{"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\/it\/2023\/10\/predictive-policing-underdelivers-on-its-goals-and-risks-discrimination\/","title":{"rendered":"La polizia predittiva non raggiunge i suoi obiettivi e rischia la discriminazione."},"content":{"rendered":"

Nel 1956, Philip K. Dick scrisse una novella intitolata \"Rapporto di minoranza\" che raccontava di un futuro in cui i \"precog\" potevano prevedere i crimini prima che si verificassero nella realt\u00e0.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Qualche decennio dopo, Tom Cruise ha portato questa inquietante visione sul grande schermo, dando la caccia ad aspiranti criminali sulla base di queste previsioni. <\/span><\/p>\n

Entrambe le versioni ci hanno costretto a contemplare le implicazioni etiche dell'essere arrestati per qualcosa che si potrebbe fare in futuro.<\/span><\/p>\n

Oggi, mentre i metodi di polizia predittiva si fanno strada nelle moderne forze dell'ordine, ci si deve chiedere: siamo sul punto di realizzare la preveggente narrazione di Dick?\u00a0<\/span><\/p>\n

Che cos'\u00e8 la polizia predittiva e come funziona?<\/span><\/h2>\n

La polizia predittiva fonde le forze dell'ordine e l'analisi avanzata, sfruttando l'apprendimento automatico per anticipare le attivit\u00e0 criminali prima che si verifichino. <\/span><\/p>\n

La premessa \u00e8 abbastanza semplice sulla carta: se riusciamo a decodificare gli schemi nascosti nei dati storici sui crimini, possiamo creare algoritmi per prevedere gli eventi futuri.<\/span><\/p>\n

Il processo inizia con l'accumulo di dati storici sui crimini, feed di sorveglianza, chiacchiere sui social media e persino sfumature come le fluttuazioni meteorologiche. Questo vasto archivio di informazioni viene poi inserito in sofisticati modelli di apprendimento automatico progettati per discernere gli schemi sottostanti.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ad esempio, il modello potrebbe rilevare che in un determinato quartiere si registra un picco di furti nelle notti dei fine settimana piovosi.<\/span><\/p>\n

Una volta individuate queste correlazioni, le piattaforme software avanzate le trasformano in rappresentazioni visive, spesso simili a \"mappe di calore\" che evidenziano i probabili punti caldi della criminalit\u00e0. Questo, a sua volta, consente alla polizia di allocare le proprie risorse in modo proattivo, ottimizzando le pattuglie e gli interventi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Alcuni modelli si sono spinti oltre, elencando le persone per nome e indirizzo, dotando gli agenti di previsioni altamente specifiche e localizzate.\u00a0<\/span><\/p>\n

La storia della polizia predittiva<\/span><\/h2>\n

La tecnologia di polizia predittiva \u00e8 ancora in fase embrionale e, sebbene ci siano stati alcuni attori influenti nel settore, come Palantir, l'industria \u00e8 piccola.<\/span><\/p>\n

Nel giugno 2022, l'Universit\u00e0 di Chicago <\/span>sviluppato un modello di intelligenza artificiale<\/span><\/a> in grado di prevedere i luoghi e i tassi di criminalit\u00e0 all'interno della citt\u00e0 con una precisione presunta di 90%.<\/span><\/p>\n

Attingendo ai dati aperti sulla criminalit\u00e0 dal 2014 al 2016, il team ha suddiviso Chicago in quadrati di circa 300 metri. Il modello \u00e8 stato in grado di prevedere, con una settimana di anticipo, la piazza con la pi\u00f9 alta probabilit\u00e0 di accadere un crimine.<\/span><\/p>\n

Lo studio aveva intenzioni oneste, portando alla luce pregiudizi spaziali e socioeconomici negli sforzi della polizia e nell'allocazione delle risorse. Ha rilevato che i quartieri benestanti hanno ricevuto pi\u00f9 risorse rispetto alle aree a basso reddito.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nelle parole dello studio: \"Qui dimostriamo che, se da un lato i modelli predittivi possono rafforzare il potere dello Stato attraverso la sorveglianza criminale, dall'altro consentono di sorvegliare lo Stato rintracciando le distorsioni sistemiche nell'applicazione del crimine\".<\/span><\/p>\n

Inoltre, il modello \u00e8 stato addestrato utilizzando i dati di altre sette citt\u00e0 statunitensi, mostrando risultati simili. Tutti i set di dati e gli algoritmi sono stati resi disponibili su GitHub.<\/span><\/p>\n

Chicago \u00e8 un importante caso di studio di polizia guidata dai dati e assistita dall'intelligenza artificiale. Un altro esempio \u00e8 il progetto della citt\u00e0 <\/span>mappa termica del crimine con armi da fuoco<\/span><\/a>che identifica i \"punti caldi\" della criminalit\u00e0 che possono essere utilizzati per le attivit\u00e0 di polizia.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Chicago
La Gun Crime Heatmap di Chicago fornisce dati che potrebbero fornire modelli di apprendimento automatico. Fonte: Portale dati di Chicago<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Un episodio degno di nota risale al 2013, agli albori della polizia predittiva. <\/span>coinvolto Robert McDaniels<\/span><\/a>, residente nel quartiere Austin di Chicago, dove si concentra il 90% dei crimini con armi da fuoco della citt\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nonostante la sua fedina penale non violenta, l'inclusione di McDaniel in un elenco di criminali potenzialmente violenti lo ha visto diventare per due volte bersaglio di violenza con armi da fuoco, in virt\u00f9 del fatto che la polizia si \u00e8 presentata alla sua porta e lo ha reso un bersaglio. <\/span><\/p>\n

Un'indagine di The Verge<\/a> afferma che un giornalista del Chicago Tribune ha contattato McDaniel in merito alla \"lista di calore\", un nome non ufficiale che la polizia ha assegnato agli algoritmi che etichettano potenziali tiratori e bersagli.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ishanu Chattopadhyay, il ricercatore principale del progetto 2022 Chicago <\/span>progetto di previsione del crimine<\/span><\/a>ha sottolineato che il loro modello predice i luoghi, non gli individui. \"Non si tratta di Minority Report\", ha detto, ma l'evento di McDaniels ha certamente un certo parallelismo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Per rispondere ai dubbi di parzialit\u00e0, Chattopadhyay ha osservato che sono state intenzionalmente omesse le infrazioni minori per droga e traffico segnalate dai cittadini, concentrandosi sui crimini violenti e di propriet\u00e0 segnalati pi\u00f9 frequentemente. <\/span><\/p>\n

Tuttavia, s<\/span>Studi dimostrano che le persone di colore sono pi\u00f9 frequentemente denunciate per crimini rispetto alle loro controparti bianche. Di conseguenza, i quartieri neri sono ingiustamente etichettati come \"ad alto rischio\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Inoltre, l'intensificazione dell'attivit\u00e0 di polizia in un'area comporta un aumento dei reati denunciati, creando un circuito di feedback che distorce la percezione del crimine.\u00a0<\/span><\/p>\n

Inoltre, basarsi sui dati del passato pu\u00f2 perpetuare gli stereotipi e trascurare il potenziale di cambiamento e riabilitazione.<\/span><\/p>\n

Come si \u00e8 comportata la polizia predittiva?<\/span><\/h2>\n

La polizia predittiva, come \u00e8 ovvio, \u00e8 molto controversa, ma funziona o soddisfa il suo scopo fondamentale?<\/span><\/p>\n

Un'indagine dell'ottobre 2023 di <\/span>Il Markup e Wired<\/span><\/a> ha rivelato fallimenti clamorosi, aggiungendosi a un volume crescente di prove che evidenziano i pericoli e le carenze del trasferimento del processo decisionale delle forze dell'ordine alle macchine.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il programma in questione \u00e8 <\/span>Geolitica<\/span><\/a>, un software di polizia predittiva utilizzato dalla polizia di Plainfield, nel New Jersey. Vale la pena notare che il dipartimento di polizia di Plainfield \u00e8 stato l'unico su 38 dipartimenti disposto a condividere i dati con i media.<\/span><\/p>\n

Precedentemente conosciuto come PredPol<\/a>Questo software di apprendimento automatico \u00e8 stato acquistato da diversi dipartimenti di polizia.<\/span><\/p>\n

The Markup e Wired hanno analizzato 23.631 previsioni di Geolitica da febbraio a dicembre 2018. Di queste, meno di 100 previsioni corrispondevano a casi di crimini reali, con un tasso di successo inferiore allo 0,5%.<\/span><\/p>\n

Questi modelli di previsione sono sempre stati controversi e hanno sollevato numerose questioni etiche riguardo al loro potenziale di rafforzare i pregiudizi discriminatori e razzisti prevalenti nell'IA e nelle forze dell'ordine.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questa recente indagine sottolinea i dilemmi etici e mette in dubbio l'efficacia del software nel prevedere i crimini.<\/span><\/p>\n

Sebbene il software abbia mostrato lievi variazioni nell'accuratezza della previsione tra i vari tipi di crimine (ad esempio, ha previsto correttamente lo 0,6% delle rapine o delle aggressioni aggravate rispetto allo 0,1% dei furti con scasso), il quadro generale rimane quello di una grave sottoperformance.\u00a0<\/span><\/p>\n

La candida risposta del capitano della polizia di Plainfield, David Guarino, fa luce sulla realt\u00e0 dei fatti. \"Perch\u00e9 abbiamo preso PredPol? Volevamo migliorare la nostra efficienza nella riduzione del crimine\", ha commentato.<\/span><\/p>\n

\"Non sono sicuro che abbia raggiunto questo obiettivo. Lo abbiamo usato raramente, se non mai\". Ha anche detto che il dipartimento di polizia ha smesso di usarlo.<\/span><\/p>\n

Il capitano Guarino ha suggerito che i fondi stanziati per Geolitica - che ammontavano a una quota di abbonamento annuale di $20.500 pi\u00f9 un ulteriore $15.500 per un secondo anno - avrebbero potuto essere investiti in modo pi\u00f9 efficace in programmi incentrati sulla comunit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Geolitica \u00e8 destinata a chiudere le operazioni entro la fine dell'anno.<\/span><\/p>\n

Prove che documentano la parzialit\u00e0 della polizia predittiva<\/span><\/h2>\n

La promessa di una polizia predittiva rimane allettante, in particolare quando le forze di polizia sono sempre pi\u00f9 sotto pressione e la qualit\u00e0 del processo decisionale della polizia umana \u00e8 messa in discussione.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le forze di polizia degli Stati Uniti, del Regno Unito e di diversi Paesi europei, tra cui la Francia, sono sottoposte a controlli per pregiudizi nei confronti di gruppi minoritari.\u00a0<\/span><\/p>\n

I membri della Camera dei Lord e della Camera dei Comuni del Regno Unito chiedono con insistenza una <\/span>arresto temporaneo<\/span><\/a> sull'impiego della tecnologia di riconoscimento facciale da parte della polizia.<\/span><\/p>\n

Questo \u00e8 emerso dopo che il ministro della polizia Chris Philip ha discusso di concedere alle forze di polizia l'accesso a 45 milioni di immagini dal database dei passaporti per il riconoscimento facciale della polizia. Finora, 65 parlamentari e 31 organizzazioni per i diritti e l'uguaglianza razziale si sono opposti all'uso delle tecnologie di riconoscimento facciale nelle forze di polizia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il gruppo di difesa <\/span>Guarda il Grande Fratello<\/span><\/a> ha dichiarato che l'89% degli avvisi di riconoscimento facciale della polizia britannica fallisce il suo scopo, con risultati sproporzionatamente peggiori per i gruppi di minoranza etnica e le donne. Un esperimento di riconoscimento facciale condotto nel 2018 dalla polizia metropolitana di Londra ha avuto un esito negativo. <\/span>tasso di successo solo di circa 2%<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Come dice Michael Birtwistle, dell'Ada Lovelace Institute, descritto<\/a>L'accuratezza e le basi scientifiche delle tecnologie di riconoscimento facciale sono molto contestate e la loro legalit\u00e0 \u00e8 incerta\".<\/span><\/p>\n

Negli Stati Uniti, un progetto di collaborazione tra la Columbia University, l'AI Now Institute e altri ha recentemente analizzato le controversie giudiziarie statunitensi che coinvolgono gli algoritmi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lo studio ha rilevato che i sistemi di IA sono stati spesso implementati frettolosamente, senza un'adeguata supervisione, principalmente per ridurre i costi. Purtroppo, questi sistemi hanno spesso causato problemi costituzionali a causa di pregiudizi intrinseci.\u00a0<\/span><\/p>\n

Almeno quattro uomini di colore sono stati ingiustamente arrestati e\/o imprigionati a causa di errate corrispondenze facciali negli USA, tra cui <\/span>Parchi Nijeer<\/span><\/a>, falsamente\u00a0accusato di taccheggio e di reati stradali, nonostante si trovasse a 30 miglia di distanza dai presunti incidenti. Ha quindi trascorso dieci giorni in carcere e ha dovuto pagare migliaia di euro di spese legali.<\/span><\/p>\n

\"Parchi
Nijeer Parks \u00e8 stato arrestato grazie al riconoscimento facciale, nonostante si trovasse a 30 miglia di distanza dai presunti incidenti. Fonte: CNN<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Il <\/span>Gli autori dello studio hanno concluso<\/span><\/a>Questi sistemi di intelligenza artificiale sono stati implementati senza una formazione, un supporto o una supervisione significativi e senza alcuna protezione specifica per i destinatari. <\/span>Ci\u00f2 \u00e8 dovuto in parte al fatto che sono stati adottati per produrre risparmi sui costi e standardizzazione nell'ambito di un modello monolitico di approvvigionamento tecnologico, che raramente prende in considerazione i problemi di responsabilit\u00e0 costituzionale\".<\/span><\/p>\n

La polizia predittiva pu\u00f2 incoraggiare un processo decisionale innaturale<\/span><\/h2>\n

Anche quando la polizia predittiva \u00e8 accurata, gli esseri umani devono agire in base alle previsioni, e qui le cose si complicano.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando un algoritmo dice alla polizia che deve trovarsi in un posto perch\u00e9 \u00e8 in corso o \u00e8 probabile che venga commesso un crimine, \u00e8 tutt'altro che impossibile pensare che questo distorca il processo decisionale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci sono alcune teorie psicologiche di base con cui sarebbe saggio confrontarsi quando si considera il ruolo dell'IA nella polizia.\u00a0<\/span><\/p>\n

In primo luogo, quando un algoritmo informa la polizia di una probabile scena del crimine, potenzialmente la induce a vedere la situazione attraverso una lente di aspettativa. Questo potrebbe aver giocato a favore dell'incidente di McDaniels: la polizia \u00e8 arrivata sul posto aspettandosi un incidente, innescando un'escalation di eventi in un ambiente volatile.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 \u00e8 radicato nel bias di conferma, che suggerisce che una volta in possesso di un'informazione, tendiamo a cercare e interpretare le informazioni successive in modo da allinearci con quella convinzione iniziale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando un algoritmo dice a qualcuno che \u00e8 probabile che si verifichi un crimine, pu\u00f2 dare inconsciamente pi\u00f9 peso agli indizi che confermano questa previsione e trascurare quelli che la contraddicono.<\/span><\/p>\n

Inoltre, gli algoritmi, soprattutto quelli utilizzati in veste ufficiale, possono essere considerati autorevoli per la loro natura computazionale e i funzionari potrebbero riporre in essi un'indebita fiducia.\u00a0<\/span><\/p>\n

E poi c'\u00e8 il rischio di disimpegno morale. Gli agenti possono scaricare la responsabilit\u00e0 delle loro azioni sull'algoritmo, pensando che sia stato il software a fare la chiamata, e non loro, il che \u00e8 molto rilevante anche nel campo della guerra.\u00a0<\/span><\/p>\n

I dibattiti in questo caso sono paralleli a quelli che riguardano L'uso dell'IA sul campo di battaglia<\/a>che pone alcuni dilemmi simili.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'autorit\u00e0 imposta dell'IA pu\u00f2 portare a un \"gap di responsabilit\u00e0\" in cui nessuno si assume la responsabilit\u00e0 per gli errori commessi dall'IA, come evidenziato da Kate Crawford e Jason Schultz in un recente <\/span>Articolo JSTOR<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

In definitiva, in base alle prove attualmente disponibili, la polizia predittiva spesso perpetua i pregiudizi piuttosto che ridurli.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando le previsioni si combinano con il processo decisionale umano, gli impatti sono potenzialmente catastrofici.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nel 1956, Philip K. Dick scrisse una novella intitolata \"The Minority Report\" che raccontava di un futuro in cui i \"precog\" potevano prevedere i crimini prima che si verificassero nella realt\u00e0. Qualche decennio dopo, Tom Cruise ha portato questa inquietante visione sul grande schermo, dando la caccia ad aspiranti criminali sulla base di queste previsioni. Entrambe le versioni ci hanno costretto a contemplare le implicazioni etiche dell'essere arrestati per qualcosa che si potrebbe fare in futuro. Oggi, mentre i metodi di polizia predittiva si fanno strada nelle moderne forze dell'ordine, ci si chiede: siamo sul punto di realizzare la preveggente narrazione di Dick? 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