O progresso relâmpago de inteligência artificial e o aprendizado de máquina ganharam a atenção dos governos. O alvo? Distopia pura: desenvolvimento de tecnologias preditivas para monitorar e possivelmente prevenir crimes e comportamento criminoso. Deve ser dito: as primeiras tentativas de aplicação têm sido bastante opacas, entre o "racismo digital" e preconceitos.
O Departamento de Ciências Sociais e de Dados da Universidade de Chicago criou um novo algoritmo que analisa séries temporais e padrões geográficos em 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 “anticrime”
A nova ferramenta foi testada e comprovadamente eficaz em dois tipos de eventos relatados pela cidade de Chicago: crimes violentos (homicídios, agressões e agressões) e crimes contra a propriedade (assaltos, furtos e roubos de veículos automotores). Esses dados foram utilizados porque crimes desse tipo têm maior probabilidade de serem denunciados às autoridades, mesmo em bairros onde há desconfiança nas autoridades. Esses crimes também são menos suscetíveis ao preconceito policial, como posse de drogas, batidas de trânsito e outros crimes menores.
Os crimes nesta nova abordagem são isolados observando as coordenadas espaciais e temporais de cada evento. Nesta base, a cidade está dividida em caixas de aproximadamente 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 estamos brincando, obviamente. Este “pré-crime” não é como o do Minority Report. Você não verá patrulhas policiais prendendo um criminoso “antecipadamente” 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 a crimes. Você conta a ele o que aconteceu no passado, ele conta o que pode acontecer no futuro.
“Não é mágica, tem limitações”, diz Chattopadhyay rapidamente, “mas funciona bem. E também podemos usá-lo para simular o que acontece se a criminalidade aumentar numa determinada área. Um fator importante para a evolução dos nossos sistemas de segurança."
Mal posso esperar para fazer funcionar em Gotham City. Piada.
