Veštačka inteligencija (VI) koja pretražuje podatke o kriminalu može predvideti mesto zločina sedam dana unapred sa tačnošću do 90 odsto, ali postoji opasnost da takvi sistemi pojačaju pristrasnost. Pokazalo se da slični sistemi podupiru rasističke predrasude u policiji, ali istraživači koji su stvorili ovu veštačku inteligenciju tvrde da se ona takođe može koristiti za razotkrivanje tih predrasuda.
Išanu Čatopadhaj sa Univerziteta u Čikagu i njegove kolege kreirali su VI model koji je analizirao istorijske podatke o kriminalu države Ilinois, od 2014. do kraja 2016, a zatim predvideo stope kriminala za narednih par nedelja. Model je predvideo da će se određeni zločini desiti širom grada, podeljenog na zone prečnika 300 metara, nedelju dana unapred sa tačnošću do 90 odsto. Takođe je obučen i testiran na podacima za sedam drugih velikih američkih gradova, sa sličnim nivoom efikasnosti.
Prethodni eksperimenti sa upotrebom veštačke inteligencije za predviđanje zločina bili su kontroverzni zbog rasnih predrasuda. Poslednjih godina, čikaška policija testirala je algoritam koji je napravio spisak potencijalnih vinovnika pucnjave, bilo kao žrtava ili počinilaca. Detalji algoritma i spiska najpre su držani u tajnosti, ali kada je spisak konačno objavljen, ispostavilo se da je na njemu bilo 56 odsto crnaca starosti 20-29 godina. Čatopadhaj priznaje da su podaci koje koristi njegov model verovatno pristrasni, ali kaže da su uloženi napori da se smanji efekat pristrasnosti i da VI ne identifikuje osumnjičene, već samo potencijalna mesta zločina. „Ovo nije Minority Report,“ kaže naučnik. „Policijski kapaciteti nisu beskonačni i želite da ih optimalno koristite. Bilo bi sjajno kada bismo unapred znali gde će se desiti ubistva,“ dodaje istraživač.
Čatopadhaj kaže da bi ovakve predikcije mogle da se koriste za kreiranje politike na visokom nivou, umesto za direktnu raspodelu policijskih resursa. Objavio je podatke i algoritam koji je korišćen u studiji kako bi drugi istraživači mogli da ispitaju rezultate. Istraživači su takođe koristili podatke kako bi utvrdili gde ljudska pristrasnost utiče na rad policije. Upoređivali su broj hapšenja u okruzima Čikaga sa različitim socio-ekonomskim faktorima. Pokazalo se da su zločini u bogatijim oblastima doveli do više hapšenja nego u siromašnijim krajevima, što ukazuje na pristrasnost u reagovanju policije.
Lorens Šerman iz Kembridžovog centra za istraživanje policijske prakse izražava zabrinutost zbog uključivanja reaktivnih i proaktivnih policijskih podataka u studiju, odnosno zločina koji se evidentiraju zato što ih građani prijavljuju i zločina koji se beleže jer ih policija traži. Ovaj drugi tip podataka je veoma podložan pristrasnosti, kaže on. „To bi moglo da odražava namernu diskriminaciju policije u određenim okruzima,“ istakao je naučnik.
(NewScientist-ZTP, foto: Chicago Police/Twitter)
