الجريمة التي لم ترتكبها بعد

 

أجهزة الكمبيوتر أفضل من الناس في التنبؤ بمن قد يخرقون القانون ، ولكنها ليست جيدة بما فيه الكفاية.

أجهزة الكمبيوتر جيدة جدا في التنبؤ بالمستقبل. في الكثير من الحالات تقوم بهذا أفضل من الناس. هذا هو السبب الذي يجعل شركة أمازون تستخدم الحواسب لمعرفة ما إذا كنت على الأرجح ستشتري منهم كتابا أو أي سلعة أخرى ، وكيف تعرف شركة نيتفليكس الأشياء التي ترغب في مشاهدتها ، والطريقة التي يستخدمها علماء الأرصاد الجوية للحصول على توقعات دقيقة لمدة 10 أيام .

وقد أظهر فريق من العلماء الآن أن الحاسوب يمكن أن يتفوق على القضاة البشريين في التنبؤ بمن قد يرتكب جريمة عنيفة. في بحث نُشر الشهر الماضي، يصف العلماء كيف أسسوا نظاما بدأ مع الأشخاص الذين اعتقلوا بالفعل بسبب العنف المنزلي ، ثم تبين لهم أن من المرجح أن يرتكب الشخص نفس الجريمة مرة أخرى.

وهذه التكنولوجيا يمكن أن تنقذ الضحايا من التعرض للأذى أو حتى للقتل . ويمكن أن يحافظ أيضا على الأقل على الجناة الخطرين من الذهاب إلى السجن دون سبب وجيه . ومع ذلك ، هناك شيء غير مزعج عند استخدام الآلات لتحديد ما ينبغي أن يحدث مع الناس وإذا كانت هناك إشكالات إعلانية مستهدفة ، فإن حرية الناس لا تزال على المحك .

وعلى مدى عقدين من الزمان ، استخدمت إدارات الشرطة الحواسيب لتحديد الأوقات والأماكن التي يرجح فيها حدوث الجرائم ، وتوجيه انتشار الضباط والمحققين. الآن هم ذاهبون في خطوة أخرى وهي : استخدام مجموعات بيانات واسعة لتحديد الأفراد الذين لديهم ميل نحو السلوك الإجرامي. إنهم يقومون بذلك مع مستويات مختلفة من الشفافية والاختبار العلمي. هناك نظام يسمى ” احترس ” ، على سبيل المثال ، قادر على تصنيف مواطني فريسنو، في كاليفورنيا، وفق ما يشكلون من مستويات الخطورة والتهديد : المستوى العالي أو المتوسط أو المنخفض . وتقول المقالات الصحفية أن النظام يجمع البيانات ليس فقط على الجرائم السابقة ولكن على عمليات البحث على شبكة الإنترنت وسجلات الملكية والمشاركات على الشبكات الاجتماعية.

ويحذر المنتقدون من أن التكنولوجيا الجديدة قد هرعت إلى حيز الاستخدام دون مناقشة عامة كافية .هناك سؤال واحد هو بالضبط كيف يعمل البرنامج – إنها السرية التجارية للشركة المصنعة . وثمة أمر آخر هو ما إذا كان هناك دليل علمي على أن هذه التكنولوجيا تعمل على النحو المعلن عنه.

وعلى النقيض من ذلك ، فإن البحث الأخير المتعلق بالنظام التي يتنبأ بالعنف العائلي يحدد ما يمكن أن يفعله ومدى قدرته على القيام به .

وقال أحد منشئي هذا النظام ، وهو أخصائي إحصاء من جامعة بنسلفانيا ريتشارد بيرك ، إنه يعمل فقط مع البيانات المتاحة للجمهور عن الأشخاص الذين تم اعتقالهم بالفعل . وأضاف إن هذا النظام لا يغطى البيانات المتعلقة بالمواطنين العاديين ، لكنه يقدم نفس التوقعات التي كان يتعين على القضاة أوضباط الشرطة أن يتخذوها عندما يحين الوقت لاتخاذ قرار بشأن اعتقال أوإطلاق سراح المشتبه فيه .

بدأ العمل على التنبؤ بالجريمة قبل أكثر من عقد من الزمان ، وبحلول عام 2008 أنشأ نظام حاسوبيا يتفوق على الخبراء في انتقاء الأشخاص الذين قد يتم الإفراج المشروط عنهم . وقد استخدم نظام التعلم الآلي – عن طريق تغذية الكمبيوتر بالكثير من أنواع مختلفة من البيانات حتى اكتشف الأنماط التي يمكن استخدامها للقيام بالتنبؤات ، والتي يمكن بعد ذلك اختبارها مقارنةبالبيانات المعروفة .

التعلم الآلي لا ينتج بالضرورة خوارزمية يمكن أن يفهمها الناس. المستخدمون يعرفون المعايير التي تؤخذ في الاعتبار ولكن لا يقدم كيف يستخدمها الجهاز للحصول على الإجابات .

في بحث العنف العائلي ، الذي نشر في شباط / فبراير في مجلة الدراسات القانونية التجريبية ، نظر بيرك و بن و عالمة النفس سوزان سورنسون إلى البيانات في حوالي 100000 حالة ، وكلها حدثت بين عامي 2009 و 2013. وهنا أيضا، كانوا يستخدمون نظام التعلم الآلي ، ويغذون الحاسوب بالبيانات عن العمر والجنس والرمز البريدي والعمر عند الاعتقال الأول وقائمة طويلة من التهم السابقة المحتملة لمثل هذه الأمور مثل القيادة في حالة سكر، وإساءة معاملة الحيوانات ، وجرائم الأسلحة النارية . لم يستخدموا العرق ( اللون) ، على الرغم من أن بيرك قال إن النظام ليس تماما أعمى ناحية العرق لأن بعض الاستدلالات حول العرق يمكن استخلاصها من الرمز البريدي للشخص .

واستخدم الباحثون حوالي ثلثي البيانات “لتدريب” النظام ، وإعطاء الجهاز حق الوصول إلى البيانات المدخلة وكذلك النتيجة – ما إذا كان تم القبض أو لم يتم القبض على هؤلاء الناس للمرة الثانية في قضايا العنف المنزلي . أما الثلث الآخر من البيانات التي استخدموها لاختبار النظام ، ولم يعطوا الحاسوب سوى المعلومات التي يمكن للقاضي أن يعرفها في المحاكمة، ورؤية كيفية التنبؤ بالنظام الذي سيتم القبض عليه في حالات العنف العائلي مرة أخرى .

وقال بيرك إنه سيكون من السهل تقليص عدد الجرائم المتكررة إلى الصفر بمجرد اعتقال جميع المتهمين بالعنف المنزلي ، ولكن هناك تكلفة سجن الأشخاص الذين لن يكونوا خطرين . وتابع قائلا إن حوالي نصف المعتقلين بسبب العنف المنزلي يطلق سراحهم حاليا . والتحدي الذي يواجهه معسورينسون هو الاستمرار في إطلاق سراح النصف ، ولكنه يلتقط النصف الأقل خطورة . ونتيجة لذلك ، تم اعتقال حوالي 20 في المائة لاحقا من الذين أطلق سراحهم من قبل القضاة بسبب نفس الجريمة. بينما تم اعتقال 10٪ فقطمن العدد الذي أطلق سراحه الحاسوب .

ويعمل بيرك وسورينسن حاليا مع شرطة فيلادلفيا لتكييف نظام التعلم الآلي للتنبؤ بالأسر الأكثر تعرضا لخطر العنف العائلي. وقال إن هؤلاء يمكن استهدافهم بإشراف إضافي .

وقد تم بالفعل تنفيذ نظام الإفراج المشروط في فيلادلفيا. ويخصص نظام الإفراج المشروط في المدينة للمجموعات عالية ومتوسطة ومنخفضة المخاطر من خلال نظام للتعلم الآلي يسمح للضباط المتخصصين بالإفراج بتركيز معظم اهتمامهم على الحالات الشديدة الخطورة .

وقد يكون الجانب السلبي هو عملية صنع القرار ذات البعد الواحد . قبل عدة سنوات، عندما كتبت مقالا عن نظام الإفراج المشروط للتحري في فيلادلفيا ، علمت أن بعض ضباط الإفراج المشروط وجدوا أن النظام مقيد. وقالوا إنهم يمكن أن يكون لهم تأثير أكبر من خلال قضاء المزيد من الوقت مع المجرمين المنخفضي الخطورة والمستعدين لقبول المساعدة في استعادة حياتهم كلها عن طريق التخلي عن المخدرات و التقدم بطلب للحصول على وظائف أو الحصول على شهادة الثانوية العامة.

* بقلم فاي فلام
* ترجمة : محمد عبد الكريم يوسف

المقال السابقهل كنا على خطأ؟
المقال التالىأوشك …….
محمد عبد الكريم يوسف (1965-) مواليد قرفيص/ سورية . مدرب ومترجم وأكاديمي و محاضر في الجامعات السورية رئيس قسم الترجمة سابقا في الشركة السورية لنقل النفط رئيس دائرة العقود والمشتريات الخارجية سابقا في الشركة السورية لنقل النفط رئيس دائرة التنمية الإدارية في الشركة السورية لنقل النفط سابقا . كاتب في ....
المزيد عن الكاتب

لا تعليقات

اترك رد