Tahmine dayalı polislik: Suçu önlemek mi yoksa önyargıları güçlendirmek mi?

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Mayıs 25, 2023

Suç kalıplarını belirlemek ve gelecekteki suç faaliyetlerini önlemek için müdahale seçenekleri önermek için yapay zeka (AI) sistemlerini kullanmak, kolluk kuvvetleri için umut verici yeni bir metodoloji olabilir. Algoritmalar, suç raporları, polis kayıtları ve diğer ilgili bilgiler gibi verileri analiz ederek, insanların tespit etmesi zor olabilecek kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir. Bununla birlikte, AI'nın suç önlemede uygulanması bazı önemli etik ve pratik soruları gündeme getirmektedir. 

Tahmine dayalı polislik bağlamı

Tahmine dayalı polislik, suçların daha sonra meydana gelme olasılığının en yüksek olduğu yeri tahmin etmek için yerel suç istatistiklerini ve algoritmaları kullanır. Bazı tahmine dayalı polislik sağlayıcıları, polisin suçları caydırmak için sık sık devriye gezmesi gereken alanları belirlemek üzere deprem artçı şoklarını tahmin etmek için bu teknolojiyi daha da değiştirdi. Teknoloji, "sıcak noktalar"ın yanı sıra, suç işleme olasılığı yüksek olan kişinin türünü belirlemek için yerel tutuklama verilerini kullanır. 

Teknolojisi şu anda birkaç kolluk kuvveti tarafından kullanılan ABD merkezli tahmine dayalı polislik yazılımı sağlayıcısı Geolitica (eski adıyla PredPol), beyaz olmayan insanlara yönelik aşırı polisliği ortadan kaldırmak için yarış bileşenini veri kümelerinden kaldırdıklarını iddia ediyor. Bununla birlikte, teknoloji web sitesi Gizmodo ve araştırma kuruluşu The Citizen Lab tarafından yürütülen bazı bağımsız araştırmalar, algoritmaların aslında savunmasız topluluklara karşı önyargıları güçlendirdiğini buldu.

Örneğin, kimlerin silahla bağlantılı şiddet içeren suçlara karışma riski altında olduğunu tahmin etmek için bir algoritma kullanan bir polis programı, en yüksek risk puanına sahip olarak tanımlananların yüzde 85'inin Afrikalı Amerikalı erkekler, bazılarının ise daha önce şiddet içeren sabıka kaydı yok. Stratejik Konu Listesi adı verilen program, 2017 yılında Chicago Sun-Times'ın listenin bir veritabanını alıp yayınlamasıyla incelemeye alındı. Bu olay, kolluk kuvvetlerinde yapay zeka kullanımındaki önyargı potansiyelini ve bu sistemleri uygulamadan önce potansiyel riskleri ve sonuçları dikkatlice değerlendirmenin önemini vurgulamaktadır.

Yıkıcı etki

Doğru yapılırsa tahmine dayalı polisliğin bazı faydaları vardır. Algoritmalarının belirtilen sıcak noktalarda hırsızlık olaylarını yüzde 19 oranında azalttığını söyleyen Los Angeles Polis Departmanı tarafından da onaylandığı üzere, suç önleme büyük bir avantaj. Diğer bir fayda, insan önyargılarının değil, verilerin kalıpları dikte ettiği sayıya dayalı karar vermedir. 

Bununla birlikte, eleştirmenler, bu veri kümelerinin daha fazla beyaz olmayan insanı (özellikle Afrikalı-Amerikalılar ve Latin Amerikalılar) tutuklama geçmişi olan yerel polis departmanlarından elde edildiğinden, kalıpların yalnızca bu topluluklara karşı mevcut önyargıları vurguladığını vurguluyor. Gizmodo'nun Geolitica ve çeşitli kolluk kuvvetlerinin verilerini kullanan araştırmasına göre, Geolitica'nın tahminleri gerçek hayattaki aşırı polislik modellerini taklit ediyor ve Siyah ve Latin topluluklarını, hatta bu gruplardaki sıfır tutuklama kaydı olan bireyleri bile tanımlıyor. 

Sivil haklar örgütleri, uygun yönetişim ve düzenleyici politikalar olmadan tahmine dayalı polisliğin artan kullanımına ilişkin endişelerini dile getirdiler. Bazıları, bu algoritmaların arkasında "kirli verilerin" (yozlaşmış ve yasa dışı uygulamalarla elde edilen rakamlar) kullanıldığını ve bunları kullanan ajansların bu önyargıları "teknik yıkamanın" arkasına sakladığını (bu teknolojinin objektif olduğunu iddia ediyor çünkü hiçbir insan müdahalesi).

Tahmine dayalı polisliğin karşılaştığı bir başka eleştiri de, halkın bu algoritmaların nasıl çalıştığını anlamasının genellikle zor olmasıdır. Bu şeffaflık eksikliği, kolluk kuvvetlerinin bu sistemlerin tahminlerine dayanarak aldıkları kararlardan sorumlu tutulmasını zorlaştırabilir. Buna göre, birçok insan hakları örgütü, başta yüz tanıma teknolojisi olmak üzere tahmine dayalı polis teknolojilerinin yasaklanması çağrısında bulunuyor. 

Tahmine dayalı polisliğin sonuçları

Tahmine dayalı polisliğin daha geniş etkileri şunları içerebilir:

• Medeni haklar ve marjinalleştirilmiş gruplar, özellikle beyaz olmayan topluluklar içinde, tahmine dayalı polisliğin yaygın kullanımına karşı lobi yapıyor ve geri adım atıyor.
• Tahmine dayalı polisliğin nasıl kullanıldığını sınırlamak için hükümete bir gözetim politikası veya departman dayatması yönünde baskı. Gelecekteki mevzuat, polis teşkilatlarını ilgili tahmine dayalı polislik algoritmalarını eğitmek için hükümet onaylı üçüncü taraflardan önyargısız vatandaş profilleme verilerini kullanmaya zorlayabilir.
• Dünya çapında daha fazla kolluk kuvveti, devriye stratejilerini tamamlamak için bir tür tahmine dayalı polisliğe güveniyor.
• Vatandaş protestolarını ve diğer kamu rahatsızlıklarını tahmin etmek ve önlemek için bu algoritmaların değiştirilmiş versiyonlarını kullanan otoriter hükümetler.
• Halkın artan baskısı altında, kolluk kuvvetlerinde yüz tanıma teknolojilerini yasaklayan daha fazla ülke.
• Yasa dışı veya hatalı tutuklamalara yol açan algoritmaları kötüye kullandığı için polis teşkilatlarına karşı açılan davalarda artış.

Dikkate alınması gereken sorular

• Tahmine dayalı polisliğin kullanılması gerektiğini düşünüyor musunuz?
• Tahmine dayalı polislik algoritmalarının adaletin uygulanma şeklini nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?