نجح نموذج للذكاء الاصطناعي في توقع الجرائم بشكل صحيح قبل أسبوع من وقوعها بدقة 90% في 8 مدن أمريكية، وفق ما صرح به أحد مؤسسي النموذج لموقع Business Insider الأمريكي، الأحد 3 يوليو/تموز 2022.
إيشانو تشاتوبادياي، الأستاذ المساعد في جامعة شيكاغو، أوضح أنه وفريقه أنشأوا “توأماً حضرياً” لمراقبة بيانات الجرائم في شيكاغو، من عام 2014 إلى نهاية عام 2016، قبل توقع احتمالية ارتكاب جرائم معينة في الأسابيع التالية بدقة 90%، ضمن نصف قطر مكون من كتلتين.
ركز النموذج، الذي كان له نتائج مماثلة في 7 مدن أخرى، على أنواع الجرائم التي تُرتَكَب ومكان حدوثها. كان معدل الجريمة في شيكاغو في عام 2020 أعلى بنسبة 67% من المعدل الوطني، وفقاً للبيانات التي جمعتها شركة AreaVibes للبيانات.
كما أشارت الصحيفة الأمريكية إلى أن التحيز العنصري في العمل الشرطي له تكاليف اقتصادية باهظة، ويزيد من عدم المساواة في المناطق التي تعاني بالفعل من مستويات عالية من الحرمان، وفقاً لبحث أجرته شركة Econofact.
وبينما تحاول بعض النماذج استئصال هذه التحيزات، فغالباً ما كان لها تأثير معاكس، مع اتهامات بأن التحيز العنصري في البيانات الأساسية يعزز السلوك المتحيز في المستقبل.
في عام 2016، جربت إدارة شرطة شيكاغو نموذجاً للتنبؤ بالأشخاص الأكثر عرضة لخطر التورط في إطلاق النار، لكن القائمة السرية كشفت في النهاية أن 56% من الرجال السود الذين يعيشون في المدينة ظهروا في القائمة؛ ما أثار اتهامات بالعنصرية.
قال تشاتوبادياي إن نموذجهم وجد أن الاعتقالات ارتفعت جنباً إلى جنب مع الجرائم المبلغ عنها في الأحياء ذات الدخل المرتفع، بينما كانت الاعتقالات ثابتة في المناطق ذات الدخل المنخفض؛ ما يشير إلى بعض التحيز في استجابة الشرطة.
بينما قال جيمس إيفانز، المشارك في النموذج: “نبرهن على أهمية اكتشاف الأنماط الخاصة بالمدينة للتنبؤ بالجرائم المبلغ عنها، والتي تولد رؤية جديدة للأحياء في المدينة، وتسمح لنا بطرح أسئلة جديدة، وتتيح لنا تقييم إجراءات الشرطة بطرق جديدة”.
فيما أشار لورنس شيرمان من مركز كامبريدج للشرطة القائمة على الأدلة إلى أنه قلق بشأن إدراج بيانات الشرطة في الدراسة التي تعتمد على إبلاغ المواطن عن الجرائم التي تبحث عنها الشرطة.
وافق تشاتوبادياي على أن هذه مشكلة، وأن فريقه حاول تفسيرها من خلال استبعاد الجرائم المبلغ عنها من قبل المواطنين وتدخلات الشرطة، والتي تتضمن عادةً جرائم المخدرات الصغيرة وتوقف حركة المرور، وتقسيم المناطق في جرائم العنف والممتلكات الأكثر خطورة، والتي كانت أكثر احتمالاً يُبلَغ عنها في أي مكان.
كان تشاتوبادياي، الذي جعل البيانات والخوارزمية متاحة للجمهور لزيادة التدقيق، يأمل في استخدام النتائج لسياسة رفيعة المستوى، لا كأداة تفاعلية للشرطة.
حيث قال: “من الناحية المثالية، إذا كان بإمكانك التنبؤ بالجريمة أو استباقها، فإن الرد الوحيد هو عدم إرسال المزيد من الضباط أو إغراق مجتمع معين بإنفاذ القانون. إذا كان بإمكانك استباق الجريمة، فهناك مجموعة من الأشياء الأخرى التي يمكننا القيام بها لمنع مثل هذه الأشياء من الحدوث فعلياً حتى لا يذهب أحد إلى السجن، ونساعد المجتمعات ككل”.
