"Elemental, querido Watson": esta IA es capaz de predecir crímenes con una semana de antelación y un 90% de precisión

IA detective

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La inteligencia artificial sigue avanzando en la suma de cualidades humanas y en su capacidad para leer gigantescos volúmenes de datos, predecir comportamientos violentos o monitorizar el estado de salud del planeta, evaluando el cambio climático o la deforestación. 

Ahora, una nueva IA se muestra tan eficiente como un poderoso superdetective: ha sido capaz de predecir la ubicación y la tasa de delincuencia en una ciudad con una semana de anticipación con una precisión de hasta el 90%, tal y como revelaNew Sciencist. Los resultados y detalles del proyecto se explican en un artículo publicado en Nature Human Behaviour. 

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¿Cómo funciona este software? El equipo de la Universidad de Chicago, dirigido por Ishanu Chattopadhyay, generó un modelo que analizó datos históricos de delincuencia de Chicago (Estados Unidos) desde 2014 hasta finales de 2016. Después, la IA se dispuso a predecir con antelación los niveles de delincuencia en las semanas posteriores a su capacitación.

El modelo predijo la probabilidad de que ocurrieran ciertos delitos en toda la ciudad, dividida en cuadrados de unos 300 metros de ancho. Lo hizo con 7 días de antelación y una elevadísima precisión del 90%. Al ser probada con datos de otras 7 grandes ciudades estadounidenses, el programa mostró un nivel de rendimiento parecido.

El grave problema de la IA para predecir el crimen: la perpetuación del sesgo racista con la población afroamericana

El sesgo racial es un fantasma que persigue a la aplicación de la IA en múltiples campos: desde los discriminatorios algoritmos de compañías como Uber y Lyft a la controvertida tecnología de reconocimiento facial, las máquinas acusan los mismos sesgos racistas que parte de la especie humana. 

El pasado otoño un experimento mal planteado hizo sonar las alarmas de nuevo: una inteligencia artificial entrenada para emitir juicios morales se volvió racista, homófoba y misógina. Ante la pregunta de si es buena idea besar a una mujer aunque ella no quiera, afirmó que sí. También dijo perlas como "es de mala educación llevar bikini en la playa".

En el terreno de la vigilancia policial, otros sistemas por el estilo han perpetuado el sesgo racista. Un caso sonado fue el de un algoritmo creado por el Departamento de Policía de Chicago y que generó una lista de personas consideradas en mayor riesgo de estar involucradas en un tiroteo, bien fuera como víctimas o como perpetradres. 

Aunque los detalles se mantuvieron inicialmente en secreto, cuando la lista vio la luz se descubrió que constaban en ella el 56% de los hombres negros de la ciudad de entre 20 y 29 años. No obstante, en este caso los investigadores detrás de su creación creen que podría servir para exponer estos sesgos raciales.

Chattopadhyay admite que los datos utilizados por su modelo también estarán sesgados, pero dice que se han realizado esfuerzos para reducir el efecto del sesgo y que la IA no identifica a los sospechosos, solo a los sitios potenciales del crimen. “No es Minority Report”, apunta el investigador, que destaca la capacidad de la IA para gestionar mejor los recursos.

“Sería genial si pudieras saber dónde van a ocurrir los homicidios”, apunta. En lugar de parra asignar recursos policiales, la IA podría emplearse para gestionar políticas a altos niveles.

Además, la IA rastreó los datos para saber en qué lugares la vigilancia se ve afectada por el sesgo humano. Para ello se analizaron el número de arrestos por crímenes en barrios de Chicago con diferentes niveles socioeconómicos: los delitos en las áreas más ricas resultaron en más arrestos que en las áreas más pobres, lo que sugiere un sesgo en la respuesta policial.

“Podría estar reflejando discriminación intencional por parte de la policía en ciertas áreas”, dice por su lado Lawrence Sherman, del Cambridge Centre for Evidence-Based Policing en Reino Unido

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