Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime

번역: Sungho Yoo 검토: Moon ryoung Heo

In 2007, I became the attorney general

2007년에 저는 뉴저지주의

of the state of New Jersey.

법무장관으로 임명받았습니다.

Before that, I'd been a criminal prosecutor,

그전까지는 검사로 일했었죠.

first in the Manhattan district attorney's office,

처음엔 맨하탄 지방 검사 사무실에서

and then at the United States Department of Justice.

그 다음엔 미국 법무부에서 근무했었습니다.

But when I became the attorney general,

하지만 제가 법무장관이 되었을 때,

two things happened that changed the way I see criminal justice.

제가 형사 제도를 바라보는 눈을 완전히 바꾸어 놓은 두 가지 일이 일어났습니다.

The first is that I asked what I thought

첫번째 사건은 저 자신에게 항상 가장 기본적인 질문들이라고

were really basic questions.

생각해왔던 것들에 다시 한번 물어보았죠.

I wanted to understand who we were arresting,

저는 우리가 누구를 체포하고

who we were charging,

누구에게 벌금을 부과하며

and who we were putting in our nation's jails

누구를 국가의 감옥과 형무소에 가두는지

and prisons.

이해하고 싶었습니다.

I also wanted to understand

또한, 우리가 진정으로 우리 자신을 더욱 안전하게

if we were making decisions

보호할 수 있는 방향으로

in a way that made us safer.

의사 결정을 하고 있는지의 여부도 알고 싶었습니다.

And I couldn't get this information out.

하지만 이 정보들이 밖으로 새어나가게 할 수는 없었지요.

It turned out that most big criminal justice agencies

제 부서와 같은

like my own

고위 사법 기관들은

didn't track the things that matter.

중요한 것들을 계속 조사하고 있지 않다는 것이 밝혀졌습니다.

So after about a month of being incredibly frustrated,

한 달 정도 엄청난 좌절감을 겪은 후에,

I walked down into a conference room

저는 형사들과

that was filled with detectives

수사 기록 더미들로 가득차 있던

and stacks and stacks of case files,

회의실로 들어갔습니다.

and the detectives were sitting there

형사들은 방에 앉아서

with yellow legal pads taking notes.

노란색 메모장에 기록을 하고 있었죠.

They were trying to get the information

그들은 제가 찾고 있던 정보를

I was looking for

얻기 위해

by going through case by case

지난 5년 간의 사건들을 하나 하나

for the past five years.

살펴보고 있었습니다.

And as you can imagine,

여러분들이 상상하실 수 있듯이,

when we finally got the results, they weren't good.

결론을 얻었지만 별로 탐탁지 않았습니다.

It turned out that we were doing

드러난 바로는, 우리는

a lot of low-level drug cases

당시 사무실이 위치해 있던 트렌튼에서 일어나는

on the streets just around the corner

길거리 마약 거래들과 같은

from our office in Trenton.

경범죄에만 집중하고 있었습니다.

The second thing that happened

두번째 일어난 사실은 제가

is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department.

캠든의 뉴저지 경찰 본부에서 하루를 보냈다는 겁니다.

Now, at that time, Camden, New Jersey,

당시에는 뉴저지 주의 캠든시가

was the most dangerous city in America.

미국에서 가장 위험한 도시였습니다.

I ran the Camden Police Department because of that.

그 때문에 저는 캠든 경찰서를 운영 했었죠.

I spent the day in the police department,

저는 그날 경찰 본부에서 하루를 보냈는데

and I was taken into a room with senior police officials,

캠든의 범죄를 경감시키기 위해

all of whom were working hard

다분히 노력을 들이고 계시는

and trying very hard to reduce crime in Camden.

고위 경찰 간부들이 있던 방으로 안내받았습니다.

And what I saw in that room,

저희가 범죄를 감소시킬 수 있는 방법에 대해서

as we talked about how to reduce crime,

대화를 나누고 있던 도중에,

were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes.

저는 몸에 여러 개의 포스트잇을 지니고 있던 경관들을 목격했습니다.

And they would take a yellow sticky and they would write something on it

그들은 그 노란색 포스트잇에 무언가를 써서

and they would put it up on a board.

게시판에 붙이더군요.

And one of them said, "We had a robbery two weeks ago.

그 중 하나에 " 2주 전 강도 사건 발생.

We have no suspects."

용의자 없음." 이라고 씌여있었고

And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."

또 하나에는 "지난 주 근방에서 총기사건 발생. 용의자 없음." 이라고 적혀있더군요.

We weren't using data-driven policing.

저희는 정보를 바탕으로 수사를 하고 있지 않았습니다.

We were essentially trying to fight crime

우리는 범죄와의 전쟁을 하기 위한 근본적인 노력을

with yellow Post-it notes.

노란색 포스트잇으로 하려던 것이었습니다.

Now, both of these things made me realize

이 두 가지 사건이 우리가 근본적으로 잘못하고 있다는

fundamentally that we were failing.

사실을 깨닫게 해주었습니다.

We didn't even know who was in our criminal justice system,

저희는 누가 우리의 사법 시스템에 포함되어 있는지조차

we didn't have any data about the things that mattered,

알지 못했으며 중요한 사건에 대한 정보조차 갖고 있지 않았습니다.

and we didn't share data or use analytics

뿐만 아니라 우리는 자료나 서로의 분석 방법 또는 우리가

or tools to help us make better decisions

범죄를 줄이는데 더 나은 결정을 내리는데 도움이 되는

and to reduce crime.

도구들을 서로 공유조차 하고 있지 않다는 것을 깨달았습니다.

And for the first time, I started to think

그리고 처음으로, 저는 우리가 어떤 식으로 결론을 내리는지에 대해

about how we made decisions.

생각해 보았습니다.

When I was an assistant D.A.,

제가 지방 검사보로 있을 때,

and when I was a federal prosecutor,

그리고 제가 연방 검사로 있을 때,

I looked at the cases in front of me,

저는 눈앞에 놓인 사건들을 보고

and I generally made decisions based on my instinct

저의 본능과 경험을 바탕으로

and my experience.

결정을 내렸습니다.

When I became attorney general,

제가 법무장관으로 임명받았을 때,

I could look at the system as a whole,

저는 전반적인 시스템을 살펴 볼 수 있었습니다.

and what surprised me is that I found

그 때 저를 놀라게 한 사실은

that that was exactly how we were doing it

전반적인 사법 시스템이 앞서 말씀드린 것과 같은 벙법을

across the entire system --

이용하고 있다는 것이었습니다.

in police departments, in prosecutors's offices,

경찰 부서와 검찰,

in courts and in jails.

법정과 감옥에서까지 말이죠.

And what I learned very quickly

저는 우리가 일을 제대로 하고 있지 못하다는 사실을

is that we weren't doing a good job.

빠르게 깨닫게 되었습니다.

So I wanted to do things differently.

그때부터 저는 사건을 다른 방식으로 운영하고 싶었습니다.

I wanted to introduce data and analytics

저는 자료와 분석 방법,

and rigorous statistical analysis

그리고 엄격한 통계 분석을

into our work.

도입하고 싶었습니다.

In short, I wanted to moneyball criminal justice.

짧게 말해, 저는 사법 제도를 머니볼로 바꾸고 싶었습니다.

Now, moneyball, as many of you know,

자, 머니볼은, 많은 분들이 이미 아시겠지만,

is what the Oakland A's did,

오클랜드 A.가 고안한 방법이죠.

where they used smart data and statistics

이것은 스마트 자료와 통계를 사용하여

to figure out how to pick players

게임에서 이기게 해줄

that would help them win games,

선수들을 뽑는 방법입니다.

and they went from a system that was based on baseball scouts

머니볼 덕분에, 야구 스카웃들이 선수들의

who used to go out and watch players

경기를 보고

and use their instinct and experience,

단순히 본능과 경험에 의존하여

the scouts' instincts and experience,

제말은, 스카웃의 본능과 경험이라는 거죠.

to pick players, from one to use

선수를 뽑아내는 대신에,

smart data and rigorous statistical analysis

이제는 스마트 자료 및 엄격한 통계 분석을

to figure out how to pick players that would help them win games.

이용해 더 많은 수의 경기를 이길 수 있도록 해 줄 선수를 뽑을 수 있게 되었죠.

It worked for the Oakland A's,

오클랜드 A. 의 방법은 스카웃들에게 유용하게 쓰였고,

and it worked in the state of New Jersey.

뉴저지 주에서도 요긴하게 쓰였습니다.

We took Camden off the top of the list

우리는 캠든을 미국에서 가장 위험한 도시 리스트의 맨 꼭대기에서

as the most dangerous city in America.

내리는 데 성공했습니다.

We reduced murders there by 41 percent,

우리는 캠든에서 일어나던 살인사건을 41 %로 감소시킴으로써

which actually means 37 lives were saved.

37명의 목숨을 구했고,

And we reduced all crime in the city by 26 percent.

우리 도시에 존재하던 모든 범죄를 26%로 감소시켰습니다.

We also changed the way we did criminal prosecutions.

뿐만 아니라, 우리는 형사 기소의 방법 또한 변경 했습니다.

So we went from doing low-level drug crimes

우리는 건물 바로 밖에서 일어나던 마약 경범죄에

that were outside our building

집중하기 보다는,

to doing cases of statewide importance,

전국적인 영항을 끼치는 중범죄에 집중하기 시작했습니다.

on things like reducing violence with the most violent offenders,

폭력적인 범죄자들의 만행과 잔인한 폭력 행위같은 것들을 줄이는 것과.

prosecuting street gangs,

거리의 폭력배들,

gun and drug trafficking, and political corruption.

총기와 마약 밀매, 그리고 정치적 부패 등을 줄이는 것들이죠.

And all of this matters greatly,

그리고 이 문제들은 매우 중요합니다.

because public safety to me

왜냐하면 저에겐 공공 안전이

is the most important function of government.

정부의 가장 중요한 기능이기 때문입니다.

If we're not safe, we can't be educated,

만약 우리들이 안전하지 않다면, 우리는 교육을 받지 못할 것이고,

we can't be healthy,

건강할 수 조차 없을 것이며,

we can't do any of the other things we want to do in our lives.

살면서 하고 싶은 일들도 하지 못할 것입니다.

And we live in a country today

저희는 심각한 형사 사법 문제에 직면해 있는,

where we face serious criminal justice problems.

그리고 해마다 12만 명 정도의 범죄자들을 체포하는

We have 12 million arrests every single year.

나라에 살고 있습니다.

The vast majority of those arrests

우리가 검거하는 범죄자들의

are for low-level crimes, like misdemeanors,

70% 에서 80% 정도가

70 to 80 percent.

비행(非行)과 같은 경범죄로 인한 것이죠.

Less than five percent of all arrests

모든 체포기록의 겨우 5% 미만만이

are for violent crime.

폭력 범죄로 인한 것입니다.

Yet we spend 75 billion,

그럼에도 불구하고, 저희는 750억 달러를

that's b for billion,

그렇습니다. 75만 달러가 아닌, 750억 달러입니다.

dollars a year on state and local corrections costs.

주와 연방의 안전을 위해 매년 쏟아붓는 달러의 비용입니다.

Right now, today, we have 2.3 million people

현재, 230만 명의 범죄자들이

in our jails and prisons.

감옥과 형무소에 수감돼있습니다.

And we face unbelievable public safety challenges

현재 감옥에 갇혀있는 범죄자들의 3분의 2가

because we have a situation

재판을 기다리고 있는 상황이기 때문에,

in which two thirds of the people in our jails

저희는 엄청난 공공 안전 문제에

are there waiting for trial.

직면해 있습니다.

They haven't yet been convicted of a crime.

그들은 아직 유죄 판결을 받지 않은 상태이지요.

They're just waiting for their day in court.

그들은 단지 법정에 설 날을 기다리고 있을 뿐입니다.

And 67 percent of people come back.

그리고 그 중 67%의 사람은 다시 감옥으로 돌아옵니다.

Our recidivism rate is amongst the highest in the world.

우리는 상습 범죄율이 세계에서 가장 높은 나라 중에 하나입니다.

Almost seven in 10 people who are released

감옥에서 풀려난 사람들 중 10명 중 7명 대부분이

from prison will be rearrested

범죄와 수감의 거듭되는 주기 속에서

in a constant cycle of crime and incarceration.

다시 체포됩니다.

So when I started my job at the Arnold Foundation,

제가 아놀드 재단에서 일을 시작 했을 때

I came back to looking at a lot of these questions,

저는 우리가 어떻게 정보와 분석 자료를 이용해

and I came back to thinking about how

뉴저지에서의 형사 사법의 방법을

we had used data and analytics to transform

바꾼 것과 이러한 많은 질문들에

the way we did criminal justice in New Jersey.

다시 한번 생각해 보게 되었습니다.

And when I look at the criminal justice system

제가 오늘날 미국의

in the United States today,

사법 시스템을 살펴봤을 때,

I feel the exact same way that I did

전 제가 뉴저지 주에서 처음 일을 시작했을 때와

about the state of New Jersey when I started there,

같은 느낌이 들었습니다.

which is that we absolutely have to do better,

그것은 바로, 우리가 더 잘해야만 된다는 느낌,

and I know that we can do better.

우리가 더 잘할 거라는 것을 알고 있다는 느낌이죠.

So I decided to focus

저는 그래서

on using data and analytics

공공 안전에 있어 가장 중요한 결정을 하도록

to help make the most critical decision

돕는 분석과 자료 활용에

in public safety,

초점을 맞추기로 결심했습니다.

and that decision is the determination

그 결정은 바로

of whether, when someone has been arrested,

어떤 사람이 체포되었을 때,

whether they pose a risk to public safety

그 사람이 과연 공공 안전에 부정적인 영항을 끼칠 것이냐의 여부

and should be detained,

혹은 감금되어야 하는지의 여부와

or whether they don't pose a risk to public safety

또는 공공 안전에 아무런 위협을 끼치지 않을 것이기에

and should be released.

석방되어야 할지에 대한 결정입니다.

Everything that happens in criminal cases

형사 사건에서 일어나는 모든 일들은

comes out of this one decision.

결과적으로 이 하나의 결정에서 이루어집니다.

It impacts everything.

이 결정 하나가 모든 것에 영항을 주죠..

It impacts sentencing.

이것은 재판의 판결에 영향을 미칩니다.

It impacts whether someone gets drug treatment.

누군가가 약물 치료를 받아야 할지의 여부에 영향을 미칩니다.

It impacts crime and violence.

범죄와 폭력에 영향을 미칩니다.

And when I talk to judges around the United States,

그리고, 제가 항상하는 일이지만,

which I do all the time now,

미국 곳곳의 판사들과 얘기를 나누어 보면,

they all say the same thing,

그들 모두 항상 같은 얘기를 합니다.

which is that we put dangerous people in jail,

우리는 위험한 사람은 감옥에 가두고,

and we let non-dangerous, nonviolent people out.

위험하지 않은, 비폭력적인 사람들을 석방시킨다는 것입니다.

They mean it and they believe it.

그들은 정말 그것을 믿고 있습니다.

But when you start to look at the data,

하지만, 여러분들이 자료를 보시게 된다면,

which, by the way, the judges don't have,

참고로, 판사들은 자료를 갖고 있지 않죠.

when we start to look at the data,

여러분들이 자료를 보기 시작한다면,

what we find time and time again,

우리는 몇 번이고, 몇 번이고,

is that this isn't the case.

이것이 사건의 사례가 아니라는 것을 발견하게 됩니다.

We find low-risk offenders,

우리는 현재 형사 사법 전체 인구의 50%를 차지하는

which makes up 50 percent of our entire criminal justice population,

비교적 경미한 범죄자들이

we find that they're in jail.

감옥에 있다는 사실을 알 수 있습니다.

Take Leslie Chew, who was a Texas man

텍사스 시민이였던 레슬리 츄의 예를 들어보죠.

who stole four blankets on a cold winter night.

그는 어느 추운 겨울 밤에 4 개의 담요를 훔쳤습니다.

He was arrested, and he was kept in jail

그는 체포 되었고, 그가 지불할 수 없는 양의 금액인

on 3,500 dollars bail,

3천5백 달러의 벌금과 함께

an amount that he could not afford to pay.

감옥에 수감되었습니다.

And he stayed in jail for eight months

그는 납세자들이 낸 9천 달러 세금의 비용으로

until his case came up for trial,

재판을 할 때까지 감옥에 8개월 동안

at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.

갇혀있어야 했습니다.

And at the other end of the spectrum,

이것을 다른 측면에서 본다면,

we're doing an equally terrible job.

우리는 일을 제대로 못하고 있는 셈이지요.

The people who we find

우리가 알아낸

are the highest-risk offenders,

가장 위험한 범죄자들,

the people who we think have the highest likelihood

만약 출소된다면 새로운 범죄를 다시 저지를

of committing a new crime if they're released,

가능성이 가장 높다고 우리가 여기는 사람들이죠.

we see nationally that 50 percent of those people

우리는 전국적으로 이러한 사람들 중 50%가

are being released.

출소된다고 보고 있습니다.

The reason for this is the way we make decisions.

이러한 일이 일어나는 이유는 우리가 결정을 내리는 방식에 있습니다.

Judges have the best intentions

판사들은 이러한 위협에 대한 결정을 내릴 때,

when they make these decisions about risk,

최선의 판결을 내립니다.

but they're making them subjectively.

하지만 그들은 이런 판결을 매우 주관적으로 내리지요.

They're like the baseball scouts 20 years ago

그들은 20년 전 야구 스카웃처럼

who were using their instinct and their experience

그들의 본능과 경험을 이용하여,

to try to decide what risk someone poses.

누가 위협을 끼칠지 결정하려고 하는 것이죠.

They're being subjective,

그들은 매우 주관적으로 결정을 내리려 합니다.

and we know what happens with subjective decision making,

그리고 저희는 주관적인 의사 결정이 어떤 결과를 초래하는지 알고 있습니다.

which is that we are often wrong.

저희가 종종 그릇되었다고 하는 것이지요.

What we need in this space

이 국면에서 우리에게 필요한 것은

are strong data and analytics.

유력한 자료와 분석 됩니다.

What I decided to look for

제가 찾기로 결심한 것은

was a strong data and analytic risk assessment tool,

유력한 자료와 위험 분석 평가 도구와 같은

something that would let judges actually understand

판사들이 과학적이고 객관적인 방식으로

with a scientific and objective way

그들 앞에 선 사람에 의해

what the risk was that was posed

부과된 위협이 무엇인지

by someone in front of them.

실제로 이해할수 있는 어떤 것이었습니다.

I looked all over the country,

저는 이 나라 전체를 다 살펴보았죠.

and I found that between five and 10 percent

결과적으로 저는 미국 관할권 중

of all U.S. jurisdictions

5내지 10%가

actually use any type of risk assessment tool,

어떤 유형의 실제 위험 평가 도구를 사용하고 있다는 것을 알아냈습니다.

and when I looked at these tools,

제가 이 도구들을 보았을 때, 저는 이것이 왜 그러한지

I quickly realized why.

금방 깨달을 수 있었죠.

They were unbelievably expensive to administer,

이것들의 관리비는 상상을 초월할 정도로 비쌌습니다.

they were time-consuming,

뿐만 아니라 이것들은 많은 시간을 요구했고,

they were limited to the local jurisdiction

이것들이 탄생한 지역의 관할권을 도리어

in which they'd been created.

제한시키고 말았습니다.

So basically, they couldn't be scaled

그러니까 기본적으로, 이것들을 더 이상 변경시킬 수 없었으며,

or transferred to other places.

다른 장소로 옮길 수도 없었습니다.

So I went out and built a phenomenal team

그래서 저는 보편적인 위험 평가 도구를 완성하기 위해,

of data scientists and researchers

자료 과학자들과 연구원들,

and statisticians

그리고 통계학자들로 이루어진

to build a universal risk assessment tool,

놀라운 팀을 결성했습니다.

so that every single judge in the United States of America

저는 이를 통해, 미국 전체에 있는 모든 판사들이

can have an objective, scientific measure of risk.

객관적이고, 과학적인 위협 측정도구를 이용할 수 있도록 하고 싶었습니다.

In the tool that we've built,

미국 전체에서,

what we did was we collected 1.5 million cases

도시와 카운티에서,

from all around the United States,

미국 전체에 존재하는 모든 주 하나 하나에서,

from cities, from counties,

그리고 각 연방지구에서

from every single state in the country,

150만 건의 사례들을 수집해서

the federal districts.

이 도구를 만들었습니다.

And with those 1.5 million cases,

미국에서 오늘날까지의 모든 사전 심리에 대한

which is the largest data set on pretrial

가장 많은 양의 자료인

in the United States today,

150만 건의 판례를 가지고서

we were able to basically find that there were

우리는 가장 중요한 것을 알아내기 위해

900-plus risk factors that we could look at

노력하는 위협요소들이 9백여 개 이상 있다는 것을

to try to figure out what mattered most.

기본적으로 찾아낼 수 있었습니다.

And we found that there were nine specific things

저희는 미국 전체에서 중요시하는 특정 요소는

that mattered all across the country

9가지가 있다는 것을 밝혀냈습니다.

and that were the most highly predictive of risk.

그리고 그들은 위협을 예측해 내는데 매우 효과적이었죠.

And so we built a universal risk assessment tool.

결과적으로, 저희는 보편적인 위협 측정 도구를 발명했습니다.

And it looks like this.

그리고 그것은 이렇게 생겼습니다.

As you'll see, we put some information in,

여러분들이 보듯이, 우리는 몇 가지의 정보만을 입력합니다,

but most of it is incredibly simple,

그러나 대부분은 놀라울 정도로 간단하고,

it's easy to use,

사용하기 쉽습니다.

it focuses on things like the defendant's prior convictions,

이 도구는 피고인의 과거 판결,

whether they've been sentenced to incarceration,

피고인의 과거 수감 판결의 여부,

whether they've engaged in violence before,

피고인의 폭력 사건 관여의 여부,

whether they've even failed to come back to court.

심지어 피고인이 다시 법원에 출두한 적이 있는지의 여부와 같은 점에 초점이 맞춰져 있습니다.

And with this tool, we can predict three things.

그리고 이 도구를 이용하면, 우리는 3 가지의 점을 예측할 수 있습니다.

First, whether or not someone will commit

첫째, 그들이 만약 석방된다면,

a new crime if they're released.

새로운 범죄를 저지를지의 여부.

Second, for the first time,

둘째, 역사상 처음으로,

and I think this is incredibly important,

저는 이것이 굉장히 중요하다고 생각합니다.

we can predict whether someone will commit

우리는 피고인이 만약 석방된다면 폭력 행위를

an act of violence if they're released.

저지를 것인지의 여부를 밝혀낼 수 있을 것입니다.

And that's the single most important thing

그리고 이것은 여러분이 피고인에게 얘기할 때

that judges say when you talk to them.

판사들이 이야기하는 가장 중요한 점입니다.

And third, we can predict whether someone

셋째, 저희는 만약 그 피고인이 다시

will come back to court.

법원에 출두할지의 여부를 예측할 수 있습니다.

And every single judge in the United States of America can use it,

뿐만 아니라, 이것은 보편적인 데이터들의 집합을 이용해 만들어 진 것이기 때문에

because it's been created on a universal data set.

미국에 있는 모든 판사들이 활용할 수 있습니다.

What judges see if they run the risk assessment tool

그들이 위험 평가 도구를 실행하는 것을 판사들이 보게 된다면,

is this -- it's a dashboard.

이렇게 생긴 대시보드를 보게 될것입니다.

At the top, you see the New Criminal Activity Score,

상단에, 피고인의 새로운 범죄 행동 점수가 있는 것을 볼 수 있습니다.

six of course being the highest,

물론, 6점이 가장 높은 점수지요.

and then in the middle you see, "Elevated risk of violence."

그리고 중간에는 "증가된 폭력 위협"이라고 쓰여진 것을 볼 수 있습니다.

What that says is that this person

이것이 말하는 것은 이 사람은

is someone who has an elevated risk of violence

증가된 폭력 위협을 보유하고 있으므로,

that the judge should look twice at.

판사들이 다시 한번 눈여겨 보아야 하는 것을 시사하죠.

And then, towards the bottom,

그리고, 하단부를 향해 보시면,

you see the Failure to Appear Score,

재판에 출두하지 않은 정도의 점수를 볼 수 있습니다.

which again is the likelihood

이것은 누군가가

that someone will come back to court.

법원에 재출두할 공산에 대해 나타내고 있습니다.

Now I want to say something really important.

자, 저는 이제 매우 중요한 얘기를 하고자 합니다.

It's not that I think we should be eliminating

저는 이 과정을 통해

the judge's instinct and experience

판사들의 본능과 경험을 없애버려야 한다고

from this process.

생각하지 않습니다.

I don't.

정말입니다.

I actually believe the problem that we see

저는 우리가 보는 문제와

and the reason that we have these incredible system errors,

비폭력적인 경범죄자를 가두고

where we're incarcerating low-level, nonviolent people

위협적인 중범죄자를 풀어주는

and we're releasing high-risk, dangerous people,

이러한 치명적인 체계상의 문제 이유가

is that we don't have an objective measure of risk.

위협에 대한 객관적인 측정 도구가 없기 때문이라고 실로 믿고 있습니다.

But what I believe should happen

그러나 제가 일어나야 한다고 믿는 것은

is that we should take that data-driven risk assessment

자료 기반의 위협 측정이

and combine that with the judge's instinct and experience

판사의 본능, 경험과 결합되어

to lead us to better decision making.

더 나은 의사 결정으로 우리를 이끌어야 한다고 생각합니다.

The tool went statewide in Kentucky on July 1,

이 방법은 7 월 1 일, 켄터키 주 전체에서 다 시행하게 되었고,

and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions.

다른 미국 관할권에서도 사용될 수 있도록 추진할 것입니다.

Our goal, quite simply, is that every single judge

저희의 목표는 아주 간단하게 정리하자면, 차후 5년 안에,

in the United States will use a data-driven risk tool

미국에 있는 모든 판사가 자료 기반 위험 도구를

within the next five years.

사용하도록 만드는 것입니다.

We're now working on risk tools

저희는 현재 검사와 경찰을 위한 데이터 기반 위험 도구 또한

for prosecutors and for police officers as well,

개발하기 위해 노력하고 있습니다.

to try to take a system that runs today

저희는 오늘날 미국에서 사용하고 있는 방법을

in America the same way it did 50 years ago,

50년 전에 미국에서 동일한 방법으로 시행했던

based on instinct and experience,

본능과 경험에 의존하는 방법과

and make it into one that runs

통합하여

on data and analytics.

자료와 분석을 바탕으로 운영하는 새로운 방식을 취하고자 합니다.

Now, the great news about all this,

자, 이 모든 것에 대한 좋은 소식은,

and we have a ton of work left to do,

우리에겐 아직도 엄청난 양의 할 일이 남아있으며,

and we have a lot of culture to change,

여전히 수많은 문화를 바꿔야 하지만,

but the great news about all of it

그 가운데 가장 좋은 뉴스는,

is that we know it works.

우리는 이제 이 방법이 제대로 작동하는지 알고있다는 것입니다.

It's why Google is Google,

그것은 구글이 왜 구글인 이유와 같습니다.

and it's why all these baseball teams use moneyball

그 이유는 바로 왜 야구 팀들이 머니볼을 이용해

to win games.

경기를 이기려고 하는 것과 같습니다.

The great news for us as well

우리 모두에게 또한 좋은 뉴스는

is that it's the way that we can transform

이 방법이 바로 우리가 미국 형사 사법 체계를

the American criminal justice system.

바꿀 수 있는 방법이라는 것입니다.

It's how we can make our streets safer,

이것이 바로 우리의 거리를 더욱 안전하게 만들 수 있는 방법이며,

we can reduce our prison costs,

우리의 교도소에 드는 비용을 줄일 수 있는 방법이며,

and we can make our system much fairer

저희가 더욱 공정하고 더욱 정당한 시스템을

and more just.

만들 수 있는 방법입니다.

Some people call it data science.

어떤 사람들은 이것은 자료 과학이라고 부르지만,

I call it moneyballing criminal justice.

저는 이것은 머니볼링 형사 사법이라 부르겠습니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)