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? 純粋なジストピア: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を開発します。 それは言わなければなりません: 最初の試み 「デジタル人種差別」の間で、アプリケーションのはかなり不透明でした と偏見。
シカゴ大学社会科学データ学部は、犯罪を予測するために、暴力犯罪と財産犯罪に関する公開データの時系列と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).
「反犯罪」アルゴリズムのしくみ
新しいツールは、シカゴ市によって報告されたXNUMX種類のイベントでテストされ、効果的であることが証明されています。暴力犯罪(殺人、暴行、殴打)と財産に対する犯罪(強盗、自動車の盗難、強盗)です。 このタイプの犯罪は、当局の不信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、このデータが使用されました。 これらの犯罪は、麻薬所持、道路逮捕、その他の軽微な犯罪など、警察の偏見の影響も受けにくいです。
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、都市は幅約300平方メートル(1000フィート)のボックスに分割されます。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」すべてを観察します。
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。 「早期」の予測に基づいて警察のパトロールが犯罪者を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。
犯罪に適用される一種の「デジタルツイン」です。 あなたは彼に過去に何が起こったのかを話し、彼は将来何が起こり得るのかをあなたに話します。
「それは魔法ではなく、制限があります」とChattopadhyayは急いで言います。「しかし、それはうまく機能します。 また、特定の地域で犯罪が増加した場合に何が起こるかをシミュレートするためにも使用できます。 セキュリティシステムを進化させるための重要な要素」。
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。