ”regras inflexíveis,King Lear's'Social aritmética ,' ou falso igualdade ”E equações quantitativas erradas em A tempestade .

6. Em nossos tempos de embriaguez pela matemática, muitas vezes estamos à mercê dos julgamentos robóticos rígidos dos algoritmos. O’Neil detalha seus danos causados ​​pela matemática em áreas como finanças, educação, justiça e democracia.

7. Modelos e métricas aparentemente oferecem julgamentos objetivos e justos, mas muitas vezes codificam 'preconceito, mal-entendido e tendência . ” E os modelos preditivos podem perpetuar a injustiça (por exemplo, algoritmos discriminação dentro sentença e reincidência modelos )

8. E as métricas podem distorcer -> o que é medido muitas vezes é jogou . Por exemplo, uma universidade melhorou instantaneamente sua classificação de pesquisa, pagando adjuntos $ 72.000 por 3 semanas de ensino se eles transferido pesquisa antiga para sua nova universidade.

9. Além disso, muito resiste à quantificação. Por exemplo, martelar toda a complexidade do bom ensino em um número arrisca-se a ser 'uma estatística farsa ”(Por exemplo, esta avaliação do professor da Escola Pública de Nova York oscilou descontroladamente )

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11. Às vezes, o movimento aparentemente inteligente de focar nas métricas e na matemática pode enganar. O que os especialistas hipnotizados pela matemática esquecem é que nem toda lógica funciona como a matemática (aqui está um exemplo de etapas localmente válidas que não se acumulam logicamente como matemática No geral).

12. Evitando baixa qualidadequantificação, ou baseado em dados mudez , requer lógica não numérica e metáfora de ajuste de circunstância (veja como os dados sãopoesia)

13. Pensar na Regra Lésbica agora significa perguntar: Toda a verdade necessária está nodados? As realidades relevantes estão espremidas nas regras do modelo? Vieses contrariados? Exceções tratadas? Reparação habilitada?

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14. De acordo com Aristóteles, os códigos jurídicos há muito codificam a necessidade de os juízes adaptarem a justiça (situacionalmente e equitativamente). As normas legais (mitigação, recurso, prevenção de conflito de interesse) fornecem bons modelos para a algo-ética (à parte: os advogados estão entre os poucos ainda treinados em lógica não numérica).

15. A ética é cara. Uma vez que eles ainda precisam de humanos, e nós não escalamos como decididores de silício Mas não podemos contar com os mercados “para corrigir esses erros '(veja Obama sobre a escolha de negóciosmodelos)

16. O'Neil diz colocar 'a justiça à frente de lucro ”Significa incorporar explicitamente“ melhores valores em nossos algoritmos ”(+ usando auditorias, transparência, juramentos hipocráticos).

17. Os algoritmos oferecem grandes ganhos e eficiências, mas esses juízes-robôs com regras rígidas também são perigos claros e presentes. Julgamos o desastre se a justiça permanecer cega para seus riscos sistêmicos.

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Ilustração de Julia Ternos , O Nova-iorquino cartunista e autor de O Catálogo Extraordinário de Invenções Peculiares

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