テクノロジーは犯罪を予測（阻止）できるのか？　銃犯罪の阻止を目指したシカゴ市の最近の実証実験によれば、無理なようだ。

RAND研究所（元米空軍系の政策シンクタンク）のジェシカ・サンダース研究員と同僚らの新しいレポートが検証したのは、シカゴ市警（CPD）による予測警察任務（predictive policing）試験プロジェクト（2013〜2014年）だ。シカゴ市はコンピューターモデルにより逮捕歴のある人を調査し、銃撃する／される（かなり高い割合で重複している）リスクが高いとみなせる数百人のリストを作成した。警察がリストに掲載された人がいる場所に向かい、高リスクな状況を脱するように介入できるだろう、というアイデアだったが「ジャーナル・オブ・エクスペリメンタル・クリミノロジー（実験的刑事論文）」誌に掲載されたレポートによれば、プログラムには2つの大きな問題があった。

まず研究者が発見したのは、3分の2以上の事例で市警中の警察官がリスト（正式には「戦略的対象者リスト（SSL：Strategic Subjects List）」という）を単純に無視したことだ。

全体的にプロジェクトの観察や面談が示しているのは、SSLに掲載された人物に何をするのか、実務的な指示がなかったことで、市警首脳部も管理部門も、試験プロジェクトを気にかけることはせず、分署長への指示もなかった。

このことが示すのは、データを見せられた一般警察官は当惑するだけだったろう、ということだ。Vergeが指摘するように、原因はだいたいわかっている。少なくとも11件の犯罪削減プログラムが同時に進行中だったのだ。そのため、警察官は日常的警察業務をこなすだけになり、上層部が、システムの推奨を誰が使っているのか確認しなくなったとき、リストは脇に追いやられたのだ。

警察がリストに基づいて銃犯罪を防ごうとした場合でも、結果は芳しくない。警察官がリストを使って逮捕したのはたった9件で、サンプルサイズとしては小さいのだ。しかも研究者は、リストに掲載された人物は、システムがフラグを立てなかった人物に比べて、発砲によって逮捕される確率がほぼ3倍も高いことに気付いた。

リストへの掲載が、犠牲になったかではなく、逮捕歴に直接的な影響を受けて作られることもわかったが、このことは慎重に（特に被害にあうリスクが高い社会的弱者が対象の予測では）扱うべきプライバシーや人権への配慮にも関わってくる。

この研究が明らかにしているのは、テクノロジーが犯罪の取り締まりに革新をもたらすとか、シカゴの銃犯罪の潮目を変える、ということではない。まったく不完全な構想により、初めて実証してみたけれど、警察官を混乱させるだけで、補助することにはならなかった、というだけだ。

銃犯罪はシカゴの大きな問題だ。市政がテクノロジーをツールとして問題に対処したくなることは理解できる。だが、データを集めれば何とかなると考えられてはいるが、解決策ではない。テクノロジーは、よくても単にツールのひとつであって、銃と同じく、命に関わるときには慎重に扱わなければならないのだ。

関連ページ

• BoingBoing
• The Verge
• New York Times
• “Data-Toting Cops”
• “The Problem with Our Data Obsession”

• 5
• 2

人気の記事ランキング

1. What’s on the table at this year’s UN climate conference トランプ再選ショック、開幕したCOP29の議論の行方は？
2. Why AI could eat quantum computing’s lunch AIの急速な進歩は 量子コンピューターを 不要にするか
3. Google DeepMind has a new way to look inside an AI’s “mind” AIの「頭の中」で何が起きているのか？ ディープマインドが新ツール
4. Google DeepMind has a new way to look inside an AI’s “mind” AIの「頭の中」で何が起きているのか？ ディープマインドが新ツール