Erdal Kaplanseren
Steven Spielberg’ün yönetmenliğini üstlendiği, Philip K. Dick’in kısa hikâyesi temel alınarak yapılan ‘Azınlık Raporu’ filmi, suçların işlenmeden önce tahmin edilip engellendiği bir geleceği resmediyor. Filmde, ‘Precrime’ adı verilen özel bir polis birimi, önceden görülen suçları engelleyerek toplumu suçsuz bir geleceğe taşıyor. Bu fütüristik fikir, o dönem için hayal gibi görünse de, günümüzde yalnızca bir bilim kurgu unsuru olmaktan çıkmış durumda.
Suçları önceden tahmin etme ve engelleme fikri, aslında çok yeni değil. Tarih boyunca, insanlar suçları önlemek için çeşitli yöntemler denemişler, ancak bu çabalar genellikle geçmiş verilere ve deneyimlere dayanıyordu. Ancak, yapay zeka ve büyük veri analizi gibi teknolojik ilerlemeler, bu alanda devrim yarattı. Günümüzde öngörüsel polislik, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak, suçların nerede, ne zaman ve nasıl gerçekleşebileceğini tahmin edebiliyor. Bu, polis teşkilatlarının kaynaklarını daha etkin bir şekilde yönlendirmesine, suç oranlarını düşürmesine ve hatta potansiyel suçları henüz gerçekleşmeden önlemesine olanak tanıyor.
Teknolojinin suç önleme stratejilerindeki rolü, her geçen gün daha fazla önem kazanıyor. Yapay zeka tabanlı sistemler, kamera görüntülerinden sosyal medya analizlerine kadar geniş bir veri yelpazesini değerlendirerek, suç öngörülerinde bulunabiliyor. Bu, ‘Azınlık Raporu’nun hayal ettiği geleceğin, belki de düşündüğümüzden daha yakın olduğunu gösteriyor. Ancak, bu yeni imkanlar aynı zamanda etik, mahremiyet ve haksız suçlama gibi sorunları da beraberinde getiriyor. Bu girişimlerin toplum üzerindeki etkisi, teknolojinin sınırları ve sorumlulukları hakkında önemli soruları gündeme taşıyor.
Hangi teknoloji, neye yarıyor?
Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, suçları önceden tahmin etmek ve engellemek artık bilim kurgu filmlerinden çıkıp gerçek dünyaya adım atmış durumda. Bu bölümde, suç tahmininde kullanılan teknolojiler ve yöntemler hakkında detaylı bir inceleme yapacağız.
Öngörüsel polislik: Öngörüsel polislik, suçları ve suçluları tahmin etmek için veri analizi tekniklerinin kullanıldığı bir yöntemdir. Bu yöntem, çeşitli veri kaynaklarından elde edilen bilgileri işleyerek, potansiyel suç faaliyetlerinin ne zaman ve nerede gerçekleşebileceğine dair tahminlerde bulunur.
Yapay zeka ve makine öğrenimi: Öngörüsel polislikte merkezi bir rol oynayan yapay zeka ve makine öğrenmesi, büyük veri setlerini analiz ederek, suç eğilimleri ve desenleri hakkında derinlemesine bilgi sağlıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş suç verilerinden öğreniyor ve bu bilgileri, gelecekteki suç faaliyetlerini tahmin etmek için kullanıyor.
Veri kaynakları: Bu algoritmaların gücü, kullanılan veri kaynaklarının çeşitliliğinden geliyor. Polis kayıtları, sosyal medya, kamera görüntüleri, hava durumu raporları ve hatta ekonomik göstergeler gibi farklı veri kaynakları, suç tahmin modellerini besliyor. Bu verilerin analizi, belirli bir bölgede suç oranlarının artabileceğini veya azalabileceğini öngörmeyi mümkün kılıyor.
Coğrafi Bilgi Sistemleri: Suç tahmininde önemli bir araç olan Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS), suçların mekânsal dağılımını görselleştirmek için kullanılıyor. GIS teknolojisi, suç “sıcak noktalarını” belirleyerek, polis kaynaklarının bu bölgelere yoğunlaştırılmasına yardımcı oluyor.
Sosyal ağ analizi: Suç örgütleri veya çeteler arasındaki ilişkileri ve etkileşimleri incelemek için kullanılan bu yöntem, suç gruplarının yapısını, iletişim ağlarını ve potansiyel suç faaliyetlerini daha iyi anlamayı sağlıyor.
Dünyada uygulama örnekleri artıyor
Günümüzde dünya genelinde birçok şehirde polis teşkilatları, suçları önceden tahmin etme ve engelleme amacıyla bu teknolojileri etkin biçimde kullanıyor. Örneğin, Los Angeles Polis Departmanı’nın (LAPD) ‘PredPol’ adlı bir öngörüsel polislik programı iki yıl öncesine kadar uygulanıyordu. Ayrımcılık tartışmaları sebebiyle faaliyetlerine son verilen bu program, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak şehirde suçun ne zaman ve nerede gerçekleşme olasılığının yüksek olduğunu tahmin ediyordu.
Benzer şekilde, Chicago Polis Departmanı da ‘Stratejik Konum Belirleme ve Tahmin Aracı’ adında bir sistem kullanarak, şiddet olaylarının potansiyel olarak yaşanabileceği bölgeleri belirliyor. Departmanın web sitesinde son yıla suç verilerinden oluşturulan bir ısı haritası anlık olarak güncelleniyor.
Londra’da yüz tanıma sistemine bağlı akıllı kameralar, suçluları tespit etmek ve takip etmek için kullanılıyor. Bu sistemler, güvenlik kameralarındaki görüntülerden yola çıkarak suçluların kimliklerini belirleyebiliyor.
Çin’de ise, ‘Sosyal Kredi Sistemi’ adlı bir sistem uygulanıyor. Vatandaşların davranışlarını puanlayarak güvenilirliklerini değerlendiren bu sistemde düşük puana sahip olan vatandaşlar, belirli haklardan mahrum bırakılabiliyor.
Bu teknolojiler, suç oranlarını azaltma ve toplum güvenliğini artırma potansiyeline sahip olsa da, mahremiyet, veri koruma ve yanlış suçlamalar gibi konularda önemli endişeleri de beraberinde getiriyor.
Ya yapay zeka yanılırsa?
Teknolojinin bu kullanımının etik boyutu, yoğun tartışmaların odağında yer alıyor. Mahremiyet haklarının korunması, yanlış suçlamalar ve algoritmik önyargılar, bu teknolojilerin uygulanmasında karşılaşılan başlıca sorunlar arasında yer alıyor. Özellikle algoritmaların eğitiminde kullanılan veri setlerindeki önyargıların, teknolojinin adaletsiz veya ayrımcı sonuçlar üretmesine yol açmasından korkuluyor. Bu nedenle, öngörüsel polislik teknolojilerinin kullanımında şeffaflık, hesap verebilirlik ve sürekli denetim büyük önem taşıyor.
Bu teknolojilerin yaygınlaşması, toplum güvenliğini artırma potansiyeline sahipken, aynı zamanda mahremiyet ve özgürlüklerin korunması konusunda yeni zorluklar da getirebilir. Suç tahmin teknolojilerinin etik kullanımı, toplumun bu sistemlere olan güvenini artırarak, suçla mücadelede daha etkili bir iş birliği oluşturabilir. Ancak, bu teknolojilerin potansiyel ayrımcılık ve önyargılara yol açabileceği endişeleri de göz ardı etmemek gerekiyor.
Veri kaynakları genişliyor
Bu sistemlerin gelişimi ve etkinliği, yalnızca kendi alanlarındaki yeniliklere değil, aynı zamanda diğer teknolojik alanlardaki ilerlemelere de sıkı sıkıya bağlı. Örneğin, bilgisayar işlem gücündeki artış, daha karmaşık algoritmaların gerçek zamanlı olarak çalıştırılmasını mümkün kılarak suç tahmin modellerinin doğruluğunu ve hızını artırıyor. Aynı şekilde, sensör teknolojisindeki ve veri depolama kapasitesindeki gelişmeler, daha geniş veri setlerinin toplanmasına ve analiz edilmesine olanak tanıyor.
İnternetin yaygınlaşması ve sosyal medya platformlarının artan kullanımı, suç tahmininde kullanılan veri kaynaklarını genişletiyor. Bu, suç tahmin teknolojilerinin sadece mevcut suç verilerine dayanarak değil, aynı zamanda toplumsal eğilimleri ve davranış modellerini de analiz ederek daha kapsamlı tahminler yapmasına olanak tanıyor.
Dolayısıyla, yapay zeka, makine öğrenimi, veri analizi ve diğer ilgili teknolojilerdeki gelişmeler, önümüzdeki yıllarda suç tahmin sistemlerinin daha da gelişmesine ve suçla mücadelede yeni ufuklar açmasına yardımcı olacak. Bu gelişmeler, toplum güvenliğini artırmanın yanı sıra, suç önleme stratejilerinde daha proaktif ve öngörülebilir bir yaklaşımın benimsenmesine de olanak tanıyacak.
