Datamaskiner før kriminalitet kan snart merke barn som "sannsynlige kriminelle"

Er det mulig å forutsi om noen vil begå en forbrytelse en gang i fremtiden?

Det høres ut som en idé fra 2002 science-fiction-filmen Minority Report.

Men det er det statistisk forsker Richard Berk, fra University of Pennsylvania, håper å finne ut av arbeidet han har utført i år i Norge.

Den norske regjeringen samler enorme mengder data om innbyggerne og knytter dem til en enkelt identifikasjonsfil.

Berk håper å knuse dataene fra filene til barn og deres foreldre for å se om han ut fra omstendighetene ved deres fødsel kan forutsi om et barn vil begå en forbrytelse før deres 18th fødselsdag.

Problemet her er at nyfødte babyer ikke har gjort noe ennå.

Det mulige resultatet av Berks eksperiment ville være å forhåndsklassifisere noen barn som 'sannsynlige kriminelle' basert på ingenting mer enn omstendighetene for deres fødsel.

Dette kan være det første trinnet i å gjøre Minority Report til virkelighet, der folk kan bli fordømt for forbrytelser de ikke engang har begått.

Berks arbeid er basert på maskinlæring. Dette involverer dataforskere som designer algoritmer som lærer datamaskiner å identifisere mønstre i store datasett.

Når datamaskinen kan identifisere mønstre, kan den bruke funnene sine for å forutsi utfall, selv fra datasett den aldri har sett før.

Den amerikanske detaljistgiganten Target samlet for eksempel data om kundevanene til kundene og brukte maskinlæring for å forutsi hva kundene sannsynligvis ville kjøpe og når.

Les hele historien her ...