{"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\/es\/2023\/10\/predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination\/","title":{"rendered":"La polic\u00eda predictiva no cumple sus objetivos y corre el riesgo de discriminar"},"content":{"rendered":"

En 1956, Philip K. Dick escribi\u00f3 una novela titulada \"The Minority Report\" (El informe de la minor\u00eda), que narraba un futuro en el que los \"precogs\" pod\u00edan prever los cr\u00edmenes antes de que ocurrieran en la realidad.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Unas d\u00e9cadas m\u00e1s tarde, Tom Cruise llev\u00f3 esta inquietante visi\u00f3n a la gran pantalla, persiguiendo a posibles criminales bas\u00e1ndose en estas predicciones. <\/span><\/p>\n

Ambas versiones nos obligaron a contemplar las implicaciones \u00e9ticas de ser detenido por algo que podr\u00edas hacer en el futuro.<\/span><\/p>\n

En la actualidad, a medida que los m\u00e9todos policiales predictivos se abren camino en las fuerzas del orden modernas, cabe preguntarse: \u00bfestamos a punto de hacer realidad el clarividente relato de Dick?\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la polic\u00eda predictiva y c\u00f3mo funciona?<\/span><\/h2>\n

La polic\u00eda predictiva combina la aplicaci\u00f3n de la ley y la anal\u00edtica avanzada, aprovechando el aprendizaje autom\u00e1tico para anticiparse a las actividades delictivas antes de que se produzcan. <\/span><\/p>\n

Sobre el papel, la premisa es bastante sencilla: si somos capaces de descifrar las pautas ocultas en los datos hist\u00f3ricos sobre delincuencia, podremos elaborar algoritmos para predecir sucesos futuros.<\/span><\/p>\n

El proceso comienza con la recopilaci\u00f3n de registros hist\u00f3ricos de delitos, fuentes de vigilancia, conversaciones en redes sociales e incluso matices como las fluctuaciones meteorol\u00f3gicas. A continuaci\u00f3n, este vasto repositorio de informaci\u00f3n se introduce en sofisticados modelos de aprendizaje autom\u00e1tico dise\u00f1ados para discernir patrones subyacentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, el modelo podr\u00eda discernir que en un barrio concreto se produce un repunte de los robos en las noches lluviosas de fin de semana.<\/span><\/p>\n

Una vez extra\u00eddas estas correlaciones, las plataformas inform\u00e1ticas avanzadas las transforman en representaciones visuales, a menudo parecidas a \"mapas de calor\" que ponen de relieve los probables focos de delincuencia. Esto, a su vez, permite a la polic\u00eda asignar sus recursos de forma proactiva, optimizando sus patrullas e intervenciones.\u00a0<\/span><\/p>\n

Algunos modelos han ido un paso m\u00e1s all\u00e1 y enumeran a las personas por nombre y direcci\u00f3n, dotando a los agentes de predicciones muy espec\u00edficas y localizadas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Historia de la polic\u00eda predictiva<\/span><\/h2>\n

La tecnolog\u00eda policial predictiva es a\u00fan embrionaria, y aunque ha habido algunos actores influyentes en el sector, como Palantir, la industria es peque\u00f1a.<\/span><\/p>\n

En junio de 2022, la Universidad de Chicago <\/span>desarroll\u00f3 un modelo de IA<\/span><\/a> capaz de prever la localizaci\u00f3n y los \u00edndices de delincuencia en la ciudad con una supuesta precisi\u00f3n de 90%.<\/span><\/p>\n

A partir de datos abiertos sobre delincuencia de 2014 a 2016, el equipo dividi\u00f3 Chicago en cuadr\u00edculas de aproximadamente 300 metros. El modelo pod\u00eda predecir, con una semana de antelaci\u00f3n, la plaza con mayor probabilidad de que se produjera un delito.<\/span><\/p>\n

El estudio ten\u00eda intenciones honestas, al desvelar sesgos espaciales y socioecon\u00f3micos en los esfuerzos policiales y la asignaci\u00f3n de recursos. Se descubri\u00f3 que los barrios acomodados recib\u00edan m\u00e1s recursos que las zonas de ingresos m\u00e1s bajos.\u00a0<\/span><\/p>\n

En palabras del estudio: \"Aqu\u00ed demostramos que, si bien los modelos predictivos pueden aumentar el poder del Estado a trav\u00e9s de la vigilancia criminal, tambi\u00e9n permiten la vigilancia del Estado al rastrear sesgos sist\u00e9micos en la aplicaci\u00f3n de la ley penal.\"<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, el modelo se entren\u00f3 con datos de otras siete ciudades estadounidenses, con resultados similares. Todos los conjuntos de datos y algoritmos est\u00e1n disponibles en GitHub.<\/span><\/p>\n

Chicago es un importante ejemplo de actuaci\u00f3n policial basada en datos y asistida por IA. Otro ejemplo es la <\/span>mapa de calor de la delincuencia armada<\/span><\/a>que identifica los \"puntos calientes\" de la delincuencia que pueden incorporarse a los esfuerzos policiales.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Chicago
Chicago's Gun Crime Heatmap proporciona datos que podr\u00edan suministrar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Fuente: Portal de datos de Chicago<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Un incidente notable all\u00e1 por 2013 -en los inicios de la polic\u00eda predictiva-. <\/span>implic\u00f3 a Robert McDaniels<\/span><\/a>residente en el distrito Austin de Chicago, donde se cometen 90% de los delitos con armas de fuego de la ciudad.\u00a0<\/span><\/p>\n

A pesar de sus antecedentes no violentos, la inclusi\u00f3n de McDaniel en una lista de delincuentes potencialmente violentos hizo que se convirtiera en dos ocasiones en objetivo de la violencia armada, al presentarse la polic\u00eda en su puerta y convertirlo en objetivo. <\/span><\/p>\n

Una investigaci\u00f3n de The Verge<\/a> afirma que un periodista del Chicago Tribune se puso en contacto con McDaniel en relaci\u00f3n con la \"lista caliente\", un nombre no oficial que la polic\u00eda asign\u00f3 a los algoritmos que etiquetan a los posibles tiradores y objetivos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ishanu Chattopadhyay, investigador principal del proyecto 2022 Chicago <\/span>proyecto de predicci\u00f3n de la delincuencia<\/span><\/a>En su opini\u00f3n, su modelo predice lugares, no individuos. \"No es Minority Report\", dijo, pero el caso McDaniels tiene algunos paralelismos.\u00a0<\/span><\/p>\n

En respuesta a la preocupaci\u00f3n por la parcialidad, Chattopadhyay se\u00f1al\u00f3 que omitieron intencionadamente las infracciones leves de tr\u00e1fico y drogas denunciadas por los ciudadanos, centr\u00e1ndose en los delitos violentos y contra la propiedad denunciados con m\u00e1s frecuencia. <\/span><\/p>\n

Sin embargo, s<\/span>os estudios demuestran que los individuos negros son denunciados con m\u00e1s frecuencia por delitos que sus hom\u00f3logos blancos. En consecuencia, los barrios negros son injustamente etiquetados como de \"alto riesgo\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, la intensificaci\u00f3n de la vigilancia policial en una zona se traduce en m\u00e1s denuncias de delitos, lo que crea un bucle de retroalimentaci\u00f3n que distorsiona la percepci\u00f3n de la delincuencia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Entonces, basarse en datos del pasado puede perpetuar los estereotipos y pasar por alto el potencial de cambio y rehabilitaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo le ha ido a la polic\u00eda predictiva?<\/span><\/h2>\n

Como era de esperar, la polic\u00eda predictiva es muy controvertida, pero \u00bffunciona o cumple su prop\u00f3sito b\u00e1sico?<\/span><\/p>\n

Una investigaci\u00f3n de octubre de 2023 de <\/span>El marcado y el cableado<\/span><\/a> revelaron fallos flagrantes, que se suman a un creciente volumen de pruebas que ponen de relieve los peligros y deficiencias de transferir la toma de decisiones policiales a las m\u00e1quinas.\u00a0<\/span><\/p>\n

El programa en cuesti\u00f3n es <\/span>Geolitica<\/span><\/a>un software policial predictivo utilizado por la polic\u00eda de Plainfield (Nueva Jersey). Cabe se\u00f1alar que el departamento de polic\u00eda de Plainfield fue el \u00fanico de 38 departamentos dispuesto a compartir datos con los medios de comunicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Anteriormente conocido como PredPol<\/a>Este software de aprendizaje autom\u00e1tico fue adquirido por varios departamentos de polic\u00eda.<\/span><\/p>\n

The Markup y Wired analizaron 23.631 de las predicciones de Geolitica de febrero a diciembre de 2018. De ellas, menos de 100 predicciones coincidieron con casos reales de delincuencia, lo que se tradujo en una tasa de acierto inferior al medio por ciento.<\/span><\/p>\n

Estos modelos de predicci\u00f3n siempre han sido pol\u00e9micos, ya que plantean numerosas cuestiones \u00e9ticas en relaci\u00f3n con su potencial para reforzar los prejuicios discriminatorios y racistas que prevalecen en la IA y en la aplicaci\u00f3n de la ley.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esta reciente investigaci\u00f3n pone de relieve dilemas \u00e9ticos y cuestiona la eficacia del software para predecir delitos.<\/span><\/p>\n

Aunque el programa mostr\u00f3 ligeras variaciones en la precisi\u00f3n de las predicciones seg\u00fan el tipo de delito (por ejemplo, predijo correctamente el 0,6% de los robos o agresiones con agravantes, frente al 0,1% de los robos con allanamiento de morada), el panorama general sigue siendo el de un rendimiento muy por debajo de lo esperado.\u00a0<\/span><\/p>\n

La sincera respuesta del capit\u00e1n de la polic\u00eda de Plainfield, David Guarino, arroja luz sobre la realidad del terreno. \"\u00bfPor qu\u00e9 adquirimos PredPol? Quer\u00edamos mejorar nuestra eficacia en la reducci\u00f3n de la delincuencia\", coment\u00f3.<\/span><\/p>\n

\"No estoy seguro de que lo consiguiera. Rara vez o nunca lo utilizamos\". Tambi\u00e9n mencion\u00f3 que el departamento de polic\u00eda dej\u00f3 de utilizarlo.<\/span><\/p>\n

El capit\u00e1n Guarino sugiri\u00f3 que los fondos asignados a Geolitica -que ascend\u00edan a una cuota de suscripci\u00f3n anual de $20.500 m\u00e1s $15.500 adicionales para un segundo a\u00f1o- podr\u00edan haberse invertido de forma m\u00e1s eficaz en programas centrados en la comunidad.<\/span><\/p>\n

Geolitica cerrar\u00e1 a finales de a\u00f1o.<\/span><\/p>\n

Pruebas que documentan la parcialidad de la actuaci\u00f3n policial predictiva<\/span><\/h2>\n

La promesa de la polic\u00eda predictiva sigue siendo tentadora, sobre todo porque las fuerzas policiales est\u00e1n cada vez m\u00e1s sobrecargadas y la calidad de la toma de decisiones de la polic\u00eda humana est\u00e1 en entredicho.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las fuerzas policiales de Estados Unidos, Reino Unido y varios pa\u00edses europeos, entre ellos Francia, se enfrentan a un escrutinio por sus prejuicios hacia los grupos minoritarios.\u00a0<\/span><\/p>\n

Miembros de la C\u00e1mara de los Lores y de los Comunes del Reino Unido instan a una <\/span>interrupci\u00f3n temporal<\/span><\/a> sobre el despliegue de tecnolog\u00eda de reconocimiento facial en vivo por parte de la polic\u00eda.<\/span><\/p>\n

La noticia surgi\u00f3 despu\u00e9s de que el ministro de Polic\u00eda, Chris Philip, debatiera conceder a las fuerzas policiales acceso a 45 millones de im\u00e1genes de la base de datos de pasaportes para el reconocimiento facial policial. Hasta el momento, 65 parlamentarios y 31 organizaciones de defensa de los derechos y la igualdad racial se oponen al uso de tecnolog\u00edas de reconocimiento facial en la actuaci\u00f3n policial.\u00a0<\/span><\/p>\n

El grupo de defensa <\/span>Observatorio Gran Hermano<\/span><\/a> afirm\u00f3 que 89% de las alertas de reconocimiento facial de la polic\u00eda del Reino Unido fracasan en su prop\u00f3sito, con resultados desproporcionadamente peores para los grupos \u00e9tnicos minoritarios y las mujeres. Un ensayo de reconocimiento facial realizado en 2018 por la Polic\u00eda Metropolitana de Londres obtuvo un p\u00e9simo <\/span>de \u00e9xito de s\u00f3lo unos 2%<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como Michael Birtwistle, del Instituto Ada Lovelace, descrito<\/a>\"La precisi\u00f3n y la base cient\u00edfica de las tecnolog\u00edas de reconocimiento facial son muy discutidas, y su legalidad es incierta\".<\/span><\/p>\n

En Estados Unidos, un proyecto de colaboraci\u00f3n en el que participan la Universidad de Columbia, el AI Now Institute y otras instituciones analiz\u00f3 recientemente los litigios de los tribunales estadounidenses en los que intervienen algoritmos.\u00a0<\/span><\/p>\n

El estudio constat\u00f3 que los sistemas de IA se aplicaban a menudo de forma precipitada, sin una supervisi\u00f3n adecuada, principalmente para reducir costes. Desgraciadamente, estos sistemas sol\u00edan dar lugar a problemas constitucionales debido a sesgos inherentes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Al menos cuatro hombres de raza negra han sido detenidos y\/o encarcelados por error a la espera de coincidencias faciales incorrectas en EE.UU., entre ellos <\/span>Parques Nijeer<\/span><\/a>falsamente\u00a0acusado de hurto en tiendas y de infracciones de tr\u00e1fico a pesar de encontrarse a 30 millas de distancia de los supuestos incidentes. Posteriormente pas\u00f3 diez d\u00edas en la c\u00e1rcel y tuvo que pagar miles de euros en honorarios de abogados.<\/span><\/p>\n

\"Parques
Nijeer Parks fue detenido gracias al reconocimiento facial a pesar de encontrarse a 30 millas de distancia de los presuntos incidentes. Fuente: CNN<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

En <\/span>concluyen los autores del estudio<\/span><\/a>Estos sistemas de IA se implantaron sin una formaci\u00f3n, apoyo o supervisi\u00f3n significativos, y sin ninguna protecci\u00f3n espec\u00edfica para los beneficiarios. <\/span>Esto se debi\u00f3 en parte al hecho de que se adoptaron para producir ahorros de costes y estandarizaci\u00f3n bajo un modelo monol\u00edtico de tecnolog\u00eda-contrataci\u00f3n, que rara vez tiene en cuenta las preocupaciones de responsabilidad constitucional.\"<\/span><\/p>\n

La polic\u00eda predictiva puede fomentar la toma de decisiones antinaturales<\/span><\/h2>\n

Incluso cuando la polic\u00eda predictiva es precisa, los humanos tienen que actuar en funci\u00f3n de las predicciones, que es donde las cosas se complican.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cuando un algoritmo dice a la polic\u00eda que tiene que estar en un lugar porque se est\u00e1 cometiendo o es probable que se cometa un delito, no es ni mucho menos inviable pensar que esto distorsiona la toma de decisiones.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hay algunas teor\u00edas psicol\u00f3gicas b\u00e1sicas que convendr\u00eda confrontar al considerar el papel de la IA en la labor policial.\u00a0<\/span><\/p>\n

En primer lugar, cuando un algoritmo informa a la polic\u00eda de una posible escena del crimen, puede predisponerla a ver la situaci\u00f3n desde el punto de vista de la expectaci\u00f3n. Esto podr\u00eda haber influido en el incidente de McDaniels: la polic\u00eda lleg\u00f3 al lugar esperando que se produjera un incidente, lo que desencaden\u00f3 una escalada de los acontecimientos en un entorno vol\u00e1til.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esto tiene su origen en el sesgo de confirmaci\u00f3n, que sugiere que una vez que tenemos una informaci\u00f3n, tendemos a buscar e interpretar la informaci\u00f3n posterior de una manera que se alinea con esa creencia inicial.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cuando un algoritmo le dice a alguien que es probable que se produzca un delito, inconscientemente puede dar m\u00e1s importancia a los indicios que confirman esta predicci\u00f3n y pasar por alto los que la contradicen.<\/span><\/p>\n

Por otra parte, los algoritmos, especialmente los utilizados en el ejercicio de funciones oficiales, pueden considerarse autorizados debido a su naturaleza computacional, y los funcionarios podr\u00edan depositar en ellos una confianza indebida.\u00a0<\/span><\/p>\n

Y luego est\u00e1 el riesgo de la falta de compromiso moral. Los agentes pueden trasladar la responsabilidad de sus acciones al algoritmo, pensando que es el software el que ha tomado la decisi\u00f3n, no ellos, lo que tambi\u00e9n es muy relevante en el \u00e1mbito b\u00e9lico.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los debates son paralelos a los que rodean Uso de la IA en el campo de batalla<\/a>que plantea dilemas similares.\u00a0<\/span><\/p>\n

La autoridad impuesta por la IA puede dar lugar a una \"brecha en la rendici\u00f3n de cuentas\" en la que nadie se responsabiliza de los errores cometidos por la IA, tal y como destacan Kate Crawford y Jason Schultz en un reciente <\/span>Art\u00edculo JSTOR<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

En definitiva, seg\u00fan las pruebas de que disponemos actualmente, la actuaci\u00f3n policial predictiva a menudo perpet\u00faa los prejuicios en lugar de reducirlos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cuando las predicciones se combinan con la toma de decisiones humanas, los impactos son potencialmente catastr\u00f3ficos.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En 1956, Philip K. Dick escribi\u00f3 una novela titulada \"El informe de las minor\u00edas\", que narraba un futuro en el que los \"precogs\" pod\u00edan prever los cr\u00edmenes antes de que ocurrieran en la realidad. Unas d\u00e9cadas m\u00e1s tarde, Tom Cruise llev\u00f3 esta inquietante visi\u00f3n a la gran pantalla, persiguiendo a posibles criminales bas\u00e1ndose en estas predicciones. Ambas versiones nos obligaron a contemplar las implicaciones \u00e9ticas de ser detenido por algo que podr\u00edas hacer en el futuro. Hoy en d\u00eda, cuando los m\u00e9todos policiales predictivos se abren camino en las fuerzas del orden modernas, cabe preguntarse: \u00bfestamos a punto de hacer realidad la clarividente narrativa de Dick? \u00bfQu\u00e9 es la polic\u00eda predictiva?<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":6379,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[166,214,105,431],"class_list":["post-6377","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ethics","tag-computer-vision","tag-facial-recognition","tag-machine-learning","tag-predictive-policing"],"yoast_head":"\nPredictive policing underdelivers on its goals and risks discrimination | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Back in 1956, Philip K. 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