отношение это имеет к ОМП? Тут важны два фактора. Во-первых, алгоритмы оценки учителя – мощный инструмент для корректировки поведения. Это, собственно, и есть цель этих алгоритмов, и в школах Вашингтона они олицетворяли собой как кнут, так и пряник. Учителя знали, что, если их ученики плохо напишут тесты, их собственные рабочие места окажутся под угрозой. Это давало учителям сильную мотивацию добиться того, чтобы их ученики нормально справились с тестами, – особенно после того, как на рынок труда обрушилась Великая рецессия. В то же время, если их студенты превзошли бы сверстников, учителя и администрация могли получить бонусы суммой до восьми тысяч долларов. Добавьте эти мощные мотивационные элементы к уликам в деле – большому количеству исправлений и аномально высоким результатам, – и вы получите основания подозревать, что учителя четвероклассников либо из страха, либо из жадности подделали результаты экзаменов своих учеников.
Таким образом, вполне вероятно, что ученики Сары Высоцки начали учебный год с искусственно завышенными результатами. В таком случае результаты их тестов в конце года вполне могли показать, что у них существенно снизился уровень результатов – то есть что учителя пятого класса недостаточно хорошо их обучали. Высоцки убеждена, что именно это с ней и случилось. Это объяснение хорошо укладывалось в наблюдения родителей, коллег и директора, которые в один голос утверждали, что она очень хорошая учительница. Если бы учительницу уволили люди, это можно было бы оспорить. У Сары Высоцки были очень веские основания для апелляции.
Но апеллировать к оружию математического поражения невозможно. Это – часть его пугающей силы. Оно ни к кому не прислушивается и ни перед кем не отступает. Оно глухо не только к лести, угрозам и уговорам, но и к логике, даже когда есть хорошие основания усомниться в информации, которая послужила основной их выводов. Да, если становится очевидно, что автоматическая система выдает настолько неверные результаты, что это бросается в глаза, программисты все-таки доработают алгоритмы. Но по большей части программы изрекают вердикты, не подлежащие обжалованию, а обслуживающие их люди могут только пожимать плечами, словно хотят сказать: «Ну что же тут поделаешь?»
Именно этот ответ Сара Высоцки и получила от школьного округа. Джейсон Камрас позже сообщил Washington Post, что исправления были «подозрительными» и что цифры у ее пятого класса могли быть неверными. Но эти свидетельства не были достаточно убедительными. По его мнению, с Сарой поступили справедливо.
Видите парадокс? Алгоритм обрабатывает массу статистических данных и выдает вероятность того, что определенный человек может быть ненадежным арендатором, сомнительным заемщиком, террористом или плохим учителем. Эта вероятность выражается в результате, который может разрушить чью-то жизнь. Однако когда человек высказывает претензии к этому результату, то «подозрительные» свидетельства, могущие его оспорить,
