Menneisyys vihjaa tulevasta
Järjestelmä vaikuttaa liian hyvältä ollakseen totta, mutta kuten kaikki muukin tulevaisuudentutkimus, tekoälyn kristallipallo pohjaa ennustuksensa menneisyyden tapahtumiin.
Itseoppivan tekoälyn algoritmeihin on syötetty julkista dataa rikoksista, joita on tehty Chicagossa vuosina 2014–2016 tietyillä, erilaisten sosiaalisten ryhmien suosimilla asuinalueilla.
Järjestelmää on testattu seitsemän muun yhdysvaltalaiskaupungin, kuten Austinin ja Los Angelesin, datalla ja tulokset ovat olleet aina samat.
Tutkijat ovat keränneet dataa lähinnä vakavista rikoksista, joista tehdään ilmoituksia. Tämä johtuu siitä, että luottamus järjestysvaltaan on köyhillä asuinalueilla vähäinen eikä pienistä rikkomuksista yleensä tehdä ilmoitusta poliisille.
Tutkitut rikokset jaettiin kahteen luokkaan eli omaisuusrikoksiin, kuten ryöstöihin, ja väkivaltarikoksiin, kuten pahoinpitelyihin ja murhiin. Tutkijat syöttivät tekoälyjärjestelmään myös rikosten ajankohdat ja tekopaikat.
Asujaimistoltaan erilaiset kaupunginosat jaettiin seitsemän jalkapallokentän kokoisiin lohkoihin. Näin tekoälyn kuviontunnistus pääsi analysoimaan jokaisen lohkon rikoshistorian piirteet.
Näin saatiin lopulta hämmästyttävän tarkka ennuste siitä, missä ja milloin seuraavaksi tapahtuu rikos. Järjestelmä ei tosin pystynyt antamaan tarkkaa kellonaikaa, kuten aiemmin mainitussa Minority Report -elokuvassa.
Poliisitoimien vinouma selvisi
Kun tutkijat vertasivat rikosilmoituksia tehtyjen poliisitutkintojen määrään, paljastui, että hyvinvoivilla alueilla rikosten selvitysprosentti oli korkeampi kuin köyhillä naapurialueilla.
Köyhille alueille ei ilmeisesti riitä poliisin resursseja, kun selvitysresurssit suunnataan rikkaammille alueille. Tämä havainto on chicagolaistutkijoiden mukaan uusi, ja se on ristiriidassa Yhdysvaltojen, Kiinan ja Britannian kaltaisten maiden asettamien rikosten ennustamis- ja ehkäisytavoitteiden kanssa.
Aiemmin toimet on pääasiassa keskitetty rikospesäkkeisiin ja teorioihin, joiden mukaan rikokset leviävät yhdestä keskuksesta lähialueille, mutta tällainen ajattelu on asenteellista ja perustuu ennakkoluuloihin.
Malleissa ei ole otettu huomioon rikollisuuden, kaupunginosien sosiaalisten aspektien ja poliisin toimien välisiä monimutkaisia yhteyksiä.
Tutkijoiden mukaan tulevia rikoksia ei välttämättä voidakaan ehkäistä sijoittamalla rikoksien piinaamille alueille lisää poliiseja.
Poliisin läsnäolon lisääminen köyhillä asuinalueilla ilman rikosten selvitysprosentin kasvattamista saattaa nimittäin vain kasvattaa epäluottamusta järjestysvaltaan.
Tutkijaryhmä huomauttaa lisäksi, että heidän tekoälyjärjestelmänsä on tarkoitettu vain poliitikkojen, poliisin ja muiden viranomaisten yhdeksi työkaluksi muiden rikosten torjumisen keinojen rinnalle.
