Im Vereinigten Königreich wird derzeit ein Proof of Concept für einen Algorithmus für maschinelles Lernen getestet, der Probleme innerhalb der Polizei frühzeitig einstufen und erkennen kann, bevor sie sich auf die Öffentlichkeit auswirken. Laut Bericht handelt es sich eher um ein „Frühwarn- und Vorhersagetool“.
Bisher verließ sich das Majesty’s Inspectorate of Constabulary and Fire & Rescue Services (HMICFRS), das für die Inspektion der Polizeikräfte in England und Wales zuständig ist, auf die „PEEL“-Beurteilungen, um sicherzustellen, dass die Polizei ihre beste Leistung erbringt.
Britisches PEEL-Rahmenwerk hat ein Aktualitätsproblem
PEEL steht für Police Effectiveness, Efficiency und Legitimacy (Polizeieffektivität, -effizienz und -legitimität). Im Wesentlichen misst es, wie gut die Polizei in der Lage ist, Verbrechen aufzuklären und die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten. Es hilft auch zu überprüfen, ob die Polizei ihre Ressourcen sinnvoll einsetzt und ob sie das Vertrauen der Öffentlichkeit genießt.
Dieses Rahmenwerk wird seit 2014 zur Bewertung der 43 Polizeikräfte in England und Wales verwendet. In einem Fall befand das HMICFRS im Rahmen der PEEL-Bewertung, dass die Fähigkeit der Polizei von Staffordshire, auf die Öffentlichkeit zu reagieren, Straftaten zu untersuchen und mit Tätern und Verdächtigen umzugehen, „unzureichend“ sei.
Obwohl das PEEL-Modell effektiv ist, besteht jedoch ein Aktualitätsproblem.
Die Inspektoren des HMICFRS führen diese Bewertungen durch, indem sie Daten überprüfen, Beamte bei der Arbeit beobachten und sogar mit der Bevölkerung und dem Polizeipersonal sprechen. Auf der Grundlage ihrer Ergebnisse weisen sie den Polizeikräften dann Noten zu.
Das Verfahren beinhaltet, dass das HMICFRS nur auf das Problem reagiert und nicht proaktiv vorgeht. Wenn also bei einer Polizei ein ernstes Problem festgestellt wird, kann sich die Auswirkung bereits ausgebreitet oder auf die Öffentlichkeit ausgewirkt haben.
HMICFRS wird Polizisten mithilfe von KI benoten
Das HMICFRS hat zusammen mit dem Accelerated Capability Environment (ACE) und der London Data Company den Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt. Laut Jacquie Hayes, Insight Portfolio Director des HMICFRS, kommt dieser zu „einem sehr ähnlichen Ergebnis“ wie ihr Inspektionsprozess, geschieht aber viel schneller und sorgt so für mehr Sicherheit in den Gemeinden.
Der KI-Algorithmus wurde in etwa acht Wochen entwickelt. Er nutzt öffentlich zugängliche Daten von Notrufen, dem Innenministerium und dem Office for National Statistics. Dem Bericht zufolge prognostizierte das Tool in etwa 60 % der Fälle den PEEL-Grad einer Truppe genau.
So wie die Dinge stehen, wird KI künftig offenbar ein zentraler Bestandteil der Bewertungs- und Inspektionsverfahren für die Polizei in England und Wales werden.
Derzeit wird der KI-Algorithmus nur anhand einer der PEEL-Bewertungsfragen trainiert: Wie gut die Polizei bei der Verbrechensermittlung ist. Das HMICFRS plant jedoch, das Tool in den nächsten 18 Monaten auf andere PEEL-Fragen auszuweiten und es in seine Live-Systeme und den gesamten Inspektionsprozess einzubauen.
„Wir prüfen jetzt, was wir mit den erfassten Daten noch tun können und auf welche anderen PEEL-Fragen wir dies ausweiten könnten“, sagte Hayes.
Hayes bekräftigte, dass die Einführung des Tools nicht bedeute, dass die Inspektionsteams ersetzt würden. Allerdings sei geplant, damit viele weitere Anwendungen zu realisieren, darunter auch die Ausweitung auf Feuerwehr- und Rettungsdienste.
„Feuerwehr und Rettungsdienste stehen auch auf der Liste – aber es ist eine sehr lange Liste, weil wir damit viel erreichen wollen“, fügte Hayes hinzu. „Man kann unsere Inspektionsteams nicht durch künstliche Intelligenz ersetzen, aber wir können sicherlich darüber nachdenken, was das für unsere Inspektionsmethoden bedeutet, und ich denke, das wird Auswirkungen darauf haben.“