İngiltere potansiyel suçluları tahmin etmek için algoritmik araç geliştiriyor. İngiliz hükümeti, Minority Report’ta da yer aldığı gibi, katil olma olasılığı en yüksek kişileri belirlemeyi amaçlayan bir “cinayet tahmini” aracı üzerinde çalışıyor.
Algoritma ile suçlu tahmini
Başlangıçta “cinayet tahmin projesi” olarak adlandırılan ancak daha sonra “risk değerlendirmesini iyileştirmek için veri paylaşımı” olarak yeniden adlandırılan proje, İngiltere Adalet Bakanlığı tarafından yürütülüyor ve hesaplamalarını yapmak için Denetim Hizmetleri de dahil olmak üzere algoritmalar ve kişisel veriler kullanıyor. Hükümet, projenin şu anda yalnızca araştırma amaçlı olduğunu ve “denetim altındaki kişilerin ciddi şiddete başvurma riskini daha iyi anlamamıza yardımcı olacağını” söyledi.
Önceki Muhafazakar Parti hükümeti döneminde başlatılan çalışmalar, geçen yıl iktidara gelen İşçi Partisi hükümeti döneminde de devam ediyor. Sivil özgürlükler kampanya grubu Statewatch, projenin varlığını bir Bilgi Edinme Özgürlüğü talebi aracılığıyla keşfetti. Statewatch araştırmacısı Sofia Lyall: “Adalet Bakanlığı’nın bu cinayet tahmin sistemini kurma girişimi, hükümetin sözde suç ‘tahmin’ sistemleri geliştirme niyetinin son ürpertici ve distopik örneği.” Dedi.
Aracın “ceza hukuk sisteminin temelinde yatan yapısal ayrımcılığı güçlendireceğini ve büyüteceğini” söyledi. Lyall: “Araştırmalar, suçu ‘tahmin etmek’ için kullanılan algoritmik sistemlerin özünde kusurlu olduğunu defalarca gösterdi. Yine de hükümet, insanlar henüz hiçbir şey yapmadan önce onları suçlu olarak profilleyecek yapay zeka sistemleriyle ilerlemeye devam ediyor” dedi.
Algoritmaları kullanarak potansiyel katilleri tahmin etme kavramı, Philip K. Dick’in 1956 tarihli kısa romanı Azınlık Raporu’nda belirgin bir şekilde yer alır ve daha sonra Tom Cruise’un başrol oynadığı 2002 yapımı hit filme uyarlanmıştır. Bu kurgusal evrende, sözde “Suç Öncesi” memurlar, cinayet işlemeden önce kişileri tutuklamak için psişik mutantlar (“önceden bilme”) kullanıyor. Bu da öngörücü polisliğin erken bir keşfini temsil ediyor. Ancak bu durumda, hikaye geleneksel algoritmalar yerine önseziyi kullanıyor.
