Великобритания тестирует концепцию алгоритма машинного обучения, который сможет классифицировать и выявлять проблемы в полиции достаточно рано, прежде чем они затронут общественность. Согласно отчету, это больше похоже на «инструмент прогнозирования раннего предупреждения».

До сих пор Инспекция полиции и пожарно-спасательных служб Великобритании (HMICFRS), отвечающая за проверку полицейских сил Англии и Уэльса, полагалась на оценки PEEL, чтобы убедиться, что полиция работает максимально эффективно.

Британская система PEEL имеет проблему со своевременностью

PEEL означает эффективность, результативность и легитимность полиции. По сути, он измеряет, насколько хорошо полиция способна раскрывать преступления и обеспечивать безопасность людей. Это также помогает проверить, разумно ли полиция использует свои ресурсы и пользуется ли она доверием и доверием общественности. 

Эта система использовалась для классификации 43 полицейских сил в Англии и Уэльсе с 2014 года. В одном случае HMICFRS счел, что полиция Стаффордшира «неадекватна» в своей способности реагировать на запросы общественности, расследовать преступления и управлять правонарушителями и подозреваемыми посредством Оценка ПИЛ.

Несмотря на свою эффективность, модель PEEL, тем не менее, имеет проблему со своевременностью. 

Инспекторы HMICFRS проводят эти оценки, анализируя данные, наблюдая за работой офицеров и даже общаясь с общественностью и сотрудниками полиции. На основе своих выводов они затем присваивают силам оценки. 

Эта процедура предполагает, что HMICFRS только реагирует на проблему, а не действует упреждающе. Следовательно, когда в полиции обнаруживается серьезная проблема, последствия могут распространиться или повлиять на общественность. 

HMICFRS будет оценивать полицейских с помощью ИИ

HMICFRS вместе с Accelerated Capability Environment (ACE) работали с The London Data Company над разработкой алгоритма машинного обучения, который, по словам Джеки Хейс, директора портфеля аналитики HMICFRS, приходит к «очень такому же выводу», что и их процесс проверки, но это происходит гораздо раньше, что делает сообщества более безопасными. 

Алгоритм ИИ был построен примерно за восемь недель. Он использует общедоступные данные звонков в службу 999, Министерства внутренних дел и Управления национальной статистики. Согласно отчету, инструмент точно предсказал степень PEEL для силы примерно в 60% случаев.

В нынешнем виде ИИ, похоже, станет основной частью процедур классификации и проверки полицейских сил в Англии и Уэльсе в будущем. 

На данный момент алгоритм ИИ обучен только одному из вопросов оценки PEEL: насколько хорошо силы расследуют преступления. Однако HMICFRS планирует распространить этот инструмент на другие вопросы PEEL и внедрить его в свои действующие системы и общий процесс проверки в течение следующих 18 месяцев.

«Сейчас мы изучаем, что еще мы можем сделать с данными, которые собираем, а также какие еще вопросы PEEL мы могли бы расширить», — сказал Хейс. 

Хейс подтвердил, что внедрение инструмента не означает, что инспекционные группы будут заменены. Тем не менее, они планируют многое сделать с ним в плане применения, в том числе распространить его на пожарные и спасательные службы. 

«Пожарно-спасательные службы также включены в список, но это очень длинный список, потому что мы хотели бы сделать с его помощью многое», — добавил Хейс. «Вы не можете заменить наши инспекционные группы искусственным интеллектом, но мы, безусловно, можем подумать о том, что это означает для того, как мы проводим проверки, и я думаю, что это повлияет на это».