Komputeryzacja paneli obywatelskich oznacza większą sprawiedliwość
W roku 1983 ósmą poprawką do konstytucji wprowadzono w Irlandii ustawowy zakaz aborcji, funkcjonujący w tym kraju i tak od ponad wieku. Opinia publiczna w tej sprawie zmieniła się jednak w nowym tysiącleciu i w roku 2016 stało się jasne, że debaty nie da się już uniknąć. Nawet jednak dość postępowi politycy wciąż omijali kontrowersyjny temat, nie chcąc ryzykować utraty poparcia wyborców. Należało znaleźć kogoś godnego zaufania i przekonującego, aby przełamać impas.
Tym kimś okazała się grupa zwykłych ludzi. Poważnie! Parlament irlandzki zwołał panel obywatelski, którego 99 członków wybrano losowo. Selekcji dokonano tak, aby skład panelu był reprezentatywny dla całej populacji, jeśli chodzi o wiek, płeć i miejsce zamieszkania. W ciągu kilku miesięcy w latach 2016–2017 zgromadzenie wysłuchało opinii ekspertów i przeprowadziło dyskusje na temat legalizacji aborcji. Zaleceniem, popartym przez znaczną większość, była dopuszczalność aborcji w każdych okolicznościach, ale z ograniczeniem dotyczącym długości ciąży. Tak przygotowano grunt pod referendum w 2018 roku, w którym 66% wyborców zagłosowało za uchyleniem ósmej poprawki, co umożliwiło zalegalizowanie aborcji. Kilka lat wcześniej taki wynik byłby prawie nie do pomyślenia.
Panel obywatelski w Irlandii to przykład coraz częściej występującej sytuacji. W ostatnich latach na świecie powstawały setki takich grup, a ich członkowie, losowani spośród zainteresowanych, dysponowali informacjami oraz czasem potrzebnym na zastanowienie. Panele obywatelskie m.in. we Francji, Niemczech, Wielkiej Brytanii, w USA w stanie Waszyngton przecierały szlak redukcji emisji dwutlenku węgla. Panel w Kanadzie poszukiwał metod łagodzenia mowy nienawiści i ograniczenia fake newsów; inny, w Australii, zalecał etyczne podejście do edycji ludzkiego genomu; jeszcze inny, w Oregonie, określił zasady przywracania normalności po pandemii COVID. Wszystkie te grupy wykazały imponującą zdolność do wyrażania ludzkiej woli i budowania konsensu.
Skuteczność paneli obywatelskich nie dziwi. Czy zauważyłeś, jak sztywnieje kręgosłup moralny politykom, którzy rezygnują z możliwości reelekcji? I właśnie panel obywatelski jest jakby legislaturą, której członkowie zawierają pakt, zakazujący im ubiegania się o kolejną kadencję. Wybrani losowo nie są związani partyjnymi machinacjami ani zewnętrznymi interesami – mogą swobodnie wyrażać swoje zdanie i głosować zgodnie ze swoim sumieniem.
Co więcej, w przeciwieństwie do organów wybieralnych, skład tych paneli odzwierciedla strukturę populacji, co politolodzy nazywają reprezentacją deskryptywną. Na przykład w typowym panelu obywatelskim jest mniej więcej tyle samo kobiet i mężczyzn (czasem są także osoby niebinarne), podczas gdy średni odsetek miejsc zajmowanych przez kobiety w parlamentach narodowych na całym świecie wynosił w 2021 roku 26%. To więcej niż 12% w roku 1997, ale i tak daleko do równowagi płci. Ponadto reprezentacja deskryptywna legitymizuje panel: obywatele są bardziej skłonni akceptować decyzje podejmowane przez ich reprezentantów, którzy są tacy sami, jak oni.
Mimo tych zalet istnieją praktyczne przeszkody w korzystaniu z reprezentacji deskryptywnej, dotyczące selekcji losowej. Pokonywanie tych przeszkód jest od kilku lat moją pasją. Korzystając z metod matematycznych i informatyki, mój zespół opracował algorytm wyboru paneli obywatelskich stosowany w wielu krajach. Jego historia zaczęła się dawno temu i wiąże się z przyszłością demokracji.
Bogini przypadku
Panele obywatelskie są nowym wcieleniem idei selekcji losowej, wywodzącej się ze starożytnych Aten. W V wieku p.n.e. w tym mieście-państwie, którego patronką była Atena, z selekcji losowej korzystano tak często, że de facto rządziła nim bogini przypadku Tyche. Zdecydowaną większość urzędników publicznych losowano spośród obywateli, zgłaszających się do służby. Stanowili oni większość oficjeli władzy wykonawczej, tysiące sędziów przysięgłych i całą Radę Pięciuset – organ administracyjny z szerokim zakresem obowiązków.
Przejawem estymy, jaką Ateńczycy darzyli selekcję losową, był pomysłowy projekt urządzenia losującego – kleroterionu, który stosowano przy wyborze sędziów. Była to kamienna płyta z siatką szczelin umieszczonych w 10 kolumnach, odpowiadających 10 fylom (jednostki administracyjne). Obywatele, którzy chcieli pełnić funkcję sędziów, wręczali swoje losy – brązowe płytki z identyfikatorem – urzędnikowi, który umieszczał każdą w odpowiadającej danej fyli kolumnie. Urzędnik wkładał też w losowej kolejności do lejkowatej rury kulki w dwóch kontrastowych kolorach – na przykład złotym i białym.
Kulki wypuszczano z rury po jednej. Jeśli pierwsza wypadła złota, 10 obywateli, których płytki znajdowały się w górnym rzędzie, trafiało do ławy przysięgłych; jeśli była biała, wszyscy oni odpadali. W ten sposób dalej losowano kolejne rzędy: złota kulka – do ławy; biała – do domu. Aby na przykład wybrać skład złożony z 30 obywateli, sędzia wrzucał do rury trzy złote kulki. Ponieważ każda złota kulka powodowała wybór dokładnie jednego obywatela z każdej fyli, więc każda ława przysięgłych wybrana w ten sposób miała z każdej fyli tyle samo sędziów. Stanowiła deskryptywną reprezentację społeczeństwa, w którym praktykowano niewolnictwo, a kobiety wykluczono ze świata polityki.
Współczesny proces selekcji do paneli obywatelskich jest równie sprytny, jak ten z kleroterionem, ale bardziej skomplikowany, ponieważ nasza koncepcja reprezentacji deskryptywnej jest bardziej zniuansowana. Oczekuje się, że panel obywatelski będzie odzwierciedlał wiele cech demograficznych. Weźmy na przykład Panel Klimatyczny w Wielkiej Brytanii, któremu Izba Gmin zleciła w 2019 roku przedyskutowanie sposobu osiągnięcia zerowej emisji gazów cieplarnianych do roku 2050. Wybrano 110 osób, starając się, aby reprezentowały ludność z uwzględnieniem siedmiu kryteriów: płci, wieku, regionu geograficznego, wykształcenia, przynależności etnicznej, miejsca zamieszkania (wieś lub miasto) oraz poglądu na klimat. Rozważmy kryterium wieś lub miasto: w Wielkiej Brytanii około 80% populacji mieszka na obszarach zurbanizowanych, więc na 110 miejsc 88 zarezerwowano dla mieszkańców miast, a 22 przyznano mieszkańcom wsi. Podobnie obliczono udziały w przypadku każdego z pozostałych kryteriów.
To nie koniec komplikacji, bowiem organizatorzy paneli obywatelskich często stają przed wyzwaniem, jakim jest możliwość wyboru tylko spośród wolontariuszy, a ich pula może w niczym nie przypominać populacji. Zazwyczaj organizatorzy wysyłają zaproszenia do dużej liczby osób, ale tylko ułamek z nich się zgłasza. Na przykład organizatorzy brytyjskiego Panelu Klimatycznego wysłali zaproszenia do 30 tys. gospodarstw domowych, a stawiło się 1727 wolontariuszy. 63% z nich miało wyższe wykształcenie, podczas gdy w społeczeństwie brytyjskim takie osoby stanowią tylko 26%. Nie powinno też dziwić, że rozkład poglądów na temat klimatu wśród wolontariuszy był zniekształcony – w porównaniu z ogólną populacją osoby zaniepokojone tym problemem stanowiły nadreprezentację, a jest mało prawdopodobne, aby negacjoniści klimatyczni chętnie spędzali weekendy na planowaniu drogi ku zerowej emisji.
Podsumowując, potrzebny jest współczesny kleroterion, który może wybrać panel obywatelski reprezentatywny pod względem wielu kryteriów – i może to zrobić, bazując na niereprezentatywnej puli wolontariuszy. Na szczęście zamiast kamiennych płyt mamy komputery, więc problem sprowadza się do zaprojektowania odpowiedniego algorytmu.
Do niedawna podstawę stanowił tzw. algorytm zachłanny. To nieco myląca nazwa, ponieważ taki algorytm grzeszy raczej lenistwem niż zachłannością: podejmuje działania, które w danej sytuacji wydają się najlepsze, nie dbając o to, czy na dłuższą metę inne działania nie byłyby korzystniejsze. Aby utworzyć panel, algorytm zachłanny dodaje wolontariuszy jednego po drugim tak, by jak najszybciej wypełnić limity. Na przykład, po ustaleniu, że w danej chwili w panelu brakuje osób w grupie wiekowej 30–44 lata, spośród wszystkich wolontariuszy z tej grupy algorytm wybiera losowo jednego i włącza go do panelu. Następnie mógłby stwierdzić na przykład niedobór londyńczyków i wylosować jednego z nich itd.
Algorytm dokonuje czasem złych wyborów i kończy w sytuacji, gdy nie jest w stanie wypełnić limitów, ale wówczas resetuje się, a z doświadczenia wynika, że w końcu trafia na właściwy trop. W praktyce do wyboru panelu klimatycznego i wielu innych zastosowano specjalny algorytm zachłanny opracowany przez organizację non profit Sortition Foundation z siedzibą w Wielkiej Brytanii.
Aby było sprawiedliwie
Od badania algorytmu zachłannego zacząłem swoją pracę nad selekcją do paneli obywatelskich w kooperacji z Bailey Flanigan i Anupamem Guptą z Carnegie Mellon University, Paulem Gölzem z Harvard University oraz Brett Hennig z Sortition Foundation. Uznaliśmy, że krótkowzroczne dążenie algorytmu do wypełniania limitów pomija inny ważny cel: stworzenie wszystkim wolontariuszom równych szans na uczestnictwo w panelu. Teoretycy polityki uznają równość szans za przejaw sprawiedliwości jako zasady demokratycznej. Pewien brak równowagi jest oczywiście nieunikniony: skoro celem jest reprezentacja deskryptywna całej populacji, wolontariusze należący do grup niedostatecznie reprezentowanych w puli są częściej wybierani niż ci z grup nadreprezentatywnych. W praktyce jednak zachłanny algorytm wyklucza część wolontariuszy nawet wtedy, gdy nie jest to konieczne.
Aby wykazać, jak niesprawiedliwy jest zachłanny algorytm, przyjrzymy się ponownie procesowi selekcji brytyjskiego Panelu Klimatycznego, symulując różne panele tworzone przez algorytm, z których każdy mógłby być rzeczywistym. Okazuje się, że niektórych spośród 1727 wolontariuszy algorytm wybiera ze znikomym prawdopodobieństwem, mniejszym niż 0,03%, a równocześnie można zagwarantować, że prawdopodobieństwo wybrania nawet największego pechowca przy wypełnieniu tych samych limitów będzie równe co najmniej 2,6%, czyli 86 razy więcej.
Aby stworzyć sprawiedliwszy algorytm, zastosowaliśmy podejście holistyczne. Zamiast uwzględniać poszczególnych wolontariuszy, rozpatrujemy zbiór potencjalnych paneli, z których każdy wypełnia wszystkie limity demograficzne. Każdemu kandydującemu panelowi przydzielamy los na loterię, określający prawdopodobieństwo wybrania tego panelu. Wartości wszystkich tych prawdopodobieństw sumują się do 100%. Wygrać może tylko jeden los.
Wyobraźmy sobie, że każdy wolontariusz otrzymuje kopię losu każdego panelu, do którego należy i jest wybierany, jeśli wygra któryś z jego losów. Inaczej mówiąc, prawdopodobieństwo wybrania wolontariusza jest sumą prawdopodobieństw wyboru wszystkich obejmujących go potencjalnych paneli. Nasz algorytm stara się zastosować najsprawiedliwszą ze wszystkich możliwych loterii, czyli taką, w której prawdopodobieństwo wyboru wolontariusza, mającego najmniejsze szanse na wybór, będzie jak największe.
Teraz wystarczy przejrzeć wszystkie potencjalne panele i…. zaraz, zaraz – liczba potencjalnych paneli jest astronomiczna. Popularnym sposobem na zilustrowanie tej „astronomii” jest porównanie jej z liczbą atomów w widocznym Wszechświecie, szacowaną na co najwyżej 1082. Ale nawet gdyby każdy atom Wszechświata zastąpić liczbą atomów całego Wszechświata, to otrzymana liczba i tak byłaby znacznie mniejsza od liczby sposobów wybrania 110 członków brytyjskiego Panelu Klimatycznego spośród 1727 wolontariuszy (bez uwzględniania limitów).
Na szczęście problemy obliczeniowe na tak niewyobrażalną skalę są rutynowo rozwiązywane dzięki mechanizmowi optymalizacyjnemu. Aby go zastosować, należy skonstruować model matematyczny, który uwzględnia cel (tutaj maksymalizację sprawiedliwości) i definiuje zestaw możliwych rozwiązań. Celem jest znalezienie optymalnego (najsprawiedliwszego) rozwiązania spośród wszystkich możliwych. Dla porównania inny przykład: aplikacja nawigacyjna Google Maps, wyznaczając trasę między lokalizacjami, rozwiązuje problem optymalizacyjny, w którym możliwym rozwiązaniem jest każda dostępna trasa, a celem znalezienie jak najkrótszego czasu podróży. W dużym mieście liczba tras może być ogromna, ale zakładamy, że nasze telefony przeczesują wszystkie możliwe podróże w kilka sekund. Problem znalezienia najsprawiedliwszej loterii potencjalnych paneli jest znacznie trudniejszy, ale także można się z nim uporać dzięki odpowiednim narzędziom optymalizacyjnym.
Od roku 2020 nasz algorytm jest szeroko stosowany jako otwarty (open source) przy tworzeniu paneli obywatelskich. Jako pierwsi skorzystali z niego nasi partnerzy z Sortition Foundation, tworząc panel klimatyczny ustanowiony przez rząd Szkocji; potem dzięki niemu powstała ława przysięgłych na wyspie Jersey, rozstrzygająca o dopuszczalności eutanazji, co doprowadziło do decyzji parlamentu, zezwalającej na tę praktykę; następną była publiczna grupa doradcza utworzona przez brytyjską National Health Service w celu omówienia sposobu reakcji rządu na pandemię COVID. Inne organizacje wykorzystały nasz algorytm do wybrania dużych paneli obywatelskich w Niemczech, Francji oraz w Stanach Zjednoczonych w stanie Michigan w celu wyznaczenia ścieżki powrotu do zdrowia po pandemii. W minionym roku dzięki wysiłkom Gölza i doktorantki z Harvardu Gili Rusak, nasz algorytm stał się wolno dostępny za pośrednictwem strony internetowej Panelot.org (wybór paneli przez losowanie), co znacznie ułatwiło stosowanie go w praktyce.
Panel losowy
Amerykański podróżnik w czasie przeniesiony z końca XVIII wieku do współczesności uznałby świat za zmieniony nie do poznania, ale przynajmniej jedna rzecz wyglądałaby dziwnie znajomo: sposób funkcjonowania naszego systemu demokracji. Chociaż trwałość systemu politycznego stanowi hołd złożony twórcom konstytucji, jednak, co oczywiste, nie wszystko jest w porządku. W Ameryce i wielu innych demokracjach na całym świecie zaufanie do rządów drastycznie spadło, a często nawet najbardziej oczekiwane ustawy nie są uchwalane. Istnieje pilna potrzeba przemyślenia praktycznych aspektów demokracji przy wykorzystaniu nowoczesnych narzędzi.
Moim zdaniem znaczącą rolę w tym przedsięwzięciu mają do odegrania matematycy i informatycy. Lubimy mówić o „demokratyzacji sztucznej inteligencji” lub „demokratyzacji sektora finansowego”, tymczasem naszej uwagi wymaga sama demokracja. Podejście algorytmiczne ma kluczowe znaczenie dla tworzenia nowych ram angażujących obywateli i oddających im głos. Ale ten aparat demokracji wiąże się ze szczególnym wyzwaniem: „potrzebą losowego panelu”.