কম্পিউটিং এথিক্সের ব্যর্থতার সংক্ষিপ্ত ইতিহাস ও শিক্ষা

# তিনটি সুপরিচিত, সুপ্রতিষ্ঠিত (well-documented) কম্পিউটিং এথিক্স ব্যর্থতার ঘটনা --
# পূর্ণাঙ্গ কেস স্টাডি পরে আসবে (Therac-25: L25, Boeing 737 MAX: L26, COMPAS: L17)।
# এখানে শুধু পুনরাবৃত্ত রুট-কজ প্যাটার্ন চিহ্নিত করার জন্য একটি সহজ ট্যালি।

cases = [
    {
        "name": "Therac-25 (1985-1987)",
        "domain": "সফটওয়্যার সেফটি",
        # হার্ডওয়্যার ইন্টারলক সরিয়ে শুধু সফটওয়্যার চেকের উপর নির্ভরতা
        "over_reliance_on_single_safeguard": True,
        "aggregate_metric_hid_disparate_harm": False,
    },
    {
        "name": "Boeing 737 MAX / MCAS (2018-2019)",
        "domain": "সফটওয়্যার সেফটি",
        # একটিমাত্র অ্যাঙ্গেল-অফ-অ্যাটাক সেন্সর, কোনো রিডানডেন্সি ছাড়াই
        "over_reliance_on_single_safeguard": True,
        "aggregate_metric_hid_disparate_harm": False,
    },
    {
        "name": "COMPAS / ProPublica (2016)",
        "domain": "অ্যালগরিদমিক ফেয়ারনেস",
        "over_reliance_on_single_safeguard": False,
        # সামগ্রিক accuracy/ক্যালিব্রেশন সমান হলেও গোষ্ঠীভেদে এরর রেট ভিন্ন ছিল
        "aggregate_metric_hid_disparate_harm": True,
    },
]

pattern_keys = ["over_reliance_on_single_safeguard", "aggregate_metric_hid_disparate_harm"]
pattern_counts = {key: 0 for key in pattern_keys}

for case in cases:
    for key in pattern_keys:
        if case[key]:
            pattern_counts[key] += 1

for case in cases:
    flags = [key for key in pattern_keys if case[key]]
    print(f"{case['name']} ({case['domain']}): {', '.join(flags) if flags else 'কোনো ট্যাগ নেই'}")

print()
for key, count in pattern_counts.items():
    print(f"'{key}' প্যাটার্নটি {count}/{len(cases)}টি ঘটনায় উপস্থিত")

most_common = max(pattern_counts, key=pattern_counts.get)
print(f"\nএই তিনটি ভিন্ন ডোমেইনের ঘটনার মধ্যেও সবচেয়ে সাধারণ প্যাটার্ন: '{most_common}'")