机器学习可以解决美国的警彩票乐园网址察暴力问题

北卡罗来纳州夏洛特-梅克伦堡警察局正在试行一种新的机器学习系统,希望能够对抗警察暴力事件的发生。近年来,警察的暴行在美国一直是一个日益严重的问题。

该系统通过警方的工作人员记录来识别具有导致“不良事件”的高风险的人员-例如种族貌相或无根据的枪击事件。

图片来自JagzMario/Flickr。

芝加哥大学的一个团队正在帮助Charlotte-MecklenburgPD监视他们的警察,并防止警察暴力案件。该团队将来自警方员工记录的数据提供给机器学习系统,该系统试图发现非专业行为的风险因素。一旦识别出高风险的个人,该部门就会介入,以防止任何实际的伤害。

官员也是人,他们可能会受到很大的压力工作的。该系统旨在挑选出可能在压力下表现积极的军官。所有关于个人记录的信息-以前的不当行为,枪支使用,他们的部署历史,他们已经响应的自杀或家庭暴力呼叫的数量等等-都被输入系统。这个想法是为了防止那些受到压力的人员可以表现得很积极的事件,例如德克萨斯州的一个官员在回应早些时候的两次自杀电话后,他们在泳池派对上对他们开枪。

“现在声称这样做的系统最终会扼杀大多数军官,”领导芝加哥团队的RayidGhani说。“你当时无法真正介入。”

但到目前为止,该系统取得了一些令人印象深刻的成果。它回顾性地标记了2005年至今之间发生的83起不利事件中的48起-比夏洛特-梅克伦贝格现有的早期干预系统多12%。它有一个假阳性率-被系统标记为高风险的官员并没有表现得很积极-比现有系统低32%。

Ghani的团队目前正在测试系统洛杉矶县警长局和田纳西州诺克斯维尔警察局。他们将在本月晚些时候在旧金山举行的知识发现和数据挖掘国际会议上介绍他们的试点系统的结果。

所以系统有效,但确切地说,官方被标记后应该做些什么因为潜在的风险仍有争议。该团队仍在与夏洛特-梅克伦堡警方合作寻找最佳解决方案。

“防止警官不当行为的最恰当干预措施可能是培训课程,与经理讨论或改变他们的节拍一个星期,“Ghani补充说。

无论最好的行动方案是什么,Ghani都相信它应该由人类实施,而不是计算机系统。

或可爱的玩具警察汽彩票乐园网址车,至少。图像通过pixabay

“我不希望任何这些都是自动化的,”他说。“只要中间有一个人开始与他们交谈,我们就会减少出错的机会。”

FrankPasquale,研究大学算法的社会影响马里兰州,是谨慎乐观的。

“在许多行业中,我认为这种算法的工人排名太过分了-这给我带来了麻烦,”他说。“但是在警察的背景下,我认为它可以发挥作用。“

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