Чи покращується штучний інтелект у передбаченні злочинів?

Науково-фантастичні книги та фільми уявляли майбутнє, де поліція може передбачати злочини ще до того, як штучний інтелект (ШІ) зробив це можливим. Тепер це не просто теоретична можливість, а реальність, оскільки в кількох містах проводяться експерименти зі штучним інтелектом для передбачення злочинів. Однак це ще не поширена практика, тому що стоїть на заваді?

Точність і надійність були проблемами для всіх застосунків передбачувальної аналітики протягом років. Однак технологія достатньо зріла, щоб зробити хвилі в галузях, таких як виробництво і управління ланцюгами постачання. Чи готова вона до більшої реалізації у сфері передбачення злочинів?

Стан передбачення злочинів ШІ сьогодні

Поліцейське передбачення злочинів ще не є нормою, але воно бачило деякі великі розробки за останні роки. Ці кроки поділяються на три широкі категорії — реальне передбачення злочинів ШІ, експериментальні дослідження та оголошені, але ще не розпочаті проекти передбачення злочинів.

1. Позитивні результати у реальному світі

Деякі міста вже бачили вражаючі результати від поліцейського передбачення злочинів, що використовує штучний інтелект. Відділ кримінальних розслідувань поліції Дубая каже, що серйозні злочини зменшилися на 25% після впровадження інструменту ШІ для передбачення злочинів. Менш серйозна злочинна діяльність зменшилася на 7,1%.

Як і багато інструментів передбачення злочинів ШІ, рішення працює шляхом аналізу попередніх звітів і порівняння їх з поточними умовами. Висвітлення тенденцій у попередніх злочинах дозволяє моделям машинного навчання визначити області і час, коли подібні події можуть відбутися. Поліція може тоді мобілізувати ресурси заздалегідь, щоб відрадити злочин або звернутися до тих речей, які можуть призвести до нього, перш ніж це станеться.

Сан-Хосе, Каліфорнія, бачив успіх від іншого типу моделі ШІ. Хоча місто ще не передбачає злочини, воно виявляє ями і графіті за допомогою ШІ, щоб звернутися до них раніше. За словами чиновників, очищення території зменшує ймовірність злочинної діяльності там, тому цей процес все ще зменшує інциденти.

2. Перспективні експериментальні моделі

Поки поліцейське передбачення злочинів зростає, раннє тестування подібних застосунків також показало перспективи. У багатьох юрисдикціях впровадження системи передбачення злочинів у повному обсязі передбачає суттєві нормативні бар’єри, що сповільнює прийняття технології. Приклади в експериментальній фазі сприяють розвитку справи тим часом.

Дослідження 2022 року Університету Чикаго створило модель, яка може передбачити злочини з точністю 90% за тиждень наперед. Що ще важливіше, система менш схильна до упередженості, ніж старіші системи, оскільки вона використовує інші дані. Замість того, щоб розділяти місто на райони або політичні кордони, воно розділяє його на окремі та рівні плитки, щоб надати новий погляд на територію.

Створення цифрових двійників міста для картування злочинів уздовж оригінальної системи замість використання старих, упереджених записів може забезпечити більш надійні знання. Поліцейські сили ще не почали використовувати цю систему, але дослідження демонструє, що можуть зробити нові технології в цій галузі.

3. Майбутні інвестиції у передбачення злочинів

Оглядаючи майбутнє, кілька областей нещодавно оголосили про цілі передбачення злочинів ШІ. Ці проекти ще не розпочалися, але їхнє виникнення свідчить про зростаючий зсув до цієї технології, можливо, через збільшення довіри уряду до її ефективності.

У липні 2024 року Міністерство безпеки Аргентини оголосило про плани щодо передбачення злочинів ШІ та реагування. За рішенням поліцейські сили будуть аналізувати історичні дані про злочини, щоб передбачити майбутні події та реагувати відповідно, щоб запобігти тим, що може статися. Також згадується виявлення аномалій в реальному часі, яке може працювати в тандемі з передбачувальною моделлю.

Нещодавно Велика Британія розкрила, що вона працює над інструментом передбачення вбивств для визначення осіб, які можуть становити найбільшу загрозу насильницької злочинності. Неясно, як органи влади будуть реагувати на ці дані, і є суперечливі повідомлення про те, які дані буде використовувати рішення. Міністерство юстиції заявило, що проект зараз лише для досліджень, але дослідження сьогодні можуть привести до реальних проектів завтра.

Як покращилось передбачення злочинів ШІ?

Ці поточні та майбутні застосунки поліцейського передбачення злочинів далеко не перші приклади цієї технології. Однак вони свідчать про позитивний зсув. Попередні ітерації не могли досягнути тих самих рівнів точності та надійності. Рішення Університету Чикаго з точністю 90% та зниженням серйозних злочинів у Дубаї на 25% є великою відмінністю від попередніх спроб.

У 2024 році офіс шерифа округу Паско, Флорида, виплатив 105 000 доларів компенсації та закрив програму передбачення злочинів після поганих результатів. Система призвела до того, що офіцери повторно відвідували та навіть арештовували громадян, які ще не вчинили злочини, на основі передбачень моделі ШІ.

Аналогічно, Чикаго закрив свою модель передбачення злочинів після кількох скарг. Дослідження показали, що система не мала суттєвого впливу на злочини, пов’язані з вогнепальною зброєю, незважаючи на збільшення ймовірності арешту. Що ще більш хвилює, дослідження показали, як алгоритм був внутрішньо расово упередженим, що робило людей кольору більш схильними до арешту.

Інший популярний рішенням, який використовувався кількома містами, Geolitica, який раніше мав назву PredPol, показав лише 0,6% точності при передбаченні тяжких нападів. Точність для крадіжок була лише 0,1% в деяких районах.

У порівнянні з цими невдалими програмами, нові передбачувальні злочини ШІ вражаюче точні. Хоча не було багатьох історій про те, як поліцейські сили використовують ці більш просунуті рішення, ранні результати малюють яскраву відмінність між ШІ вчора і ШІ сьогодні.

Темна сторона ШІ у передбаченні злочинів

Легко зрозуміти, чому так багато юрисдикцій інвестують у передбачення злочинів ШІ. Зупинення злочинної діяльності до того, як вона починається, є великою вигодою для громадської безпеки, і ШІ може виявити тенденції, які можуть бути протилежними людським припущенням. Наприклад, більше половини всіх крадіжок відбуваються вдень, незважаючи на поширене переконання, що вони більш ймовірні вночі. ШІ може бачити крізь те, що здається правдою, щоб знайти фактичні тенденції.

Водночас поліцейське передбачення злочинів викликає суттєві питання щодо приватності та етики. Є причина, чому 52% американців більше турбуються про ШІ, ніж вони раді йому. Навіть найрозвинутіші моделі схильні до галюцинацій, а ШІ має історію посилення, навіть перебільшення, людської упередженості, коли тренується на упереджених даних.

Історичні дані про злочини потенційно неправильно представлені в найкращому випадку та внутрішньо расово упереджені в найгіршому випадку. Записи про арешти можуть свідчити про території, які більш активно патрулюються, ніж про фактичні злочини. Отже, дані можуть відображати довгострокові расові упередженості, які мають добре задокументовану історію в правоохоронних органах.

Моделі ШІ, які вчаться на упереджених даних, можуть привести поліцію до патрулювання чорних кварталів більш активно або бути більш підозріливими до людей кольору. Приклади Чикаго та Паско округу показують саме це. Як результат, залежність від передбачень ШІ без визнання цих упереджень може посилити нерівне ставлення до історично надміру патрульованих та незахищених демографічних груп.

Поза питаннями расової несправедливості, збору такої кількості даних про громадян може привести до ризиків для приватності. Урядові агентства є восьмою найбільш вразливою галуззю для кіберзлочинності, тому порушення даних від моделі передбачення злочинів ШІ є дуже можливим, крім того, що це буде шкідливим. Навіть якщо кібератаки не вдасться, моніторинг громадян через те, що вони можуть вчинити злочин, викликає питання про надмірне спостереження та належну процедуру.

Покращення передбачення злочинів ШІ, але залишаються питання

Моделі передбачення злочинів ШІ значно точніші сьогодні, ніж вони були кілька років тому. Однак питання щодо упередженості, ефективності та справедливості все ще залишаються. Політикам і компаніям ШІ необхідно звернутися до цих питань, щоб забезпечити, що ця технологія може забезпечити безпечніше майбутнє.