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加拿大的学签通过率低,新的人工智能技术帮移民局背锅?
Canada is refusing more study permits. Is new AI technology to blame?

 
 
(大中报/096.ca讯) 多伦多星报日前发表了一篇华裔记者姜巧乐( Nicholas Keung) 发回的报道,他注意到大量的访客申请,工作许可以及学习许可的签证在拒签理由上,出现了模式化的语句,在深入调查之后,他惊讶的发现加拿大签证官已经使用人工智能技术甄别申请者,而知情律师则表示出极大的忧虑。

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Soheil Moghadam 曾两次申请加拿大研究生课程的学习许可,但都被拒绝了,官方给出的解释就像一个模板化的答案。
 
他被告知,签证官"不相信"他将在学习结束后会离开加拿大。

 
在第三次尝试失败后,已经在伊朗获得电子工程硕士学位的Moghadam在法庭上对该拒绝理由提出质疑,该案件最终以和解结束。他现在在温哥华的纽约理工学院(NYIT)学习能源管理。
 
他的加拿大律师Zeynab Ziaie表示,在过去几年里,她注意到像Moghadam这样的学习许可被拒的情况越来越多。签证官所做的内部记录透露出千篇一律的决策理由,而且决策往往与申请人所提交的申请无关。
 
Ziaie律师注意到很多人以前获得签证官的青睐,或是拥有较完美的档案,或是有很多经济支持的证据,或是与他们的母国有很多联系。在过去的两年中,即使有这样好的条件,她还是看到了100多起类似的学习许可拒绝信。
 
Ziaie律师开始在法庭上挑战这些案件,根据披露文件看到很多签证官的内部记录,这些记录比以往更程式化了。
 
现在,她相信她知道原因了。
 
在这个夏天,Ziaie律师和其他移民律师第一次了解到一个新的软件系统,该系统自2018年3月起被加拿大签证官员用于处理加拿大访客签证、工作许可和学习许可。
 
这就是一个基于微软Excel的系统,名为Chinook。
 
在涉及非洲加纳 Abigail Ocran 女士的法庭案件中,移民官拒绝向其发放学习许可,Chinook也因此被曝光。
 
政府律师在该案中提交了移民部国际网络优化和现代化部门主管Andie Daponte的书面证词,他详细介绍了Chinook的工作原理和应用范围。
 
该书面证词在从事移民法工作的人士中引起了轰动,他们认为新系统是决策向人工智能的过渡,是对复杂决策的潜在威胁,它的到来让人感到不安,可能改变加拿大的移民官的决策方式。
 
现在所有的目光都集中在Ocran女士的未决裁决上,看法院是否以及如何对Chinook的运用进行裁定。
 
据介绍,Chinook于2018年3月实施,以帮助移民局在其现有的、陈旧的全球案件管理系统(GCMS)内处理呈指数级增长的案件。
 
2011年至2019年期间,即新冠疫情爆发前,加拿大访问签证的申请数量猛增了109%,海外工作许可和学习许可的申请案例分别增加了147%和222%。
 
Daponte在书面证词中提及,仅在2019年,加拿大就收到了近220万份访问申请,此外还有36.6万份工作申请和43.15万份来自国际学生的申请。
 
同时,该部门已有17年历史的GCMS系统并没有跟上迅速飙升的申请量,该系统要求官员打开多个屏幕来下载与申请有关的不同信息。每次签证官需要从一个系统窗口转移到另一个系统窗口时,他们必须等待系统加载,从而造成处理过程的严重延误,尤其是申请者的文件来自网络带宽有限的国家。
 
技术部门的Daponte称,Chinook是内部开发并实施的,"以提高效率和一致性,并减少处理时间"。

 
这样做之后,移民局能够处理的申请数量普遍增加了5%至35%。
 
Chinook 的工作流程是这样的:一个申请人的信息从旧系统中提取并自动填充到电子表格中,同一行的每一个单元格都填入该申请人的数据,如姓名、年龄、访问目的、收到申请的日期和以前的旅行记录。
 
每个电子表格包含来自多个申请人的内容,并被分配给一名签证官,以便他们能够使用 "批处理"。
 
对申请的评估完成后,签证官将点击决定栏,从弹出窗口下拉列表中选择决策,如果他们在拒绝的情况下给出理由,还会有一个"拒签理由生成器"。
 
(签证官有权拒绝或批准申请,有时也可以要求申请人提交更多的信息。)
 
完成后,签证官点击一个标有 "归档" 的按钮,该按钮将数据组织起来,转入旧系统(GCMS)。其中显示了决定的原因、拒绝的原因(如果有)以及每项申请的任何"风险"或"需要注意"的地方。
 
出于隐私考虑,在数据传输后,Chinook 电子表格每天都会被删除。
 
技术部门的Daponte 表示,在Chinook 电子表格打开的同时,如果需要,签证官可以继续翻查纸质证明文件,或电子文件和GCMS。
 
Daponte 指出,Chinook的建立是为了节省签证官查询GCMS申请者信息的时间,并允许审查多个申请。
 
然而,批评者担心,该系统的设置方式可能会引导签证官提前得出某些结论,让他们偷懒不审查每个案件中提交的所有材料,而且它可能将关键因素屏蔽在有效信息之外。
 
根据Daponte 提供给法庭的书面证词显示,"拒签理由生成器"可以产生标准模板,签证官可以根据个案选择、修改拒绝理由。他称,该功能的存在是为了"协助"签证官生成拒绝理由。
 
Ziaie律师认为,这解释了她所看到的大量模板式的拒绝理由。
 
这位多伦多律师说:"这些官员看到的是一份可能有100个不同申请人的电子表格。而这些名字对官员们来说并不意味着什么。你可以混淆行数。你很容易出错。"
 
Ziaie律师表示,一旦签证官决定下来,就没有办法回去检查,因为这些决定最终会有非常相似的说明,这些说明在被拒绝时就已经生成了。因此,他担心的是责任问题。每次人们做出一个决定,它必须是合理的。人们不知道签证官们是否犯了错误。
 
这就是为什么她和其他律师担心,拒绝学习许可的激增可能与Chinook的实施有关。
 
事实上,这个问题是在Ocran女士案中加纳学生的律师Edos Omorotionmwan 进行交叉询问时向技术部门Daponte提出的。
 
Omorotionmwan律师获得的移民数据显示,Chinook一经推出,学生许可申请的拒绝率已从2016年的31%上升到2018年的34%。这一趋势在2019年上升到40%,去年更达到53%。
 
Omorotionmwan律师建议在Chinook软件里面安装一个监督功能,这样在把决定交给申请人之前,有一些人可以来审查签证官得出的结果。
 
技术部门的Daponte 回应,还没有这样的机制。他还表示,这个平台内没有任何机制来鉴别签证官是否已经审查了GCMS数据中与申请人档案相关的所有支持文件和信息。
 
温哥华的华裔移民律师Will Tao 认为,这种利用科技技术来加快办事速度是未来的方向,他观察了Chinook的使用情况,并在博客上发表了相关文章。
 
作为一个倡导者,他关心的是:这一举动对谁产生了负面影响,它延续了哪些制度?
 
Tao 律师表示,在Chinook电子表格中选择和列出一排个人信息的方式,"抑制了"签证官出于方便而仔细审查实际申请材料和支持文件。

 
他还表示,签证官用这些"拒签理由生成器"来证明他们的推理,而不是查看申请者的文档细节。他最大的疑问是这个系统的监督非常有限。
 
Tao 律师说:"这使得拒绝申请更容易,因为你不必关注所有的事实。你不需要经过深入的、深思熟虑的分析。你有一个拒签理由生成器,你可以在没有阅读详细的学习计划和财务支持文件的情况下应用。"
 
他指出,Chinook的内置功能可以标记 "风险因素",如申请人的职业和未来雇主的信息,以防止申请中的信息不一致,可以提前分流复杂的申请,并确保优先处理对时间敏感的婚礼或葬礼的申请。
 
Tao 律师认为,电子表格中使用的那些"警示词"也可能被滥用,根据申请人的个人情况来标记特定的群体,并将他们挑出来拒绝。
 
2019年,在涉及撤销两名俄罗斯间谍在加拿大出生的儿子的公民身份的案件中,加拿大最高法院作出了一项具有里程碑意义的裁决,有助于指导法官审查签证官的决定。
 
在全体法官通过的判决中,加拿大最高法院裁定:"行政决策者向受影响的申请方提供未能证明其决定的拒绝理由,却根据申请方无法获得的内部记录来维持其决定,这是不可接受的。"
 
Tao 律师正在密切关注在加拿大最高法院对合理性标准作出裁决后,Ocran 女士的裁决将如何阐明Chinook的运用。
 
他认为,这些申请中很多都有被拒绝的关键点,而且理由是模板和标准的,审查人员很难理解这是怎么来的。
 
在对媒体回应对Chinook提出的关切的询问的答复中,移民部称,该工具只是为了简化处理申请时的行政步骤,以提高效率。
 
发言人Nancy Caron 说:"签证官必须审查所有的申请,并根据提交给他们的信息作出决定。"

她还表示,Chinook并没有从根本上改变处理申请的方式,决策还是由签证官独立决定的,而不是Chinook工具本身。
 
对于移民律师Mario Bellissimo来说,Chinook是移民局向数字化和现代化迈进的又一步。

 
渥太华自2018年以来一直使用机器学习技术来分流来自中国和印度的临时居民签证申请,使用一套 "从过去数千名官员的决定中得出的规则",然后运用该技术,将申请根据复杂度分为高、中和低。
 
被确定为低复杂度和低风险的案件会自动获得正面反应,使签证官能够完全根据高采信度来审查这些档案。同时,签证官能够将更多的时间用于审查更复杂的申请个案。
 
Bellissimo 律师注意到,Chinook已经超越了分流申请者的范围。他认为该智能程序促进了官员的决策过程。
 
他指出,使用自动生成的模板化答复使得拒绝理由 "毫无意义"。
 
Bellissimo律师解释,任何超过30岁的学习许可申请者都被自动分流到高风险,因为他们不太可能是真正的学生,这就有年龄歧视的嫌疑,这也是律师们所关心的东西。
 
他说:"当他们只是从下拉列表中选出一个拒绝理由,那么这些决定就变得更加难以理解,更加难以挑战。谁做出的决定?是否使用了新技术?这就成了一个问题。"
 
他表示,签证官员需要在这些技术推出之前,对申请人负责任和透明地介绍这些技术的使用,而不是在它们成为问题之后。
 
专门研究移民和技术的加拿大专家Petra Molnar 指出,自动决策和人工智能工具很难受到审查,因为它们往往非常不透明,包括如何开发和安装部署,以及一旦投入使用,是否存在审查机制。
 
他认为,签证官在移民和难民方面的决定会对申请者产生终生的、改变生活的影响。申请者有权知道哪些类型的工具被用来审查他们,以及决策过程是如何操作的,以便人们能够有意义地挑战这些类型的系统。
 
律师Ziaie 理解一线签证官员的巨大压力,但如果收取更高的申请费, 能够帮助改善服务和决策质量,那么就应该实施。现在一份学习许可申请需要150元。
 
她说:"他们应该将相当数量的收入用于雇用更多的人,更好地培训他们的签证官,给他们更多的时间来审查文件,以便他们有精力向申请者解释拒绝理由。同时,可以大大减少上诉。"
 
作为一个学习许可的申请人,本文开头提到的 Moghadam 不了解签证官如何作出拒绝决定是令人沮丧的,因为这对申请人来说关系重大。
 
他多花了两年时间才最终获得学习许可并在加拿大接受教育,更不用说额外的申请费和巨额的法律费用了。
 
这位39岁的申请人在伊朗和国际公司的工程领域有十年的工作经验,他感觉自己的生活被搁置了,未来也不确定。
 
他说:"这一过程,有时间,有成本,有压力,有焦虑。"


   

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