В статье «Big Data — угроза или благо?» я упомянул случай применения технологий прогнозирования в повседневной работе полиции Лос-Анджелеса. Предлагаю вашему вниманию перевод статьи Нэйта Берга «Predicting crime, LAPD-style», размещённой на сайте английской газеты The Guardian (25.06.2014).

На заглавной фотографии изображен Единый координационный центр полиции Лос-Анджелеса. Один из разработчиков прогнозной системы PredPol Джефри Брэнтингэм отвечает репортеру: «Это не Особое мнение!». Фото: Damian Dovarganes / AP

Полиция Лос-Анджелеса, как и положено современной полицейской службе, серьёзно вооружена и основательно компьютеризирована. Её мозг — отдел мониторинга и оперативного реагирования — находится в самом сердце Лос-Анджелеса. Техники и аналитики сидят рука об руку в несколько рядов перед видеостеной десятиметровой ширины. Экраны одновременно показывают множество новостных сюжетов, обновляющаяся в реальном времени карта отражает сейсмическую активность в регионе. Не менее пятёрки видеокамер демонстрируют склон холма с надписью Hollywood, символом города. В центре этой мешанины — огромная спутниковая карта с отметками недавно проведённых арестов: несколько ограблений, вооружённых нападений и перестрелок.

На другом экране, ненамного меньшем первого, один из руководителей подразделения капитан Джон Ромеро (John Romero) увеличивает изображение до самого мелкого масштаба. Это квадрат с размерами всего 150 на 150 метров. За последние полгода на этом участке города выявлена необычно высокая концентрация событий: три взлома машины и две квартирные кражи. Если верить новой аналитической системе, которая применяется в Лос-Анджелесе и десятке городов по всему миру, это значит, что в этом крошечном закутке могут произойти ещё преступления.

Компьютерный алгоритм занимается тем, что обычно называют проактивной правоохраной. Используя отчёты о преступлениях за годы и десятилетия, алгоритм определяет районы, где вероятность совершения правонарушений является наибольшей. Он отмечает такие участки на карте города небольшими красными квадратами и эти данные тут же передаются в патрульные машины. «Грабители обычно действуют на определённой территории. Если однажды нашли место, где можно поживиться, они придут туда ещё и ещё, — утверждает Ромеро. — В свою очередь, это помогает алгоритму ещё точнее устанавливать отметки».

Ромеро проводит аналогию с рыбаком-любителем, которой пользуется эхолотом для поиска рыбы. Опытный рыбак и так знает, где клюёт, отталкиваясь от вида рыбы и времени суток. «То же у нас: хороший полицейский и сам способен определить, где нужно нарисовать эти красные квадраты. Но система, о которой мы говорим, позволяет подтянуть общий уровень и повысить шансы даже средних парней обнаружить преступника».

Прогнозирование преступлений — лишь один из новых инструментов в эру технически подкованной и вооружённой данными борьбы с правонарушениями. По мере удешевления и упрощения сбора и обработки данных органы правопорядка по всему миру применяют методы, позволяющие использовать потенциал высоких технологий для получения информации. В то время как эти новые методы приветствуются правоохранительными органами, они вызывают обоснованные сомнения с точки зрения вторжения в личную жизнь граждан и оставляют неотвеченным вопрос: насколько мы можем доверять мнению компьютерных систем?

Джефри Брэнтигэм (P Jeffrey Brantingham) — профессор антропологии в лос-анджелесском кампусе Калифорнийского университета (UCLA) — участвовал в разработке системы прогнозирования преступлений, которая теперь известна под именем PredPol и стоит на балансе десятков полицейских подразделений. «Сразу скажу: это не Особое мнение, — сходу заявляет Джефри, имея в виду фантастический фильм 2002 года, который обычно ассоциируется с механизмом работы PredPol. — Особое мнение — о том, как преступника находили ещё до того самого момента совершения преступления. А PredPol только говорит нам, где и когда оно, вероятно, случится, но не кто в этом будет виноват».

2-2016-07-19 LAPD PredPolЭкран системы оперативного реагирования в отделении полиции Нью-Йорка. Фото: Shannon Stapleton / Reuters

В настоящее время (2014 год. — А.П.) PredPol применяется в 7 территориальных подразделениях полиции Лос-Анджелеса. Их патрули оснащены электронными картами с десятками мигающих красных квадратов, которые указывают места возможной противоправной деятельности. Полиция Лос-Анджелеса сосредоточила силы на борьбе с кражами имущества из домов и машин, а также угонах — видах преступлений, составляющих более половины из 104 тысяч правонарушений, случившихся за последний год в городе.

Десятки других населенных пунктов по всему США и за его пределами используют программное обеспечение PredPol для прогнозирования других преступлений, включая активность организованных преступных группировок, наркоторговлю и незаконное применение огнестрельного оружия. Полиция Атланты применяет PredPol для прогнозирования грабежей и разбоев. В Сиэтле он используется для прогнозирования вооруженного насилия. В Кенте (Англия) PredPol применялся для предсказания наркопреступлений и грабежей. Брэнтигэм отмечает, что полиция Кента была ещё более изобретательной: не только отправляла своих сотрудников патрулировать опасные районы, но также прибегала к помощи местных волонтёров-дружинников и работников реабилитационных клиник для наркоманов.

Система прогнозирования в режиме реального времени анализирует новые отчёты о преступлениях в этих городах и красный квадрат, предсказывающий место совершения правонарушения, может сдвинуться в любой момент. Хотя патрульные из подразделений, использующих PredPol, обязаны находиться определённое количество времени в каждом из тех красных квадратов, они не просто слепо следуют командам системы. «Патрульный вправе принимать решения самостоятельно, исходя из обстановки, а не только подчиняться алгоритмам, — утверждает Ромеро. — Однако сотрудник должен хорошо знать местность, чтобы понимать, когда можно отключить „автопилот“ и действовать по своему усмотрению».

Ромеро щёлкает мышью по одной из «горячих точек» и открывает Google Street View с фотографиями места предполагаемого преступления. На двух из них изображена автомобильная парковка вблизи больших гипермаркетов. «Неудивительно, что здесь могут что-то украсть из машины», — замечает Ромеро.

Брэнтигэм утверждает, PredPol — это нечто большее, чем просто сообщения о том, что полиции и так известно. «Места вероятного совершения преступлений очень подвижны, — говорит он. — Конечно, в городе есть и приличные места, и места с дурной славой, но между этими двумя крайностями районы возможной преступной активности возникают, расширяются и исчезают, а затем снова появляются в силу крайне сложных внутренних механик, которые, скорее всего, в принципе не могут осознаваться человеком».

Не сказать, чтобы люди не пытались. Начиная с середины 90-х годов прошлого века полиция Нью-Йорка стала применять Compstat — статистический анализ отчётов о преступлениях, арестах подозреваемых и прочей активности полиции. Затем и другие правоохранительные органы разных стран использовали собственные наработки в области анализа данных для выявления преступлений, чтобы не отставать от изменчивого криминального мира. Брэнтингэм считает, что хотя полиция и ранее определяла районы возможного совершения преступлений, увеличившееся количество внимания к данным и аналитике — большой шаг вперёд. Он называет прогнозирование преступлений следующим этапом этого поступательного движения.

3-2016-07-19 LAPD PredPolДэвид Каллистер, сотрудник Департамента общественной безопасности штата Аризона, наблюдает за работой компьютера, который считывает номера проезжающих машин. Фото: Ross D Franklin / AP

«Использование больших объёмов данных и обработка с помощью изощрённых математических моделей значительно превосходит по конечному результату банальное определение „горячих точек“ на карте в ручном или пусть даже автоматизированном режиме», — считает Брэнтингэм. Специальные испытания, проводившиеся почти 2 года в трёх территориальных подразделениях лос-анджелесской полиции, установили, что PredPol верно предугадывает в 2 раза больше мест преступлений, чем позволяют существующие методики из числа лучших. Впрочем, критики настаивают на необходимости проведения более масштабных исследований в ряде городов для достоверного определения эффективности системы.

«Проактивная правоохрана находится на передовой борьбы с преступностью. Проблема в том, что исторически эта „передовая“ — не такое уж весёлое место», — заявляет Джон Эк (John Eck), профессор криминологии университета Цинциннати, штат Огайо. Он относится довольно скептически к прогнозированию преступлений в долгосрочном периоде: «Если место совершения преступления — квартира, дом или магазин — может быть предсказано в долгосрочной перспективе, значит что-то серьёзно не так с самим этим местом и его владельцем, который своими действиями создаёт предпосылки для совершения преступлений. Именно владелец обязан что-то предпринять — это его зона ответственности. Нам не следует вмешиваться в жизнь невинных людей и тем более останавливать их на улице».

«Работа полиции на основе прогнозной аналитики поощряет залатывать дыры, но не разбираться, почему они возникают. Может, одежда уже износилась? — говорит Эк. — Дело не в том, что штопанье дыр не работает, но вмешательство в личную жизнь людей без особой необходимости подрывает и так ограниченное доверие к полиции и компрометирует идеалы демократии».

Широкомасштабный сбор данных и так привлёк значительное внимание общественности после «слива» Эдвардом Сноуденом информации о методах слежки со стороны Агентства национальной безопасности (АНБ) в США. Хотя в случае с АНБ использовались преимущественно цифровые данные, немалая часть сведений собирается и в реальном мире.

Американские полицейские намерены использовать беспилотники для проведения видеонаблюдения. Полиция Лос-Анджелеса обладает доступом более чем к тысяче стационарных камер. Оборудование для распознавания автомобильных номеров установлено в полицейских машинах ряда городов, в том числе и Лос-Анджелеса. Департамент шерифа округа Лос-Анджелеса недавно испытал систему тотальной слежки с воздуха в городке Комптон. К лету 2014 года ФБР собирается ввести в эксплуатацию систему распознавания лиц на основе 52 миллионов личных записей.

Согласно документам ФБР, опубликованным после решения суда по иску правозащитной организации «Фонд электронных рубежей» (Electronic Frontier Foundation, коротко — EFF), эта база данных включает в себя не только фотографии преступников, но также миллионы изображений лиц, сфотографированным вне всякой связи с преступной деятельностью — например, при приёме человека на работу. Иск EFF к ФБР был подан Дженнифер Линч, старшим юристом EFF по кадровым вопросам. Она сомневается, что база данных ФБР — единственная в своём роде. Правоохранительные органы округа Сан-Диего и Марикопа (штат Аризона) заключили контракты с фирмами, которые разрабатывают собственные системы распознавания лиц, в то время как полиция Нью-Йорка в партнёрстве с Микрософт реализует систему оперативного реагирования Domain Awareness System, имеющую доступ к более чем трём тысячам камер наблюдения, всем полицейским отчётам, записям звонков в спасательную службу, считывателям автомобильных номеров и даже датчикам радиации.

4-2016-07-19 LAPD PredPol Система оперативного реагирования полиции Нью-Йорка включает в себя технологические модули, ранее применявшиеся для борьбы с терроризмом. Фото: Shannon Stapleton / Reuters

Органы правопорядка получили доступ к сотням миллионов записей, множество которых не имеет никакого отношения к криминальной активности. Несмотря на удобство аналитических систем для полицейских, их работа не безупречна. Не так давно женщина из Калифорнии выиграла в суде дело против полиции Сан-Франциско. Она подала иск после того, как считыватель номеров ошибочно определил её собственную машину как угнанную, из-за чего ей пришлось провести 20 минут на коленях под дулом пистолета остановившего её офицера полиции.

В Лос-Анджелесе Линч от имени EFF и Американского общества гражданских свобод Южной Калифорнии подала в суд на руководство полиции Лос-Анджелеса и шерифа округа Лос-Анджелес, чтобы узнать, как именно они собирают данные о номерных знаках машин. «Правоохранительные органы даже не пожелали это обсуждать, — говорит Линч. — Я думаю, это действительно проблема. Если мы не можем узнать, как они получают эту информацию и что с ней делают, не понимаю, почему мы должны мириться с тем фактом, что они этим вообще занимаются».

Линч встревожена чересчур пассивным, если не сказать, смиренным отношением общественности к этим технологиям. Никому нет дела до того, что происходит с их данными и как они попадают в руки полиции. Декларируемая борьба с преступностью позволяет проактивной правоохране творить что угодно.

«Люди считают результаты работы алгоритмов точными, только лишь потому, что были задействованы какие-то высокие технологии», — говорит Линч. «Но они забывают, что обрабатываемая машиной информация может быть необъективной, основанной на неверных оценках личности или не быть репрезентативной вообще, если она собрана лишь среди определённой группы лиц. Информационные технологии чудесным образом делают законными даже сомнительные действия полиции, но начинать следует с вопросов происхождения и качества используемых данных».

Брэнтигэм возражает Линч, говоря, что PredPol оперирует только территориальными и временными характеристиками преступлений и потому не подвержен влиянию со стороны социальных факторов. Ромеро, в свою очередь, утверждает, что полиция Лос-Анджелеса подходит крайне ответственно к сбору и обработке информации, объёмы которой на серверах службы постоянно растут.

«Мы очень осторожны в своих действиях, — заявляет Ромеро. — Конечно, меня заботят вопросы конституционных прав и гражданских свобод. Но подумайте вот о чём: наша конституция была написана с целью защитить нас от правительства, а вовсе не для того, чтобы уберечь от бандитов, воров и убийц».

Споры продолжаются. Гарри Маркс (Gary T Marx), заслуженный профессор социологии Массачусетского технологического института, выступает против включения людей в число подозреваемых только на основании нахождения в точках потенциального совершения преступлений. Это приводит к избыточному контролю со стороны полиции в виде ненужных подозрений, опросов и обысков граждан. Маркс опасается, что развитие проактивного правоохранения на основе прогнозной аналитики и принятие решений компьютерной системой могут привести к так называемой тирании алгоритма.

«Да, в Советском Союзе почти не было уличной преступности в период разгула тоталитаризма, — говорит Маркс. — Но Боже, какой ценой?».

Примечание: в 2014 году (Украина, Крым, санкции) закончить статью выпадом в адрес России или СССР в англоязычной прессе считалось признаком хорошего тона.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ