受在线约会的启发,人工智能收养配对工具无法满足弱势寄养儿童的需求

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有些是孤儿,有些是从父母身边夺走的。许多人年龄较大,有巨大的需求或残疾。大多数人都因在寄养家庭之间被拖拽、与兄弟姐妹分离或遭受性虐待和身体虐待而留下创伤疤痕。

儿童保护服务机构几十年来一直在努力解决如何为这些脆弱的儿童和青少年找到持久的家的问题 - - 这是一个巨大的挑战,社会工作者永远无法保证完美契合。

西娅·拉米雷斯 (Thea Ramirez) 带着她所吹捧的技术解决方案走进了这个困境——一个人工智能驱动的工具< /span> 最终可以预测哪些收养家庭会住在一起。拉米雷斯声称,这种算法是由一家在线约会服务公司的前研究人员设计的,可以促进美国各地的成功收养,并提高资金短缺的儿童福利机构的效率。

“我们正在使用科学,而不仅仅是偏好– 建立一个能够预测长期成功的分数,”拉米雷斯在 2021 年 4 月的 YouTube 视频中表示,她希望利用 Family-Match 颠覆“美国为儿童和家庭匹配方式的剧本”算法。

美联社调查发??现,该人工智能工具(市场上为数不多的采用算法之一)在使用它的州产生的结果有限,根据美联社通过州和地方机构的公共记录请求获得的 Family-Match 的自我报告数据。

拉米雷斯还向政府官员夸大了专有算法的功能,因为她一直在寻求扩大其覆盖范围,尽管社会工作者告诉美联社,该工具没有用,而且经常导致他们遇到不愿意的家庭。

弗吉尼亚州和佐治亚州在试运行后放弃了该算法,指出其无法产生结果美联社对数百页文件的审查显示,尽管这两个州都已恢复与拉米雷斯名为“收养共享”的非营利组织的业务。

田纳西州在推出该计划之前就取消了该计划,称该计划与他们的内部系统不兼容,即使州官员花费了超过两年的时间经过多年的尝试,社会工作者报告了佛罗里达州 Family-Match 的不同经历,该州的使用范围一直在扩大。

州官员告诉美联社,拉米雷斯作为首席执行官运营的组织拥有一些Family-Match 收集敏感数据。他们还指出,该非营利组织对算法的工作原理几乎没有提供任何透明度。

美联社发现,这些经验为寻求部署预测分析的社会服务机构提供了经验教训如果没有充分掌握技术的局限性,尤其是在试图解决诸如为被法官描述为“最不适合收养”的儿童寻找家庭等持久的人类挑战时。

“永远不会有万无一失的方法让我们能够预测人类行为。”俄克拉荷马大学儿童福利数据专家邦尼·古德温 (Bonni Goodwin) 说道。 “没有什么比青春期更难以预测的了。”

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