ABD'deki ÖZETİ| Şikago Üniversitesi'nden bir grup araştırmacı yapay zekâ için yeni bir model geliştirdi. 92 metrekarelik alan içerisinde gelecekteki olayları tahmin etmesi için tarihsel suç verileri kullanılarak yapay zekânın suçu tahmin etmesi sağlandı. Bu yöntem suçluların suçu işlemeden önce tespit edildiği Azınlık Raporu filmini hatırlattı.
Yapılan çalışma geçtiğimiz hafta Nature Human Behaviour adlı bilimsel dergide "Event-level prediction of urban crime reveals a signature of enforcement bias in US cities" (Kentlerdeki suçun olay düzeyinde öngörülmesi, ABD şehirlerinde uygulamadaki taraflılığın bir işaretini ortaya koyuyor) ismiyle yayınladı.
Şikago Chicago Üniversitesi'nde çalışan veri bilimci ve sosyal bilimciler, şiddet ve mülkiyet suçlarındaki kamusal verilerden zaman ve coğrafi konumlara ait kalıpları öğrenerek suçu önceden tahmin eden algoritma, gelecekte işlenecek suçları bir hafta önceden yaklaşık %90 doğrulukla tahmin edebiliyor.
Model ile elde edilen veriler, Şikago Belediyesi’nden alınan ve iki geniş kategoride rapor edilen olayların yer aldığı tarihsel verilerle test edilip doğrulanmış. Kategoriler şiddet suçlarını (cinayet, saldırı ve darp) ve mülkiyet suçlarını (soygun, hırsızlık ve araç hırsızlığı) kapsıyor.
SOSYOEKONOMİK DURUMU YÜKSEK MUHİTLERDE TUTUKLANMA ORANI FAZLAYKEN DÜŞÜK MUHİTLERDE TUTUKLANMA ORANI ÇOK DAHA AZ
Araştırmacılar, ayrı bir modelde ise polislerin suça verdiği yanıtları inceleyerek olaylardan sonra gerçekleşen tutuklanma sayılarını etti. Analiz soncunda daha zengin bölgelerde işlenen suçların daha fazla tutuklanmayla sonuçlanırken, dezavantajlı muhitlerde tutuklanma sayısının düştüğü tespit edildi. Araştırma sonucunda kanunlar uygulanırken önyargılı davranıldığını saptandı.
Çalışmanın baş yazarı Ishanu Chattopadyay, “Sistemi zorladığınız zaman, zengin muhitte işlenen suça cevaben daha fazla kişiyi tutuklamanın daha fazla kaynak gerektirdiğini ve polis kaynaklarının daha düşük sosyoekonomik statüye sahip alanlardan çekilmesine sebep olduğunu gördük.” dedi.