Aunque en años anteriores los científicos, de la mano de la policía estadounidense desarrollaron un sistema con Inteligencia Artificial para predecir el crimen en el país, siempre se había encontrado un sesgo racista en el sistema. Sin embargo, los investigadores no se rinden; nuevamente anunciaron que intentan predecir los crímenes con IA, tal y como informan en Mashable.
Por ejemplo, en el año 2016, el Departamento de policía de Chicago utilizo un modelo de predicción de crímenes con IA. Intentaron que este sistema no tuviera sesgos racistas pero obtuvieron el resultado contrario. Con el modelo quisieron determinar los ciudadanos más propicios de participar en un tiroteo; la lista que generó el modelo involucraba un 56% de los hombres negros de la ciudad entre los 20 y 29 años.
Sin embargo, con el nuevo intento del modelo, se espera que puedan averiguar cuándo y dónde ocurrirá el próximo crimen, dejando atrás los sesgos. Científicos de la Universidad de Chicago utilizaron la herramienta de IA con la que analizaron datos sobre delitos propiciados entre el 2014 y el 2016, con el fin de predecir los niveles de delincuencia que se presentarían en las siguientes semanas en la ciudad. Efectivamente, el sistema predijo la probabilidad de crímenes en la ciudad con una precisión de casi el 90 por ciento. La herramienta también se utilizó en otras siete ciudades de Estados Unidos, y el resultado fue similar.
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Además de predecir los crímenes, los científicos pudieron observar la respuesta a los patrones delictivos. Ishanu Chattopadhyay, profesor de la Universidad de Chicago, comentó a Insider que, gracias al modelo de IA pudieron determinar que los delitos cometidos en vecindarios de gente con mayores ingresos, tenía mayor respuesta policial que en los delitos cometidos en vecindarios de bajos recursos. Es decir, esto sugiere que existen sesgos en el departamento policial a la hora de acudir los crímenes en la ciudad.
«Tales predicciones nos permiten estudiar las perturbaciones de los patrones de delincuencia que sugieren que la respuesta al aumento de la delincuencia está sesgada por el estatus socioeconómico del vecindario, lo que drena los recursos de políticas de las áreas socioeconómicamente desfavorecidas, como se demostró en ocho ciudades importantes de EE. UU.», según el reporte.
Chattopadhyay también comentó a New Scientist que, efectivamente, los datos utilizados por el modelo pueden ser sesgados, los científicos están trabajando para reducir esa brecha. Para ello, se quieren centrar principalmente en identificar los sitios donde se generará un delito y no en los sospechosos.
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