の超高速の進歩 人工知能 機械学習は政府の注目を集めています。 ターゲット？ 純粋なディストピア: 犯罪や犯罪行為を監視し、場合によっては回避するための予測技術の開発。 それは言わなければならない： 最初の試み のアプリケーションは、「デジタル人種差別」の間で非常に不透明でした。 と偏見。
シカゴ大学の社会科学およびデータ学部は、犯罪を予測するために、暴力犯罪および財産犯罪に関する公開データの時系列および地理的パターンを分析する新しいアルゴリズムを作成しました。 アルゴリズムが正しいことが証明された 約90％の時間 XNUMX週間前に将来の犯罪活動を予測すること。
90％の精度で十分ですか？
この質問に答える前に（レトリック、あなたはすでに答えを知っています）、いくつかのさらなるデータ。 別のモデルでは、研究チームは犯罪に対する警察の対応も調査し、逮捕者の数を分析し、さまざまな社会経済的地位のある地域でそれを比較しました。 研究者たちは、裕福な地域での犯罪がより多くの逮捕につながった一方で、貧困地域での逮捕は減少したことを観察しました。 これは、市内の最も貧しい地域での警察の関与の欠如の根底にあります。
イシャヌ・チャットパディヤイ シカゴ大学の助教授であり、ジャーナルに掲載された新しい研究の上級著者です。 自然人間行動 (ここにリンクします).
「犯罪防止」アルゴリズムのしくみ
この新しいツールは、シカゴ市によって報告された XNUMX 種類の事件、暴力犯罪 (殺人、暴行、殴打) と財産に対する犯罪 (強盗、窃盗、自動車強盗) でテストされ、有効であることが証明されています。 このデータが使用されたのは、この種の犯罪は、当局に不信感がある地域でも法執行機関に報告される可能性が高いためです。 これらの犯罪は、麻薬の所持、道路での逮捕、その他の軽微な犯罪など、警察の偏見の影響を受けにくくなっています。
この新しいアプローチの犯罪は、各イベントの空間的および時間的座標を観察することによって分離されます。 これに基づいて、市は幅約 300 平方メートル (1000 フィート) の正方形に分割されます。したがって、予測は近隣のタイプやさまざまな地域の政治的好みに依存しません。 「偏見なく」すべてを観察してください。
そして、それは機能します。90％の一致率は、シカゴ、アトランタ、オースティン、デトロイト、ロサンゼルス、フィラデルフィア、ポートランド、サンフランシスコの8つの米国の都市からのデータで取得されました。
はい、でも90％で十分ですか？
何をすべきか？ 事前に誰かを非難するには？ もちろん、冗談ではありません。 この「犯罪前」は、マイノリティ・レポートのそれとは異なります。 警察のパトロールが、予測に基づいて犯罪者を「早期に」逮捕することはありません。
このようなツールは、対象を絞った投資を準備し、最も介入が必要な分野を強化するために、事後的に必要です。
犯罪に応用された一種の「デジタルツイン」です。 あなたが過去に何が起こったかを彼に話せば、彼は将来何が起こるかを教えてくれます。
「これは魔法のようなものではありません。限界があります」とチャトパディヤイ氏は急いで言います。
ゴッサムシティで機能するのが待ちきれません。 ジョーク。
