AI Suç Tahminini İyileştiriyor mu?

Bilim kurgu kitapları ve filmler, polisin suçları yapay zeka (AI) ortaya çıkarmadan önce tahmin edebileceği bir geleceği hayal etti. Şimdi, bu sadece teorik bir olasılık değil, gerçeklik, birçok şehir AI destekli öngörülü polislik deniyor. Yine de, bu henüz yaygın bir uygulama değil, vậy bunu engelleyen nedir?

Tahmin edici analitik uygulamaları için doğruluk ve güvenilirlik, yıllardır sorunlar yaratmıştır. Ancak teknoloji, endüstri genelinde dalgalanmalar yaratmaya yetecek kadar olgunlaşmıştır. Şimdi, suç tahmini için daha büyük bir dağıtıma hazır mı?

Suç Tahmin Eden AI’nin Bugünkü Durumu

Öngörüleyici polislik henüz norm değil, ancak son yıllarda önemli gelişmeler gösterdi. Bu adımlar, gerçek dünya suç tahmini AI’si, deneysel çalışmalar ve henüz başlamamış suç tahmini projeleri olmak üzere üç geniş kategoriye ayrılır.

1. Olumlu Gerçek Dünya Sonuçları

Bazı şehirler, AI destekli öngörülü polislikten etkileyici sonuçlar gördü. Dubai Polisi’nin Genel Suç Araştırma Dairesi, ciddi suç oranlarının AI aracını kullanarak suçları tahmin ettikten sonra %25 düşüş gösterdiğini belirtti. Daha az ciddi suç faaliyeti %7.1 düşüş gösterdi.

Çoğu AI suç tahmini aracı gibi, bu çözüm de geçmiş raporları analiz ederek ve bunları mevcut koşullarla karşılaştırarak çalışır. Önceki suçlardaki eğilimleri vurgulamak, makine öğrenimi modellerinin benzer olayların meydana gelebileceği alanları ve zamanları tanımlamasına olanak tanır. Polis, böylece kaynaklarını önceden harekete geçirebilir ve suçun oluşmasına yol açabilecek şeyleri önleyebilir.

San Jose, Kaliforniya, farklı bir AI modelinden başarı elde etti. Şehir henüz suç tahmini yapmıyor, ancak AI ile çukurları ve graffitileri tespit ediyor ve bunları daha sớm ele alıyor. Yetkililere göre, bir alanı temizlemek, orada suç faaliyetinin olasılığını azaltıyor, bu nedenle bu süreç yine de olayları azaltıyor.

2. Vaat Edici Deneysel Modeller

Gerçek dünya öngörülü polisliğinin büyümesi devam ederken, benzer uygulamaların erken testleri de umut verici sonuçlar gösterdi. Birçok yargı bölgesinde, bir suç tahmini sistemi tam olarak uygulamak önemli düzenleyici engelleri içerir ve teknolojinin benimsenmesini yavaşlatır. Deneysel aşamadaki örnekler, bu arada ilerlemeyi sağlıyor.

2022 yılında Chicago Üniversitesi’nden bir çalışma, suçları bir hafta öncesinden %90 doğrulukla tahmin edebilen bir model oluşturdu. Daha da önemlisi, sistem daha eski sistemlerden daha az önyargılıdır, çünkü farklı veriler kullanır. Şehir, mahalleler veya siyasi sınırlar yerine, şehri ayrı ve eşit parçalara ayırarak alanı yeni bir şekilde görüntüler.

Bir şehrin dijital ikizlerini oluşturmak ve suçları orijinal bir sistem yerine eski, önyargılı kayıtlara güvenmek yerine haritalamak, daha güvenilir içgörüler sağlayabilir. Polis güçleri henüz bu sistemi kullanmaya başlamadı, ancak araştırma, bu alanda yeni teknolojilerin neler yapabileceğini gösteriyor.

3. Gelecek Öngörüleyici Polislik Yatırımaları

İleriye bakıldığında, birkaç bölge yakın zamanda AI suç tahmini hedeflerini açıkladı. Bu projeler henüz başlamadı, ancak ortaya çıkışları, bu teknolojiye olan güvenin arttığından possibly hükümetin bu teknolojinin etkinliğine olan güveninin arttığından dolayı bir değişimi sinyal ediyor.

Temmuz 2024’te Arjantin’in Güvenlik Bakanlığı, AI suç tahmini ve yanıt planlarını açıkladı. Karara göre, polis güçleri tarihsel suç verilerini analiz edecek ve gelecekteki olayları tahmin etmek için buna göre yanıt verecektir. Ayrıca, gerçek zamanlı anormal davranış tespiti de söz konusudur, bu, öngörülü modelle birlikte çalışabilir.

Daha yakın zamanda, İngiltere’nin en büyük riski taşıyan kişilerin kimliklerini belirlemek için bir cinayet tahmini aracı üzerinde çalıştığı açıklandı. Yetkililer bu verilere nasıl yanıt vereceği belirsiz ve çözümün hangi verileri kullanacağına ilişkin çelişkili raporlar var. Adalet Bakanlığı, bu projenin şu anda sadece araştırma amaçlı olduğunu söyledi, ancak bugün yapılan araştırmalar, gelecekte gerçek dünya projelerine yol açabilir.

Suç Tahmini AI’si Nasıl İyileştirildi?

Bu güncel ve gelecekteki öngörülü polislik uygulamaları, bu teknolojinin ilk örneklerinden uzak. Ancak, bunlar olumlu bir değişimi simgeliyor. Önceki sürümler, aynı düzeyde doğruluk ve güvenilirlik elde edemedi. Chicago Üniversitesi çözümünün %90 doğruluğu ve Dubai’nin ciddi suç oranlarında %25’lik azalma, önceki girişimlerden çok uzaktır.

2024’te, Pasco County, Florida, Şerif Ofisi, anayasaya aykırı polislik davasını 105.000 dolarlık bir anlaşmayla sonuçlandırdı ve öngörülü polislik programını kapattı. Sistem, AI modelinin tahminlerine dayanarak henüz suç işlememiş vatandaşları tekrar tekrar ziyaret etmeye ve hatta tutuklamaya yol açtı.

Benzer şekilde, Chicago suç tahmini modelini kapattı. Çalışmalar, sistemin silahlı suç üzerinde önemli bir etkiye sahip olmadığını, tutuklama olasılığında ise artış olduğunu gösterdi. Daha da endişe verici olan, algoritmanın doğuştan ırksal olarak önyargılı olduğu ve renkli insanların tutuklanma olasılığını artırdığı ortaya çıktı.

Popüler bir başka çözüm, birçok şehir tarafından kullanılan Geolitica, daha önce PredPol olarak biliniyordu ve suçları tahmin etmede sadece %0.6 doğruluk gösterdi. Bazı alanlarda hırsızlık için doğruluk oranı %0.1’di.

Bu başarısız programlara kıyasla, yeni AI suç tahminleri şaşırtıcı derecede doğru. Henüz birçok gerçek dünya polisi gücünün bu daha gelişmiş çözümleri kullandığına ilişkin hikayeler yok, ancak erken sonuçlar, dünün AI’si ile bugünün AI’si arasındaki çarpıcı karşıtlığı gösteriyor.

Suç Tahmini AI’sinin Kötü Yönü

Neden birçok yargı bölgesinin AI suç tahmini yatırım yaptığını anlamak kolay. Suçun oluşmadan önce önlenmesi, kamu güvenliği için büyük bir kazanç ve AI, insan varsayımlarına aykırı olan eğilimleri tespit edebilir. Örneğin, tüm hırsızlıkların yarısından fazlası gündüz saatlerinde gerçekleşir, bu da yaygın olarak geceleri gerçekleştiğine dair ortak inancın aksine.

Aynı zamanda, öngörülü polislik önemli gizlilik ve etik endişeleri taşır. Amerikalıların %52’si AI’den heyecan duyduğu kadar endişe duyuyor. En gelişmiş modeller bile, özellikle önyargılı verilerle eğitildiklerinde, insan önyargısını perpetüe etme ve hatta abartma eğilimindedir.

Tarihsel suç verileri, en iyi ihtimalle temsil edici olmayabilir ve en kötü ihtimalle doğuştan ırksal olarak önyargılıdır. Tutuklama kayıtları, gerçek suçları yansıtmaktan daha çok ağır polislik yapılan alanları gösterebilir. Sonuç olarak, veriler, uzun süredir polislikte belgelenmiş olan uzun süredir devam eden ırksal önyargıları yansıtabilir.

Önyargılı verilerden öğrenen AI modelleri, polisin siyah mahalleleri daha ağır şekilde devriye gezmelerine veya renkli insanlara karşı daha şüpheli olmasına yol açabilir. Chicago ve Pasco County örnekleri bunu gösteriyor. Sonuç olarak, bu önyargıları kabul etmeden AI tahminlerine güvenmek, tarihi olarak fazla polislik yapılan ve dezavantajlı demografların haksız muamelesini artırabilir.

Irksal adaletsizlik dışında, vatandaşlar hakkında bu kadar çok veri toplamak, gizlilik risklerine yol açabilir. Hükümet ajansları, siber suçun sekizinci en çok hedeflenen endüstrisidir, bu nedenle bir öngörülü polislik modelinden bir ihlal highly olası ve zarar verici. Hiçbir siber saldırı başarılı olmasa bile, suç işleyebilecekleri nedeniyle vatandaşları izlemek, aşırı gözetim ve adil yargılama konusunda soruları gündeme getirir.

Suç Tahmini AI’si İyileşiyor, Ancak Endişeler Sürüyor

AI suç tahmini modelleri, birkaç yıl öncesine göre çok daha doğru. Ancak, önyargı, etkinlik ve adalet konusunda endişeler hala belirgin. Politika yapıcılar ve AI şirketleri, bu sorunları çözmeli ki bu teknoloji gerçekten daha güvenli bir gelecek sunabilsin.