Naujovų technologijų programa, naudojanti dirbtinį intelektą, gali pakeisti nusikaltimų prevencijos sceną, eliminuodama poreikį išgalvotiems serijiniams žudikams kaip Hannibal Lecteris ar Džekas Kerparas. Rusijos mokslininkai veda AI programinės įrangos plėtrą, sugebėjimu prognozuoti ateities serijinius nusikaltimus analizuojant modelius iš išspręstų nusikaltimų atvejų. Pirmuoju duomenų rinkiniu neuroninei tinklai Moskvos Elektronikos Technologijų Institute (MIET) jau surinkta daugiau kaip 200 nusikaltimų atvejų.
Levas Bertovskis, MIET Įvairių teisės, socialinių ir humanitarinių mokslų instituto vadovas, pabrėžė nuolatinius techninių specifikacijų sudarymą ir individualių elementų testavimą. Bendradarbiavimas su teisėsaugos institucijomis yra esminis projekto sėkmei, nes reikia tikrų duomenų apie serijinius žudikus, norint treniruoti AI programą. Tikslas yra neuroniniui tinklui palyginti naujus duomenis su praeities nusikaltimų įrašais, siekiant prognozuoti kitą galimą žmogžudystės vietą ir laiką, remiantis įvairiais įtakų veiksniais, tokiomis kaip viešųjų transporto tvarkaraščiai ir mėnulio fazės.
Panašios iniciatyvos visame pasaulyje vyksta siekiant plečiant prognozuojamos teisėsaugos galimybes naudojant dirbtinį intelektą. JK policijos pajėgos eksperimentuoja su superkompiuteriais per Nacionalinę duomenų analizės programą (NDAS), siekdamos prognozuoti ateities vėžavimosi aktus analizuojant administracinių nusižengimų duomenų bazes. Tuo tarpu JAV detaliai tiriami serijinių žudikų elgesys, įskaitant vaikystės bruožus, susijusius su nusikalstamomis tendencijomis, naudojant išsamesnes duomenų bazes, pavyzdžiui, Radfordo universiteto duomenų rinkinį, kuriame pateikta informacija apie daugiau nei 4 700 serijinių žudikų. Tokios inovatyvios priemonės siekia efektyviai pirmenybę teikti intervencijoms, kad būtų užkirstas kelias smurtiniams nusikaltimams.
Nusikalstamumo prevencijos revoliucija naudojant dirbtinį intelektą: keliaudami naujų teritorijų
Dirbtinis intelektas greitai keičia nusikaltimų prevencijos veidą, siūlydamas naujas galimybes prognozuoti ir įsikišti į nusikaltimų veiksmus. Nors vykstančios iniciatyvos, pavyzdžiui, AI programa Moskvos Elektronikos Technologijų institute, kuria prognozuojama teisėsaugos veikla, yra atskaitingi, šioje technologijų ir teisėsaugos sankirtoje yra įvairių neištirtų aspektų, kurie turi didelį potencialą.
Kokios yra pagrindinės klausimai AI paremtos nusikalstamumo prevencijos srityje?
– Kaip AI algoritmai gali prisitaikyti prie kintančių nusikalstamų takikų ir modelių?
– Kokie etiniai svarstymai yra svarbūs naudojant AI teisėsaugos srityje?
– Kaip užtikrinti skaidrumą ir atsakomybę AI sukurtuose nusikalstamumo prognozuose?
Vienas svarbus aspektas, dažnai ignoruojamas, yra tai, kad AI paremtos prognozės yra atsakomybė ir subalansuotos su AI paremtos prognozės susijusiomis šaliavimu. Užtikrinant, kad AI modeliai būtų nešališki ir skaidrūs savo priimamose sprendimo procesuose, yra esminė, siekiant išlaikyti visuomenės pasitikėjimą ir išlaikyti teisingumą. Iššūkiai, kylančios iš AI generuotų prognozių interpretavimo ir civilinių laisvių derinimo su nusikaltimų prevencijos tikslais, sudaro svarbius kliūtis šių technologijų įgyvendinime.
Dirbtinio intelekto privalumai ir trūkumai nusikalstamumo prevencijai:
– Privalumai:
– Greitas didelių duomenų kiekių analizavimas siekiant nustatyti potencialius nusikalstamus taškus.
– Išplėstinis resursų paskirstymas teisėsaugos institucijoms, siekiant maksimizuoti efektyvumą.
– Ankstyvas įsikišimas į nusikalstamus veiksmus, siekiant išvengti žalos ir pagerinti visuomenės saugumą.
– Trūkumai:
– Rizika propaguoti šaliavimus, esančius istoriniuose nusikaltimų duomenyse.
– Potenciali individualių privatumo teisių pažeidimo bei didelio duomenų stebėjimo rizika.
– Trūksta žmogaus priežiūros ir sprendimų priėmimo kritinėse intervencijose.
Kol dirbtinis intelektas toliau formuoja nusikalstamumo prevencijos ateitį, atsargus šio poveikio ir apribojimų svarstymas yra svarbus, siekiant pilnai išnaudoti jo potencialą, tuo pačiu saugant nuo nepageidautinų padarinių.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos:
– Sutaikyti tikslumą su privatumo bedarbiais: kaip teisėsaugos institucijos gali išspręsti biudžeto priešdaktį tarp tikslaus nusikalstamumo prognozavimo ir privatumo išsaugojimo?
– Šaliavimų AI algoritmuose sprendimas: kokių priemonių galima įgyvendinti, kad būtų sumažinti nuosprendžiai, kilę iš istorinių nusikaltimų duomenų, užtikrinant teisingus ir teisingus rezultatus?
– Viešųjų pasitikėjimo ir priėmimo kūrimas: kaip AI sistemų skaidrumas ir atsakomybė gali būti pagerintas, siekiant skatinti pasitikėjimą tarp bendruomenių ir suinteresuotų šalių?
Išnagrinėjus šiuos daugiapluosnius aspektus, susijusius su AI paremta nusikalstamumo prevencija, svarbu atrakinti technologijų transformavimo galimybę apsaugant asmenis ir bendruomenes nuo žalos.
Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie kintančią dirbtinio intelekto paremtą nusikalstamumo prevencijos aplinką, apsilankykite JK vyriausybės svetainėje arba FBI oficialioje svetainėje.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br