Ivan Begtin
8.09K subscribers
1.98K photos
3 videos
102 files
4.69K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts [email protected]
Download Telegram
CivicScape [1] - это один из немногих успешных pre-crime сервисов основанных на большом количестве данных от полиции и властей территорий и помогающих оценить наиболее криминальные территории.

В отличие от других подобных проектов таких как PredPol и Hunchlab они делают то что не делает никто из них - они открывают исходный код алгоритмов используемых для оценки криминальности/опасности районов [2].

Ссылки:
[1] https://www.civicscape.com/
[2] https://github.com/CivicScape/CivicScape/

#opendata #opengov #precrime
В Великобритании выяснилось что система предсказания вероятности наиболее тяжких преступлений, Most Serious Violence (MSV) определяла вероятности преступления со значительной меньшей точностью чем ранее было заявлено. В статье в Wired [1] есть отсылки на документ этического комитета за июль 2020 года [2] о текущем статусе внедрения системы NDAS и программной ошибке которая только в июле и была исправлена.

О разработке системы NDAS, в которую входит модуль MSV, формально было анонсировано в конце 2018 года и выделено 10 миллионов фунтов [3]. Это специальная аналитическая информационная система предсказания преступлений проходящая уже 2-й год пилотное внедрение в нескольких округах Великобритании. Её уникальность в том что это система работающая на огромных первичных данных учётов преступлений, баз по организованной преступности, иных учётов и баз данных позволяющих строить сложную детальную аналитику и вести списки лиц с наибольшей вероятностью могущих совершить преступления.

Я лично много лет изучаю precrime системы и считаю что их внедрение в каком-то смысле неизбежно и может быть ограничено только этическими принципами прописанными на уровне законов и способностью не только правоохранительной системы, но и социальных служб обеспечивать профилактику преступлений.

Ссылки:
[1] https://www.wired.co.uk/article/police-violence-prediction-ndas
[2] https://www.westmidlands-pcc.gov.uk/ethics-committee/ethics-committee-reports-and-minutes/
[3] https://www.gov.uk/government/news/home-office-funds-innovative-policing-technology-to-prevent-crime

#data #ai #precrime
NewAtlas пишет [1] о том что в США учёные из Purdue University стартовали исследование рецидивизма с помощью искусственного интеллекта. Вместе с местными властями в округа Типпекану (Tippecanoe) они намерены отслеживать сердечный ритм и состояние здоровья и поведение 250 досрочно освобожденных которым будет выдан специальный браслет и установлено мобильное приложение. Их действия будут сравниваться с действиями другой группы аналогичного размера, выступающей как контрольной.

Не все согласны что это исследование будет эффективным, например Liz O’Sullivan, технический директор проекта Surveillance Technology Oversight Project (S.T.O.P) [2] обращает внимание на то что люди меняют свое поведение когда знают что они находятся под наблюдением.

Подробнее о проекте информация [3] есть на сайте National Institute of Justice при департаменте юстиции США.

Я со своей стороны не могу не добавить что часто забывают что подобные персонализированные системы слежки охватывают не только тех кто носит браслеты или другие устройства и устанавливает специальное ПО на телефоны, но и всех кто их окружают там где они бывают. Устройства собирают сведения о инфраструктуре ad hoc momentum позволяя осуществлять слежку и за теми кто ими не пользуется, но находится рядом.

Ссылки:
[1] https://newatlas.com/computers/parolees-tracked-artificial-intelligence-prevent-recidivism/
[2] https://www.stopspying.org/
[3] https://nij.ojp.gov/topics/articles/specialized-smartphones-could-keep-released-offenders-track-successful-reentry

#precrime #ai #data #privacy
В The Markup статья о том как сервисы предупреждения и предсказания преступлений предубеждены против не-белого населения в США [1]. При этом есть объективная проблема реальной зависимости криминальной обстановки от этнического состава территорий и искажения алгоритмов по причине зависимости их от сведений о наблюдаемой преступности.

Поэтому анализ интересный, но объективная ситуация в том простых решений тут нет. Многие алгоритмы оперируют характеристиками привязанными к человеку с рождения и отказ от них может привести лишь к ухудшению их работы, а использование к цифррвым гетто.

Ссылки:
[1] https://themarkup.org/prediction-bias/2021/12/02/crime-prediction-software-promised-to-be-free-of-biases-new-data-shows-it-perpetuates-them

#ai #precrime