Yapay Zeka Silah Atışı Algılama Doğruluğunun Gizemi Sonunda Çözüldü


Bu hafta, New York şehri denetçisi şehrin ShotSpotter sistemi üzerinde benzer bir inceleme yayınladı ve sistemin sekiz aylık bir süre boyunca ürettiği uyarıların yalnızca yüzde 13’ünün silah sesi olarak doğrulanabildiğini gösterdi. Denetçiler, NYPD’nin ShotSpotter’ın doğruluğu hakkındaki verileri yayınlamak için gerekli bilgilere sahip olmasına rağmen bunu yapmadığını belirtti. Bakanlığın hesap verebilirlik önlemlerini “yetersiz” ve “aracın etkinliğini göstermek için yeterli değil” olarak tanımladılar.

Champaign ve Chicago, o zamandan beri sırasıyla Flock Safety ve SoundThinking ile olan sözleşmelerini iptal etti.

Flock Safety’nin politika ve iletişimden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Josh Thomas, WIRED’e yaptığı açıklamada, “Raven, silah seslerini tespit etmede yüzde 90’ın üzerinde doğruluk oranıyla, havai fişek tespitinde de hemen hemen aynı doğruluk yüzdesine sahip” dedi. “Ve en önemlisi, Raven memurları asla farkına varamayacakları silahlı şiddet olaylarına karşı uyarıyor. Örneğin San Jose raporunda, SJPD, 111 gerçek olumlu silah sesi uyarısından yalnızca yüzde 6’sının 911’e çağrıldığını belirtiyor.”

Northeastern Üniversitesi’nde kriminoloji profesörü olan Eric Piza, ateşli silah tespit sistemleri üzerine mevcut en kapsamlı çalışmalardan bazılarını yürütmüştür. Chicago ve Kansas City, Missouri’deki silahlı saldırı olaylarıyla ilgili yakın zamanda yapılan bir araştırmada ekibinin analizi, polisin silahlı saldırı olaylarına daha hızlı tepki verdiğini, araçlarını silahlı saldırı mahalline daha yakın bir yerde durdurduğunu ve otomatik silah sesi uyarılarına yanıt verirken polisin silahlı saldırı olaylarına daha hızlı yanıt verdiğini ve polisin silahlı saldırı uyarılarına yanıt verirken daha fazla balistik kanıt topladığını gösterdi. 911 araması. Ancak silahla bağlantılı suçlarda herhangi bir azalma olmadı ve polisin, silah sesi sensörlerinin bulunduğu bölgelerde, silah sensörlerinin bulunmadığı bölgelere göre silahlı suçları çözme olasılığı daha yüksek değildi. Bu çalışma yalnızca teyit edilmiş silahlı saldırıları inceledi; sistemlerin silah seslerini yanlış tespit ettiği hatalı pozitif olayları içermiyordu.

Piza, Kansas City’de yapılan başka bir araştırmada, silah sesi sensörlerinin bulunduğu bölgelerdeki silah atışlarıyla ilgili raporların, polisin 911’e yapılan çağrılara güveneceği sistemlerin bulunmadığı bölgelerdeki atışlarla ilgili raporlarla karşılaştırıldığında asılsız olarak sınıflandırılma olasılığının yüzde 15 daha yüksek olduğunu buldu. ve diğer raporlama yöntemleri.

“Sistemin farklı hedeflerine bakarsanız, araştırmalar şunu gösteriyor: [gunshot detection technology] genellikle polisin müdahale sürelerinin daha kısa olmasını sağlıyor” diyor Piza. “Ancak araştırmalar, ateşli silahla şiddet mağduriyetinin, ateşli silah tespit teknolojisinin kullanılmaya başlanmasından sonra azalmadığını sürekli olarak gösteriyor.”

New York City denetçisi, NYPD’nin SoundThinking ile olan mevcut 22 milyon dolarlık sözleşmesini, önce daha kapsamlı bir performans değerlendirmesi yapmadan yenilememesini tavsiye etti. NYPD, denetime verdiği yanıtta “ShotSpotter hizmetlerinin yenilenmemesinin halkı tehlikeye atabileceğini” yazdı.

San Jose’nin Dijital Gizlilik Ofisi raporunda, polis teşkilatının Raven sistemini kullanmaya devam etmek istiyorsa doğruluğu artırmanın yollarını aramaya devam etmesini tavsiye etti.

Raporda, sistem tarafından tespit edilen doğrulanmış silah seslerinin yalnızca yüzde 6’sının 911 aramaları veya başka yollarla polise bildirildiğine işaret eden polis sözcüsü Çavuş Jorge Garibay, WIRED’e SJPD’nin teknolojiyi kullanmaya devam edeceğini söyledi. “Sistem, çeşitli şiddet içeren silahlı suçlar için ek delil sağlama konusunda hâlâ yararlı olduğunu kanıtlıyor” diyor. “Umut, daha fazla suçu çözmek ve yakalama çabalarını artırarak silahlı şiddetin azalmasına yol açmaktır.”



Source link