O progresso relâmpago de inteligência artificial e o aprendizado de máquina chamaram a atenção dos governos. O alvo? Distopia pura: desenvolvendo tecnologias preditivas para monitorar e possivelmente evitar crimes e comportamentos criminosos. Deve ser dito: as primeiras tentativas de aplicação têm sido bastante opacos, entre "racismo digital" e preconceitos.
O Departamento de Ciências Sociais e Dados da Universidade de Chicago criou um novo algoritmo que analisa séries temporais e padrões geográficos de dados públicos sobre crimes violentos e contra a propriedade para antecipar o crime. O algoritmo provou estar correto cerca de 90% do tempo na previsão de futuras atividades criminosas com uma semana de antecedência.
90% de precisão é suficiente?
Antes de responder a esta pergunta (retórica, da qual você já sabe a resposta), mais alguns dados. Em um modelo separado, a equipe de pesquisa também estudou a resposta da polícia ao crime, analisando o número de prisões e comparando-o em bairros com diferentes níveis socioeconômicos. Os pesquisadores observaram que crimes em áreas ricas levaram a mais prisões, enquanto as prisões em bairros carentes diminuíram. Isso está por trás da falta de envolvimento da polícia nas áreas mais pobres da cidade.
Ishanu Chattopadhyay é professor assistente da Universidade de Chicago e autor sênior do novo estudo, publicado na revista Natureza humana comportamento (eu linko aqui).
Como funciona o algoritmo "anti crime"
A nova ferramenta foi testada e comprovadamente eficaz em dois tipos de ocorrências relatadas pela prefeitura de Chicago: crimes violentos (homicídios, agressões e espancamentos) e crimes contra o patrimônio (roubo, furto e roubo de veículos automotores). Esses dados foram usados porque crimes desse tipo são mais propensos a serem denunciados às autoridades, mesmo em bairros onde há desconfiança das autoridades. Esses delitos também são menos suscetíveis ao viés policial, como posse de drogas, prisões em trânsito e outros delitos menores.
Os crimes nesta nova abordagem são isolados pela observação das coordenadas espaciais e temporais de cada evento. Com base nisso, a cidade é dividida em caixas de cerca de 300 metros quadrados (1000 pés) de largura: portanto, as previsões não dependem do tipo de bairro ou das preferências políticas das diversas áreas. Observe tudo "sem preconceito".
E funciona: a taxa de correspondência de 90% foi obtida com dados de 8 cidades dos EUA: Chicago, Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Filadélfia, Portland e São Francisco.
Sim, mas 90% é suficiente?
Para fazer o que? Acusar alguém antecipadamente? Mas não vamos brincar, é claro. Este "pré-crime" não é como o do Minority Report. Você não verá patrulhas policiais prendendo um criminoso "cedo" com base em uma previsão.
Ferramentas como esta são necessárias ex post, para preparar investimentos direcionados e fortalecer as áreas que mais precisam de intervenção.
É uma espécie de “gêmeo digital” aplicado aos crimes. Você diz a ele o que aconteceu no passado, ele diz o que pode acontecer no futuro.
"Não é mágico, tem limitações", Chattopadhyay se apressa a dizer, "mas funciona bem. E também podemos usá-lo para simular o que acontece se os crimes aumentarem em uma determinada área. Um fator importante na evolução de nossos sistemas de segurança."
Mal posso esperar para fazê-lo funcionar em Gotham City. Piada.
