Der blitzschnelle Fortschritt von künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Aufmerksamkeit der Regierungen auf sich gezogen. Das Ziel? Reine Dystopie: Entwicklung prädiktiver Technologien zur Überwachung und möglicherweise Abwehr von Kriminalität und kriminellem Verhalten. Es muss gesagt werden: die ersten Versuche Anwendung waren ziemlich undurchsichtig, zwischen "digitalem Rassismus" und Vorurteile.
Das Department of Social Sciences and Data der University of Chicago hat einen neuen Algorithmus entwickelt, der Zeitreihen und geografische Muster öffentlicher Daten zu Gewalt- und Eigentumskriminalität analysiert, um Straftaten vorherzusehen. Der Algorithmus erwies sich als richtig etwa 90% der Zeit bei der Vorhersage zukünftiger krimineller Aktivitäten eine Woche im Voraus.
Ist 90 % Genauigkeit genug?
Bevor Sie diese Frage beantworten (Rhetorik, deren Antwort Sie bereits kennen), einige weitere Daten. In einem separaten Modell untersuchte das Forschungsteam auch die Reaktion der Polizei auf Kriminalität, analysierte die Anzahl der Festnahmen und verglich sie in Stadtteilen mit unterschiedlichem sozioökonomischem Status. Die Forscher beobachteten, dass Verbrechen in wohlhabenden Gegenden zu mehr Verhaftungen führten, während die Verhaftungen in benachteiligten Vierteln zurückgingen. Dies liegt an einem Mangel an polizeilichem Engagement in den ärmsten Gegenden der Stadt.
Ishanu Chattopadhyay ist Assistenzprofessor an der University of Chicago und leitender Autor der neuen Studie, die in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Natur Menschliches Verhalten (Ich verlinke es hier).
Wie der „Anti-Kriminalität“-Algorithmus funktioniert
Das neue Tool wurde bei zwei Arten von Ereignissen, die von der Stadt Chicago gemeldet wurden, getestet und hat sich als wirksam erwiesen: Gewaltverbrechen (Tötungsdelikte, Angriffe und Schläge) und Verbrechen gegen Eigentum (Einbruch, Diebstahl und Raub von Kraftfahrzeugen) . Diese Daten wurden verwendet, weil Straftaten dieser Art selbst in Stadtteilen, in denen Misstrauen gegenüber den Behörden herrscht, eher den Strafverfolgungsbehörden gemeldet werden. Diese Straftaten sind auch weniger anfällig für polizeiliche Voreingenommenheit, wie Drogenbesitz, Straßenfestnahme und andere geringfügige Straftaten.
Verbrechen in diesem neuen Ansatz werden isoliert, indem die räumlichen und zeitlichen Koordinaten jedes Ereignisses beobachtet werden. Auf dieser Grundlage wird die Stadt in etwa 300 Quadratmeter (1000 Fuß) breite Boxen eingeteilt: Die Prognosen hängen daher nicht von der Art der Nachbarschaft oder den politischen Präferenzen der verschiedenen Gebiete ab. Beobachten Sie alles „vorurteilsfrei“.
Und es funktioniert: Die Übereinstimmungsrate von 90 % wurde mit Daten aus 8 US-Städten ermittelt: Chicago, Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Philadelphia, Portland und San Francisco.
Ja, aber reichen 90 % aus?
Um was zu tun? Jemanden im Voraus beschuldigen? Aber scherzen wir natürlich nicht. Diese „Vorkriminalität“ ist nicht wie die des Minderheitenberichts. Sie werden keine Polizeistreifen sehen, die einen Verbrecher "früh" auf der Grundlage einer Vorhersage festnehmen.
Tools wie dieses werden im Nachhinein benötigt, um gezielte Investitionen vorzubereiten und die Bereiche zu stärken, in denen Interventionen am dringendsten erforderlich sind.
Es ist eine Art "digitaler Zwilling", der auf Verbrechen angewendet wird. Du erzählst ihm, was in der Vergangenheit passiert ist, er sagt dir, was in der Zukunft passieren kann.
„Es ist nicht magisch, es hat Grenzen“, beeilt sich Chattopadhyay zu sagen, „aber es funktioniert gut. Und wir können damit auch simulieren, was passiert, wenn die Kriminalität in einem bestimmten Gebiet zunimmt. Ein wichtiger Faktor bei der Weiterentwicklung unserer Sicherheitssysteme".
Ich kann es kaum erwarten, es in Gotham City zum Laufen zu bringen. Scherzen.
