예측 폴리싱

Predictive policing
시리즈의 일부
알고크라시
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예

예측 폴리싱은 잠재적인 범죄 [1]활동을 식별하기 위해 법 집행에서 수학, 예측 분석 및 기타 분석 기술을 사용하는 것입니다.RAND Corporation이 발행한 보고서는 범죄 예측 방법, 범죄자 예측 방법, 가해자 신원 예측 방법, [2]범죄 피해자 예측 방법 등 4가지 일반적인 범주로 분류된다고 밝혔다.

방법론

예측 폴리싱은 과거 범죄의 시간, 장소 및 성격에 대한 데이터를 사용하여 경찰 순찰이 자원을 최대한 활용하거나 미래의 범죄를 방지하거나 예방할 수 있는 가장 큰 기회를 갖기 위해 순찰하거나 주둔해야 하는 장소와 시간에 대한 경찰 전략가들에게 통찰력을 제공합니다.이런 유형의 경찰은 범죄가 급증할지, 언제 총격이 일어날지, 다음 차가 어디에 침입할지, 그리고 다음 범죄 피해자가 누가 될지를 예측하기 위해 범죄 보고서에 있는 신호와 패턴을 감지합니다.알고리즘은 분석할 [3]수 있는 대량의 데이터로 구성된 이러한 요소를 고려하여 생성됩니다.알고리즘을 사용하면 예측 폴리싱 프로세스를 고속화할 수 있는 보다 효과적인 접근법이 생성됩니다.이는 예측 폴리싱 프로세스가 다른 변수를 빠르게 인수하여 자동 결과를 생성할 수 있기 때문입니다.알고리즘이 생성하는 예측으로부터, 이러한 예측은 예방 전략과 결합되어야 합니다. 예방 전략은 일반적으로 범죄의 [4]예상 시간과 장소로 경찰을 보냅니다.자동예측경찰의 사용은 경찰관의 본능이 아니라 결정을 뒷받침하는 데이터가 있기 때문에 미래의 범죄를 볼 때 보다 정확하고 효율적인 프로세스를 제공한다.경찰이 예측 경찰로부터 정보를 이용함으로써, 그들은 지역사회의 우려를 예측하고, 시간과 장소에 자원을 현명하게 배분하고,[5] 희생을 방지할 수 있다.

경찰은 또한 총격과 총소리에 대해 축적된 데이터를 총격 장소를 식별하기 위해 사용할 수 있다.시카고 시는 인구 지도 범죄 통계와 모니터링 개선 및 [6]패턴 식별 여부를 혼합한 데이터를 사용합니다.

기타 접근법

범죄를 예측하는 것이 아니라, 범죄를 예방하기 위해 예측적인 경찰력을 사용할 수 있습니다."AI Ethics of Care" 접근법은 부정적인 환경 조건의 결과로 인해 일부 지역의 범죄율이 더 높다는 것을 인정합니다.인공지능은 확인된 [7]요구를 해결함으로써 범죄를 최소화하는 데 사용될 수 있다.

역사

이라크

2003년 4월 파괴적이고 폭력적인 전투 작전이 끝날 무렵, 이라크 거리 곳곳에 예측적인 치안 유지로 미국의 군사 행동을 감시하고 반박하기 위한 IED(임프로비드 폭발 장치)가 배치되었다.그러나 IED가 커버한 공간은 이라크가 그 지역의 각 미국인들에 대해 조치를 취하기에는 너무 컸다.이 문제로 인해 실행 가능한 핫스팟의 개념이 도입되었습니다.활동량이 많았지만 지역을 통제하기에는 너무 큰 지역들.이로 인해 이라크군은 감시 초점을 맞추고 저격수를 배치하며 IED와 함께 감시되고 배치되는 경로를 순찰할 최적의 장소를 결정하는데 어려움을 겪었다.

중국

예측경제의 뿌리는 시진핑(習近平) 중국 공산당 주석이 2016년 안보회의에서 광범위한 정보시스템을 [9]활용해 화합과 번영을 도모하겠다는 중국 정권의 의제라는 사회통치의 정책적 접근에서 찾을 수 있다.사회적 통치의 일반적인 예는 사회적 신용 시스템의 개발로, 빅데이터는 정체성을 디지털화하고 신뢰성을 정량화하는 데 사용됩니다.서구에는 [10]비교할 수 있을 만큼 포괄적이고 제도화된 시민 평가 시스템이 없다.

과거 범죄를 분석하고 미래의 범죄 행위를 예측하기 위해 중국 경찰이 공공 및 민간 정보를 수집하고 평가하는 증가는 정보 주도의 치안(즉, 효과적으로 정보를 이용하는 것)을 정보화(즉, 정보 이용)로 전환함으로써 사회 안정을 촉진하는 정부의 임무의 일환이다.n개의 테크놀로지).[9]경찰지리정보시스템(PGIS)을 통한 빅데이터 고용 증가는 과거 범죄 패턴과 경향 분석을 자동화된 [11][12]범죄 예방과 억제로 전환하기 위해 부서와 지역에 걸쳐 정보 자원을 더 잘 조정하겠다는 중국의 약속에 따른 것이다.PGIS는 1970년대에 처음 도입되었으며, 원래 도시 측량 및 계획 수립을 위한 정부 내부 관리 및 연구 기관에 사용되었습니다.1990년대 중반부터 PGIS는 경찰의 협조와 자원 [11][13]공유를 촉진함으로써 법 집행력을 강화하기 위해 중국 공안업계에 도입되어 왔다.PGIS의 현재 어플리케이션은 퍼블릭 맵서비스, 공간 쿼리 및 핫스팟 매핑 단계에 포함되어 있습니다.범죄 궤적 분석 및 예측에 대한 적용은 아직 탐색 단계에 있지만, 폴리싱의 정보화의 추진으로 PGIS 설계에 대한 클라우드 기반 업그레이드, 다중 소스 시공간 데이터의 융합, 시공간 빅데이터 분석 및 [14]시각화에 대한 폴리싱 개발이 촉진되었습니다.

중국에는 전국적인 경찰 예측 프로그램이 없지만, 2015년부터 2018년 사이에 저장, 광둥, 쑤저우, 신장 등 예측 치안 [9][15]체제를 구축하거나 선전하고 있는 지역에서도 현지 프로젝트가 진행되고 있다.

저장( guangdong江)과 광둥(廣東)은 의심스러운 온라인·통신 활동을 실시간으로 수집·감시하고 잠재적 [16]용의자를 특정하기 위해 알리바바(Alibaba)그룹 등 민간기업과의 협력을 통해 통신사기 예측과 예방을 확립했다.예측 경찰 및 범죄 예방 활동에는 특정 피해자에 대한 사전 경고가 포함되며,[9] 중산 경찰대에 의해 2018년에 9,120건의 경고 전화가 걸려오고 2017년에는 13,000건 이상의 전화와 30,000건 이상의 문자 메시지가 직접 감청되었다.

광둥(廣東)에서도 물질 관련 범죄가 조사되고 있으며, 특히 중산(中山) 경찰대는 2017년 폐수 분석과 물 및 전기 사용량을 포함한 데이터 모델을 이용해 마약 범죄의 핫스팟을 찾아냈다.이 수법으로 [17]2019년까지 45건의 다른 범죄 수사에서 341명의 용의자를 체포하게 되었다.

중국에서는 쑤저우( has州) 경찰국이 2013년부터 예측 경찰 제도를 도입하고 있다.2015-2018년 동안 중국의 몇몇 도시에서는 예측 치안 [18]유지 정책을 채택했다.중국은 신장 [19][20]강제수용소에 보낼 사람들을 식별하고 목표로 삼기 위해 예측적인 치안유지책을 사용해 왔다.

통합공동운영플랫폼(IJOP) 예측경찰시스템은 중앙정치법무위원회에 의해 [21]운영된다.

유럽

유럽에서는 예측 치안 유지와 국가 [22]및 유럽 연합 차원에서 치안 유지에 인공지능의 광범위한 사용에 대한 상당한 반발이 있었다.

덴마크 POL-INTEL 프로젝트는 2017년부터 가동되고 있으며 Palantir Technologies의 고담 시스템을 기반으로 하고 있습니다.고담 시스템은 또한 독일 주 경찰과 [22]유로폴에 의해 사용되어 왔다.

예측 폴리싱은 [22]네덜란드에서 사용되어 왔다.

미국

주요 기사: 미국의 예측 폴리싱

미국에서는 캘리포니아, 워싱턴, 사우스캐롤라이나, 앨라배마, 애리조나, 테네시, 뉴욕,[23][24] 일리노이 등의 여러 주에서 경찰서에 의해 예측 치안 관행이 시행되고 있습니다.

뉴욕 경찰은 패턴인즈르라는 새로운 범죄 추적 프로그램을 시행하기 시작했다.Patternizr의 목표는 경찰관들이 같은 범죄자 또는 같은 범죄 집단에 의해 저질러진 범죄의 공통점을 식별하는데 도움을 주는 것이었다.Patternizr의 도움으로, 경찰관들은 이 프로그램이 다른 범죄의 가능한 "패턴"을 생성하기 때문에 시간을 절약하고 더 효율적일 수 있다.그런 다음, 경찰관은 발생된 범죄가 현재 용의자와 관련이 있는지 확인하기 위해 가능한 패턴을 수동으로 조사해야 한다.만약 범죄가 일치한다면, 그 경찰은 패턴 [25]범죄에 대해 더 깊은 조사를 시작할 것이다.

걱정

예측 폴리싱은 그 효과에 영향을 미치는 문제에 직면해 있습니다.오비오하는 예측적 치안 유지에 대해 제기된 몇 가지 우려를 언급하고 있다.고비용과 제한된 사용으로 인해 특히 더 가난한 국가들에서 더 널리 사용되는 것을 막을 수 있습니다.예측 폴리싱에 영향을 주는 또 다른 문제는 패턴을 결정하기 위해 사람의 입력에 의존한다는 것입니다.결점이 있는 데이터는 편향적이고 [26]인종차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.기술은 범죄를 예측할 수 없습니다. 단지 경찰과의 근접성을 무기화할 수 있습니다.편견이 없는 데이터라고 주장하지만, 유색인종과 저소득층이 가장 [27]대상이다.또한 모든 범죄가 보고되는 것은 아니며, 이로 인해 데이터가[further explanation needed] 잘못되고 정확하지 않다는 점에 유의해야 합니다.

2020년, 경찰의 잔혹성에 대한 항의가 있은 후, 수학자 그룹은 동료들에게 예측적 치안 유지에 대한 작업을 중단하라고 촉구하는 편지를 미국 수학회 공지에 게재했다.1,500명이 넘는 다른 수학자들이 보이콧 제안에 동참했다.[28]

예측 폴리싱의 일부 응용 프로그램은 소수자 이웃을 대상으로 하고 있으며 피드백 [29]루프가 부족합니다.

미국 전역의 도시들은 관할구역 내에서 예측 경찰 기술 및 기타 "침습적" 정보 수집 기술의 사용을 제한하는 법을 제정하고 있다.

범죄 감소 전략으로서 예측 폴리싱이 도입된 후, 소프트웨어 PredPol을 사용하여 작성된 알고리즘의 결과를 통해 캘리포니아 주 산타 크루즈 시는 프로그램을 시행한 첫 6개월 동안 절도 건수가 거의 20%에 이르렀습니다.그럼에도 불구하고, 2020년 6월 말 미네소타주 미니애폴리스에서 발생한 조지 플로이드 살해 사건의 여파로, 경찰서의 책임성이 높아지자, 산타 크루즈 시의회는 예측 [30]경찰 기술 사용에 대한 완전한 금지에 찬성표를 던졌다.

예측 치안 유지 금지와 함께 얼굴 인식 기술의 유사한 금지도 있었다.얼굴 인식 기술은 어두운 피부 톤에 대한 정확도가 떨어진다는 비판을 받아왔다 - 이것은 잘못된 신원과 잠재적으로 잘못된 [31]유죄판결을 초래할 수 있다.

2019년 미시간주 디트로이트에 사는 마이클 올리버는 범죄로 추정되는 피해자가 촬영한 동영상에서 확인된 용의자에게 자신의 얼굴이 데이터웍스 플러스 소프트웨어에 "일치"로 등록되면서 절도 혐의로 부당하게 기소됐다.올리버는 자신의 무죄를 주장하며 법정에 서는데 수개월을 보냈다 - 그리고 이 사건을 감독하는 판사가 그 범죄의 비디오를 보고 나서 올리버가 범인이 아니라는 것이 분명해졌다.사실, 가해자와 올리버는 서로 전혀 닮지 않았다 - 그들이 둘 다 아프리카계 미국인이라는 사실을 제외하면, 얼굴 인식 기술이 식별 오류를 [32]범할 가능성이 더 높다.

예측경찰 기술에 대해 저스틴 커밍스 산타크루즈 시장은 "이것은 나와 같은 사람들을 대상으로 하는 것"이라며 예측경찰이 [33]멈추는 것이 아니라 지속될 수 있는 인종적 편견과 차별의 패턴을 언급했다고 한다.

예를 들어, 도로시 로버츠가 그녀의 학술지 기사 "Digitalizing the Carceral State"에서 설명했듯이, 범죄 발생 장소나 범죄 활동을 할 가능성이 있는 사람을 예측하기 위해 예측 경찰 알고리즘에 입력된 데이터는 인종차별에 의해 영향을 받은 정보를 포함하는 경향이 있다.예를 들어, 체포 또는 투옥 이력, 거주 지역, 교육 수준, 갱단 또는 조직 범죄 그룹의 회원 자격, 911 통화 기록을 포함하면 소수자 또는 저소득 커뮤니티의 [34]과잉 정책을 제안하는 알고리즘을 생성할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

추가 정보

  • 루드비히, 옌스, 센딜 물라이나단 2021년입니다"취약 알고리즘과 잘못된 의사 결정권자: 사법 제도로부터의 교훈"경제 전망 저널, 35(4): 71~96.

레퍼런스

  1. ^ Rienks R. (2015). "Predictive Policing: Taking a chance for a safer future".
  2. ^ Perry, Walter L.; McInnis, Brian; Price, Carter C.; Smith, Susan; Hollywood, John S. (25 September 2013), The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations
  3. ^ 179 (2020-04-01). "Predictive Policing Explained Brennan Center for Justice". www.brennancenter.org. Retrieved 2020-11-19.{{cite web}}: CS1 maint: 숫자 이름: 작성자 목록(링크)
  4. ^ National Academies of Sciences, Engineering (2017-11-09). Proactive Policing: Effects on Crime and Communities. ISBN 978-0-309-46713-1.
  5. ^ National Academies of Sciences, Engineering (2017-11-09). Weisburd, David; Majimundar, Malay K (eds.). Proactive Policing: Effects on Crime and Communities. doi:10.17226/24928. ISBN 978-0-309-46713-1.
  6. ^ "Violent crime is down in Chicago". The Economist. 5 May 2018. Retrieved 2018-05-31.
  7. ^ Alikhademi, Kiana; Drobina, Emma; Prioleau, Diandra; Richardson, Brianna; Purves, Duncan; Gilbert, Juan E. (2021-04-15). "A review of predictive policing from the perspective of fairness". Artificial Intelligence and Law. doi:10.1007/s10506-021-09286-4. ISSN 0924-8463. S2CID 234806056.
  8. ^ Perry, Walter; McInnis, Brian; Price, Carter; Smith, Susan; Hollywood, John (2013). Predictive Policing: The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations. p. 104. doi:10.7249/rr233. ISBN 9780833081483.
  9. ^ a b c d Sprick, Daniel (2020-09-22). "Predictive Policing in China". NAVEIÑ REET: Nordic Journal of Law and Social Research (9): 299–324. ISSN 2246-7807.
  10. ^ Wong, Karen Li Xan; Dobson, Amy Shields (June 2019). "We're just data: Exploring China's social credit system in relation to digital platform ratings cultures in Westernised democracies". Global Media and China. 4 (2): 220–232. doi:10.1177/2059436419856090. ISSN 2059-4364.
  11. ^ a b He, Rixing; Xu, Yanqing; Jiang, Shanhe (2022-06-01). "Applications of GIS in Public Security Agencies in China". Asian Journal of Criminology. 17 (2): 213–235. doi:10.1007/s11417-021-09360-5. ISSN 1871-014X.
  12. ^ Schwarck, Edward (2018-07-01). "Intelligence and Informatization: The Rise of the Ministry of Public Security in Intelligence Work in China". The China Journal. 80: 1–23. doi:10.1086/697089. ISSN 1324-9347.
  13. ^ Chen, Jun; Li, Jing; He, Jianbang; Li, Zhilin (2002-01-01). "Development of geographic information systems (GIS) in China: An overview". Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 68 (4): 325–332. ISSN 0099-1112.
  14. ^ Zhang, Lili; Xie, Yuxiang; Xidao, Luan; Zhang, Xin (May 2018). "Multi-source heterogeneous data fusion". 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD): 47–51. doi:10.1109/ICAIBD.2018.8396165.
  15. ^ "法制日报--2014年10月09日--视点--"大数据"给公安警务改革带来了什么". 2018-12-21. Archived from the original on 21 December 2018. Retrieved 2022-05-08.
  16. ^ "大数据背景下跨境电信网络诈骗犯罪的预警与反制——以冒充公检法诈骗为例". lzlib.cglhub.com. Retrieved 2022-05-08.
  17. ^ "中山市公安局：建"智慧公安"保中山平安_政务频道_中山网". www.zsnews.cn. Retrieved 2022-05-08.
  18. ^ ""大数据"给公安警务改革带来了什么" (in Chinese (China)). 2014-10-09. Archived from the original on 2018-12-21. Retrieved 2015-04-21.
  19. ^ "Exposed: China's Operating Manuals For Mass Internment And Arrest By Algorithm". ICIJ. 2019-11-24. Retrieved 2019-11-26.
  20. ^ "'Big data' predictions spur detentions in China's Xinjiang: Human Rights Watch". Reuters. 2018-02-26. Retrieved 2019-11-26.
  21. ^ Davidson, Helen; Ni, Vincent (19 October 2021). "Chinese effort to gather 'micro clues' on Uyghurs laid bare in report". The Guardian. Retrieved 2 November 2021.
  22. ^ a b c Neslen, Arthur (20 October 2021). "FEATURE-Pushback against AI policing in Europe heats up over racism fears". www.reuters.com. Reuters. Retrieved 1 November 2021.
  23. ^ Friend, Zach. "Predictive Policing: Using Technology to Reduce Crime". FBI Law Enforcement Bulletin. Federal Bureau of Investigation. Retrieved 8 February 2018.
  24. ^ Levine, E. S.; Tisch, Jessica; Tasso, Anthony; Joy, Michael (February 2017). "The New York City Police Department's Domain Awareness System". Interfaces. 47 (1): 70–84. doi:10.1287/inte.2016.0860.
  25. ^ Griffard, Molly (December 2019). "A Bias-Free Predictive Policing Tool?: An Evaluation of the Nypd's Patternizr". Fordham Urban Law Journal. 47 (1): 43–83 – via EBSCO.
  26. ^ Mugari, Ishmael; Obioha, Emeka E. (2021-06-20). "Predictive Policing and Crime Control in The United States of America and Europe: Trends in a Decade of Research and the Future of Predictive Policing". Social Sciences. 10 (6): 234. doi:10.3390/socsci10060234. ISSN 2076-0760.
  27. ^ Guariglia, Matthew (2020-09-03). "Technology Can't Predict Crime, It Can Only Weaponize Proximity to Policing". Electronic Frontier Foundation. Retrieved 2021-12-13.
  28. ^ Linder, Courtney (2020-07-20). "Why Hundreds of Mathematicians Are Boycotting Predictive Policing". Popular Mechanics. Retrieved 2022-06-03.
  29. ^ "Where in the World is AI? Responsible & Unethical AI Examples". map.ai-global.org. Retrieved 2022-06-03.
  30. ^ Now, Kristi Sturgill Kristi Sturgill was a summer 2020 reporting intern on the L. A.; Washington, service journalism teams at the Los Angeles Times She is from the; D.C.; University, area Sturgill is a student at Duke; Journalism, Where She Studies; French; Previously, political science; Observer, she has written for the Charlotte; Journal, 9th Street (2020-06-26). "Santa Cruz becomes the first U.S. city to ban predictive policing". Los Angeles Times. Retrieved 2022-06-03.
  31. ^ "Predictive policing in the United States", Wikipedia, 2022-06-03, retrieved 2022-06-03
  32. ^ "Predictive policing in the United States", Wikipedia, 2022-06-03, retrieved 2022-06-03
  33. ^ "In a U.S. first, California city set to ban predictive policing". Reuters. 2020-06-17. Retrieved 2022-06-03.
  34. ^ "Predictive policing in the United States", Wikipedia, 2022-06-03, retrieved 2022-06-03