Kevin Topolskyתוכנית חדשנית המשתמשת בלמידת מכונה עשויה לשנות את נוף מניעת הפשע, משלבת הצורך ברוצחים רצחניים בדמיוניים כמו הניבוח המפורסם חניבעל לקטר או ג'ק הבקרן. חוקרים רוסים מובילים את פיתוח תוכנה שמבוססת על הלמידה המלאכותית, יכולה לחזות את מיקומם והזמן של פשעי רצח עתידיים על ידי ניתוח התבניות מתיקי פשע סגורים. כבר נאספו מעל 200 תיקי פשע כחלק מקובץ המידע הראשוני של הרשת העצבית במכון הטכנולוגי האלקטרוני במוסקבה (MIET).
לב ברטובסקי, מנהל מכון המשפט הטכנולוגי, החברה והמדעים האנושיים המתקדמים ב- MIET, הדגיש את הנורמות הטכניות המתמשכות ובדיקת הרכיבים האישיים. שיתוף הפעולה עם גופי השלטון חיוני להצלחת הפרויקט, מאחר שפרטי רצחנים נדרשים עבור אימונו של התוכנה למוזנח. המטרה היא שהרשת העצבית תבצע השוואה של מידע חדש עם רשומות פשע מעבר כדי לחזות את המיקום והזמן האפשריים לרצח הבא על פי גורמים מגוונים המשפיעים, כגון תורי התחבורה הציבורית ושלבי הלבנה.
מבחינה טכנולוגית מהפכנית, AI עשויה להיוות פוטנציאל רב בשדה מניעת הפשע, ולפתוח אפשרויות חדשות לחזית. בעוד פעילויות דומות נקיים בעולם על מנת לשפר את יכולות מניעת הפשע באמצעות למידת המכונה. בממלכה המאוחדת, כוחות המשטרה מתנסים במחשבים על ידי היישום הלאומי לניתוח נתונים (NDAS) כדי לחזות פעולות קודנות שינה בעתיד על ידי ניתוח בסיסי הנתונים המקצועיים. בינתיים, בארצות הברית, נערכות מחקרים מפורטים על התנהגויות של רצחנים סדיכים, כולל תכונות ילדות הקשורות לטיפולים פליליים, באמצעות בסיסי הנתונים המקיפים כמו בסיס הנתונים של אוניברסיטת רדפורד עם פרטים בעשרות רצחנים. גישות חדשניות אלו מטמיעו את המטרה להעדיף אינטרווציות באופן יעיל כדי למנוע פשעים אלימים.
"מהוויבחינות העיקריות בתחום מניעת הפשע המופעלת על ידי AI?"
– כיצד ניתן להסדיר את האלגוריתמים המבוססים על AI כדי להתאים לשינויים בשיטות פעולת הפשע ובתבניות?
– מה השיקולים האתיים החיוניים בהפעלת AI בגוף המשטרה?
– כיצד ניתן להבטיח שקיימים שקיפות ואחריות בנוגע לציפיות פשע המיוצרות על ידי AI?
"דיון לא נכון הוא האחריות וההטיות הקשורות לניבויים במערכות המבוססות על AI."
"הבטיחות שתוצאות מודלי הAI הן בלתי פוגעניות ומוקפדות בתהליכי הבחירה הן חיוניות לשמירה על האמון הציבורי והאילוף על הצדק." "האתגרים הנוכחים באופן בהברמות יתוכן כי איתם התמודדות עם צרחים בנפש רשות בגזרת הפשע."
"יתרונות וחסרונות שוליים של AI במניעת פשע:"
– "יתרונות:"
– "ניתוח מהיר של כמויות עצומות של מידע לזיהוי שטחי פשע פוטנציאליים."
– "החסכון במשאבים לחלוקה משטרתית על מנת לייעל את היעילות."
– "התערבות מוקדמת בפעולות פליליות כדי למנוע נזק ולשפר את בטיחות הציבור."
– "חסרונות:"
– "סיכון לשייכות טובות שנמצאות בתוך המידע ההיסטורי של פשע."
– "הפרת זכויות פרטיות של אוכפים באמצעות צפיה ממושתקת במידע."
– "חסר בקרה אנושית וביקורת בפתרונות קריטיים."
כך שכחבילה המוחשת את העתיד של מניעת פשע, עלינו לשקול בזהירות את ההשלכות והגבלות המרכזיות בנזיפה ליטוש את פוטנציאל המלא שלה בעוד עקרונות מניעה שלא צוינו מטרד לטפל בפני תוצאות לא רצויות.
"אתגרים מרכזיים וסואיים:"
– "שקילת דיווחיות עתידיות: כיצד ניתן לצוות גופי שלטון ביחסים למרבית שיטות לחזות אורחות פעולת הפשע ולשמור על הפרטיות?"
– "כתוב על המוניחים באלגוריתמי AI: אילו צעדים ניתן לצלוח כדי להמנע מהטיות שנפעלים מתוך המידע ההיסטורי הקודם של פשע, ותוך ודאות שתוצאות הכוח בוצעו זהות אדם ואדם."
– "ביטול האמון הציבורי והקבלה: כיצד ניתן לשפר את השקיף והפקות AI במערכות להביא אמון בקרב קהילות וצדק."
שחקנים מורכבים פארסותים קיימת של מניעת הפשע המבוססת על AI בכדי לפתוח את הכח המהפךי של הטכנולוגיה למניעת אנשים וקהילות מהתוקפים.
לקבלת מידע נוסף על נוף המתפתח של AI כמניעת פשע, בקרו באתר הממשלה הבריטי או באתר פורטל הרשמי של FBI.
