फोटो खिंचवाते और बातें करते हुए, कुछ लोग कैसे सोचते हैं कि मैं अपराध करने जा रहा हूं?

"अल्पसंख्यक रिपोर्ट" और "संदिग्ध ट्रैकिंग" जैसे फ़िल्म और टेलीविज़न कार्य केवल पिछले कुछ वर्षों में प्रदर्शित हो सकते हैं। यदि यह हाल के वर्षों में एक फिल्म और टेलीविजन का काम है, तो दर्शक बहुत "घबराएंगे"।

अपराध की रोकथाम, भविष्य कहनेवाला मॉडल, जो नहीं हुआ उसके बारे में अनुमान लगाने के लिए सिस्टम का उपयोग करें… इसका मतलब है कि बहुत सारी जानकारी एकत्र की जाएगी, और इसका मतलब यह भी है कि आपको एक अज्ञात प्रणाली द्वारा आंका जाएगा कि क्या कोई खतरा है। अज्ञात को भाग्य सौंपने की भावना शायद बहुत से लोगों को पसंद नहीं है।

लेकिन इसे नापसंद करने का कोई तरीका नहीं हो सकता है, क्योंकि इससे पहले कि आप इसे जानते हैं, अधिक से अधिक कंपनियां आपके सामाजिक नेटवर्क की दैनिक सामग्री से आपके अपराध की संभावना का न्याय करने के लिए आपकी सार्वजनिक जानकारी एकत्र कर रही हैं।

सोशल मीडिया सबसे बड़ा व्हिसलब्लोअर बन गया है। क्या यह एक आत्म-रिपोर्ट है?

Voyager, Kaseware, Aura, PredPol, Palantir, जो कुछ कंपनियां हैं जो सामाजिक नेटवर्क के माध्यम से संभावित खतरों की पहचान करने की कोशिश कर रही हैं, उनमें से एक बड़ा हिस्सा स्थानीय पुलिस विभाग के साथ भी सहयोग करता है और अपराध की भविष्यवाणी करने में सबसे आगे है।

हर किसी के सोशल मीडिया से आवश्यक जानकारी प्राप्त करना इस प्रकार की कंपनी का मूल है। वे सोशल नेटवर्क पर उपयोगकर्ताओं द्वारा पोस्ट की गई सामग्री का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करते हैं कि क्या दूसरे पक्ष के अपराध करने की संभावना है। इन कंपनियों के एल्गोरिदम समान नहीं हैं, लेकिन वे मूल रूप से कृत्रिम बुद्धि का उपयोग उपयोगकर्ता की लाइन को समझने के लिए कर रहे हैं, उपयोगकर्ता द्वारा साझा की गई सामग्री से यह देखते हुए कि क्या विषय ने अपराध किया है, अपराध कर सकता है, या किसी निश्चित खतरनाक का पालन कर सकता है विचारधारा।

यह वास्तव में एक नया विकास नहीं है। आखिरकार, 2012 में, कुछ लोगों ने सामाजिक नेटवर्क को "शहर की नब्ज" में बदल दिया। ऐसा स्थान और उत्पाद देखना कठिन है जो एक ही समय में इतने सारे उपयोगकर्ताओं को समायोजित कर सके और उन्हें अपने बारे में सब कुछ साझा करने के लिए तैयार कर सके।

सामाजिक नेटवर्क की विशेषताएं लोगों को लक्ष्य खोजने के लिए स्थितियां बनाती हैं। छात्र सामाजिक नेटवर्क पर साक्षात्कारकर्ताओं की खोज करते हैं, सांख्यिकीय एजेंसियां ​​सामाजिक नेटवर्क पर चुनाव परिणामों की भविष्यवाणी करती हैं, और एआई जासूस सामाजिक नेटवर्क पर अपराधियों को ढूंढना चाहते हैं।

क्योंकि हर कोई सामाजिक नेटवर्क का उपयोग करता है, सामाजिक नेटवर्क अक्सर किसी व्यक्ति की वास्तविक स्थिति को दर्शा सकते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका के मिशिगन राज्य के प्रतिनिधि टाइरोन कार्टर का मानना ​​है कि सार्वजनिक सामाजिक नेटवर्क की पुलिस की खोज ने किसी भी कानून का उल्लंघन नहीं किया और उपयोगकर्ताओं के अधिकारों का उल्लंघन नहीं किया, इसलिए यह भविष्यवाणी संभव है।

जिस क्षण आप सार्वजनिक पृष्ठ पर भेजें पर क्लिक करते हैं, वह पोस्ट अब आपकी नहीं होती है। लोग जो कुछ भी पोस्ट करते हैं उसके कारण परेशानी में पड़ जाते हैं, क्योंकि सोशल मीडिया सबसे बड़ा "आत्म-सूचक" है जिसे मैंने कभी देखा है।

लेकिन रहस्य का खुलासा तभी होगा जब उसे निर्देशित किया जाएगा। वोयाजर लैब्स, जिसने लॉस एंजिल्स पुलिस विभाग के साथ सहयोग किया, ने इस प्रक्रिया में नेता की भूमिका निभाई। केवल गैर-लाभकारी संगठन ब्रेनन सेंटर ने लॉस एंजिल्स पुलिस विभाग द्वारा प्रदान की गई सार्वजनिक जानकारी के माध्यम से पता लगाया कि वोयाजर के काम में नस्लीय भेदभाव और गोपनीयता उल्लंघन का भी संदेह था।

वोयाजर जैसी कंपनियां जिस तरह से काम करती हैं वह जटिल नहीं है। यह किसी व्यक्ति के सोशल मीडिया पर सभी सार्वजनिक जानकारी एकत्र करता है, जिसमें पोस्ट, संपर्क और यहां तक ​​कि आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले इमोजी भी शामिल हैं। कुछ विशेष मामलों में, यह सार्वजनिक सूचना और गैर-सार्वजनिक जानकारी का उपयोग आगे के विश्लेषण और अनुक्रमण के लिए क्रॉस-रेफरेंस के लिए करेगा।

वोयाजर की सेवा के माध्यम से पुलिस व्यक्ति के सामाजिक संबंधों को स्पष्ट रूप से देख सकती है। उनके कनेक्शन कैसे हैं और वे सोशल प्लेटफॉर्म पर कैसे इंटरैक्ट करते हैं। इसके अलावा, वोयाजर यह भी पता लगा सकता है कि क्या दो उपयोगकर्ताओं के बीच अप्रत्यक्ष संबंध है (दोनों के कम से कम चार समान मित्र हैं)।

ऐसा लगता है कि यह सिर्फ यह देख रहा है कि उपयोगकर्ता सामाजिक नेटवर्क पर क्या करते हैं, जिसका उपयोग सर्वेक्षणों के लिए पूरक जानकारी के रूप में किया जाता है। लेकिन वास्तव में, वोयाजर न केवल जानकारी एकत्र करता है और प्रदर्शित करता है, यह निर्णय भी करता है।

वोयाजर ने लॉस एंजिल्स पुलिस विभाग को प्रस्तुत एक श्वेत पत्र में एक हमले के मामले का उल्लेख किया। मामले ने विशेष रूप से मंच के दृष्टिकोण को प्रदर्शित किया-एआई मानव हस्तक्षेप के बिना सामाजिक नेटवर्क पर लोगों की पोस्ट की सामग्री की स्वचालित रूप से समीक्षा करेगा। और वर्गीकरण (क्रमशः तीन में उपयोगकर्ता को चिह्नित करें) नीले, नारंगी और लाल रंग)।

एक विशिष्ट मामले में, शूटिंग में संदिग्ध एडम अलसाहली को फेसबुक और इंस्टाग्राम पर पोस्ट की गई इस्लामिक-थीम वाली तस्वीरों के कारण सिस्टम द्वारा "अरब परंपराओं के साथ गर्व और पहचान की एक मजबूत भावना" के रूप में आंका गया था। इसलिए, एक विशिष्ट हमले को शुरू करने से पहले वोयाजर के कृत्रिम बुद्धि उपकरण द्वारा एडम अलसाहली को नारंगी रंग में चिह्नित किया गया था।

यह संभावित अपराधियों की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करने का मामला हो सकता है, लेकिन "पूर्वाग्रहों" से भरा मामला भी हो सकता है।

डेटा अपराध की भविष्यवाणी करता है? लेकिन आंकड़ों पर पूरी तरह विश्वास नहीं किया जा सकता

क्या ये निष्कर्ष वास्तव में विश्वसनीय हैं? वे किस आधार पर निर्णय लेते हैं? बिग डेटा के तहत हर कोई अपनी बेगुनाही कैसे साबित कर सकता है?

वास्तव में सामाजिक नेटवर्क की सामग्री पूर्वाग्रह और अपराध तथ्यों के बीच संबंध की पुष्टि करने वाले बहुत सारे डेटा हैं, लेकिन यह 100% सहसंबंध डेटा नहीं है।

न्यू यॉर्क यूनिवर्सिटी के टंडन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग और स्कूल ऑफ ग्लोबल हेल्थ एंड पब्लिक हेल्थ ने शोध परिणाम जारी किए जो बताते हैं कि ट्विटर पर अधिक नस्लीय घृणास्पद भाषण वाले शहरों में उच्च अपराध दर है; फिनलैंड में अध्ययन यह भी दिखाते हैं कि, दो दशकों के आंकड़ों के आधार पर, तापमान में हर 1 डिग्री सेल्सियस की वृद्धि, आपराधिक गतिविधि में 1.7% की वृद्धि होगी अमेरिकी शोध से पता चला है कि सप्ताहांत की रात में वाहनों की चोरी की दर तेजी से बढ़ जाती है, यह भी साबित हो गया है कि जब स्थानीय फुटबॉल टीम गलती से हार जाती है, तो घरेलू हिंसा में वृद्धि होगी 10% से।

लेकिन ये कुछ भी साबित नहीं कर सकते, क्योंकि संभावना और तथ्य अलग-अलग हैं।

प्रासंगिक डेटा के समर्थन के साथ भी, यह साबित नहीं कर सकता है कि सबसे नस्लीय अभद्र भाषा वाले शहरों में, गर्मियों के सप्ताहांत में वाहनों की चोरी होनी चाहिए। गर्म मौसम में, जब स्थानीय घरेलू टीम 100% खो देती है, तो घरेलू हिंसा के अधिक मामले सामने आएंगे।

इसी तरह की अपराध भविष्यवाणी प्रणाली मौजूदा अपराध तथ्यों और शोध परिणामों के आधार पर उलट दी जाती है। एक और समस्या जो यह पैदा करती है वह यह है कि यह "रूढ़िवादी" से भरा है।

ट्यूरिंग अवार्ड विजेता यांग लिकुन ने एक बार कहा था कि जब डेटा पक्षपाती होता है, तो मशीन लर्निंग सिस्टम पक्षपाती हो जाते हैं। एक ही मामले में, जब मशीन लर्निंग द्वारा प्राप्त जानकारी यह है कि जेल में काले पुरुष उपयोगकर्ता एक बड़े अनुपात के लिए खाते हैं, तो ऐसी प्रणाली यह निर्णय ले सकती है कि अश्वेत पुरुषों के अपराध करने की अधिक संभावना है।

मशीन लर्निंग के लिए, "काले पुरुषों के अपराध करने की अधिक संभावना है" डेटा विश्लेषण का एक तथ्य हो सकता है, लेकिन वास्तव में यह नस्लीय पूर्वाग्रह और विभेदक उपचार होगा।

उपयोगकर्ताओं को गुप्त रूप से रेटिंग देना, उनमें से कौन से अधिक खतरनाक हैं, विभाजित करना और जिन लोगों को अधिक बारीकी से धमकी दी जाती है उन्हें ट्रैक करना और रोकना पूरे सिस्टम का ऑपरेटिंग तर्क है।

इसी तरह के स्टार्टअप एल्गोरिदम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग उस प्रक्रिया की व्याख्या करने के लिए करेंगे जो वे प्रक्रिया करते हैं और निर्णय लेने के लिए जानकारी का विश्लेषण करते हैं। हालांकि यह साबित करने के लिए वर्तमान में कोई सबूत नहीं है कि यह भविष्यवाणी प्रभावी है, और जनता से कई संदेह हैं, पुलिस विभाग अभी भी इसी तरह के प्लेटफार्मों के साथ सहयोग करना चाहता है।

पुलिस के लिए, इस प्रकार का उपकरण बहुत आकर्षक है। सोशल नेटवर्क पर वोयाजर जैसे प्लेटफार्मों की खोज सूक्ष्म ऑनलाइन सुरागों को याद किए बिना उपयोगकर्ता प्रोफाइलिंग में प्रभावी सहायता प्रदान कर सकती है। यदि यह केवल एक सहायक जांच है, तो यह एक बहुत प्रभावी उपकरण होगा। हालाँकि, जब उपकरण बाद के चरण में विकसित होता है और अपराध की भविष्यवाणी करने में भूमिका निभाने लगता है, तो यह घायल होने का हथियार भी बन जाएगा।

वित्त पोषण के पिछले वर्षों के उत्साह के बाद, कई एआई उत्पादों ने आवेदन चरण में प्रवेश किया है। लेकिन कुछ क्षेत्रों में वे अभी भी सहायक की भूमिका में हैं।

चिकित्सा देखभाल एक ऐसा क्षेत्र है जो एआई हस्तक्षेप के बारे में सतर्क है। यहां तक ​​​​कि सबसे तेजी से उन्नत एआई मेडिकल इमेजिंग क्षेत्र में भी, आज की एआई तकनीक अभी भी 100% सटीकता की गारंटी नहीं दे सकती है और इसके लिए मानव डॉक्टरों के हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। क्योंकि हर कोई जानता है कि चिकित्सा देखभाल एक ऐसा उद्योग है जिसमें लगभग 100% सटीकता की आवश्यकता होती है। किसी भी विचलन या त्रुटि के गंभीर परिणाम हो सकते हैं।

पुलिस क्षेत्र भी एक ऐसा क्षेत्र है जो 100% सही होने का प्रयास करता है, और सबूत के समर्थन के बिना किसी भी अनुमान और अनुमान के भी गंभीर परिणाम होंगे। एक व्यक्ति जो सोशल मीडिया पर विभिन्न भेदभावपूर्ण और हिंसक टिप्पणियों को प्रकाशित करता है, एक संभावित अपराधी के रूप में चिह्नित किया जा सकता है, एक हिंसक अपराध करने की 90% संभावना के साथ, लेकिन इससे पहले कि वह वास्तव में एक अपराध करता है, वह एक सामान्य व्यक्ति है।

समग्र डेटा सेट में, हम कभी भी इस बात को नज़रअंदाज़ नहीं कर सकते कि हर कोई एक स्वतंत्र व्यक्ति है।

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