هل تحسن الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالجريمة؟

تخيل الكتب والافلام الخيالية مستقبلا حيث يمكن للشرطة التنبؤ بالجرائم قبل حدوثها بفضل الذكاء الاصطناعي. والآن، لم يعد هذا مجرد احتمال نظري بل واقعا، حيث تجرب العديد من المدن نظام الشرطة التنبؤي القائم على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال هذا النظام غير شائع حتى الآن، فما الذي يمنع نشره على نطاق أوسع؟

كانت الدقة والموثوقية مشكلتين لجميع تطبيقات التحليلات التنبؤية على مر السنين. ومع ذلك، نضجت التكنولوجيا بما يكفي لتحقيق تأثير كبير في صناعات مثل التصنيع وإدارة سلسلة التوريد. فهل هي جاهزة الآن للنشر على نطاق أوسع في التنبؤ بالجريمة؟

حالة التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي اليوم

قد لا يكون نظام الشرطة التنبؤي هو المعيار حتى الآن، ولكنها شهدت بعض التطورات الكبيرة في السنوات الأخيرة. وتندرج هذه الخطوات في ثلاث فئات رئيسية – التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي في العالم الواقعي، والدراسات التجريبية، والمشاريع المعلنة ولكن لم تبدأ بعد.

1. نتائج إيجابية في العالم الواقعي

شهدت بعض المدن بالفعل نتائج مثيرة للإعجاب من نظام الشرطة التنبؤي القائم على الذكاء الاصطناعي. يقول قسم التحقيقات الجنائية التابع لشرطة دبي إن انخفضت معدلات الجريمة الخطيرة بنسبة 25% بعد تنفيذ أداة قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالجرائم. وانخفضت الجرائم الأقل خطورة بنسبة 7.1%.

تعمل أداة التنبؤ هذه، مثل أدوات التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي الأخرى، عن طريق تحليل التقارير السابقة ومقارنتها بالظروف الحالية. ويسمح تحديد الاتجاهات في الجرائم السابقة لنماذج التعلم الآلي بتحديد المناطق والأوقات التي من المحتمل أن تحدث فيها أحداث مشابهة. يمكن للشرطة بعد ذلك تعبئة الموارد مسبقا لمنع الجريمة أو معالجة الأمور التي قد تؤدي إلى حدوثها قبل وقوعها.

شهدت سان خوسيه، كاليفورنيا، نجاحا من نموذج مختلف للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن المدينة لا تتنبأ بالجريمة بعد، تكتشف الحفر والغرافيتي بالذكاء الاصطناعي لمعالجتها في وقت أقرب. ووفقا للمسؤولين، فإن تنظيف منطقة ما يقلل من احتمال حدوث نشاط إجرامي هناك، لذلك لا يزال هذا الإجراء يقلل من الحوادث.

2. نماذج واعدة تجريبية

مع نمو الشرطة التنبؤية في العالم الواقعي، أظهرت الاختبارات المبكرة للتطبيقات المماثلة وعدا كبيرا. في العديد من الولايات القضائية، يتطلب نشر نظام للتنبؤ بالجريمة بالكامل عقبات تنظيمية كبيرة، مما يبطئ من تبني التكنولوجيا. وتقدم الأمثلة في مرحلة التجربة خطوات إلى الأمام في غضون ذلك.

أظهرت دراسة عام 2022 من جامعة شيكاغو نموذجا يمكنه التنبؤ بالجرائم بدقة 90% أسبوعا قبل حدوثها. وأهم من ذلك، أن النظام أقل عرضة للانحياز مقارنة بالنظم القديمة لأنه يستخدم بيانات مختلفة. بدلا من تقسيم المدينة إلى أحياء أو حدود سياسية، يقسمها إلى قطع متساوية ومتماثلة لتوفير نظرة جديدة إلى المنطقة.

قد يؤدي بناء نماذج رقمية للمدينة لتحديد الجريمة على نظام أصلية بدلا من الاعتماد على السجلات القديمة التي قد تكون متحيزة إلى إنتاج رؤى أكثر موثوقية. ولم تبدأ قوات الشرطة في استخدام هذا النظام بعد، ولكن البحث يظهر ما يمكن أن تفعله التكنولوجيا الجديدة في هذا المجال.

3. استثمارات في التنبؤ بالجريمة القادمة

نظرًا إلى المستقبل، كشفت العديد من المناطق مؤخرًا عن أهدافها في التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي. ولم تبدأ هذه المشاريع بعد، ولكن ظهورها يشير إلى تحول متزايد نحو هذه التكنولوجيا، ربما نتيجة زيادة ثقة الحكومة في فعاليتها.

في يوليو 2024، أعلنت وزارة الأمن في الأرجنتين عن خططها للتنبؤ بالجريمة والاستجابة لها بالذكاء الاصطناعي. ووفقا للقرار، ستقوم قوات الشرطة بتحليل البيانات التاريخية للجرائم لتنبؤ بالحدث في المستقبل والاستجابة بشكل مناسب لمنع حدوثه. كما تذكر الكشف عن الشذوذ في الوقت الفعلي، الذي يمكن أن يعمل بالتандم مع نموذج التنبؤ.

最近، كشفت المملكة المتحدة عن عملها على أداة للتنبؤ بالجريمة لتحديد الأشخاص الذين قد ي представون أكبر خطر لارتكاب جرائم عنيفة. ولا يزال غير واضح كيف ستستجيب السلطات لهذه البيانات، وهناك تقارير متضاربة حول ما البيانات التي ستستخدمها الحل. وقالت وزارة العدل إن المشروع هو لأغراض البحث فقط في هذه المرحلة، ولكن البحث اليوم قد يؤدي إلى مشاريع حقيقية في الغد.

كيف تحسنت التنبؤات الجريمة بالذكاء الاصطناعي؟

تعد التطبيقات الحالية والمستقبلية للشرطة التنبؤية بعيدة كل البعد عن الأمثلة الأولى لهذه التكنولوجيا. ومع ذلك، فإنها تشير إلى تحول إيجابي. لم تتمكن الإصدارات السابقة من تحقيق نفس مستويات الدقة والموثوقية. ودقة نموذج جامعة شيكاغو بنسبة 90% وتناقص الجريمة الخطيرة في دبي بنسبة 25% يختلفان كثيرا عن المحاولات السابقة.

في عام 2024، دفعت مكاتب شريف مقاطعة باسكو، فلوريدا، 105000 دولار وتوقفت عن برنامج الشرطة التنبؤي بعد نتائج سيئة. وأسفر النظام عن زيارات متكررة من قبل ضباط الشرطة وحتى اعتقال مواطنين لم يرتكبوا بعد الجرائم بناء على تنبؤات نموذج الذكاء الاصطناعي.

أغلقت شيكاغو نموذجها للتنبؤ بالجريمة بعد شكاوى عديدة. ووجدت الدراسات أن النظام لم يكن له أي تأثير كبير على الجرائم المتعلقة بالأسلحة النارية على الرغم من زيادة احتمال الاعتقال. وأكثر من ذلك، كشفت الأبحاث عن كيفية انحياز الخوارزمية بشكل جوهري، مما يجعل الأشخاص من الأقليات العرقية أكثر عرضة للاعتقال.

أظهرت أداة شائعة أخرى تستخدمها العديد من المدن، Geolitica، والتي كانت تعرف في السابق باسم PredPol، دقة 0.6% فقط عند التنبؤ بالاعتداءات الخطيرة. وكانت نسبة الدقة لجرائم السطو 0.1% فقط في بعض المناطق.

بالنسبة لبرامج الفشل هذه، فإن نماذج التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي الجديدة دقيقة بشكل ملحوظ. ومع ذلك، لم تكن هناك العديد من القصص حول استخدام قوات الشرطة في العالم الواقعي لهذه الحلول المتقدمة، فإن النتائج الأولية ترسم صورة مقارنة واضحة بين الذكاء الاصطناعي بالأمس واليوم.

الجانب المظلم للذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالجريمة

من السهل أن نرى لماذا تستثمر العديد من الولايات القضائية في التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي. منع النشاط الإجرامي قبل حدوثه هو مكسب كبير لسلامة المجتمع، ويمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الاتجاهات التي قد تتعارض مع افتراضات الإنسان. على سبيل المثال، يحدث أكثر من نصف جميع عمليات السطو خلال النهار، على الرغم من الاعتقاد الشائع بأنها أكثر احتمالا في الليل. يمكن للذكاء الاصطناعي رؤية ما يبدو صحيحا لاكتشاف الاتجاهات الفعلية.

في الوقت نفسه، يحمل التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية والأخلاقيات. هناك سبب لما يكون 52% من الأمريكيين أكثر قلقا بشأن الذكاء الاصطناعي مما هم متحمسون له. حتى النماذج الأكثر تقدمًا معرضة للهلوسة، وللذكاء الاصطناعي سجل في تعزيز، وحتى المبالغة في الانحياز البشري عند تدريبه على بيانات متحيزة.

تعد البيانات التاريخية للجرائم محتملة أن تكون غير ممثلة على أفضل تقدير ومحرضة على أساس العرق في أسوأ الأحوال. قد تشير سجلات الاعتقالات إلى المناطق التي يتم تفتيشها أكثر من المناطق التي تعكس الجريمة الفعلية. وبالتالي، قد تعكس البيانات انحيازات عرقية طويلة الأمد، والتي لها تاريخ موثق جيدا في إنفاذ القانون.

قد تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من البيانات المتحيزة إلى أن توجّه الشرطة إلى دورية أحياء السود أكثر أو أن تكون أكثر شكا في الأشخاص من الأقليات العرقية. وتظهر حالات شيكاغو وباسكو ذلك. ونتيجة لذلك، قد يزيد الاعتماد على التنبؤات بالذكاء الاصطناعي دون الاعتراف بهذه التحيزات من معاملة الأقليات العرقية التاريخية غير العادلة.

بغض النظر عن الظلم العرقي، قد يؤدي جمع كميات كبيرة من البيانات على المواطنين إلى مخاطر على الخصوصية. تعد الوكالات الحكومية ثامن أكثر الصناعات استهدافا للجرائم الإلكترونية، لذلك من المحتمل أن تتعرض خرقا في نظام التنبؤ بالجريمة، بالإضافة إلى كونه مدمرا. حتى لو لم تنجح أي هجمات إلكترونية، فإن مراقبة المواطنين لأنهم قد يرتكبون جريمة يثير تساؤلات حول المراقبة الزائدة والإجراءات القانونية.

التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي يتحسن، لكن المخاوف لا تزال

نماذج التنبؤ بالجريمة بالذكاء الاصطناعي أكثر دقة اليوم من ذي قبل بضع سنوات. ومع ذلك، لا تزال المخاوف بشأن الانحياز والفعالية والعدالة بارزة. يجب على واضعي السياسات وشركات الذكاء الاصطناعي معالجة هذه القضايا لضمان أن توفّر هذه التكنولوجيا مستقبلا أكثر أمانا.