Philip K. Dick‘in “Azınlık Raporu” hikayesini hatırlatan teknoloji, çeşitli suçları %90 doğruluk oranıyla tahmin etmeyi başardı.
Yapay zeka teknolojileri, makine öğrenmesi, veri bilimi gibi alanlarda yaşanan gelişmeler sağ olsun, bilim kurgu romanlarından hallice bir geleceğe doğru son sürat ilerliyoruz. Haberimize konu olan Chicago Üniversitesi ve Chicago Polis Departmanı işbirliğiyle geliştirilen yeni yapay zeka algoritması tam anlamıyla Philip K. Dick’in Azınlık Raporu hikayesini anımsatan cinsten. Bloomberg’in haberine göre söz konusu algoritma, kentlerde gerçekleşecek suçları bir hafta önceden %90 doğruluk oranıyla tahmin edebiliyor.
Geliştirme sürecine 2012 yılında başlanan “Suç ve Mağduriyet Risk Modeli” (Crime and Victimization Risk Model) adlı algoritma pek çok faktörün analiziyle ortaya çıkan fazlasıyla detaylı bir çalışmanın ürünü. İlk etapta şehirler 90 metrekarelik bölgelere ayrılıyor ve bölgelerin sosyo-ekonomik yapılarından tren ve otobüs hatlarına uzanan pek çok bilgi algoritmaya giriliyor. Ardından suçlar kendi içlerinde iki gruba ayrılıyor: Şiddetli suçlar (cinayetler, saldırılar, darp vs.) ve mülkiyet suçları (soygun, yan kesicilik, araç hırsızlıkları vs.). Bu suçların kolluk kuvvetlerine bildirilme ve kolluk kuvvetleri tarafından müdahale edilme oranları da algoritmaya ekleniyor.
Çalışmada yer alan Chicago Üniversitesi araştırmacılarından Doktor Ishanu Chattopadhyay, yaptıkları çalışmayı kendine has şehir bölgelerinin “dijital ikizlerini” yaratmak olarak tanımlıyor. Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Philedelphia, Portland ve San Fransisco‘ya da uygulanan algoritma, Chicago’daki suçları %90 oranla doğru tahmin ederek rüştünü ispatlamış durumda. Aslında ortada Azınlık Raporu’ndaki gibi suçluları suçu işlemeden hapse gönderme gibi bir amaç yok. Chattopadhyay’a göre oluşturdukları simülasyonun amacı özellikle suç oranı yüksek, polis müdahalesi düşük bölgelerde çeşitli değişkenleri simüle ederek farklı koşullar altında olası suç verilerini ortaya koymak.
Nature and Human Behaviour dergisinde yayınlanan araştırma çalışmasına bağlantı üzerinden ulaşabilirsiniz.
