Kevin TopolskyПрорывная программа на основе искусственного интеллекта может преобразить ландшафт предупреждения преступности, устраняя необходимость в вымышленных серийных убийцах, подобных Ганнибалу Лектору или Джеку Потрошителю. Российские учёные являются инициаторами развития программного обеспечения на основе ИИ, способного предсказывать местоположение и время будущих серийных преступлений путем анализа паттернов из расследованных уголовных дел. Более 200 уголовных дел уже собраны в качестве исходного набора данных для нейронной сети в Московском институте электронной техники.
Лев Бертовский, директор Института высоких технологий искусственного интеллекта, социальных и гуманитарных наук МИЭТ, подчеркнул продолжающуюся формулировку технических характеристик и тестирование индивидуальных элементов. Сотрудничество с правоохранительными органами является важным фактором успеха проекта, поскольку для обучения программы требуются реальные данные о серийных убийцах. Целью нейронной сети является сравнение новых данных с прошлыми уголовными записями для прогнозирования следующего потенциального места и времени убийства на основе различных влияющих факторов, таких как расписание общественного транспорта и фазы луны.
По всему миру ведутся аналогичные инициативы для улучшения возможностей предиктивного патрулирования с использованием искусственного интеллекта. В Великобритании полицейские силы экспериментируют с суперкомпьютерами через National Data Analytics Solution (NDAS), чтобы прогнозировать будущие случаи хулиганства путем анализа баз данных административных правонарушений. Тем временем в США на основе обширных баз данных, таких как набор данных Университета Рэдфорда с данными о более чем 4 700 серийных убийцах, проводится тщательное исследование поведения серийных убийц, включая характеристики детства, связанные с криминальными тенденциями. Такие инновационные подходы направлены на эффективное приоритизирование вмешательств для предотвращения насильственных преступлений.
Революция в предупреждении преступности с помощью искусственного интеллекта: Исследование новых фронтов
Искусственный интеллект быстро революционизирует ландшафт предотвращения преступности, предлагая новые возможности для прогнозирования и вмешательства в преступную деятельность. В то время как текущие инициативы, такие как программа ИИ в Московском институте электронной техники, открывают путь к предсказательному патрулированию, существует несколько неистребимых аспектов этого пересечения технологий и правоохранительной деятельности, которые обладают большим потенциалом.
Какие некоторые ключевые вопросы в области предупреждения преступности на базе ИИ?
— Как могут алгоритмы ИИ адаптироваться к изменяющимся преступным тактикам и паттернам?
— Какие этические соображения критичны при внедрении ИИ в правоохранительные органы?
— Как обеспечить прозрачность и ответственность в прогнозах ИИ по преступности?
Один важный аспект, который часто упускается из внимания, — это ответственность и предвзятость, связанные с предсказаниями, основанными на ИИ. Обеспечение того, чтобы модели ИИ были без предвзятости и прозрачно принимали решения, имеет важное значение для поддержания доверия общественности и защиты законности. Сложности в интерпретации прогнозов, генерируемых ИИ, и поиск баланса между гражданскими свободами и целями по предупреждению преступлений представляют существенные препятствия для внедрения этих технологий.
Преимущества и недостатки использования ИИ в предупреждении преступности:
— Преимущества:
— Быстрый анализ обширного объема данных для выявления потенциальных жарких точек преступности.
— Улучшенное распределение ресурсов для правоохранительных органов с максимизацией эффективности.
— Раннее вмешательство в преступную деятельность для предотвращения вреда и улучшения общественной безопасности.
— Недостатки:
— Риск усиления предвзятости, присутствующей в исторических данных о преступности.
— Возможное нарушение прав индивидуальной конфиденциальности путем обширного мониторинга данных.
— Отсутствие контроля и принятия решений человеком при критических вмешательствах.
В то время как искусственный интеллект продолжает формировать будущее предотвращения преступности, осмотрительное рассмотрение его последствий и ограничений является важным для использования его полного потенциала, обеспечивая защиту от непреднамеренных последствий.
Основные вызовы и споры:
— Балансировка точности и обеспечение конфиденциальности: Как правоохранительные органы могут балансировать компромисс между точными прогнозами преступности и сохранением конфиденциальности?
— Решение проблем с предвзятостью в алгоритмах ИИ: Какие меры могут быть приняты для смягчения предвзятости, вытекающей из исторических данных о преступности, обеспечивая честные и справедливые результаты?
— Построение доверия общественности и принятия: Каким образом прозрачность и ответственность систем ИИ могут быть улучшены для содействия доверию среди сообществ и заинтересованных сторон?
Исследование этих многоаспектных измерений ИИ в предотвращении преступности критично для разблокирования трансформационной силы технологии в обеспечении безопасности индивидов и сообществ от вреда.
Для дополнительных идей о развивающемся ландшафте предотвращения преступности на базе ИИ посетите официальный сайт правительства Великобритании или официальный портал ФБР.
