क्या अपराध की भविष्यवाणी में एआई बेहतर हो रहा है?

विज्ञान-कथा पुस्तकों और फिल्मों ने एक भविष्य की कल्पना की है जहां पुलिस अपराधों की भविष्यवाणी कर सकती है जब से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने इसे संभव बना दिया है। अब, यह केवल एक सैद्धांतिक संभावना नहीं है, बल्कि एक वास्तविकता है, जिसमें कई शहर एआई-संचालित भविष्यवाणी पुलिसिंग के साथ प्रयोग कर रहे हैं। फिर भी, यह अभी भी एक सामान्य अभ्यास नहीं है, तो इसके रास्ते में क्या खड़ा है?

सटीकता और विश्वसनीयता भविष्यवाणी विश्लेषण के सभी अनुप्रयोगों के लिए वर्षों से मुद्दे रहे हैं। हालांकि, प्रौद्योगिकी पर्याप्त परिपक्व हो गई है ताकि यह उद्योगों जैसे कि विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में लहरें पैदा करे। तो क्या यह अपराध की भविष्यवाणी में एक बड़े रोलआउट के लिए तैयार है?

आज अपराध-भविष्यवाणी एआई की स्थिति

भविष्यवाणी पुलिसिंग अभी भी मानक नहीं हो सकती है, लेकिन हाल के वर्षों में इसके कुछ बड़े विकास हुए हैं। ये चरण तीन व्यापक श्रेणियों में आते हैं — वास्तविक दुनिया अपराध-भविष्यवाणी एआई, प्रयोगात्मक अध्ययन और घोषित लेकिन अभी तक शुरू नहीं हुए अपराध भविष्यवाणी परियोजनाएं।

1. सकारात्मक वास्तविक दुनिया के परिणाम

कुछ शहरों ने पहले से ही एआई-संचालित भविष्यवाणी पुलिसिंग से प्रभावशाली परिणाम देखे हैं। दुबई पुलिस के सामान्य विभाग अपराध अनुसंधान कहता है गंभीर अपराध दर 25% में गिर गई है अपराधों की भविष्यवाणी करने के लिए एक एआई टूल लागू करने के बाद। कम गंभीर आपराधिक गतिविधि 7.1% गिर गई।

जैसे कि कई एआई अपराध भविष्यवाणी टूल, समाधान पिछली रिपोर्टों का विश्लेषण करके और उन्हें वर्तमान स्थितियों की तुलना करके काम करता है। पिछले अपराधों में रुझानों को उजागर करने से मशीन लर्निंग मॉडल उन क्षेत्रों और समयों की पहचान कर सकते हैं जहां समान घटनाएं होने की संभावना है। पुलिस तब संसाधनों को आगे बढ़ाने के लिए संगठित कर सकती है ताकि अपराध को प्रोत्साहित करने से पहले या इससे पहले कि यह हो जाए।

सैन जोस, कैलिफोर्निया ने एक अलग प्रकार के एआई मॉडल से सफलता देखी है। जबकि शहर अभी तक अपराध की भविष्यवाणी नहीं करता है, यह गड्ढों और ग्राफिटी का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करता है ताकि उन्हें जल्दी से संबोधित किया जा सके। अधिकारियों के अनुसार, एक क्षेत्र को साफ करने से वहां आपराधिक गतिविधि की संभावना कम हो जाती है, इसलिए यह प्रक्रिया अभी भी घटनाओं को कम करती है।

2. आशाजनक प्रयोगात्मक मॉडल

जैसे ही वास्तविक दुनिया की भविष्यवाणी पुलिसिंग बढ़ती है, इसी तरह के अनुप्रयोगों के प्रारंभिक परीक्षण ने भी आशा दिखाई है। कई क्षेत्राधिकारों में, एक पूर्ण अपराध भविष्यवाणी प्रणाली को लागू करने में महत्वपूर्ण नियामक बाधाएं शामिल हैं, जो प्रौद्योगिकी के अपनाने को धीमा कर देती हैं। प्रयोगात्मक चरण में उदाहरण इस बीच चीजों को आगे बढ़ा रहे हैं।

2022 में शिकागो विश्वविद्यालय के एक अध्ययन ने एक मॉडल बनाया जो एक सप्ताह पहले 90% सटीकता के साथ अपराधों की भविष्यवाणी कर सकता है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रणाली पुराने सिस्टम की तुलना में पूर्वाग्रह से कम प्रवण है क्योंकि यह विभिन्न डेटा का उपयोग करती है। शहर को पड़ोसियों या राजनीतिक सीमाओं में विभाजित करने के बजाय, यह इस क्षेत्र पर एक नए दृष्टिकोण के लिए समान और बराबर टाइल्स में विभाजित करता है।

एक शहर के डिजिटल जुड़वां बनाने से अपराध को मैप करने के लिए एक मूल प्रणाली के बजाय पुराने और पूर्वाग्रह से ग्रस्त रिकॉर्ड पर निर्भर करने से अधिक विश्वसनीय अंतर्दृष्टि मिल सकती है। पुलिस बल इस प्रणाली का उपयोग शुरू नहीं किया है, लेकिन शोध यह दिखाता है कि इस क्षेत्र में नई प्रौद्योगिकियां क्या कर सकती हैं।

3. आगामी भविष्यवाणी पुलिसिंग निवेश

आगे देखते हुए, कई क्षेत्रों ने हाल ही में एआई अपराध भविष्यवाणी लक्ष्यों का खुलासा किया है। ये परियोजनाएं अभी तक शुरू नहीं हुई हैं, लेकिन उनका उदय इस प्रौद्योगिकी में बढ़ते विश्वास का संकेत देता है, संभवतः इसकी प्रभावशीलता में वृद्धि के कारण।

जुलाई 2024 में, अर्जेंटीना के सुरक्षा मंत्रालय एआई अपराध भविष्यवाणी और प्रतिक्रिया की योजना की घोषणा की। संकल्प के अनुसार, पुलिस बल ऐतिहासिक आपराधिक डेटा का विश्लेषण करेंगे ताकि भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी की जा सके और उन्हें रोकने के लिए तदनुसार प्रतिक्रिया दी जा सके। यह वास्तविक समय में विसंगति का पता लगाने का भी उल्लेख करता है, जो भविष्यवाणी मॉडल के साथ मिलकर काम कर सकता है।

हाल ही में, यूके ने खुलासा किया है कि यह एक हत्या भविष्यवाणी टूल पर काम कर रहा है जो उन लोगों की पहचान कर सकता है जो सबसे अधिक हिंसक अपराधियों में बदलने की संभावना रखते हैं। यह स्पष्ट नहीं है कि अधिकारी इस डेटा पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे, और यह बताने के लिए विरोधाभासी रिपोर्ट हैं कि समाधान किस डेटा का उपयोग करेगा। न्याय मंत्रालय ने कहा है कि परियोजना वर्तमान में शोध के लिए है, लेकिन आज का शोध कल वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं को जन्म दे सकता है।

एआई अपराध भविष्यवाणी में कैसे सुधार हुआ है?

वर्तमान और भविष्य की भविष्यवाणी पुलिसिंग अनुप्रयोग इस प्रौद्योगिकी के पहले उदाहरणों से बहुत दूर हैं। हालांकि, वे एक सकारात्मक परिवर्तन का संकेत देते हैं। पिछले संस्करणों को उसी स्तर की सटीकता और विश्वसनीयता हासिल करने में असमर्थ रहे हैं। शिकागो विश्वविद्यालय के समाधान की 90% सटीकता और दुबई में गंभीर अपराध में 25% की कमी पिछले प्रयासों से बहुत दूर है।

2024 में, पास्को काउंटी, फ्लोरिडा के शेरिफ कार्यालय $105,000 का निपटान और अपने भविष्यवाणी पुलिसिंग कार्यक्रम को बंद कर दिया खराब परिणामों के बाद। प्रणाली के परिणामस्वरूप अधिकारी बार-बार नागरिकों का दौरा करते थे और यहां तक कि उन अपराधों को अंजाम देने से पहले ही उन्हें गिरफ्तार कर लेते थे जो एआई मॉडल की भविष्यवाणी पर आधारित थे।

इसी तरह, शिकागो अपने अपराध भविष्यवाणी मॉडल को बंद कर दिया कई शिकायतों के बाद। अध्ययनों से पता चला कि प्रणाली ने बंदूक से संबंधित अपराध पर कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं डाला, इसके बावजूद गिरफ्तारी की संभावना में वृद्धि हुई। अधिक चिंताजनक बात यह है कि शोध से पता चला कि कैसे एल्गोरिदम में नस्लवादी पूर्वाग्रह था, जिससे रंग के लोगों को गिरफ्तार किए जाने की संभावना अधिक हो गई।

एक और लोकप्रिय समाधान जिसका उपयोग कई शहरों द्वारा किया जाता है, जियोलिटिका, जो पहले प्रेडपोल के नाम से जाना जाता था, केवल 0.6% की सटीकता दिखाई जब यह उग्रवादी हमलों की भविष्यवाणी करने की बात आती है। कुछ क्षेत्रों में चोरी के लिए सटीकता दर केवल 0.1% थी।

इन असफल कार्यक्रमों की तुलना में, नए एआई अपराध भविष्यवाणी मॉडल आश्चर्यजनक रूप से सटीक हैं। हालांकि वास्तविक दुनिया की पुलिस बलों द्वारा इन अधिक उन्नत समाधानों का उपयोग करने की कई कहानियां नहीं हैं, शुरुआती परिणाम पुराने एआई और आज के एआई के बीच एक तीव्र विपरीत दिखाते हैं।

एआई अपराध भविष्यवाणी का अंधेरा पक्ष

यह देखना आसान है कि इतने सारे क्षेत्राधिकार एआई अपराध भविष्यवाणी में क्यों निवेश कर रहे हैं। अपराध को रोकने से पहले ही रोकना एक बड़ा लाभ है सार्वजनिक सुरक्षा के लिए, और एआई मानव धारणा के विपरीत रुझानों का पता लगा सकता है। उदाहरण के लिए, सभी चोरी का अधिकांश दिन में होता है, रात में होने की सामान्य धारणा के बावजूद। एआई वास्तविक रुझानों को खोजने के लिए क्या लगता है के माध्यम से देख सकता है।

साथ ही, भविष्यवाणी पुलिसिंग में महत्वपूर्ण गोपनीयता और नैतिक चिंताएं हैं। एक कारण है कि 52% अमेरिकी एआई के बारे में अधिक चिंतित हैं जितना कि वे इसके लिए उत्साहित हैं। यहां तक कि सबसे उन्नत मॉडल भी भ्रम के लिए प्रवण होते हैं, और एआई का एक इतिहास है मानव पूर्वाग्रह को बढ़ावा देना, यहां तक कि जब पूर्वाग्रहपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

ऐतिहासिक अपराध डेटा संभावित रूप से गलत प्रस्तुतिकरण कर सकता है और सबसे खराब स्थिति में नस्लवादी है। गिरफ्तारी के रिकॉर्ड उन क्षेत्रों को इंगित कर सकते हैं जो अधिक भारी रूप से पुलिस के अधीन हैं जितना कि वे वास्तविक अपराध को दर्शाते हैं। परिणामस्वरूप, डेटा लंबे समय से कानून प्रवर्तन में मौजूद नस्लवादी पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित कर सकता है।

पूर्वाग्रहपूर्ण डेटा से सीखने वाले एआई मॉडल पुलिस को काले पड़ोसियों को अधिक भारी रूप से गश्त करने या रंग के लोगों के प्रति अधिक संदेहपूर्ण होने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। शिकागो और पास्को काउंटी के मामले यही दिखाते हैं। नतीजतन, पूर्वाग्रहों को स्वीकार किए बिना एआई भविष्यवाणियों पर निर्भरता ऐतिहासिक रूप से अधिक पुलिसिंग और वंचित अल्पसंख्यकों के साथ दुर्व्यवहार को बढ़ा सकती है।

नस्लीय अन्याय के अलावा, नागरिकों पर इतना डेटा एकत्र करने से गोपनीयता जोखिम हो सकते हैं। सरकारी एजेंसियां साइबर अपराध के लिए आठवें सबसे अधिक लक्षित उद्योग हैं, इसलिए एक भविष्यवाणी पुलिसिंग मॉडल से एक उल्लंघन संभव है, इसके अलावा हानिकारक है। यहां तक कि अगर कोई साइबर हमले सफल नहीं होते हैं, तो नागरिकों की निगरानी करना क्योंकि वे अपराध कर सकते हैं, अति-निगरानी और कानूनी प्रक्रिया के बारे में प्रश्न उठाता है।

एआई अपराध भविष्यवाणी में सुधार हो रहा है, लेकिन चिंताएं बनी हुई हैं

एआई अपराध भविष्यवाणी मॉडल आज पहले की तुलना में बहुत अधिक सटीक हैं। हालांकि, पूर्वाग्रह, प्रभावशीलता और न्याय के बारे में चिंताएं अभी भी प्रमुख हैं। नीति निर्माताओं और एआई कंपनियों को इन मुद्दों को संबोधित करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह प्रौद्योगिकी वास्तव में एक सुरक्षित भविष्य प्रदान कर सकती है।