研究者はAIを使用して犯罪活動を予測しています

たとえば、2016年に、シカゴ警察は、被害者または加害者として、銃撃に関与するリスクが最も高いと思われる人々のデータベースを作成することについて論争に巻き込まれました。 彼らはこれを市の「ヒートリスト」と呼んだ。

AIアルゴリズムを介して供給されたコンテンツは、市内の黒人男性（56〜20歳）の29％が登場することをマシンがひどく示唆するまで、最初は秘密にされていました。

ああお願いします、私たちはこれまでにすべてを経験しました。 動作しません。 犯罪を解決するための魔法のAI「XNUMXつの奇妙なトリック」はありません。 https://t.co/8Jl8fcfOeI

—ティマンドラ・ハークネス（@TimandraHarknes） ２０２２年７月１１日

犯罪の記録方法が原因で、システム全体が開始前からバイアスの影響を受けやすいという確固たる議論があります。

シカゴの裕福な地域での犯罪は、 より多くの逮捕、一つには、そして私たちは、確かに低い社会経済的レベル内のマイノリティグループが 不釣り合いに 停止して検索しました。

Chattopadhyayは、最新のデータには必然的にわずかな偏りがあることを認めていますが、これを減らすための努力が払われていると述べています。 彼は、彼のAIは容疑者を特定せず、犯罪の可能性のある場所のみを特定することを明らかにしました。 「それはマイノリティレポートではありません」と彼は安心させた。

ケンブリッジの専門家は、この件について少し不安を感じています。 ローレンス・シャーマン 警告：「特定の地域における警察による国際差別を反映している可能性があります。」 それらの心配も軽減するのは難しいです。

警察の取り組みが州ごとの犯罪報告に依存している限り、それは執行、非行、そしてより広い社会の間の複雑な関係を先導しますが、直接的な犯罪防止のためにAIを使用することは、完全に乗り込むにはあまりにも曖昧に見えます。

一方、研究者がAIテクノロジーを利用してこれらのバイアスが存在する場所を明らかにすることに熱心である場合、それははるかに好ましい見通しです。