Поиск
Меню Меню

Исследователи используют ИИ для прогнозирования преступной деятельности

Сообщается, что ИИ способен предсказывать, где будут происходить преступления, на неделю вперед. Точность технологии составляет около 90%, но есть опасения, что она может увековечить предубеждения.

Это может звучать как что-то прямо из Bat Cave, но эта технология существует на самом деле и может даже широко использоваться в ближайшем будущем.

Сообщается, что ученые нашли способ прогнозировать, когда и где будет иметь место преступная деятельность, с помощью сложного искусственного интеллекта. Нет, мы не описываем сюжет Особое мнение меньшинства.

Исследователи из Чикагского университета опробовали эту технологию в восьми крупных городах США, включая Чикаго, Лос-Анджелес и Филадельфию, наметив цифровые итерации городских районов в радиусе 1,000 квадратных футов.

Его системы машинного обучения получали исторические данные о преступлениях, зарегистрированных в период между 2014 и 2016 годами, что впечатляюще удавалось предотвращать незаконную деятельность в 90% случаев. Вы можете сами ознакомиться с исследованием в научном журнале Природа человека.

Подробно описывая технологию, ведущий профессор Ишану Чаттопадхьяй заявил: «Мы создали цифровой двойник городской среды. Если вы предоставите ему данные о том, что произошло в прошлом, он расскажет вам, что произойдет в будущем. Это не волшебство, есть ограничения, но мы проверили его, и он работает очень хорошо».

Следуя тем же принципам, технологии на основе ИИ сейчас широко используются. по Японии – хотя и не для перехвата преступников, а в первую очередь для информирования граждан о горячих точках правонарушителей, которых следует избегать в определенное время – и по большей части это эффективная система.

Однако ранее нас предупреждали, что использование ИИ в правоохранительных органах может увековечить вредные предубеждения.

Еще в 2016 году, например, полицейское управление Чикаго оказалось втянутым в полемику из-за создания базы данных людей, которые, как считается, подвергаются наибольшему риску быть причастными к стрельбе — либо в качестве жертвы, либо нападавшего. Они назвали это «горячим списком» города.

Содержимое, подаваемое через алгоритм ИИ, изначально держалось в секрете, пока машина вопиюще не предположила, что 56% чернокожих мужчин в городе (в возрасте от 20 до 29 лет) будут участвовать в нем.

Есть веский аргумент, что из-за того, как регистрируются преступления, вся система была подвержена предвзятости еще до того, как начала.

Доказано, что преступления в более богатых районах Чикаго приводят к больше арестов, например, и мы знаем, что группы меньшинств, безусловно, принадлежащие к более низким социально-экономическим уровням, непропорционально остановился и стал искать.

Чаттопадхай признает, что новейшие данные неизбежно будут немного необъективными, но говорит, что были предприняты усилия, чтобы уменьшить это. Он пояснил, что его ИИ не идентифицирует подозреваемых, а только потенциальные места преступления. «Это не отчет меньшинства», — заверил он.

Говоря с некоторым трепетом на эту тему, Кембриджский эксперт Лоуренс Шерман предупредил: «Это может отражать международную дискриминацию со стороны полиции в определенных областях». Эти заботы тоже трудно развеять.

Пока усилия полиции опираются на отчеты о уголовных правонарушениях от штата к штату, что выдвигает на первый план сложные отношения между правоприменением, неправомерными действиями и обществом в целом, использование ИИ для прямого предотвращения преступлений кажется слишком туманным, чтобы полностью принять его.

С другой стороны, если исследователи захотят использовать технологию ИИ, чтобы выяснить, где существуют эти предубеждения, это было бы гораздо более приятной перспективой.

 

Информационный бюллетень Thred!

Подпишитесь на рассылку новостей о нашей планете

Универсальный доступ