Algorytm został opracowany przez socjologów z University of Chicago, którzy wykorzystali dane historyczne dotyczące brutalnych przestępstw (zabójstwa, napaści i pobicia) oraz przestępstw przeciwko mieniu (włamania, kradzieże i kradzieże pojazdów mechanicznych) w mieście, aby przetestować i zweryfikować model. Przestępstwa te zostały wybrane dlatego, że są mniej narażone na stronniczość egzekwowania często występującą np.: w przestępstwach związanych z narkotykami.

Według badań opublikowanych w Nature Human Behavior, dzieląc miasta na kafelki, algorytm jest w stanie zidentyfikować wzorce i spróbować przewidzieć przyszłe przestępstwa, co robi z 90% dokładnością.

Algorytm był testowany w Chicago, Atlancie, Austin, Detroit, Los Angeles, Filadelfii, Portland i San Francisco. Wszędzie, mimo rozmaitej charakterystyki miast, spisał się świetnie.

Algorytm przewidzi przestępstwo z tygodniowym wyprzedzeniem i z 90% dokładnością

Pomysłodawcy twierdzą, że w przeciwieństwie do poprzednich narzędzi do wykrywania przestępstw, algorytm nie przedstawia ich jako powiązanych wydarzeń. Działa wycinkowo i może ignorować złożone środowisko społeczne miast oraz związek między przestępczością a skutkami egzekwowania przez policję. Z drugiej strony naukowcy ostrzegają, że narzędzie nie powinno być używane do kierowania siłami policyjnymi. Nawet pomimo jego dokładności.

Stworzyliśmy cyfrowego bliźniaka środowisk miejskich. Jeśli podasz mu dane z tego, co wydarzyło się w przeszłości, powie ci, co wydarzy się w przyszłości. To nie jest magia, są ograniczenia, ale sprawdziliśmy to i działa naprawdę dobrze – powiedział Ishanu Chattopadhyay, jeden z twórców projektu.

Pisaliśmy też o chińskim pomyśle na zautomatyzowany system, który mógłby przewidywać potencjalnych dysydentów lub przestępców, zanim będą mieli szansę zrobić coś, co rząd uzna za nielegalne, co w sumie brzmi jeszcze bardziej niepokojąco.