L’intelligenza artificiale 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 (AI) lo rendesse possibile. Ora, non è più solo una possibilità teorica, ma una realtà, con diverse città che sperimentano con la polizia predittiva basata sull’AI. Tuttavia, non è ancora una pratica comune, quindi cosa si trova sul suo cammino?

La precisione e l’affidabilità sono stati problemi per tutte le applicazioni di analisi predittiva nel corso degli anni. Tuttavia, la tecnologia è sufficientemente maturata da fare onde in settori come la produzione e la gestione della catena di approvvigionamento. Quindi, è pronta per un lancio più ampio nella previsione dei crimini?

Lo stato attuale dell’AI per la 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 ampie — AI per la previsione dei crimini nel mondo reale, studi sperimentali e progetti di previsione dei crimini annunciati ma non ancora avviati.

1. Risultati positivi nel mondo reale

Alcune città hanno già visto risultati impressionanti dalla polizia predittiva basata sull’AI. Il Dipartimento generale di investigazione criminale della polizia di Dubai afferma che i tassi di crimine grave sono scesi del 25% dopo l’implementazione di uno strumento AI per prevedere i crimini. L’attività criminale meno grave è scesa del 7,1%.

Come molti strumenti di previsione dei crimini basati sull’AI, la soluzione funziona analizzando i rapporti passati e confrontandoli con le condizioni attuali. Evidenziare le tendenze nei crimini precedenti consente ai modelli di apprendimento automatico di identificare aree e momenti in cui eventi simili sono probabili. La polizia può quindi mobilitare le risorse in anticipo per scoraggiare il crimine o affrontare le cose che potrebbero portare a esso prima che accada.

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

2. Modelli sperimentali promettenti

Mentre la polizia predittiva nel mondo reale cresce, i primi test di applicazioni simili hanno anche mostrato promesse. In molte giurisdizioni, l’implementazione di un sistema di previsione dei crimini in piena regola comporta notevoli barriere regolamentari, rallentando l’adozione della tecnologia. Gli esempi nella fase sperimentale spingono le cose avanti nel frattempo.

Uno studio del 2022 dell’Università di Chicago ha creato un modello che può prevedere i crimini con un’accuratezza del 90% una settimana in anticipo. Più importante ancora, 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 visione dell’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 avanti, diverse aree hanno recentemente annunciato obiettivi di previsione dei crimini basati sull’AI. 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 basate sull’AI. Secondo la risoluzione, le forze di polizia analizzeranno i dati criminali storici per prevedere eventi futuri e rispondere di conseguenza per prevenire qualsiasi cosa accada. Menziona anche la rilevazione di 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 attualmente solo per la ricerca, ma la ricerca di oggi potrebbe portare a progetti nel mondo reale domani.

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

Queste applicazioni di polizia predittiva attuali e future sono lontane dalle prime esempi di questa tecnologia. Tuttavia, segnano un positivo spostamento. Le precedenti iterazioni 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 lontane 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 all’arresto di cittadini che non avevano ancora commesso crimini in base alle previsioni del modello AI.

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. Più preoccupante, 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 nota come PredPol, ha mostrato un’accuratezza dello 0,6% nella previsione degli aggressioni gravi. Il tasso di accuratezza per i furti era di appena lo 0,1% in alcune aree.

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

Il lato oscuro dell’AI nella previsione dei crimini

È facile capire perché così tante giurisdizioni stanno investendo nella previsione dei crimini basata sull’AI. Fermare l’attività criminale prima che inizi è un grande guadagno per la sicurezza pubblica, e l’AI può rilevare tendenze che possono 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’AI 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’AI di quanto non sia entusiasta. Anche i modelli più avanzati sono soggetti ad allucinazioni, e l’AI ha un curriculum di perpetuazione, anche di 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 i crimini reali. Di conseguenza, i dati possono riflettere pregiudizi razziali di lunga data, che hanno una storia ben documentata nelle forze dell’ordine.

I modelli AI 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 Pasco County mostrano proprio questo. Di conseguenza, l’affidarsi alle previsioni dell’AI senza riconoscere questi pregiudizi potrebbe aumentare il trattamento ingiusto delle demografie storicamente sovrappoliziate 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 crimine informatico, quindi una violazione da un modello di polizia predittiva è altamente possibile, oltre a essere dannosa. Anche se non si verificano attacchi informatici, monitorare i cittadini perché potrebbero commettere un crimine solleva domande sulla sorveglianza eccessiva e il dovuto processo.

La previsione dei crimini basata sull’AI sta migliorando, ma le preoccupazioni restano

I modelli di previsione dei crimini basati sull’AI 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 AI devono affrontare queste questioni per assicurarsi che questa tecnologia possa effettivamente fornire un futuro più sicuro.