Anh:

Lo ngại phần mềm dự báo tội phạm ảnh hưởng đến khả năng tác chiến của Cảnh sát

11:43 20/10/2017
Tờ Independent (Anh) đưa tin, cảnh sát một số địa phương của nước này đã áp dụng công nghệ dự đoán tội phạm vào thực tiễn công tác. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, không ít vấn đề đặt ra từ khi áp dụng công nghệ này cần tiếp tục được nghiên cứu.


Khai thác chưa hiệu quả dữ liệu về tội phạm

Báo cáo do Viện Nghiên cứu Quốc phòng và An ninh Hoàng gia (RUSI) công bố cho biết, cảnh sát Anh có nhiều dữ liệu về tội phạm nhưng việc khai thác phục vụ công tác chưa hiệu quả. "Cảnh sát Anh bắt đầu sử dụng công nghệ tương lai cho phép dự đoán thời gian, địa điểm sẽ xảy ra hành vi phạm tội và triển khai nhân viên để ngăn chặn.

"Bản đồ dự báo tội phạm" giống như những gì được phản ánh trong phim khoa học viễn tưởng đã được triển khai. Cảnh sát Kent là một trong những địa phương đi đầu trong vấn đề này", một đoạn trong bản báo cáo viết.

Alexander Babuta, một thành viên tham gia tổ nghiên cứu cho biết, việc lập bản đồ tội phạm đã xuất hiện cách đây hơn một thập kỷ nhưng chỉ được sử dụng tại một số ít địa phương ở  Anh. "Bản thân phần mềm dự đoán tội phạm khá đơn giản.

Dù công nghệ phát triển tới đâu thì vai trò của các nhân viên cảnh sát vẫn là quan trọng nhất.

Nó được xây dựng dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu loại hình tội phạm, thời gian, địa điểm đã xảy ra hành vi phạm tội… Từ đó xác định điểm nóng, khu vực nhiều khả năng xảy ra hành vi phạm tội", ông Alexander Babuta nói với phóng viên tờ Independent.

Ông Babuta cho biết thêm, với "Bản đồ dự báo tội phạm", khả năng dự đoán vị trí hoạt động của tội phạm trong tương lai chính xác hơn gấp 10 lần so với bình thường. Điều này giúp lực lượng cảnh sát phân bổ nguồn lực hoạt động một cách hiệu quả nhất.

"Thực tế cho thấy, hoạt động của tội phạm mang tính quy luật. Hành vi phạm tội thường được thực hiện trong cùng một khu vực, vào từng thời điểm nhất định, nhắm mục tiêu vào một nhóm người nào đó", ông Babuta nói.

Phần mềm dự báo tội phạm "phân biệt chủng tộc"?

Cảnh sát Kent đã xây dựng và sử dụng phần mềm dự đoán tội phạm có tên là PredPol từ năm 2013. Tất cả các nhân viên ở Kent đều có thể truy cập vào hệ thống máy tính và in bản đồ dự báo tội phạm phục vụ công tác tuần tra. Bản đồ dự báo tội phạm sẽ đưa ra các thông số dự đoán các loại tội phạm có thể xảy ra như trộm, cướp, tấn công tình dục...

Cảnh sát Kent cho biết, họ không nhận được phản hồi tiêu cực từ nhân viên hay công chúng về phần mềm PredPol. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho rằng, PredPol dường như đang lặp lại sự phân biệt có hệ thống đối với những người phạm tội da đen. "Các dự báo được đưa ra trên cơ sở phân tích tội phạm xảy ra trong quá khứ. Các dự đoán mang tính phân biệt chủng tộc đã xảy ra", một nhà khoa học tham gia công trình nghiên cứu cho biết.

Công ty Durham Constabulary đã nghiên cứu hệ thống phần mềm dựa trên trí thông minh nhân tạo để đánh giá nguy cơ tái phạm của người bị kết án có tên là HART. Từ thông tin về lịch sử vi phạm, tuổi và các đặc điểm khác của người bị kết án, phần mềm sử dụng thuật toán để phân loại người đó có nguy cơ tái phạm ở mức thấp, trung bình hoặc cao.

Theo RUSI, kết quả thử nghiệm HART lần đầu tiên vào năm 2013 cho biết, có thể dự đoán được những người có nguy cơ tái phạm thấp chính xác lên đến 98% và có nguy cơ tái phạm cao với độ chính xác 88%.

Tuy nhiên, RUSI cũng thừa nhận thực tế là, hệ thống phần mềm như HART sẽ "tạo ra những sai lệch cố hữu trong dữ liệu mà chúng được cung cấp. Dự đoán này có thể dẫn đến việc cảnh sát xác định sai mục tiêu. Chính vì vậy, HART chỉ hoạt động như một công cụ" tư vấn". Các nhân viên cảnh sát vẫn có trách nhiệm đưa ra lựa chọn cuối cùng từ những dự đoán".

Ông Babuta nói rằng, một số nhân viên cảnh sát lo ngại, bản đồ dự báo tội phạm cũng như các ứng dụng công nghệ trong phòng chống tội phạm có thể ảnh hưởng đến khả năng phán đoán, sự tinh nhuệ của lực lượng cảnh sát. Tuy nhiên, cần phải nhận thức đúng đắn rằng, công nghệ chỉ là công nghệ, nó được sử dụng bổ sung, hỗ trợ cho lực lượng cảnh sát. Vai trò của cảnh sát vẫn là yếu tố quyết định.

Tường Phạm (tổng hợp)