«Предиктивная работа полиции» использует исторические данные для прогнозирования места совершения преступления, но критики сомневаются в точности
Как можно улучшить работу полиции? Политики, полицейские участки, группы активистов и общественность имеют свои собственные идеи о том, как решить эту проблему. Тем не менее, хотя социальные сети и смартфоны повысили осведомленность о жестокости полиции, совершенно иная технология неуклонно и тайно распространяется в общественной жизни.
PredPol - лишь одна из многих компаний, занимающихся прогнозированием полиции, основанных на искусственном интеллекте. Программное обеспечение PredPol анализирует данные о преступности, чтобы определить, в каких частях города чаще всего наблюдаются преступные действия, и помогает полицейским управлениям предсказать преступление до того, как оно произойдет.
Основываясь на алгоритмических рекомендациях PredPol, полиция патрулирует определенные районы с большей бдительностью. Компания утверждает, что каждый 33 американец защищен ее данными, подразумевая, что они используются силами по всей территории США; OneZero попросил PredPol разъяснить это утверждение и прокомментировать эту статью, но не получил ответа. PredPol использует конфиденциальные контракты, что затрудняет точное определение городов, использующих эту технологию, но документы, которые видел Vice ранее в этом году, показывают, что программное обеспечение использовалось в течение многих лет полицейскими управлениями Лос-Анджелеса. , Санта-Крус, Сиэтл, Атланта, Такома, Литл-Рок и многие другие (включая, что несколько удивительно, Калифорнийский университет в Беркли). Секретные контракты означают, что эти системы в значительной степени избегали общественного контроля до недавнего времени, но вполне вероятно, что многие из нас попадают под бдительный контроль таких компаний, как PredPol, Hunchlab и других, либо как преступники в своих системах, либо через присутствие полиции в наших районах.
Этот тип «умной полиции» предполагает, что использование машинного обучения повысит эффективность полиции и организационную обработку, и, следовательно, является ключом к их мандату по защите и обслуживанию. Эндрю Фергюсон, профессор права в Университете округа Колумбия, рассказал OneZero, как это выглядит на практике: «[Каждая компания] выполняет одну и ту же базовую работу, пытаясь найти вклады, которые полиция думает, что это связано с определенными факторами риска, и пытается либо поставить полицейскую машину в нужное место в нужное время, либо пытается идентифицировать человека и вмешиваться, прежде чем он сможет действовать насильственным образом, или выявлять групповые преступления и прогнозировать и препятствуют их росту ».
Это движение росло исключительными темпами за последние 10 лет. Фергюсон говорит, что по крайней мере 60 полицейских управлений в США используют ту или иную форму прогнозной аналитики, но они избегают этого фактического термина из-за его неоднозначной репутации. Предиктивное наблюдение подразумевает состояние наблюдения и позволяет проводить сравнения Отчет меньшинства. Похоже, что он также в значительной степени полагается на идею о том, что технология является нейтральным инструментом, хотя технологические системы и сбор данных, как известно, усиливают предубеждения и предубеждения их создателей.
PredPol использует подход, основанный на месте, что означает, что он вводит исторические данные о преступлениях с акцентом на имущественные преступления, такие как кражи со взломом и проникновение, и анализирует эти данные алгоритмически, чтобы предсказать вероятность совершения преступлений в тех же или соседних районах. . К чести, говорит Фергюсон, PredPol признал проблемы данных, используемых в полицейской деятельности, ориентированной на отдельных лиц, которая нацелена на группы или отдельных лиц и оставляет больше возможностей для влияния алгоритмической предвзятости. Исследования в области социальных наук поддерживают подход, основанный на местах, который показывает вирусность преступлений против собственности и то, как присутствие полиции в этих районах может помочь определенным экологическим уязвимостям.
Тем не менее, акцент на месте совершения преступления увековечивает вековые идеи, абстрагирующие то, как на самом деле выглядит работа полиции. «Это не очень революционная идея, - говорит Фергюсон. «Полиция должна где-то патрулировать, - говорит PredPol, - это может дать им представление о перенаправлении патрулей. Однако очевидно, что в этих местах есть люди, и они собираются вступить в контакт с полицией, которая уже ищет преступную деятельность. Технология, выявляя эти горячие зоны, меняет восприятие полиции полицией. Они будут настороже и могут увидеть что-то подозрительное, что на самом деле является обычным поведением, и это повлияет на этих людей ».
«Основываясь на данных о преступности, которые используют эти платформы, они не предсказывают, где и когда совершаются преступления - они предсказывают, где и когда полиция найдет и арестует людей за эти преступления».
С тех пор, как в 2013 году Нью-Йорк запретил свою спорную политику остановки и проверки, город обратился к сбору и хранению данных наряду с предиктивной аналитикой. Фергюсон утверждает, что это используется, чтобы оправдать такое же агрессивное принуждение к маргинальным сообществам, только на этот раз они используют данные в качестве обоснования. Критики прогнозирующей работы полиции также отметили это, поскольку эта практика стала популярной.
Академический исследователь Билел Бенбузид, автор статьи Большие данные и общество Прогнозировать и управлять. Предсказательная полицейская деятельность в Соединенных Штатах называет это кибернетическим воображаемым обоснованием социальной гармонии в расчетах . Другими словами, безопасность сообщества превращается в наборы данных, которые предназначены для оказания влияния на действия полиции и повышения эффективности управления.
Несмотря на все более широкое использование прогнозирующей полицейской деятельности, Фергюсон говорит, что ее эффективность в значительной степени не доказана с научной точки зрения. Доказана полезность данных при правильных условиях.
Самуэль Синьянгве - специалист по анализу данных в Campaign Zero, организации, занимающейся реформой полиции. Он подчеркивает, что в конечном итоге данные - это всего лишь инструмент. «Его можно использовать во благо или усугубить проблемы», - говорит он. "Речь идет о том, как он используется: соответствует ли он целям, которые требуют члены сообщества, или он используется без участия общественности?"
Синьянгве и другие активисты утверждают, что мы должны использовать огромные объемы данных о преступности для тщательного изучения деятельности полиции, включая насилие и должностные преступления. Поскольку общественная безопасность становится все более приватизированной, мы должны осознавать, как сбор данных может быть использован для других целей.
«Основываясь на данных о преступлениях, которые используют эти платформы и полиция, - говорит Синьянгве, - они не предсказывают, где и когда совершаются преступления - они предсказывают, где и когда полиция найдет и арестует людей. за эти преступления, и это усиливает существующую предвзятость и чрезмерную политику в черных сообществах ».
Все эти данные, подчеркивает Синьянгве, также могут и должны использоваться для выявления офицеров с более высокой вероятностью совершения неправомерных действий, и именно здесь активисты пытаются вести разговор. О некоторых преступлениях не сообщается, в то время как преступность в определенных районах переоценивается. Таким образом, исходные данные, которые используются в настоящее время в этих алгоритмах, изначально ошибочны, особенно когда эти данные о поведении полиции и насилии можно было бы использовать лучше. «Если мы серьезно относимся к общественной безопасности, предупреждению преступности и участию сообщества, то мы должны использовать эту технологию для этих целей», - говорит Синьянгве.
Для сообществ, уже борющихся с полицией, столкновение с технократическими решениями неправильных проблем не является многообещающим. Внутренние данные для PredPol и других платформ в основном конфиденциальны на основе собственности компании, и нет прозрачности в том, когда полицейское управление начинает их использовать - материнская плата Vice могла сообщать только в масштабе PredPol после утечки внутренних документов. Ревизия, проведенная ранее в этом году, обнаружила, что прогностические программы Департамента полиции Лос-Анджелеса, в том числе PredPol, не находились под контролем. Несмотря на попытки законотворчества в последние годы, закон все еще отстает от технологии. The Law Society, британская торговая организация, в этом году выпустила отчет, в котором утверждается, что полицейские силы в Великобритании требуют срочного надзора за использованием прогнозирующей полицейской деятельности и других технологий, а дело полиции Лос-Анджелеса предполагает, что ситуация в США то же самое.
«Я склонен не относиться к самой технологии, - говорит Фергюсон. «Это состояние наблюдения, в котором мы живем, также дает нам гораздо больше информации о полицейских методах и методах». Проблема, по его словам, в том, что финансирование этих проектов часто направляется непосредственно в избирательные участки, а не в различные социальные службы, которые могут быть лучше оснащены для навигации по данным. «Если вы переключите внимание с контроля над этими проблемами с помощью данных на решение этих проблем с помощью данных, это откроет совершенно новый путь к решению наших социальных проблем», - говорит он.
Тем временем платформы PredPol, HunchLab, Axon и ShotSpotter соревнуются за то, чтобы стать основным аналитическим решением для полицейской системы США. Axon передал свои телекамеры полиции бесплатно, стремясь наладить отношения с отделами и предлагая набор услуг, направленных на позиционирование компании как предпочтительного поставщика данных. Вы видите признание того, что, если вы станете компанией, которая поддерживает полицию, вы сможете предложить им целый ряд услуг, и это будет способ гарантировать, что у вас есть жизнеспособная бизнес-модель, - говорит Фергюсон.
Общественная защита и благосостояние определяется размером прибыли. Это компании, которые меняют определение безопасности в наших сообществах.
