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, с несколькими городами, экспериментирующими с ИИ-ориентированной предсказательной полицией. Однако это еще не общая практика, поэтому что стоит на пути?

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, готов ли он к более широкому внедрению в предсказании преступлений?

Состояние предсказания преступлений с помощью ИИ сегодня

Предсказательная полиция может еще не быть нормой, но она увидела некоторые значительные разработки в последние годы. Эти шаги делятся на три широкие категории — реальное предсказание преступлений с помощью ИИ, экспериментальные исследования и объявленные, но еще не начавшиеся проекты по предсказанию преступлений.

1. Положительные результаты в реальном мире

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

Как и многие инструменты предсказания преступлений с помощью ИИ, решение работает путем анализа прошлых отчетов и сравнения их с текущими условиями. Выделение тенденций в предыдущих преступлениях позволяет машинным моделям обучения определять области и время, где подобные события, скорее всего, произойдут. Полиция может затем мобилизовать ресурсы заранее, чтобы предотвратить преступления или решить проблемы, которые могут привести к этому, прежде чем это произойдет.

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 их раньше. Согласно чиновникам, очистка территории снижает вероятность преступной деятельности там, поэтому этот процесс все равно снижает инциденты.

2. Перспективные экспериментальные модели

Поскольку предсказательная полиция в реальном мире растет, раннее тестирование подобных приложений также показало обещания. Во многих юрисдикциях внедрение системы предсказания преступлений в полном объеме включает значительные нормативные барьеры, что замедляет принятие технологии. Примеры в экспериментальной фазе продвигают вещи вперед в meantime.

Исследование 2022 года из 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, потому что 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 вдоль оригинальной системы 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

Глядя 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 повышенного доверия правительства к ее эффективности.

В июле 2024 года Министерство безопасности Аргентины объявило о планах предсказания и реагирования на преступления с помощью ИИ. Согласно резолюции, полицейские силы будут анализировать исторические данные о преступлениях, чтобы предсказать будущие события и реагировать соответственно, чтобы предотвратить все, что может произойти. Он также упоминает 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 определения людей, которые могут представлять наибольший риск 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 находится на стадии исследований, 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 тех же уровней точности и надежности. Решение Университета Чикаго с точностью 90% и снижением тяжких преступлений в Дубае на 25% далеко от предыдущих попыток.

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

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, как алгоритм был внутренне расово предвзятым, что сделало людей цветных 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 областях.

По сравнению с этими неудавшимися программами, новые модели предсказания преступлений с помощью 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 является огромной выгодой для общественной безопасности, и ИИ может обнаружить тенденции, которые могут быть противоположны 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 более обеспокоены ИИ, чем они возбуждены им. Даже самые продвинутые модели склонны к галлюцинациям, и ИИ имеет историю распространения, даже преувеличения, человеческих предубеждений при обучении на предвзятых данных.

Исторические данные о преступлениях потенциально неправильно представлены в лучшем случае и внутренне расистские в худшем. Записи об арестах могут указывать на области, которые более сильно патрулируются, чем они отражают фактические преступления. Следовательно, данные могут отражать долгосрочные расовые предубеждения, которые имеют хорошо задокументированную историю в правоохранительных органах.

Модели ИИ, которые учатся на предвзятых данных, могут привести полицию к патрулированию черных кварталов более сильно или быть более подозрительными к людям цветных. Случаи Чикаго и Паско县 показывают именно это. В результате зависимость от предсказаний ИИ без признания этих предубеждений может повысить несправедливое отношение к исторически переполненным и обездоленным демографиям.

Расовые несправедливости в стороне, сбор такого количества данных о гражданах может привести к рискам конфиденциальности. Правительственные агентства являются восьмой наиболее часто атакованной отраслью для киберпреступности, поэтому нарушение предсказательной модели полиции является высоко возможным, помимо того, что это будет вредно. Даже если нет 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 более точны сегодня, чем они были несколько лет назад. Однако проблемы с предвзятостью, эффективностью и справедливостью все еще актуальны. Законодатели и компании ИИ должны решить эти проблемы, чтобы обеспечить, что эта технология может действительно предоставить более безопасное будущее.