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आपराधिक गतिविधि की भविष्यवाणी करने के लिए शोधकर्ता एआई का उपयोग कर रहे हैं

एआई कथित तौर पर भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि अपराध एक सप्ताह पहले तक कहां होंगे। तकनीक की सटीकता लगभग 90% है, लेकिन पूर्वाग्रहों को बनाए रखने की इसकी क्षमता के बारे में चिंताएं हैं।

यह सीधे बैट गुफा से कुछ की तरह लग सकता है, लेकिन यह तकनीक वास्तविक रूप से मौजूद है और निकट भविष्य में इसका व्यापक रूप से उपयोग भी किया जा सकता है।

वैज्ञानिकों ने कथित तौर पर परिष्कृत एआई का उपयोग करके यह भविष्यवाणी करने का एक तरीका खोज लिया है कि आपराधिक गतिविधि कब और कहां होगी। नहीं, हम साजिश का वर्णन नहीं कर रहे हैं अल्पसंख्यक रिपोर्ट.

शिकागो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने शिकागो, लॉस एंजिल्स और फिलाडेल्फिया सहित आठ प्रमुख अमेरिकी शहरों में प्रौद्योगिकी का परीक्षण किया, जिसमें 1,000 वर्ग फुट के दायरे में शहरी क्षेत्रों के डिजिटल पुनरावृत्तियों का मानचित्रण किया गया।

इसके मशीन लर्निंग सिस्टम को 2014 और 2016 के बीच के वर्षों में दर्ज किए गए ऐतिहासिक अपराध डेटा को प्रभावशाली ढंग से 90% समय की अवैध गतिविधि को पूर्व-खाली करने के लिए प्रबंधित किया गया था। आप स्वयं इस अध्ययन को विज्ञान पत्रिका में देख सकते हैं प्रकृति मानव व्यवहार.

तकनीक का पर्याप्त रूप से वर्णन करते हुए, प्रमुख प्रोफेसर ईशानु चट्टोपाध्याय ने कहा: 'हमने शहरी वातावरण का एक डिजिटल जुड़वां बनाया। यदि आप इसे अतीत में हुई घटनाओं से डेटा खिलाते हैं, तो यह आपको बताएगा कि भविष्य में क्या होने वाला है। यह जादुई नहीं है, सीमाएं हैं, लेकिन हमने इसे मान्य किया है और यह वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है।'

इन्हीं सिद्धांतों का पालन करते हुए, एआई-आधारित तकनीक अब व्यापक रूप से उपयोग में है पूरे जापान में - हालांकि अपराधियों को रोकने के लिए नहीं, लेकिन मुख्य रूप से अपराधियों के हॉटस्पॉट के नागरिकों को विशेष समय पर बचने के लिए सूचित करने के लिए - और अधिकांश भाग के लिए, यह एक प्रभावी प्रणाली है।

हालांकि, हमें पहले चेतावनी दी गई है कि कानून प्रवर्तन में एआई के उपयोग में स्थायी होने की क्षमता है हानिकारक पूर्वाग्रह.

उदाहरण के लिए, 2016 में वापस, शिकागो पुलिस विभाग उन लोगों का एक डेटाबेस बनाने के लिए विवादों में घिर गया, जिन्हें एक शूटिंग में शामिल होने के जोखिम में सबसे अधिक समझा जाता है - या तो पीड़ित या हमलावर के रूप में। उन्होंने इसे शहर की 'गर्मी सूची' के रूप में संदर्भित किया।

एआई एल्गोरिथम के माध्यम से खिलाई गई सामग्री को शुरू में गुप्त रखा गया था, जब तक कि मशीन ने यह सुझाव नहीं दिया कि शहर के भीतर 56% अश्वेत पुरुष (20 से 29 वर्ष की आयु) इसमें शामिल होंगे।

एक ठोस तर्क दिया जाना चाहिए, कि जिस तरह से अपराध दर्ज किए जाते हैं, उसके कारण पूरी व्यवस्था शुरू होने से पहले ही पूर्वाग्रह के प्रति संवेदनशील थी।

शिकागो के समृद्ध क्षेत्रों के भीतर अपराध करने के लिए सिद्ध किया गया है और गिरफ्तारियां, एक के लिए, और हम जानते हैं कि अल्पसंख्यक समूह, निश्चित रूप से निम्न सामाजिक आर्थिक स्तरों के भीतर हैं अनुपातहीन रुक कर तलाशी ली।

चट्टोपाध्याय मानते हैं कि नवीनतम डेटा अनिवार्य रूप से थोड़ा पक्षपाती होगा, लेकिन कहते हैं कि इसे कम करने के प्रयास किए गए हैं। उन्होंने स्पष्ट किया कि उनका एआई संदिग्धों की पहचान नहीं करता है, केवल अपराध के संभावित स्थलों की पहचान करता है। 'यह अल्पसंख्यक रिपोर्ट नहीं है,' उन्होंने आश्वस्त किया।

इस विषय पर कुछ घबराहट के साथ बोलते हुए, कैम्ब्रिज विशेषज्ञ लॉरेंस शर्मन चेतावनी दी: 'यह कुछ क्षेत्रों में पुलिस द्वारा अंतरराष्ट्रीय भेदभाव को दर्शा सकता है।' उन चिंताओं को दूर करना भी मुश्किल है।

जब तक पुलिस के प्रयास राज्य दर राज्य आपराधिक उल्लंघन की रिपोर्ट पर निर्भर करते हैं, जो प्रवर्तन, दुराचार और व्यापक समाज के बीच जटिल संबंधों को सामने लाता है, प्रत्यक्ष अपराध रोकथाम के लिए एआई का उपयोग करना पूरी तरह से बोर्ड पर आने के लिए बहुत ही संदिग्ध प्रतीत होता है।

यदि, दूसरी ओर, शोधकर्ता एआई तकनीक का उपयोग करने के इच्छुक हैं, तो यह पता लगाने के लिए कि ये पूर्वाग्रह कहां मौजूद हैं, यह कहीं अधिक स्वीकार्य संभावना होगी।

 

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