L’IA sta migliorando nella previsione dei crimini?

I libri e i film di fantascienza hanno immaginato un futuro in cui la polizia può prevedere i crimini molto prima che l’intelligenza artificiale (IA) lo abbia reso possibile. Ora, non è più solo una possibilità teorica, ma una realtà, con diverse città che sperimentano la polizia predittiva basata sull’IA. Tuttavia, non è ancora una pratica comune, quindi cosa sta ostacolando il suo percorso?

L’accuratezza e l’affidabilità sono stati problemi per tutte le applicazioni di analisi predittiva nel corso degli anni. Tuttavia, la tecnologia è maturata abbastanza da avere un impatto su settori come la produzione e la gestione della catena di approvvigionamento. Quindi, è pronta per una più ampia diffusione nella previsione dei crimini?

Lo stato attuale dell’IA nella previsione dei crimini

La polizia predittiva potrebbe non essere ancora la norma, ma ha visto alcuni importanti sviluppi negli ultimi anni. Questi passi rientrano in tre categorie principali: risultati reali di previsione dei crimini basati sull’IA, modelli sperimentali e progetti di previsione dei crimini annunciati ma non ancora avviati.

1. Risultati reali positivi

Alcune città hanno già visto risultati impressionanti dalla polizia predittiva basata sull’IA. Il Dipartimento di investigazione criminale della polizia di Dubai afferma che il tasso di crimini gravi è sceso del 25% dopo l’implementazione di uno strumento di previsione dei crimini basato sull’IA. L’attività criminale meno grave è scesa del 7,1%.

Come molti strumenti di previsione dei crimini basati sull’IA, la soluzione funziona analizzando i rapporti precedenti e confrontandoli con le condizioni attuali. Evidenziando le tendenze nei crimini precedenti, i modelli di apprendimento automatico possono identificare aree e momenti in cui eventi simili sono più probabili. La polizia può quindi mobilitare le risorse in anticipo per scoraggiare i crimini o affrontare le cose che potrebbero portare a essi prima che accadano.

San Jose, in California, ha visto il successo di un modello di IA diverso. Sebbene la città non preveda ancora i crimini, rileva le buche e i graffiti con l’IA per affrontarli prima. Secondo i funzionari, pulire un’area riduce la probabilità di attività criminale lì, quindi questo processo riduce ancora gli incidenti.

2. Modelli sperimentali promettenti

Mentre la polizia predittiva reale cresce, anche la sperimentazione di applicazioni simili ha mostrato una certa promessa. In molte giurisdizioni, l’implementazione di un sistema di previsione dei crimini su larga scala comporta notevoli barriere normative, rallentando l’adozione della tecnologia. Gli esempi nella fase sperimentale stanno facendo progressi nel frattempo.

Uno studio del 2022 dell’Università di Chicago ha creato un modello che può prevedere i crimini con un’accuratezza del 90% con un anticipo di una settimana. Ciò che più conta, il sistema è meno soggetto a pregiudizi rispetto ai sistemi più vecchi perché utilizza dati diversi. Invece di dividere la città in quartieri o confini politici, la divide in tessere distinte e uguali per fornire una nuova prospettiva sull’area.

Creare gemelli digitali di una città per mappare i crimini lungo un sistema originale invece di affidarsi a registri più vecchi e soggetti a pregiudizi potrebbe produrre informazioni più affidabili. Le forze di polizia non hanno ancora iniziato a utilizzare questo sistema, ma la ricerca mostra cosa possono fare le nuove tecnologie in questo settore.

3. Investimenti futuri nella polizia predittiva

Guardando al futuro, diverse aree hanno recentemente annunciato obiettivi di previsione dei crimini basati sull’IA. Questi progetti non sono ancora iniziati, ma la loro comparsa segnala un crescente spostamento verso questa tecnologia, forse a causa di un aumento della fiducia del governo nella sua efficacia.

Nel luglio 2024, il Ministero della Sicurezza dell’Argentina ha annunciato piani per la previsione e la risposta ai crimini basati sull’IA. Secondo la risoluzione, le forze di polizia analizzeranno i dati storici sui crimini per prevedere eventi futuri e rispondere di conseguenza per prevenire che accadano. Viene anche menzionata la rilevazione delle anomalie in tempo reale, che potrebbe funzionare in tandem con il modello predittivo.

Più recentemente, il Regno Unito ha rivelato di stare lavorando a uno strumento di previsione degli omicidi per identificare le persone che potrebbero presentare il maggior rischio di diventare criminali violenti. Non è chiaro come le autorità risponderanno a questi dati, e ci sono rapporti contrastanti su quali dati utilizzerà la soluzione. Il Ministero della Giustizia ha dichiarato che il progetto è solo per la ricerca al momento, ma la ricerca di oggi potrebbe portare a progetti reali domani.

Come è migliorata la previsione dei crimini basata sull’IA?

Queste applicazioni di polizia predittiva attuali e future sono ben lontane dalle prime esempi di questa tecnologia. Tuttavia, segnalano un positivo spostamento. Le iterazioni precedenti non sono state in grado di raggiungere gli stessi livelli di accuratezza e affidabilità. L’accuratezza del 90% della soluzione dell’Università di Chicago e la riduzione del 25% dei crimini gravi a Dubai sono molto lontani dai primi tentativi.

Nel 2024, l’ufficio dello sceriffo della contea di Pasco, in Florida, ha pagato un risarcimento di 105.000 dollari e ha chiuso il suo programma di polizia predittiva dopo risultati scadenti. Il sistema ha portato a ripetute visite e addirittura arresti di cittadini che non avevano ancora commesso crimini in base alle previsioni del modello di IA.

Allo stesso modo, Chicago ha chiuso il suo modello di previsione dei crimini dopo diverse lamentele. Gli studi hanno scoperto che il sistema non ha avuto un impatto significativo sui crimini legati alle armi da fuoco nonostante un aumento della probabilità di arresto. Ciò che più preoccupa è che la ricerca ha rivelato come l’algoritmo fosse intrinsecamente soggetto a pregiudizi razziali, rendendo le persone di colore più probabili di essere arrestate.

Un’altra soluzione popolare utilizzata da diverse città, Geolitica, che in precedenza era conosciuta come PredPol, ha mostrato un’accuratezza dello 0,6% nella previsione degli assalti aggravati. Il tasso di accuratezza per i furti era dello 0,1% in alcune aree.

In confronto a questi programmi falliti, i nuovi predittori di crimini basati sull’IA sono notevolmente precisi. Sebbene non ci siano stati molti racconti di forze di polizia che utilizzano queste soluzioni più avanzate, i primi risultati dipingono un contrasto netto tra l’IA di ieri e l’IA di oggi.

Il lato oscuro dell’IA nella previsione dei crimini

È facile capire perché così tante giurisdizioni stanno investendo nella previsione dei crimini basata sull’IA. Fermare l’attività criminale prima che inizi è un grande guadagno per la sicurezza pubblica, e l’IA può rilevare tendenze che potrebbero essere contrarie alle supposizioni umane. Ad esempio, più della metà di tutti i furti avvengono durante il giorno, nonostante la credenza comune che siano più probabili di notte. L’IA può vedere attraverso ciò che sembra vero per trovare tendenze reali.

Allo stesso tempo, la polizia predittiva comporta notevoli preoccupazioni per la privacy e l’etica. C’è un motivo per cui il 52% degli americani è più preoccupato per l’IA di quanto non lo sia entusiasta. Anche i modelli più avanzati sono soggetti a allucinazioni, e l’IA ha un trascorso di perpetuazione, addirittura esagerazione, dei pregiudizi umani quando addestrata con dati pregiudiziati.

I dati storici sui crimini sono potenzialmente rappresentativi al meglio e intrinsecamente razzisti al peggio. I registri degli arresti possono significare aree che sono più pesantemente pattugliate di quanto non riflettano effettivamente i crimini. Di conseguenza, i dati possono riflettere pregiudizi razziali di lunga data, che hanno una storia ben documentata nelle forze di polizia.

I modelli di IA che apprendono da dati pregiudiziati possono portare la polizia a pattugliare i quartieri neri più pesantemente o a essere più sospettosi nei confronti delle persone di colore. I casi di Chicago e della contea di Pasco lo dimostrano. Di conseguenza, l’affidarsi alle previsioni dell’IA senza riconoscere questi pregiudizi potrebbe aumentare il trattamento ingiusto delle popolazioni storicamente sottopolicate e svantaggiate.

A parte l’ingiustizia razziale, la raccolta di così tanti dati sui cittadini potrebbe portare a rischi per la privacy. Le agenzie governative sono l’ottavo settore più bersagliato per il cybercrimine, quindi una violazione dei dati da un modello di polizia predittiva è altamente possibile, oltre a essere dannosa. Anche se non ci sono attacchi informatici di successo, monitorare i cittadini perché potrebbero commettere un crimine solleva questioni sulla sorveglianza eccessiva e sul processo dovuto.

L’IA nella previsione dei crimini sta migliorando, ma le preoccupazioni permangono

I modelli di previsione dei crimini basati sull’IA sono molto più precisi oggi di quanto non lo fossero alcuni anni fa. Tuttavia, le preoccupazioni per i pregiudizi, l’efficacia e la giustizia sono ancora prominenti. I responsabili delle politiche e le aziende di IA devono affrontare questi problemi per assicurarsi che questa tecnologia possa effettivamente fornire un futuro più sicuro.