AI Trends Editör John P. Desmond tarafından
2020 ABD Nüfus Sayımı sonuçlarının eyaletlere iletilmesiyle birlikte, şimdi yeni Kongre bölgeleri çizmek için nüfus sonuçlarını kullanma süreci başlıyor. Seçim bölgelerinin sınırlarını manipüle ederek siyasi bir avantaj sağlamayı amaçlayan bir uygulama olan Gerrymandering'in, Demokratların Temsilciler Meclisi'nde az bir sandalye marjına sahip olduğu ve Cumhuriyetçilerin seçim bölgeleri arasındaki farkı kapatmaya çalıştığı geniş çapta uygulanması bekleniyor. mecliste çoğunluğa sahipler.
Bugün, AI ve makine öğrenimini içeren daha güçlü yeniden dağıtım yazılımı mevcuttur ve iki ucu keskin bir kılıcı temsil eder.
Karamsar görüş, gerrymandering yazılımının, maksimum avantajları sağlamak için yasa koyucuların her zamankinden daha hassas bir şekilde gerrymander yapmalarını sağlayacağı yönündedir. Bu, 2010'daki yeniden bölgelendirmeyi ülke tarihinin en kötülerinden biri olarak gören bir yolsuzlukla mücadele örgütü olan Yetmişler Komitesi başkanı David Thornburgh tarafından “siyasi lazer cerrahisi” olarak adlandırıldı. Columbia Politik İncelemesi.
Yüksek Mahkeme Yargıcı Elena Kagan, mahkeme çoğunluğunun gerrymandering iddialarının federal mahkemelerin yargı yetkisi dışında olduğuna karar verdiği Rucho v. Common Cause davasındaki muhalefetinde bir uyarı yayınladı.
Yargıç Kagan, muhalefet yazısında, "Gerrymanlılar zaman geçtikçe daha da kötüleşecek (veya sizin bakış açınıza bağlı olarak daha iyi olacak) - veriler her zamankinden daha ince taneli hale geldikçe ve veri analizi teknikleri gelişmeye devam ettikçe" dedi. “Kağıt ve kalemle – hatta Windows 95 ile bile – mümkün olan şey, makine öğrenimi gibi gelişmelerle mümkün olabilecek şeylere mum tutmuyor. Ve bu yol boyunca bir yerde, 'biz halk' artık egemen değiliz."
İyimser görüş, insanların denklemden daha fazla çıkarılmasıyla zorlu işlerin makinelere devredilebileceği yönündedir. Bir devletin sadece iki taraflı bir şekilde nesnel kriterler belirlemesi ve ardından bunu bilgisayarlara devretmesi gerekir. Ancak “adil” bir bölgeyi neyin oluşturduğuna dair kriterlere ulaşmanın zor olduğu ortaya çıktı.
Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Brian Olson, bilgisayarların 'Bdistricting' adlı bir araç kullanarak kompakt ve eşit nüfuslu bölgelere öncelik vermesini önermek üzere bu konu üzerinde çalışıyor. Bununla birlikte, Columbia Review hesabının yazarları, bunun rekabetçi seçimlere sahip olacak bölgeler yaratmada başarılı olmadığını bildirdi.
Bunun bir nedeni, ülkenin siyasi coğrafyasının seyrek nüfuslu kırsal Cumhuriyetçi alanlarla çevrili yoğun, kentsel Demokratik merkezler içermesidir. Bu coğrafi hususları hesaba katma girişimleri, o kadar çok değişken ve karmaşıklık ekledi ki, çözüm uygulanamaz hale geldi.
“Öyleyse, yeniden dağıtım sürecini tek başına ele almak için teknolojiye güvenilemez. Ancak, reformunda önemli bir rol oynayabilir, ”dedi yazar, Columbia'nın Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulu'nda bilgisayar bilimi ve siyaset bilimi okuyan bir öğrenci olan Shruti Verma.
Bununla birlikte, geçmişte mümkün olmayan bir dereceye kadar yeniden dağıtım sürecine şeffaflık sağlamak için daha fazla araç mevcut hale geliyor. “Bu yazılım, eyalet yasa koyucularımızın karartma yeteneğini zayıflatıyor” dedi. "Bu şekilde, gerrymandering'i güçlendiren teknolojideki gelişmeler artık onu engellemeye hizmet edebilir."
Araçlar şuradan temin edilebilir: Princeton Gerrymandering Projesi ve Yetmiş Komitesi.
Illinois Üniversitesi Araştırmacısı Yeniden Bölgelemede Şeffaflığı Çağırıyor
Yeniden dağıtım sürecindeki şeffaflık, araştırmacılar Wendy Tam Cho ve Bruce Cain tarafından Eylül 2020 sayısında da vurgulanıyor. Bilim, AI'nın süreçte yardımcı olabileceğini öne süren. Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi'nde ders veren Cho, uzun yıllar hesaplamalı yeniden dağıtım üzerinde çalıştı. Geçen yıl, bir rapora göre, ACLU tarafından Ohio'da gerrymanded bölgelerin anayasaya aykırı olduğu sonucuna varan bir davada uzman tanıktı. TechCrunch. Bruce Cain, Stanford Üniversitesi'nde demokratik temsil ve devlet siyasetinde uzmanlığa sahip bir siyaset bilimi profesörüdür.
Çalışmalarını açıklayan bir makalede ikisi, "İleriye giden yol, insanların başka türlü mümkün olmayan sonuçlar üretmek için makinelerle işbirliği içinde çalışmasıdır. Bunu yapmak için hem yapay zekanın (AI) hem de insan zekasının güçlü yönlerinden yararlanmalı ve zayıf yönlerini en aza indirmeliyiz.”
Ve, “Makineler, akıl almaz derecede büyük ve karmaşık bilgi ortamında gezinmemize yardımcı olarak akıllı karar verme sürecini geliştirir ve bilgilendirir. Kendi hallerine bırakılan insanlar, bu arazide taraflı yollar çizmenin cazibesine karşı koyamayacaklarını gösterdiler.”
TechCrunch ile yaptığı bir röportajda Cho, otomasyonun eyaletler için yeniden bölgeleme konusunda potansiyel faydaları olsa da, "kamu güvenini geliştirmek ve sürdürmek ve önyargı olasılıklarını ve algılarını en aza indirmek için bu süreçte şeffaflığın esas olduğunu" belirtti.
Ayrıca, yeniden dağıtım için AI modelleri karmaşık olsa da, halk çoğunlukla sonuçlarla ilgileniyor. Cho, "Bu modellerin ayrıntıları karmaşıktır ve istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerinde makul miktarda bilgi ve aynı zamanda siyasi kurumlarımızın ve hukukun nasıl çalıştığına dair eşit derecede derin bir anlayış gerektirir." Dedi. "Aynı zamanda, tüm detayları anlamak göz korkutucu olsa da, genel halk veya politikacılar tarafından bu düzeyde bir anlayışın gerekli olduğundan emin değilim."
Harvard, İB Araştırmacıları Bir Oyun Yaklaşımı Öneriyor
Harvard Üniversitesi ve Boston Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bir oyun metaforunu kullanarak yeniden dağıtıma yardımcı olacak bir yazılım aracı önerdiler. Define-Combine adlı araç, her bir tarafın, yaklaşımın adil olmasını sağlamak için karmaşık haritalama algoritmaları kullanarak bölgeleri şekillendirmede bir sıra üstlenmesini sağlıyor. Fast Company.
İlk deneyimler, Tanımla-Birleştir prosedürünün çoğunluk partisinin çok daha küçük bir avantaja sahip olmasıyla sonuçlandığını gösteriyor, bu nedenle sonunda süreç daha ılımlı haritalar üretti.
Bunun bugün avantajlı olan partinin istenen sonucu olup olmadığı görülecektir. Yakın tarihli bir hesaba göre, siyasette büyük ölçüde Gerrymandering faktörleri Veri Bilimi Merkezi. 2011'deki bir yeniden dağıtımdan sonra, Wisconsin'in bölge haritaları, eğer Cumhuriyetçi parti eyalette %48 oy alırsa, yasama sandalyelerinin %62'sine sahip olacakları bir sonuç üretti.
Kaynak makaleleri ve bilgileri okuyun. Columbia Politik İncelemesi, içinde Bilim, in TechCrunch, içinde Fast Company ve Veri Bilimi Merkezi.
Plato Ai. Web3 Yeniden Düşünüldü. Güçlendirilmiş Veri Zekası.
Erişmek için buraya tıklayın.
