编译 | 程耀彤、Rik
来源 | 纽约时报杂志
2016 年感恩节后，周三下午 3 点 50 分，有人拨通了匹兹堡虐待和忽视儿童热线。
在办公室的小隔间中，Timothy Byrne 听一位幼儿园老师讲述了一个三岁孩子告诉他的事情。这里以前是一家工厂，现在是阿勒格尼县警察局以及儿童青少年和家庭服务工作办公室（以下简称 C.Y.F.）。
小女孩说，母亲的一位男性朋友在她家中，「弄伤了头，他在流血，还在地板和浴盆上摇晃。」据这位幼儿园老师说，他已经从新闻里得知这位男性朋友已经因为用药过量，死在家中。
根据案件记录，Byrne 搜索了部门的电脑数据库，找到了有关这个家庭的一些资料。
有多项针对该家庭的指控，可以追溯到 2008 年：父母滥用药物、卫生状况不佳、家庭暴力、食物供给不足、身体护理和医疗疏忽以及来自叔叔的性虐待（涉及女孩两个姐姐中的一个）。
不过，这些指控都没有得到法律支持。
尽管发生了上面那件耸人听闻的事情，但是，目前没有法律要求社会工作人员前去调查家庭状况。
关闭文档之前，Byrne 不得不评估孩子未来生活状况的风险指数。
像他这样的工作人员，几乎每天都能听到比这更令人震惊的儿童身处危险的故事。他在计算机中输入:「低风险」。
会不会威胁儿童的直接安全？他必须勾选一个选项，结果是「没有安全威胁」。
如果这一结果完全由 Byrne 决定，故事可能就到此为止了。
过去，这些筛选人和司法辖区的主管人员有权作出最后决定。Byrne 本来会过滤掉这个电话。阿勒格尼县每年会收到 14,000 份指控，大约有一半的指控都会被过滤掉，不被关注。电话指控中，有些可能涉及针对儿童身体的暴力行为，有些仅仅是一些心怀不满的房东、无监护权父母或唠叨邻居的抱怨。
2015 年，全国共收到 400 万项指控，有42% 案件涉及 720 万名儿童）的指控被过滤掉。根据上，既有合理的法律推理，也会基于判断、意见、偏见和信仰。
然而 2015 年，更多的美国儿童死于虐待和被忽视。据官方资料，死亡数字为 1670 人，但也有人说，实际人数是这个数字的两倍，比死于癌症的儿童数量还要多。
这一次，决定指控是否被过滤掉，并不是 Byrne 一个人。
2016 年 8 月，阿勒格尼县成为第一个吃螃蟹的司法辖区：他们允许预测分析算法为每一通投诉电话的处理结果（选出还是 pass 掉），提供备选答案，以更好地识别出最需干预的家庭。在此之前，预测性分析多用于信用报告、股票的自动买卖等。
所以Byrne 的最后一个工作步骤，还需要点击阿勒格尼家庭筛选工具的图标。
几秒钟后，他的屏幕显示了一个垂直的颜色条，底部绿色 1(最低风险)，顶部红色 20(最高风险)。
评估建立在 4 年电话投诉统计分析基础上，使用了监狱、精神病服务、公共福利、药物和酒精治疗中心等机构的 8 个数据库中的 100 多个标准。
这个 3 岁孩子的家庭最终得分 19 分。
究竟哪些背景因素，导致了筛查工具将它标记为未来有虐待和忽视的风险，尚无法确定。但是，仔细阅读这些文件，我们发现：
这位母亲正在参加戒毒治疗中心；曾被指控持有毒品而被捕入狱;小女孩的三个父亲和她的两个姐姐都有重大毒品或犯罪史，包括暴力指控;年长的兄弟姐妹有终身残疾;两个年幼的孩子已经被诊断出发育或心理健康问题。
在迷宫般的数据库中找到有关这个家庭的所有信息会花费 Byrne 很多时间，但是，筛选员被要求在最多一个小时内做出决定。
筛选员无法知道哪些因素，或哪些因素的组合，最能预测未来的不良后果。然而，算法在几秒钟内给出了得分。
现在，尽管 Byrne 最初持怀疑态度，但是，高的分数会促使他和上级标记这个案子，以便进一步的调查。24 小时内，一位 C.Y.F. 工作人员必须见见这位母亲，看看 19 分的原因在哪里。
几十年来，关于如何保护儿童不受虐待和忽视的争论，主要集中在哪些补救措施最有效：向父母提供服务，帮助他们解决问题？还是应该让孩子尽快离开家? 如果父母被隔离了，孩子是否应该与亲戚或养父母住在一起?
不过，两个开创性的社会科学研究提出了另一个思路。
从 2012 年开始，南加州大学 Emily Putnam-Hornstein 和新西兰奥克兰理工大学教授 Rhema Vaithianathan 提出的问题是：哪些家庭的风险最大，需要帮助?
「你知道吗，你提供的服务很好，但是，你可能将服务提供给了错误的家庭，」Vaithianathan 告诉我。
Vaithianathan,50 岁出头，小时候就从斯里兰卡移民到新西兰; Putnam-Hornstein，比他小十岁，已经在加州生活了多年。
两人都对使用公共数据库为公众服务的前景抱有热情。
三年前，他们被要求调查预测分析，如何能够提高阿勒格尼县处理虐待指控的能力。最终，他们发现自己关注的是电话筛选过程。一系列悲剧之后，他们发现在这些悲剧中，孩子们大多在电话指控被 pass 掉后死去的。
这是每个儿童福利机构的噩梦。最严重的一次事故发生在 2011 年 6 月 30 日。
当时，消防员们接到了火警电话，大火发生在位于匹兹堡市东部 McKeesport Boulevard 的一个三层公寓大楼上。当消防队员把锁着的门砸开后，他们在卧室一堆衣服下面发现了 7 岁的 KiDonn pollford - Ford。显然，他是在那里躲避烟雾。
KiDonn 的四岁的弟弟，KrisDon williams - Pollard 躺在床下，没有了呼吸。两天后在医院去世。
他们发现，孩子们被他们的母亲，27 岁的 Kiaira Pollard 单独留下了。那天晚上，她要去做脱衣舞娘。
邻居们说，她是个好妈妈，大一点的男孩成绩不错。
对于 C.Y.F. 来说，这场悲剧中最让人沮丧的部分是：该部门接到了无数关于这个家庭的电话，却把电话都 pass 掉了，认为不值得对其进行全面调查。
是筛查员不称职？不，Vaithianathan 说。
他花了几个月的时间与 Putnam-Hornstein 一起挖掘这个县的数据库。基于 2010 年 4 月到 2014 年 4 月间的所有 76,964 项虐待指控，他们搭建出了算法。
「筛查员有非常多的数据，但他们很难判断哪些因素是最重要的。」她说。
一个打给 C.Y.F. 的电话中，可能涉及很多因素。比如，可能有两个孩子，一个被指控的行凶者，还有妈妈，家里可能还会有另一个成年人。所有这些人都有可供调查的历史记录，但是，人类大脑并不擅长驾驭和理解所有数据。
她和 Putnam-Hornstein 将数十个数据点联系在一起（电话指控出现之前，县里掌握的所有家庭每一个数据信息），预测孩子们的命运。
结果令人吃惊和不安：48% 的低风险家庭正在接收干预服务，而 27% 的高危家庭被过滤掉了。2010 年至 2014 年期间，在打给 C.Y.F. 的 18 个电话中，由于父母虐待而后来导致儿童死亡或严重受伤的，8 例（44％）被筛查为不值得调查。
Rachel Berger 是一名儿科医生，也是国匹兹堡儿童医院虐待儿童研究中心负责人，领导着一项旨在消除儿童虐待和忽视致死的联邦委员会研究。
问题不在于大海捞针，而是在一堆针中找到合适的针，她认为。
「所有这些孩子都生活在混乱之中。如果面临诸多危险因素，C.Y.F. 如何挑选出最危险的因素? 你肯定不会信任充满大量主观性的保护决策。这就是我喜欢预测分析技术的原因。它最终带来了一些客观和科学的决定，这些决定可能会难以置信地改变人的生活。」她说。
算法促使 C.Y.F. 调查上述那位三岁小孩的家庭，之后，一位名叫 Emily Lankes 的工作人员敲响了她家的门。
这座饱经风霜的两层砖砌建筑周围，环绕着许多被夷为平地用木板封起来的房屋。
没有人回答。Lankes 接着开车去了孩子的幼儿园。小女孩看起来很好。Lankes 打电话给孩子妈妈。这个女人反复问她为什么要接受调查，但同意了第二天下午的走访。
Lankes 再次来到小女孩家中，发现家里没有家具，也没有床，尽管这位 20 多岁的母亲坚持她正在保护那些孩子，孩子们都睡在亲戚家里。
所有的电器都是好的，冰箱里有食物。母亲的性格很亢奋且反复无常，但她坚持认为自己没有用过毒品，没有去过治疗中心。
这三个孩子都表示，不会担心母亲怎么照顾自己。Lankes 仍然需要与这位母亲的治疗中心来确认相关事宜，但目前看来，算法似乎被三振出局了。
为了避免公共政策中出现的预测错误，预测分析法应运而生。
然而在刑事司法中，分析法现在已经被确立为法官和假释委员会的工具，这使得算法运作本身的保密性激起了公众更为强烈的不满，因为大部分算法是由私营公司所开发、销售与严密保护的。
争论矛头主要指向佛罗里达州的 2 家公司：非营利组织 Eckerd Connects，及其营利性伙伴 MindShare Technology。他们的产品叫 Rapid Safety Feedback，是一种预测分析软件包。
据该公司称，其客户包括康涅狄格州、路易斯安那州、缅因州、奥克拉荷马州和田纳西州的儿童福利机构。
上个月初，伊利诺斯州儿童与家庭服务部政府宣布，将停止使用该公司的产品，此前他们已经支付了 36.6 万美元。项目终止的部分原因源自一桩儿童死亡案件，该公司的产品没有将其标记为高风险事件，而 Eckerd 和 MindShare 在事故发生后拒绝透露有关产品算法的部分细节。
不过，由 Vaithianathan 和 Putnam-Hornstein 所共同开发的 Allegheny 家庭筛选工具（Allegheny Family Screening Tool）则不然：它属于 Allegheny 县政府。其运作方式是公开的。其筛选标准可在学术出版物中查到，当地官员也会对它吹毛求疵。
在采用该系统前，政府在市中心匹兹堡举行了一次公共会议，邀请了律师、儿童权利倡导者、为人父母者，甚至包括之前被收养过的儿童。他们的问题都很尖锐，不仅关于学术界，也与县政府的管理者有关。
「我们试图行事正确，做到公开透明，并与社会各界讨论事情的进展，」Erin Dalton 说，她是该县的人力资源部副主任，也是该县数据分析部的负责人。
她同 Allegheny 项目的其他参与者都表示，公共机构在采购算法时往往把控不严。
「这让人担心，」Dalton 告诉我，「因为那些公益性领导人生怕丢了工作，因而倾向于快速签单。他们不会做那么复杂的产品评估。」
声讨这类算法的另一个着眼点落在了预测未来行为上。
反对者认为，对于哪些家庭应当受到调查，其评判标准应该仅立足于该家庭所受到的指控，而不是基于对未来事件走向的预测。
在 2016 年举行的白宫会议上，纽约儿童服务机构的行政专员 Gladys CarrióN 就儿童寄养中心问题发表了讲话，表达了对儿童保护机构使用预测分析软件的担忧。
她说：「这让我害怕得不得了。」尤其是在公民自由权的潜在影响方面。「我担心帮助儿童的初心会助长问题产品的扩散。」
但在匹兹堡，那些倡导父母、儿童和公民权利的受访者都表示，C.Y.F. 对方案的实施考虑得很周全。甚至连宾夕法尼亚州的美国公民自由联盟（ACLU）也不吝惜溢美之词。
「我认为他们做了很深入的检查工作。」Sara Rose 说，她是 ACLU 在匹兹堡的一名律师。
「他们只让检查员使用这些预测分析软件，让他们决定哪些电话需要调查，哪些儿童需要关注。去别人家里做调查或有冒犯，但至少不需要强行将孩子带走或强迫家庭接受服务。」
对预测分析在儿童福利方面的第三个指控是最为强烈而令人不安的。
表面上，这些算法是为避免人为判断失误而设计的。但是，如果算法使用了充满偏见的数据，那该怎么办？
人们普遍认为，许多数据都暗含着对人种的根深蒂固的偏见。（就在上个月，纽约市议会投票决定，将对该市算法使用中的偏见进行详细研究。）然而，值得注意的是，Allegheny 的经验表明，在权衡偏见方面，其筛选工具只是没有人为检查那么糟糕而已，至少在某些方面是如此，比如预测哪些儿童最可能受到严重的危害。
「这是一个难题。」Dalton 说。
「算法所依据的所有数据都是有偏差的。相对而言，我们的系统对黑人孩子的监视更多，对白人孩子的监视更少。我们的调查标准与虐待无关，与是否受到指控有关。」
2015 年，黑人儿童占 Allegheny 县所有虐待热线来电的 38%，按照我们之前根据其人口数量所做的预测，这一数字是其 2 倍。他们因虐待而被安置在家外的比例更是不成比例：2015 年，每 1000 个居住在该县的黑人儿童中，就有 8 个被安置在家外，而白人儿童中只有 1.7 个。
圣路易斯州华盛顿大学社会学布朗学院教授 Brett Drake 的研究认为，在美国各州儿童福利机构所调查的黑人家庭中，导致黑人儿童更易流离失所的原因不能归咎于偏见，而是因为其贫困率更高。
同样，由 Putnam-Hornstein 等人在 2013 年所做的一项研究发现，在加利福尼亚州，黑人儿童被控受虐和被送去寄养的数量是白人儿童的两倍多。
但是，在调整了社会经济方面的因素后，她发现，相较于白人贫困儿童，贫穷的黑人儿童实际上更不可能成为受虐指控对象，或是被送往寄养家庭。
所有密切关注儿童福利问题的人都会同意，所有陷入儿童虐待或寄养危机的家庭，普遍都要归于贫穷。
当我与社会工作者们一道，走访家庭并参加家庭法院的听证会时，我看到白人家长与黑人家长一样多——而他们都很贫穷，生活在该县最差的社区中。
较为贫穷的人更可能被纳入刑事司法系统，也更需要公共援助，在公立诊所接受心理健康和药物上瘾方面的治疗——所有这些数据都由 Vaithianathan 和 Putnam-Hornstein 的预测分析算法进行解析。
Allegheny 县人力服务部主任 Marc Cherna 自 1996 年起就负责监督 C.Y.F.，比该县任何官员的在职时间都长。
他承认，在他的工作中，偏见或许是不可避免的。在采用该产品前，他对预测分析项目进行了独立的伦理审查。其结论是，实施该项目是合乎道德的，而不实施它才可能不道德。
报告中说：「如果使用的是最准确的预测工具，那么很难想出一条伦理方面的反对论据。」通过在筛选过程中加入客观的风险措施，该筛选工具被 Allegheny 县的许多官员看作是一种减少偏见问题的工具。
「我们知道许多决策都存在种族偏见，」C.Y.F. 副主任 Walter Smith Jr. 说，他是一位黑人。
「存在各种各样的偏见。如果我是一名筛选员，成长于一个酗酒之家，那么我在检查时可能会更加看重父母的酒精使用量。如果我的父母很暴力，我就可能会更加关心暴力问题。预测分析提供了一个机会，可以让我们更加一视同仁地看待所有这些变量。」
2 个月前，Emily Lankes 造访了一名儿童的家庭，该名儿童曾目睹一次药物过量致死事件。从那之后，她便一再试图重新联系上那位母亲，以完成自己的调查。
她一遍又一遍地给他们打电话、发短信，甚至直接登门造访。而这些尝试都没有成功。她还给治疗中心打过 6 次电话，想确认该名母亲是清醒的，但都无人接听。
最终在 2 月 2 日的早晨，Lankes 拨出了第 7 通电话。她了解到，该名母亲没有通过最近三次的药物试验，她的尿液中含有可卡因和鸦片。
然后，Lankes 与她的导师 Liz Reiter，同 Reiter 的老板及一个由其他管理人员与社会工作者醉成的小组，聚在一起商讨解决办法。
「将孩子从家里接走，这从来都不是一个容易的决定，即使我们知道这样做对他们最好，」Reiter 告诉我。
但是，她说，「当我们看到有人在使用多种药物时，我们需要保证孩子们的安全。如果不能进到他们家里，就会开始担心事情的进展。这是一个警示。」
该小组决定向家庭法院的法官申请一份紧急监护授权书。到下午晚些时候，他们得到了授权，来到了那名儿童的家，一位警官在那里与他们会面。
最大的孩子帮他们开了门。母亲不在家，但三个孩子都在，他们和年迈的曾祖父在一起。在过去的 2 个月里，Lankes 终于联系上了他们的妈妈，电话那头传来一阵嚷嚷，声称她们随意入侵别人的家庭。
不过，这名母亲告诉了 Lankes 有哪些家庭成员可以暂时照看孩子们。打包衣物，穿上冬装，孩子们跟 Lankes 上了车。就这样，政府授权一个陌生人把他们从母亲身边接走了。
在第二天的一次听证会上，首席官员命令那位母亲在孩子们回来之前先戒毒。她参加的戒毒所建议她进行康复治疗，但被她拒绝了。
「我们不能与她经常联系，「Reiter 最近告诉我，「很明显，她现在不方便沟通。目前两个最小的孩子正与他们的爸爸在一起。他们都表现得非常好。」他们 13 岁的哥哥与曾祖父住在一起。
12 月，距离 Allegheny 家庭筛选工具的使用已经过去了 16 个月，Cherna 的小组和我就预测分析程序如何影响筛选决策的问题，分享了一些初步情况。
到目前为止，他们发现，与实施该程序前相比，黑人和白人家庭之间基于风险评分所计算出的待遇差别降低了；而被推荐调查的低风险案件的比例，也已经从之前的将近一半下降到现在的大约三分之一。
这意味着，社会工作者在运转良好的家庭调查方面花的时间更少，毕竟这些家庭不需要被政府机构介入。与此同时，高风险电话的筛选频率增加了。虽然只提高了几个百分点，但在儿童福利领域，这是巨大的进步。
为了确定这些调查结果能否经得起推敲，Cherna 找来了斯坦福大学卫生政策研究员 Jeremy Goldhaber Fiebert 来独立评估该程序。
「到目前为止的初步分析显示，该工具的作用范围似乎并没有越界，」Goldhaber Fiebert 说。特别是，他告诉我，被筛选出的孩子更可能有服务需求，「所以他们的筛选就像是在那些真正有风险的孩子之中进行的。」
由于第 1 年的运作情况较好，更多高风险案件被标记为待调查项，Allegheny 的家庭筛选工具吸引了全美各地的儿童保护机构。
科罗拉多州道格拉斯县，位于丹佛和科罗拉多斯普林斯之间，正与 Vaithianathan 和 Putnam-Hornstein 展开合作，在当地部署预测分析程序；而加利福尼亚社会服务部则委托他们对全州进行初步分析。
「从匹兹堡的早期运营结果来看，预测分析技术似乎是儿童保护领域在过去 20 年间最令人兴奋的创新之一。」华盛顿大学研究员 Drake 说。
他最近参与撰的写一份研究报告显示，三个美国儿童中就有一个会被儿童福利机构列为 18 岁以下的调查对象，他认为各机构必须尽一切可能来提高他们的关注度。
即使在伊利诺斯州也是如此，该州儿童与家庭服务部主任 B.J. Walker 正在终止与 Rapid Safety Feedback 的开发商合作。然而预测分析是不会结束的。
Walker 在 12 月告诉我：「我仍然认为这是一个很好的决策工具。」Walker 知道 Cherna 和 Dalton，也看到了他们在开发家庭筛选工具过程中的漫长探索。
「他们做得很细致，」她说，「他们对于透明度的追求向来值得称赞。而透明性也是一把双刃剑，因为你也会犯错，也会搞砸，你想要做出一些改变。」
Cherna 和 Dalton 已经开始监管 Allegheny 县的算法重组工作。到目前为止，他们已经将该程序在预测不良后果方面的准确率从 78% 左右提高到了 90% 以上。
此外，呼叫筛选员及其主管现在被赋予了更少的自行决定权，不能将个人意志凌驾于程序推荐之上，而是得根据其专业判断，在过滤掉最低风险案件，不漏掉风险最高的案子。
「很难改变检查员的思维定势。」Dalton 告诉我。
「这是一种非常强大的、深入人心的文化。他们希望关注于直接的指控，而不是孩子们在未来一两年内可能面临的风险。他们称之为临床决策。我称之为某人的观点。需要时间才能让他们相信，电脑屏幕上的分数是真实可靠的。」
