Primena AI u krivičnom pravosuđu (11. deo) – https://www.itnetwork.rs/primena-ai-u-krivicnom-pravosudju-11-deo/
Veštačka inteligencija (AI) postaje moćan alat u analizi kriminalističkih podataka i kreiranju profila osumnjičenih, što omogućava istražiteljima da bolje razumeju obrasce ponašanja kriminalaca, predvide potencijalne rizike i efikasnije odgovore na pretnje javnom bezbednošću. Primena AI u kriminologiji obuhvata analizu podataka o zločinima, uključujući vreme, lokaciju, način izvršenja i sociodemografske karakteristike osumnjičenih, sa ciljem da se identifikuju obrasci koji mogu doprineti boljem razumevanju krivičnih dela. Međutim, ovaj pristup donosi i značajne etičke izazove, kao što su rizik od stereotipizacije i diskriminacije, koji mogu dovesti do nepravednog tretmana određenih grupa.
Kako AI pomaže u analizi kriminalističkih podataka
AI se u analizi kriminalističkih podataka koristi za obradu ogromnih količina informacija koje se odnose na krivična dela, profile osumnjičenih i žrtava, kao i obrasce kretanja i komunikacije. Algoritmi za obradu podataka mogu brzo analizirati obrasce koji se ponavljaju, što može pomoći istražiteljima da predvide gde bi se određena krivična dela mogla desiti i koji su mogući osumnjičeni u sličnim slučajevima. Na primer, AI može pomoći u identifikaciji serijskih kriminalaca na osnovu sličnosti u načinu izvršenja zločina ili lokacijama koje su ciljane.
Algoritmi za analizu podataka takođe mogu prepoznati povezanost između različitih kriminalnih aktivnosti, što omogućava da istražitelji bolje razumeju mreže organizovanog kriminala i identifikuju potencijalne lidere i saučesnike. Na ovaj način, AI može poboljšati proces istrage i omogućiti pravovremeno reagovanje na kriminalne pretnje.
Kreiranje profila kriminalaca pomoću AI
VI može pomoći u kreiranju profila osumnjičenih na osnovu podataka kao što su istorija krivičnih dela, demografski podaci, socioekonomski status, pa čak i obrasci ponašanja na društvenim mrežama. Ovi profili mogu biti korisni u identifikaciji pojedinaca koji su u povećanom riziku od izvršenja krivičnih dela ili su povezani sa određenim kriminalnim aktivnostima. Na primer, u slučajevima terorizma, AI može analizirati obrasce ponašanja koji ukazuju na radikalizaciju, što omogućava pravosudnim službama da brzo reaguju i spreče potencijalne opasnosti.
Kreiranje profila može takođe pomoći u identifikaciji osoba koje bi mogle biti povezane sa kriminalnim grupama ili organizovanim mrežama, što može poboljšati proces istrage i povećati šanse za uspeh u otkrivanju kompleksnih kriminalnih aktivnosti.
Rizici od stereotipizacije i diskriminacije
Iako AI ima potencijal da poboljša kriminalističke istrage, ova tehnologija nosi značajne rizike od stereotipizacije i diskriminacije. Algoritmi za kreiranje profila osumnjičenih mogu biti obučeni na istorijskim podacima koji sadrže predrasude i pristrasnosti. Ako su istorijski podaci pristrasni prema određenim etničkim ili socioekonomskim grupama, algoritam može nastaviti da prepoznaje i označava pripadnike tih grupa kao visokorizične, što može dovesti do nepravednog tretmana.
Na primer, ako podaci pokazuju da su određene zajednice neproporcionalno zastupljene u policijskim bazama podataka, AI algoritam bi mogao početi da ih označava kao „visokorizične“, što može dovesti do češćih hapšenja ili ispitivanja članova tih zajednica. Ovakva praksa može rezultirati diskriminacijom i produbiti nejednakosti, narušavajući poverenje javnosti u pravosudni sistem i dovesti do izolacije pojedinih zajednica.
Pitanje transparentnosti i objašnjivosti
Transparentnost i objašnjivost algoritama su ključni za sprečavanje nepravednog tretmana i diskriminacije. U pravosudnom kontekstu, važno je da postoji jasno razumevanje kako algoritam donosi svoje odluke i na osnovu kojih podataka. Objašnjivost podrazumeva da se objasni kako je algoritam došao do određenog zaključka, što omogućava istražiteljima i javnosti da razumeju proces i uoče moguće pristrasnosti.
Nedostatak transparentnosti u radu AI sistema može dovesti do situacije u kojoj ljudi bivaju nepravedno tretirani, a da pritom nemaju načina da razumeju ili ospore te odluke. Jedan od načina da se ovo spreči je uspostavljanje pravnih okvira koji zahtevaju transparentnost i nezavisnu kontrolu algoritama koji se koriste u pravosudnom sistemu. Ovo bi omogućilo da se svaka odluka koju algoritam donese može preispitati i revidirati u slučaju nepravde.
Principi etičke primene AI u analizi kriminalističkih podataka
Za etičku primenu AI u kreiranju profila osumnjičenih i analizi kriminalističkih podataka, neophodno je pridržavati se principa pravičnosti, transparentnosti i zaštite ljudskih prava. AI sistemi moraju biti razvijeni i primenjeni na način koji minimizira rizik od diskriminacije i koji omogućava pravičan tretman svih građana.
Etička primena podrazumeva da se algoritmi obučavaju na raznovrsnim i nepristrasnim podacima, kako bi se smanjila mogućnost da algoritmi nastave sa predrasudama koje su možda sadržane u istorijskim podacima. Takođe, AI sistemi treba da budu redovno proveravani i revidirani od strane nezavisnih stručnjaka kako bi se osiguralo da nemaju negativan uticaj na određene grupe.
Zaključak
Primena AI u analizi kriminalističkih podataka i kreiranju profila kriminalaca predstavlja veliki napredak u borbi protiv kriminala i unapređenju javne bezbednosti. Međutim, važno je da se ovi alati koriste na odgovoran i etički način kako bi se izbegli rizici od stereotipizacije i diskriminacije. Sa transparentnim algoritmima i pravednim pristupom, AI može postati vredan saveznik u kriminologiji, omogućavajući bolje razumevanje i predviđanje kriminalnih aktivnosti, a istovremeno poštujući ljudska prava i pravne principe.
Nastaviće se…
Milena Šović, M.Sc.,CSM
Prompt Engineer & AI Educator