Kevin TopolskyProgram na napredni umetni inteligenci uporablja prihodnost kriminala in bi lahko preoblikoval pokrajino preprečevanja zločinov, pri tem pa zmanjšal potrebo po fiktivnih serijskih morilcih, kot sta Hannibal Lecter ali Jack Razparač. Ruski znanstveniki vodijo razvoj programske opreme na osnovi umetne inteligence, ki je sposobna napovedati lokacijo in čas prihodnjih serijskih zločinov s pomočjo analize vzorcev iz rešenih kriminalnih primerov. Začetni nabor podatkov za nevronske mreže na Moskovski inštitut za elektrotehniko (MIET) že obsega več kot 200 kriminalnih primerov.
Lev Bertovski, direktor inštituta za visoko tehnično pravo, družbene in humanistične vede na MIET, je poudaril nadaljnje oblikovanje tehničnih specifikacij in testiranje posameznih elementov. Sodelovanje z organi pregona je ključno za uspeh projekta, saj je za usposabljanje programa umetne inteligence potrebna prava podatkovna baza serijskih morilcev. Cilj je, da nevronska mreža primerja nove podatke s preteklimi kazenskimi zapisi in napove naslednjo morebitno lokacijo in čas umora na podlagi različnih vplivajočih dejavnikov, kot so razporedi javnega prevoza in lunine faze.
Podobne pobude so v teku po vsem svetu, da bi izboljšale napovedne zmogljivosti za preprečevanje zločina s pomočjo umetne inteligence. Policije v Združenem kraljestvu eksperimentirajo s super računalniki preko Nacionalne rešitve za analitiko podatkov (NDAS), da bi napovedovale prihodnje huliganske akte z analizo podatkovnih baz upravnih prekrškov. Medtem v ZDA temeljite raziskave o vedenju serijskih morilcev, vključno z značilnostmi otroštva, povezanimi z zločinskimi težnjami, izvajajo s pomočjo obsežnih podatkovnih zbirk, kot je nabor podatkov univerze Radford z informacijami o več kot 4.700 serijskih morilcih. Takšni inovativni pristopi si prizadevajo učinkovito prioritetizirati intervencije za preprečevanje nasilnih zločinov.
Revolicioniziranje preprečevanja zločina z umetno inteligenco: raziskovanje novih obzorij
Umetna inteligenca hitro revolucionizira pokrajino preprečevanja zločina in ponuja nove možnosti za napovedovanje in posredovanje pri kriminalnih dejavnostih. Medtem ko v teku aktivnosti, kot je program umetne inteligence na Moskovskem inštitutu za elektrotehniko, pionirajo na področju napovednega preprečevanja zločina, obstajajo različni neodkriti vidiki te zveze med tehnologijo in organi pregona, ki nosijo velik potencial.
Katera ključna vprašanja segajo v področje preprečevanja zločina, ki ga poganja umetna inteligenca?
– Kako se lahko algoritmi umetne inteligence prilagajajo spreminjajočim taktikam in vzorcem kriminalcev?
– Katere etične vidike je treba upoštevati ob uvedbi umetne inteligence v organe pregona?
– Kako zagotoviti transparentnost in odgovornost pri napovedih o kriminalu, ki jih generira umetna inteligenca?
En vidik, ki ga pogosto spregledamo, je odgovornost in pristranskost povezane z napovedmi, generiranimi z umetno inteligenco. Zagotavljanje, da so modeli umetne inteligence nepristranski in pregledni v svojem odločanju, je bistveno za vzdrževanje javnega zaupanja in varovanje pravice. Prav tako izzivi interpretacije napovedi, ustvarjenih z umetno inteligenco, in vzdrževanje ravnotežja med civilnimi svoboščinami in cilji preprečevanja zločina, predstavljajo pomembne ovire pri uvedbi teh tehnologij.
Prednosti in slabosti uporabe umetne inteligence pri preprečevanju zločina:
– Prednosti:
– Hitra analiza obsežnih količin podatkov za identifikacijo potencialnih vročih točk za kriminal.
– Izboljšana porazdelitev virov za organe pregona za povečanje učinkovitosti.
– Zgodnje posredovanje pri kriminalnih dejavnostih za preprečevanje škode in izboljšanje javne varnosti.
– Slabosti:
– Tveganje za ohranjanje pristranosti, prisotne v zgodovinskih podatkih o kriminalu.
– Potencialno kršenje individualnih pravic do zasebnosti zaradi obsežnega spremljanja podatkov.
– Pomanjkanje človeškega nadzora in odločanja pri kritičnih posredovanjih.
Ker umetna inteligenca nadaljuje oblikovanje prihodnosti preprečevanja zločina, preudarne raziskave njenih posledic in omejitev so ključne za izrabo njenega polnega potenciala, obenem pa zavarovanje pred nenamernimi posledicami.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Uravnoteženje natančnosti s skrbmi o zasebnosti: Kako lahko organi pregona uskladijo razmerje med natančnimi napovedmi o kriminalu in varovanjem zasebnosti?
– Naslavljanje pristranskosti v algoritmih umetne inteligence: Katere ukrepe je mogoče uvesti za omilitev pristranskosti, izhajajoče iz zgodovinskih podatkov o kriminalu, in zagotovitev poštenih in pravičnih izidov?
– Gradnja zaupanja javnosti in sprejetje?: Kako je mogoče izboljšati transparentnost in odgovornost sistemov umetne inteligence, da bi spodbudili zaupanje med skupnostmi in deležniki?
Raziskovanje teh večstranskih vidikov preprečevanja zločina, ki ga poganja umetna inteligenca, je ključno za odklepanje preoblikovalne moči tehnologije pri varovanju posameznikov in skupnosti pred škodo.
Za dodatne vpoglede v razvojno pokrajino AI pogonjenega preprečevanja zločina obiščite spletna stran britanske vlade ali uradni portal FBI-ja.
[vključi]https://www.youtube.com/embed/dYDJzaIh8lI[/vključi]
