Улучшается ли ИИ в предсказании преступлений?

Научно-фантастические книги и фильмы представляли себе будущее, где полиция может предсказывать преступления задолго до того, как искусственный интеллект (ИИ) сделал это возможным. Теперь это не просто теоретическая возможность, а реальность, поскольку несколько городов экспериментируют с предсказательной полицией, основанной на ИИ. Однако это еще не общая практика, поэтому что мешает ей?

Точность и надежность были проблемами для всех приложений предсказательного анализа на протяжении многих лет. Однако технология достаточно созрела, чтобы произвести волны в отраслях, таких как производство и управление цепочками поставок. Итак, готова ли она к более широкому внедрению в предсказании преступлений?

Состояние ИИ, предсказывающего преступления, сегодня

Предсказательная полиция может еще не быть нормой, но она прошла значительные разработки в последние годы. Эти шаги делятся на три широкие категории — реальные результаты предсказания преступлений с помощью ИИ, экспериментальные исследования и объявленные, но еще не начавшиеся проекты предсказания преступлений.

1. Положительные реальные результаты

Некоторые города уже увидели впечатляющие результаты от предсказательной полиции, основанной на ИИ. Департамент уголовных расследований полиции Дубая говорит, что тяжкие преступления снизились на 25% после внедрения инструмента ИИ для предсказания преступлений. Менее серьезная преступная деятельность снизилась на 7,1%.

Как и многие инструменты предсказания преступлений на основе ИИ, решение работает путем анализа прошлых отчетов и сравнения их с текущими условиями. Подчеркивание тенденций в предыдущих преступлениях позволяет машинным моделям обучения выявлять области и время, когда подобные события могут произойти. Полиция может затем мобилизовать ресурсы заранее, чтобы предотвратить преступления или решить проблемы, которые могут привести к ним, прежде чем они произойдут.

Сан-Хосе, Калифорния, увидел успех от другого типа модели ИИ. Хотя город еще не предсказывает преступления, он обнаруживает ямы и граффити с помощью ИИ, чтобы решить эти проблемы раньше. Согласно чиновникам, очистка территории снижает вероятность преступной деятельности там, поэтому этот процесс все равно снижает инциденты.

2. Перспективные экспериментальные модели

Поскольку предсказательная полиция растет, раннее тестирование подобных приложений также показало обещающие результаты. Во многих юрисдикциях внедрение системы предсказания преступлений в полном объеме предполагает значительные нормативные барьеры, что замедляет принятие технологии. Примеры в экспериментальной фазе продвигают дело вперед в meantime.

Исследование 2022 года Университета Чикаго создало модель, которая может предсказать преступления с точностью 90% за неделю вперед. Более важно, что система менее склонна к предвзятости, чем старые системы, поскольку она использует разные данные. Вместо деления города на кварталы или политические границы она делит его на отдельные и равные плитки, чтобы предоставить новый взгляд на территорию.

Создание цифровых двойников города для картографирования преступности по оригинальной системе вместо использования старых, предвзятых записей может дать более надежные идеи. Полицейские силы еще не начали использовать эту систему, но исследования демонстрируют, что могут сделать новые технологии в этой области.

3. Планируемые инвестиции в предсказательную полицию

Взглянув вперед, несколько областей недавно объявили о целях предсказания преступлений с помощью ИИ. Эти проекты еще не начались, но их появление сигнализирует о растущем сдвиге в сторону этой технологии, возможно, из-за возросшего доверия правительства к ее эффективности.

В июле 2024 года Министерство безопасности Аргентины объявило о планах предсказания преступлений и реагирования с помощью ИИ. Согласно резолюции, полицейские силы будут анализировать исторические данные о преступлениях, чтобы предсказать будущие события и реагировать соответственно, чтобы предотвратить их. Также упоминается обнаружение аномалий в реальном времени, которое может работать в тандеме с предсказательной моделью.

Более недавно Великобритания раскрыла, что она работает над инструментом предсказания убийств для выявления людей, которые могут представлять наибольшую угрозу стать насильственными преступниками. Неясно, как власти будут реагировать на эти данные, и есть противоречивые сообщения о том, какие данные будет использовать решение. Министерство юстиции заявило, что проект предназначен только для исследований на данный момент, но исследования сегодня могут привести к реальным проектам завтра.

Как улучшилось предсказание преступлений с помощью ИИ?

Эти текущие и будущие приложения предсказательной полиции далеко не первые примеры этой технологии. Однако они сигнализируют о положительном сдвиге. Предыдущие итерации не смогли достичь таких же уровней точности и надежности. Точность 90% решения Университета Чикаго и снижение тяжких преступлений в Дубае на 25% — это далеко не первые попытки.

В 2024 году офис шерифа округа Паско, Флорида, заплатил урегулирование в размере 105 000 долларов и закрыл свою программу предсказательной полиции после плохих результатов. Система привела к тому, что офицеры повторно посещали и даже арестовывали граждан, которые еще не совершили преступления, на основе предсказаний модели ИИ.

Аналогично, Чикаго закрыл свою модель предсказания преступлений после нескольких жалоб. Исследования показали, что система не имела значительного влияния на преступления, связанные с огнестрельным оружием, несмотря на увеличение вероятности ареста. Более тревожно, исследования показали, что алгоритм был внутренне расово предвзятым, что делало людей цвета более вероятными для ареста.

Другое популярное решение, используемое несколькими городами, Geolitica, которое ранее было известно как PredPol, показало точность только 0,6% при предсказании тяжких нападений. Точность для кражи составила всего 0,1% в некоторых районах.

По сравнению с этими неудавшимися программами, новые предсказатели преступлений на основе ИИ удивительно точны. Хотя не было так много историй о реальном использовании этих более продвинутых решений полицейскими силами, ранние результаты рисуют резкий контраст между ИИ вчера и ИИ сегодня.

Темная сторона ИИ в предсказании преступлений

Легко понять, почему так много юрисдикций инвестируют в предсказание преступлений с помощью ИИ. Остановка преступной деятельности до ее начала — это огромная выгода для общественной безопасности, и ИИ может обнаружить тенденции, которые могут противоречить человеческим предположениям. Например, более половины всех краж происходят днем, несмотря на распространенное мнение, что они более вероятны ночью. ИИ может увидеть через то, что кажется истинным, чтобы найти фактические тенденции.

В то же время предсказательная полиция несет значительные проблемы с конфиденциальностью и этикой. Есть причина, по которой 52% американцев больше обеспокоены ИИ, чем взволнованы им. Даже самые продвинутые модели склонны к галлюцинациям, и ИИ имеет историю увековечивания, даже преувеличения, человеческих предубеждений при обучении на предвзятых данных.

Исторические данные о преступлениях потенциально неправильно представлены в лучшем случае и внутренне расистичны в худшем. Записи об арестах могут указывать на районы, которые более интенсивно патрулируются, чем они отражают фактические преступления. Следовательно, данные могут отражать давние расовые предубеждения, которые имеют хорошо документированную историю в правоохранительных органах.

Модели ИИ, которые учатся на предвзятых данных, могут привести полицию к патрулированию черных кварталов более интенсивно или быть более подозрительными к людям цвета. Случаи Чикаго и Паско Каунти показывают именно это. В результате зависимость от предсказаний ИИ без признания этих предубеждений может усилить несправедливое отношение к исторически надполицейским и неблагополучным демографическим группам.

Помимо расовой несправедливости, сбор таких данных о гражданах может привести к рискам для конфиденциальности. Правительственные агентства являются восьмой по частоте атакованной отраслью в мире, поэтому нарушение из модели предсказательной полиции highly возможно, помимо того, что это будет вредно. Даже если нет успешных кибератак, мониторинг граждан, потому что они могут совершить преступление, вызывает вопросы о чрезмерном наблюдении и надлежащей процедуре.

Предсказание преступлений с помощью ИИ улучшается, но проблемы остаются

Модели предсказания преступлений с помощью ИИ намного точнее сегодня, чем они были несколько лет назад. Однако проблемы с предвзятостью, эффективностью и справедливостью все еще остаются. Законодатели и компании, занимающиеся ИИ, должны решить эти проблемы, чтобы обеспечить, что эта технология может действительно обеспечить более безопасное будущее.