인공 지능은 최대 90%의 정확도로 범죄를 예측할 수 있습니다.

범죄 예측 알고리즘

인공 지능 및 기계 학습의 발전은 범죄 퇴치를 위해 인공 지능을 사용하려는 정부를 포함하여 큰 관심을 받고 있습니다.

시카고 대학에서 수집한 데이터와 사회학자들의 연구를 사용하여 공개적으로 사용 가능한 데이터에서 패턴을 학습하여 범죄를 예측하는 새로운 알고리즘이 개발되었습니다. 그는 몇 주 전에 미래의 범죄를 성공적으로 예측하는 것으로 나타났습니다. 정확도는 약 90%입니다.

어떤 데이터가 사용됩니까?

새로운 도구는 폭력 범죄(살인, 폭행, 구타)와 재산 관련 범죄(자동차를 포함한 절도, 절도)의 두 가지 범주의 사건을 다루는 시카고 시의 과거 데이터를 사용하여 테스트 및 검증되었습니다.

이 데이터는 역사적 불신과 법 집행 기관의 협조가 부족한 도시 지역에서 경찰에 가장 자주 신고되기 때문에 사용되었습니다. 이러한 범죄는 마약 관련 범죄, 교통 체포 및 기타 범죄의 경우와 마찬가지로 법 집행 편향에 덜 취약합니다.

알고리즘은 어떻게 작동합니까?

새로운 모델은 사건의 시공간 좌표를 분석하고 패턴을 발견하여 미래에 일어날 일을 예측함으로써 범죄를 격리합니다. 알고리즘은 도시를 약 1000피트(약 300미터) 너비의 공간 타일로 나누고 이 지역의 범죄를 예측합니다. 사회학자 제임스 에반스는 이렇게 덧붙입니다.

보고된 범죄를 예측하기 위해 도시별 패턴을 발견하는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 이를 통해 도시의 이웃을 새롭게 볼 수 있고 새로운 질문을 할 수 있으며 새로운 방식으로 경찰 성과를 평가할 수 있습니다.

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출처: biosciences.uicago.edu.