Алгоритм протестировали в Чикаго, Атланте, Остине, Лос-Анджелесе и других крупных городах США.
Алгоритм с точностью до 300 метров позволяет предсказывать, где будет совершено нападение или кража за неделю до того, как это произойдет c точностью 90%. Хотя подобные прогностические модели могут усилить власть государства за счет незаконной слежки за невиновными людьми, в то же время они позволяют осуществлять слежку за государством, выявляя системную предвзятость в действиях правоохранительных органов. Алгоритм протестировали в Чикаго, Атланте, Остине, Лос-Анджелесе и других крупных городах США.
В рамках отдельной модели исследовательская группа также изучила реакцию полиции на преступления, проанализировав количество арестов после инцидентов и сравнив эти показатели среди районов с различным социально-экономическим статусом. Они увидели, что преступность в более богатых районах привела к большему количеству арестов, в то время как количество арестов в неблагополучных районах было меньше. Это говорит о предвзятости полиции.
Аналитики данных и социологи из Чикагского университета (США) разработали новый алгоритм, который прогнозирует преступность, изучая закономерности во времени и географическом распределении насильственных преступлений (убийства, нападения, нанесение побоев и так далее) и преступлений против собственности (кражи со взломом, обычные уличные кражи и угоны автомобилей и прочее), используя лишь общедоступные данные. Модель может строить прогнозы будущих преступлений на неделю вперед с точностью около 90%. Описание своего алгоритма стохастического вывода ученые изложили в статье, опубликованной в журнале Nature Human Behavior.
«Мы создали цифрового двойника городской среды. Если вы предоставите ему данные о том, что произошло в прошлом, он расскажет вам, что произойдет в будущем», — сказал соавтор разработки Ивану Чаттопадхьяй.
Алгоритм можно использовать как инструмент моделирования, чтобы увидеть, что произойдет, если преступность возрастет в одном районе города или усилится правоприменение в другом, объяснил он. По его словам, если использовать все эти переменные, можно увидеть, как системы развиваются в ответ.
К сожалению использовать эту разработку для профилактической возможности – бесперспективно. Дело в том, что при усилении полицейской работы в определенном районе города, там снизится уровень преступности. Следовательно – закладываемые в программу данные изменятся, что отразится на точности прогнозов.
Но свою нишу ИИ займет, несмотря на это. Алгоритм планируется использовать при определении стратегии борьбы с преступниками. Он поможет полиции видеть слабые места в системах контроля за потенциальными злоумышленниками.
Искусственный интеллект более десяти лет пытаются применить для прогнозирования преступности в ряде стран, например, в США и Китае . И хотя результаты особо не афишируются, у общественности к такой работе сложилось неоднозначное отношение. Ведь в основе работы систем лежит сбор информации, связанной с личной жизнью человека. По сути, каждый попадает под информационный колпак. Кроме того, выводы, которые делает "искусственный полицейский" нередко прямолинейны и не учитывают многие нюансы как самой личности, так и его отношений с другими людьми. Словом, споры вокруг таких систем продолжаются, а скажем, в американском городе Сан-Крус почти десятилетний эксперимент с использованием ИИ для прогноза преступности закончился отказом от него.
Большой взрыв знаний каждый день в вашем телефоне