{"id":6377,"date":"2023-10-12T11:21:30","date_gmt":"2023-10-12T11:21:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6377"},"modified":"2024-03-28T00:42:26","modified_gmt":"2024-03-28T00:42:26","slug":"predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination\/","title":{"rendered":"Die vorausschauende Polizeiarbeit verfehlt ihre Ziele und birgt die Gefahr der Diskriminierung"},"content":{"rendered":"

1956 verfasste Philip K. Dick eine Novelle mit dem Titel \"The Minority Report\" (Der Minderheitenbericht), die von einer Zukunft handelt, in der \"Precogs\" Verbrechen vorhersehen k\u00f6nnen, bevor sie sich in der Realit\u00e4t ereignen.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Einige Jahrzehnte sp\u00e4ter brachte Tom Cruise diese unheimliche Vision auf die Leinwand und jagte auf der Grundlage dieser Vorhersagen M\u00f6chtegern-Verbrecher. <\/span><\/p>\n

Beide Versionen zwangen uns, \u00fcber die ethischen Implikationen nachzudenken, die es hat, wenn man f\u00fcr etwas verhaftet wird, das man in Zukunft tun k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n

Heute, wo sich die Methoden der vorausschauenden Polizeiarbeit ihren Weg in die moderne Strafverfolgung bahnen, muss man sich fragen: Stehen wir an der Schwelle zur Verwirklichung von Dicks vorausschauender Erz\u00e4hlung?\u00a0<\/span><\/p>\n

Was ist pr\u00e4diktive Polizeiarbeit, und wie funktioniert sie?<\/span><\/h2>\n

Predictive Policing verbindet Strafverfolgung und fortschrittliche Analytik und nutzt maschinelles Lernen, um kriminelle Handlungen vorherzusehen, bevor sie entstehen. <\/span><\/p>\n

Die Pr\u00e4misse ist auf dem Papier einfach: Wenn wir die in historischen Verbrechensdaten verborgenen Muster entschl\u00fcsseln k\u00f6nnen, k\u00f6nnen wir Algorithmen zur Vorhersage k\u00fcnftiger Vorf\u00e4lle entwickeln.<\/span><\/p>\n

Der Prozess beginnt mit dem Sammeln von historischen Verbrechensaufzeichnungen, \u00dcberwachungsdaten, Social-Media-Chatter und sogar Nuancen wie Wetterschwankungen. Dieser riesige Bestand an Informationen wird dann in ausgekl\u00fcgelte maschinelle Lernmodelle eingespeist, die darauf ausgelegt sind, die zugrunde liegenden Muster zu erkennen.\u00a0<\/span><\/p>\n

So k\u00f6nnte das Modell beispielsweise feststellen, dass in einem bestimmten Viertel in regnerischen Wochenendn\u00e4chten besonders viele Einbr\u00fcche ver\u00fcbt werden.<\/span><\/p>\n

Sobald diese Korrelationen herausgearbeitet sind, werden sie von fortschrittlichen Softwareplattformen in visuelle Darstellungen umgewandelt, die oft \"Heatmaps\" \u00e4hneln und wahrscheinliche Kriminalit\u00e4tsschwerpunkte hervorheben. Dies wiederum erm\u00f6glicht es der Polizei, ihre Ressourcen proaktiv zuzuweisen und ihre Patrouillen und Interventionen zu optimieren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Einige Modelle gehen noch einen Schritt weiter und listen die Personen nach Namen und Adresse auf, so dass die Beamten \u00fcber sehr spezifische und lokalisierte Prognosen verf\u00fcgen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Geschichte der vorausschauenden Polizeiarbeit<\/span><\/h2>\n

Die Technologie der vorausschauenden Polizei steckt noch in den Kinderschuhen, und obwohl es bereits einige einflussreiche Akteure wie Palantir gibt, ist die Branche noch klein.<\/span><\/p>\n

Im Juni 2022 wird die Universit\u00e4t von Chicago <\/span>ein KI-Modell entwickelt<\/span><\/a> die in der Lage ist, Kriminalit\u00e4tsorte und -raten innerhalb der Stadt mit einer angeblichen Genauigkeit von 90% vorherzusagen.<\/span><\/p>\n

Auf der Grundlage offener Kriminalit\u00e4tsdaten aus den Jahren 2014 bis 2016 teilte das Team Chicago in Quadrate von etwa 300 m L\u00e4nge ein. Das Modell konnte eine Woche im Voraus vorhersagen, auf welchem Platz die Wahrscheinlichkeit eines Verbrechens am h\u00f6chsten war.<\/span><\/p>\n

Die Studie verfolgte ehrliche Absichten, indem sie r\u00e4umliche und sozio\u00f6konomische Verzerrungen bei den polizeilichen Bem\u00fchungen und der Mittelzuweisung aufdeckte. Es wurde festgestellt, dass wohlhabende Viertel mehr Ressourcen erhielten als einkommensschw\u00e4chere Gebiete.\u00a0<\/span><\/p>\n

In der Studie hei\u00dft es: \"Wir zeigen, dass pr\u00e4diktive Modelle zwar die Macht des Staates durch die \u00dcberwachung von Straftaten st\u00e4rken k\u00f6nnen, aber auch die \u00dcberwachung des Staates erm\u00f6glichen, indem sie systemische Verzerrungen bei der Strafverfolgung aufsp\u00fcren.\"<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus wurde das Modell mit Daten aus sieben anderen US-St\u00e4dten trainiert, wobei \u00e4hnliche Ergebnisse erzielt wurden. Alle Datens\u00e4tze und Algorithmen wurden auf GitHub zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/span><\/p>\n

Chicago ist eine wichtige Fallstudie f\u00fcr datengesteuerte und KI-gest\u00fctzte Polizeiarbeit. Ein weiteres Beispiel ist die st\u00e4dtische <\/span>Heatmap zur Waffenkriminalit\u00e4t<\/span><\/a>die \"Hotspots\" der Kriminalit\u00e4t identifiziert, die in die polizeilichen Bem\u00fchungen einflie\u00dfen k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Chicago
Chicagos Heatmap zur Waffenkriminalit\u00e4t liefert Daten, die Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen liefern k\u00f6nnten. Quelle: Datenportal f\u00fcr Chicago<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Ein bemerkenswerter Vorfall aus dem Jahr 2013 - in den Anf\u00e4ngen der vorausschauenden Polizeiarbeit - <\/span>beteiligt Robert McDaniels<\/span><\/a>ein Bewohner von Chicagos Stadtteil Austin, auf den 90% der Waffendelikte in der Stadt entfallen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Obwohl er keine Gewalttaten begangen hat, wurde McDaniel aufgrund seiner Aufnahme in eine Liste potenziell gewaltt\u00e4tiger Straft\u00e4ter zweimal zur Zielscheibe von Waffengewalt, weil die Polizei vor seiner T\u00fcr stand und ihn zur Zielscheibe machte. <\/span><\/p>\n

Eine Untersuchung von The Verge<\/a> hei\u00dft es, dass ein Journalist der Chicago Tribune McDaniel wegen der \"Heat List\" kontaktiert hat - ein inoffizieller Name, den die Polizei den Algorithmen zugewiesen hat, die potenzielle Sch\u00fctzen und Ziele kennzeichnen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ishanu Chattopadhyay, der leitende Forscher des Projekts 2022 Chicago <\/span>Projekt zur Verbrechensvorhersage<\/span><\/a>betonte, dass ihr Modell Standorte vorhersagt, nicht Personen. \"Es ist nicht Minority Report\", sagte er - aber das McDaniels-Ereignis weist sicherlich einige Parallelen auf.\u00a0<\/span><\/p>\n

Chattopadhyay wies darauf hin, dass die von den B\u00fcrgern gemeldeten geringf\u00fcgigen Drogen- und Verkehrsverst\u00f6\u00dfe absichtlich ausgelassen wurden und der Schwerpunkt auf h\u00e4ufiger gemeldeten Gewalt- und Eigentumsdelikten lag. <\/span><\/p>\n

Allerdings ist s<\/span>Studien zeigen, dass Schwarze h\u00e4ufiger wegen Straftaten angezeigt werden als ihre wei\u00dfen Altersgenossen. Folglich werden schwarze Viertel zu Unrecht als \"Hochrisikogebiet\" eingestuft.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus f\u00fchrt eine verst\u00e4rkte Polizeipr\u00e4senz in einem Gebiet zu mehr gemeldeten Straftaten, wodurch eine R\u00fcckkopplungsschleife entsteht, die die Wahrnehmung der Kriminalit\u00e4t verzerrt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn man sich dann auf Daten aus der Vergangenheit verl\u00e4sst, k\u00f6nnen sich Stereotypen verfestigen und das Potenzial f\u00fcr Ver\u00e4nderungen und Rehabilitation \u00fcbersehen werden.<\/span><\/p>\n

Wie hat sich die vorausschauende Polizeiarbeit bew\u00e4hrt?<\/span><\/h2>\n

Es \u00fcberrascht nicht, dass die vorausschauende Polizeiarbeit sehr umstritten ist, aber funktioniert sie \u00fcberhaupt oder erf\u00fcllt sie ihren grundlegenden Zweck?<\/span><\/p>\n

Eine Untersuchung vom Oktober 2023 durch <\/span>Die Markup und Wired<\/span><\/a> deckten eklatante Fehler auf und f\u00fcgten sich in die wachsende Zahl von Beweisen ein, die die Gefahren und Unzul\u00e4nglichkeiten der \u00dcbertragung von Strafverfolgungsentscheidungen auf Maschinen aufzeigen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das Programm im Fokus ist <\/span>Geolitica<\/span><\/a>eine Software zur vorausschauenden Polizeiarbeit, die von der Polizei in Plainfield, New Jersey, eingesetzt wird. Es ist erw\u00e4hnenswert, dass die Polizei von Plainfield die einzige von 38 Dienststellen war, die bereit war, Daten mit den Medien zu teilen.<\/span><\/p>\n

Fr\u00fcher bekannt als PredPol<\/a>wurde diese Software f\u00fcr maschinelles Lernen von verschiedenen Polizeidienststellen erworben.<\/span><\/p>\n

The Markup und Wired analysierten 23.631 Vorhersagen von Geolitica von Februar bis Dezember 2018. Davon stimmten weniger als 100 Vorhersagen mit realen Verbrechen \u00fcberein, was eine Erfolgsquote von weniger als einem halben Prozent ergibt.<\/span><\/p>\n

Diese Prognosemodelle sind seit jeher umstritten und werfen zahlreiche ethische Fragen auf, da sie diskriminierende und rassistische Vorurteile verst\u00e4rken k\u00f6nnen, die in der KI und der Strafverfolgung weit verbreitet sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese j\u00fcngste Untersuchung unterstreicht ethische Dilemmata und stellt die Wirksamkeit der Software bei der Vorhersage von Verbrechen in Frage.<\/span><\/p>\n

Obwohl die Software leichte Abweichungen in der Vorhersagegenauigkeit bei den verschiedenen Verbrechensarten zeigte (z. B. wurden 0,6 Prozent der Raub\u00fcberf\u00e4lle oder schweren K\u00f6rperverletzungen korrekt vorhergesagt, im Vergleich zu 0,1 Prozent der Einbr\u00fcche), bleibt die \u00fcbergreifende Aussage eine grobe Unterbewertung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die freim\u00fctige Antwort des Polizeichefs von Plainfield, David Guarino, wirft ein Licht auf die Realit\u00e4t. \"Warum haben wir PredPol angeschafft? Wir wollten unsere Effizienz bei der Verbrechensbek\u00e4mpfung verbessern\", so Guarino.<\/span><\/p>\n

\"Ich bin mir nicht sicher, ob sie das erreicht hat. Wir haben es selten, wenn \u00fcberhaupt, benutzt.\" Er erw\u00e4hnte auch, dass die Polizeibeh\u00f6rde das System nicht mehr verwendet.<\/span><\/p>\n

Kapit\u00e4n Guarino schlug vor, dass die f\u00fcr Geolitica bereitgestellten Mittel - die sich auf eine j\u00e4hrliche Abonnementgeb\u00fchr von $20.500 plus zus\u00e4tzliche $15.500 f\u00fcr ein zweites Jahr beliefen - besser in gemeinschaftsorientierte Programme h\u00e4tten investiert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Geolitica wird den Betrieb bis zum Jahresende einstellen.<\/span><\/p>\n

Beweise f\u00fcr Voreingenommenheit bei vorausschauender Polizeiarbeit<\/span><\/h2>\n

Das Versprechen der vorausschauenden Polizeiarbeit bleibt verlockend, insbesondere da die Polizeikr\u00e4fte immer st\u00e4rker beansprucht werden und die Qualit\u00e4t der polizeilichen Entscheidungsfindung in Verruf geraten ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Polizeikr\u00e4fte in den USA, im Vereinigten K\u00f6nigreich und in mehreren europ\u00e4ischen L\u00e4ndern, darunter Frankreich, werden wegen Vorurteilen gegen\u00fcber Minderheitengruppen unter die Lupe genommen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mitglieder des britischen Ober- und Unterhauses dr\u00e4ngen auf eine <\/span>vor\u00fcbergehender Stillstand<\/span><\/a> \u00fcber den Einsatz von Live-Gesichtserkennungstechnologie durch die Polizei.<\/span><\/p>\n

Dies wurde bekannt, nachdem Polizeiminister Chris Philip er\u00f6rtert hatte, den Polizeikr\u00e4ften Zugang zu 45 Millionen Bildern aus der Passdatenbank f\u00fcr die polizeiliche Gesichtserkennung zu gew\u00e4hren. Bislang haben sich 65 Parlamentarier und 31 Organisationen f\u00fcr Rechte und Rassengleichheit gegen den Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien in der Polizeiarbeit ausgesprochen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Interessengruppe <\/span>Big Brother Uhr<\/span><\/a> stellte fest, dass 89% der polizeilichen Gesichtserkennungswarnungen im Vereinigten K\u00f6nigreich ihren Zweck nicht erf\u00fcllen, mit unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig schlechteren Ergebnissen f\u00fcr ethnische Minderheiten und Frauen. Ein 2018 von der Londoner Metropolitan Police durchgef\u00fchrter Gesichtserkennungsversuch hatte ein entt\u00e4uschendes Ergebnis <\/span>Erfolgsquote von nur etwa 2%<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wie Michael Birtwistle vom Ada Lovelace Institute, beschrieben<\/a>Die Genauigkeit und die wissenschaftliche Grundlage der Gesichtserkennungstechnologien sind h\u00f6chst umstritten, und ihre Rechtm\u00e4\u00dfigkeit ist ungewiss.<\/span><\/p>\n

In den USA wurden im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts, an dem die Columbia University, das AI Now Institute und andere beteiligt waren, k\u00fcrzlich Gerichtsverfahren in den USA analysiert, bei denen Algorithmen eine Rolle spielten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Studie ergab, dass KI-Systeme oft \u00fcbereilt und ohne angemessene Aufsicht eingef\u00fchrt wurden, haupts\u00e4chlich um Kosten zu sparen. Leider f\u00fchrten diese Systeme aufgrund inh\u00e4renter Vorurteile h\u00e4ufig zu verfassungsrechtlichen Problemen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mindestens vier Schwarze wurden in den USA f\u00e4lschlicherweise verhaftet und\/oder inhaftiert, weil ihr Gesicht nicht korrekt zugeordnet werden konnte, darunter <\/span>Nijeer Parks<\/span><\/a>f\u00e4lschlicherweise\u00a0Er wurde des Ladendiebstahls und von Verkehrsdelikten beschuldigt, obwohl er 30 Meilen von den angeblichen Vorf\u00e4llen entfernt war. Er verbrachte daraufhin zehn Tage im Gef\u00e4ngnis und musste Tausende von Gerichtskosten zahlen.<\/span><\/p>\n

\"Nijeer
Nijeer Parks wurde aufgrund einer Gesichtserkennung verhaftet, obwohl er 30 Meilen von den angeblichen Vorf\u00e4llen entfernt war. Quelle: CNN<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Die <\/span>Die Autoren der Studie kamen zu dem Schluss<\/span><\/a>Diese KI-Systeme wurden ohne sinnvolle Schulung, Unterst\u00fctzung oder Aufsicht und ohne besonderen Schutz f\u00fcr die Empf\u00e4nger eingef\u00fchrt. <\/span>Dies ist zum Teil darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass sie eingef\u00fchrt wurden, um Kosteneinsparungen und Standardisierung im Rahmen eines monolithischen Technologie-Beschaffungsmodells zu erzielen, bei dem verfassungsrechtliche Haftungsfragen nur selten ber\u00fccksichtigt werden.<\/span><\/p>\n

Vorausschauende Polizeiarbeit kann unnat\u00fcrliche Entscheidungen f\u00f6rdern<\/span><\/h2>\n

Selbst wenn die vorausschauende Polizeiarbeit genau ist, muss der Mensch auf die Vorhersagen reagieren, und das ist der Punkt, an dem die Dinge un\u00fcbersichtlich werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn ein Algorithmus der Polizei mitteilt, dass sie an einem bestimmten Ort sein muss, weil ein Verbrechen begangen wird oder wahrscheinlich begangen werden wird, ist es durchaus denkbar, dass dies die Entscheidungsfindung verzerrt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Es gibt einige grundlegende psychologische Theorien, mit denen man sich auseinandersetzen sollte, wenn man die Rolle der KI in der Polizeiarbeit betrachtet.\u00a0<\/span><\/p>\n

Erstens: Wenn ein Algorithmus die Polizei \u00fcber einen wahrscheinlichen Tatort informiert, f\u00fchrt dies m\u00f6glicherweise dazu, dass die Polizei die Situation durch eine Brille der Erwartung betrachtet. Dies k\u00f6nnte bei dem McDaniels-Vorfall eine Rolle gespielt haben - die Polizei kam in Erwartung eines Vorfalls am Tatort an und l\u00f6ste eine Eskalation der Ereignisse in einem unbest\u00e4ndigen Umfeld aus.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies liegt an der Best\u00e4tigungspr\u00e4ferenz, die besagt, dass wir, sobald wir eine Information haben, dazu neigen, nach weiteren Informationen zu suchen und diese so zu interpretieren, dass sie mit unserer urspr\u00fcnglichen \u00dcberzeugung \u00fcbereinstimmen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn jemandem von einem Algorithmus gesagt wird, dass ein Verbrechen wahrscheinlich ist, kann er unbewusst den Hinweisen, die diese Vorhersage best\u00e4tigen, mehr Gewicht beimessen und diejenigen \u00fcbersehen, die ihr widersprechen.<\/span><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Algorithmen, insbesondere wenn sie in amtlicher Funktion verwendet werden, aufgrund ihres rechnerischen Charakters als ma\u00dfgebend angesehen werden, und Beamte k\u00f6nnten ihnen unangemessenes Vertrauen entgegenbringen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Und dann gibt es noch das Risiko eines moralischen R\u00fcckzugs. Die Beamten k\u00f6nnten die Verantwortung f\u00fcr ihre Handlungen auf den Algorithmus abw\u00e4lzen und denken, dass die Software die Entscheidung getroffen hat und nicht sie selbst - was auch im Bereich der Kriegsf\u00fchrung von gro\u00dfer Bedeutung ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese Debatten laufen parallel zu den Debatten \u00fcber Der Einsatz von KI auf dem Schlachtfeld<\/a>die einige \u00e4hnliche Dilemmas aufwirft.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die auferlegte Autorit\u00e4t der KI kann zu einer \"Verantwortungsl\u00fccke\" f\u00fchren, bei der niemand die Verantwortung f\u00fcr Fehler der KI \u00fcbernimmt, wie Kate Crawford und Jason Schultz in einem k\u00fcrzlich erschienenen <\/span>JSTOR-Artikel<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Alles in allem zeigt sich, dass pr\u00e4diktive Polizeiarbeit h\u00e4ufig Vorurteile eher aufrechterh\u00e4lt als abbaut.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wenn sich Vorhersagen mit menschlichen Entscheidungen verbinden, k\u00f6nnen die Auswirkungen katastrophal sein.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

1956 schrieb Philip K. Dick eine Novelle mit dem Titel \"The Minority Report\" (Der Minderheitenbericht), in der er von einer Zukunft erz\u00e4hlte, in der \"Precogs\" Verbrechen vorhersehen k\u00f6nnen, bevor sie in der Realit\u00e4t eintreten. Einige Jahrzehnte sp\u00e4ter brachte Tom Cruise diese unheimliche Vision auf die Leinwand und jagte M\u00f6chtegern-Verbrecher auf der Grundlage dieser Vorhersagen. Beide Versionen zwangen uns, \u00fcber die ethischen Implikationen nachzudenken, die es hat, wenn man f\u00fcr etwas verhaftet wird, das man in der Zukunft tun k\u00f6nnte. Heute, da sich die Methoden der vorausschauenden Polizeiarbeit ihren Weg in die moderne Strafverfolgung bahnen, muss man sich fragen: Stehen wir an der Schwelle zur Verwirklichung von Dicks vorausschauender Erz\u00e4hlung? 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