Afortunadamente, la última herramienta para la lucha contra el crimen no es un arma sino los datos. La policía predictiva ya está en práctica, y lo que importa ahora es detener los delitos antes de que sucedan. Los datos sobre la hora, el lugar y la naturaleza de los delitos pasados se introducen en ecuaciones estadísticas para dar a los estrategas policiales una idea de dónde y cuándo los coches de policía pueden patrullar o mantener la seguridad para tener la mejor oportunidad de disuadir o prevenir el delito. posibles delitos.
Muchos estados de los Estados Unidos, así como países como el Reino Unido y los Países Bajos, han utilizado con éxito los datos derivados del mapeo de la población y las estadísticas delictivas, así como los datos actuales, para tomar decisiones, lo que ha resultado en índices más bajos delictivos.
El concepto de policía predictiva es la capacidad de predecir dónde ocurrirán los delitos, quién los cometerá, qué tipos de delitos se cometerán y quiénes serán las víctimas. Es un tema controvertido y aún está lejos de generalizarse. Las empresas y los departamentos de policía recién ahora están comenzando a poner a prueba sus sistemas. Sin embargo este tema tiene el potencial de lograr avances significativos en términos de predicción e idealmente la prevención del delito.
Como sabemos el principal objetivo de los organismos encargados de hacer cumplir la ley es proporcionar a la sociedad un entorno seguro y protegido mediante la prevención y resolución de delitos. El panorama social cambiante exige que la policía esté mejor preparada para hacer frente a la delincuencia.
En ese sentido, ahora con ayuda de la tecnología, la policía puede transformar sus cámaras, dispositivos (IoT) y drones en una fuerza que está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, e información que nunca se desvanece, así como acciones que se desarrollan con cada foto que toma.
Beneficios de la policía predictiva
AI puede proporcionar una visión más precisa de quién es probable que cometa un delito y quién es probable que reincida después de ser liberado de la cárcel, según la evidencia y el historial del delincuente.
La policiía predictiva cambia el proceso de respuesta de responder al crimen a pronosticar la probabilidad de ocurra un crimen y asignar recursos para prevenirlo. Anticipe incidentes delictivos y genere información procesable utilizando modelos predictivos y recursos computacionales.
El análisis predictivo se puede utilizar para analizar variables como ubicaciones, individuos, clases o eventos. También puede ayudar en el análisis de patrones demográficos, poblaciones en libertad condicional y factores económicos que podrían tener un efecto en las tasas de criminalidad en áreas específicas.
Promete una recopilación de datos de fácil acceso, lo que permitirá a los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley identificar a las personas y los lugares objeto de vigilancia.
Permite a los agentes del orden público responder con prontitud para prevenir la delincuencia al enfocarse en áreas propensas a la delincuencia y personas que corren el riesgo de cometer delitos o ser atacadas.
Además, esta es una nueva forma de utilizar la IA para extraer información valiosa de largas secuencias de circuito cerrado de televisión a través de notificaciones rápidas en tiempo real, lo que reduce el tiempo necesario para producir datos procesables.
Los desafios de la policía predictiva:
Plan
No hay suficientes precauciones para evitar el mal uso. En el día a día, la policía predictiva implica un principio preventivo frente a las amenazas delictivas. Esta acción preventiva también plantea interrogantes sobre el malestar de personas inocentes y la vulneración de sus derechos. El Código de Procedimiento Penal ahora permite arrestos basados en sospecha. Como resultado, cualquier uso indebido del sistema policial predictivo podría resultar en arrestos y detenciones arbitrarias sin justificación.
Confidencialidad
Aunque el uso de datos para identificar puntos de acceso o mapas de calor puede no ser un problema de privacidad, el uso de datos para identificar a delincuentes potenciales individuales sí lo es. Cualquier análisis de datos personales puede llamar la atención del público en general y de las organizaciones. Las personas están preocupadas por el uso de sus datos y muchas de ellas pueden ser reacias a compartir detalles sobre su comportamiento.
Exageración
Los procesos de toma de decisiones basados en datos tienden a intensificar las desigualdades de información existentes. Cualquier acción para corregir la información se incorpora a los datos policiales predictivos que guían las decisiones. La discriminación, que es un prejuicio sistémico, es una limitación de la tecnología predictiva.
Incapacidad de los modelos predictivos
El algoritmo escrito rige los modelos predictivos. Llama efectivamente la atención sobre el hecho de que los datos utilizados, las suposiciones hechas y los tipos de preguntas contextuales planteadas por el algoritmo son completamente desconocidos.
La seguridad es primordial
Según una organización, la seguridad de los datos que se utilizarán para realizar análisis y almacenar los informes después del análisis es una preocupación importante. Es importante reconocer la necesidad de una instalación de infraestructura decente para la seguridad y protección de datos.
Captura y almacenamiento de datos.
Se puede acceder a los datos a gran velocidad desde una variedad de fuentes, y almacenar los datos capturados es una tarea en sí misma. Después de seguir los protocolos de confidencialidad y protección de datos adecuados, las fuentes de datos pueden incluir redes sociales, teléfonos móviles, informes meteorológicos, sitios web y otras entidades gubernamentales, como la Autoridad de Identificación Única de la India (UIDAI), Crime and Criminal Tracking Network, y Systems (CCTNS) y la Oficina Nacional de Registros de Delitos (NCRB).
Una excesiva dependencia de la tecnología.
Es un error común pensar que las tecnologías modernas pueden solucionar problemas antiguos. La tecnología, por otro lado, es simplemente un medio para un fin. Los sistemas policiales predictivos pueden evaluar datos, pero depende de las personas que los utilizan interpretar los resultados de manera razonable y justa.
El cibercrimen es un problema creciente
Otro gran tema a resolver es el desarrollo delictivo. Los delincuentes valoran los datos utilizados por los organismos encargados de hacer cumplir la ley para la vigilancia predictiva con el fin de disuadir e interrumpir la actividad ilegal porque les permite cometer delitos cibernéticos más avanzados. Como resultado, es importante salvaguardar dicha información de los ataques cibernéticos.
La técnica de reconocimiento facial
Otro campo en el que las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley utilizan constantemente la tecnología en sus operaciones diarias es la tecnología de reconocimiento facial. El reconocimiento facial es una parte esencial de la vigilancia. Ahora es relativamente sencillo distinguir a los delincuentes de las grandes reuniones, ya sea en forma de instantánea o de videoclip. Los funcionarios solo necesitan una fotografía de la persona, que no tiene que ser reciente ni de alta calidad. El reconocimiento facial ahora se está utilizando en la vigilancia del día a día en China. Una cámara corporal en el brazo de un oficial de policía, por ejemplo, le dirá si la persona con la que está hablando está en la lista negra de la policía.
Sin duda, el reconocimiento facial tiene implicaciones para la privacidad, y la policía debe extremar las precauciones al usarlo. Si bien el gobierno indio planea aprobar pronto una ley de privacidad, la tecnología y la regulación pueden adaptarse para cosechar los beneficios mientras se mantienen dentro de los límites de la ley y tienen en cuenta los mejores intereses del público.
Bajo vigilancia
Es particularmente importante en un país como India, donde la densidad de población es mucho más alta que el promedio mundial, no solo en las grandes ciudades sino también en los pueblos más pequeños. Los eventos de multitudes son uno de los obstáculos más difíciles que enfrenta cualquier fuerza policial de la ciudad, y ya no podemos confiar en las técnicas convencionales de manejo de multitudes.
El análisis de video es difícil debido a los matices de oscurecimiento e inconsistencias en situaciones de mucha gente. Aunque las cámaras en una reunión de multitudes y los drones que vuelan por encima pueden ayudar, el uso de tecnología basada en IA que ha aprendido el comportamiento de la multitud cambia completamente la situación, lo que permite a la policía anticipar el comportamiento y tomar decisiones más racionales.
El ascenso del planeta de los bots de IA
En realidad, algunos países están experimentando con robots que pueden reemplazar a los policías. Dubái está probando robots callejeros que pueden transmitir datos a la sede, donde serán revisados por humanos. También tienen pantallas táctiles que se pueden usar para rastrear delitos y pueden comunicarse en seis idiomas diferentes.
Los problemas más complejos también pueden ser resueltos por robots en nombre de la policía. Accederán a áreas peligrosas y reconocerán personas y elementos que podrían representar una amenaza, lo cual es una mejor alternativa para arriesgar la vida de los policías. Ahora hay robots con el potencial de detonar explosivos, mejorando la seguridad pública sin poner a los oficiales en peligro.
¿Cómo están utilizando los estados la policía predictiva?
Han estado trabajando en programas para usar datos de delitos para análisis para facilitar la vigilancia policial predictiva. Después de tener en cuenta diferentes variables y realizar investigaciones, el proyecto utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para pronosticar áreas geográficas donde es más probable que ocurra un delito.
La policía programará el patrullaje, la asignación de recursos y la vigilancia en función de los hallazgos, asegurando que no se cometan delitos. El “análisis de puntos críticos”, en el que las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley pueden analizar y pronosticar las áreas geográficas de mayor delincuencia en función de los datos delictivos, es una de las características destacadas del proyecto. Todas las tendencias se pueden procesar a través del análisis de puntos críticos, independientemente de la hora del día, ubicaciones individuales o incluso tiendas, hoteles, bares u otros establecimientos.
Policía predictiva: Conclusión
La inteligencia artificial se ha convertido en un componente crítico del trabajo policial en todo el mundo. Áreas como la prevención y predicción de delitos están experimentando cambios drásticos a medida que la tecnología policial basada en IA se vuelve cada vez más relevante. La mayoría de las corporaciones y estrategias policiales han sufrido cambios importantes para poder prevenir los delitos antes de que se cometan, ya que tiene muy importantes beneficios sociales y económicos para la sociedad y en especial para quienes están en riesgo de convertirse en víctimas.
Sin embargo, antes de implementar un proyecto de este tipo, es fundamental establecer un entorno seguro para su implementación y poder reconocer los riesgos.
Hable con nosotros: implemente la policía predictiva
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