我们评估了采用算法预测未来犯罪(风险评估)作为重罪判决中司法自由裁量权的辅助的影响。我们发现，法官的判决受到风险评分的影响，导致得分高的被告刑期较长，得分低的被告刑期较短。然而，我们没有发现强有力的证据表明这种重组导致了累犯率的下降，而且随着时间的推移，法官似乎更少地使用风险评分。风险评估未能减少累犯，至少部分原因是司法自由裁量权的使用。法官系统性地对年轻被告宽大处理，尽管他们再次犯罪的风险很高。这与长期以来的做法是一致的，即在量刑时将年轻人视为减刑者，因为他们认为有罪的程度较低。这种目标上的冲突可能导致先前的研究高估了法官做出预测错误的程度。由于风险评分的一个最重要的输入是有效的限制，风险评估的预期收益被限制了。我们没有发现任何证据表明风险评估影响了全州范围内的种族差异，尽管在那些似乎最常使用风险评估的法院，对黑人被告的判决相对增加了。我们进行了模拟，以评估如果法官完全遵守与算法相关的量刑建议，种族和年龄差距将如何变化。 Racial disparities might have increased slightly, but the largest change would have been higher relative incarceration rates for defendants under the age of 23. In the context of contentious public discussions about algorithms, our results highlight the importance of thinking about how man and machine interact.