2002 yapımı bilim kurgu filmi Azınlık Raporu’nda, (Minority Report) PRE-CRIME birimi “kahinler” (oracles) kavramı, cinayet suçlarını gerçekleşmeden önce tahmin edebilen ve önleyebilen ileri teknolojileri ifade eder. Geleceği tasavvur etmek için “precogs” adı verilen önsezilileri aşırı güçlü üç kardeşi kullanan bu bu mistik teknoloji suç faaliyetlerini tahmin etme ve bunlara müdahale etme biçiminin kurgusal bir temsilidir.
Birçok yönden günümüzün algoritmaları ve makine öğrenimi sistemleri, filmde tasvir edilen kahinlere benziyor. Bu sistemler, büyük miktarda veriyi işliyor ve gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminlerde bulunuyor. Örneğin, önleyici polislik sistemleri, suçların meydana gelme olasılığının daha yüksek olduğu alanları belirlemek ve kaynakları buna göre tahsis etmek için geçmiş suçlar ve diğer faktörler hakkındaki verileri kullanıyor. Benzer şekilde, bir öğrencinin okulu bırakma olasılığından bir hastanın belirli bir tıbbi duruma yakalanma olasılığına kadar her şeyi tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları yaygın olarak kullanılmaya başlandı.
Bununla birlikte, Azınlık Raporu’nun kehanetleri ile modern makine öğrenimi algoritmaları arasında önemli farklılıklar var. Birincisi, filmdeki kehanetler neredeyse yanılmaz olarak tasvir edilirken günümüzün algoritmaları ve makine öğrenimi sistemleri her zaman doğru sonuçlar vermiyor. Bu sistemler, eğitildikleri veriler tarafından önyargılı olabiliyorlar ve bazen kusurlu veya ayrımcı sonuçlar üretebiliyorlar.
Diğer bir fark, Azınlık Raporu’ndaki Oracle’ların suçu önlemek için merkezi bir devlet kurumu tarafından kullanılması, oysa günümüzün algoritmaları ve makine öğrenimi sistemlerinin çok çeşitli kuruluşlar tarafından çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Dolayısıyla yapay zeka toplum üzerinde olumlu etkileri olabilir, örneğin sağlık hizmeti sonuçlarının iyileştirilmesi veya iş operasyonlarında verimliliğin artırılması gibi. Ancak diğerleri, mahremiyet veya gücün kötüye kullanılması olasılığı hakkında endişelerini dile getirebilir.
Genel olarak, Azınlık Raporu’nun kehanetleri ile modern algoritmalar ve makine öğrenimi sistemleri arasındaki ilişki, hem benzerliklerden hem de farklılıklardan biridir. Her ikisi de tahminlerde bulunmak ve karar vermeyi bilgilendirmek için tasarlanmış olsa da, bu teknolojilerin gerçek dünyadaki uygulamaları ve sınırlamaları, filmde tasvir edilen kurgusal versiyondan çok daha karmaşık ve inceliklidir.
Önleyici polislik sistemleri, suçların meydana gelme olasılığının daha yüksek olduğu alanları belirlemek ve kaynakları buna göre tahsis etmek için veri analitiği ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan yazılım programlarıdır. Bu sistemler, gelecekteki suçların işlenme olasılığının en yüksek olduğu yerleri tahmin etmek için tipik olarak geçmiş suçlarla ilgili verileri ve ayrıca sosyal hizmet kurumlarının konumu ve gece geç saatlerde açık olan işletmelerin yerleri gibi diğer faktörleri kullanır.
Önleyici polislik sistemlerinin kullanıldığı çeşitli yollar vardır. Yaygın bir yaklaşım, sistemleri, suçların meydana gelme olasılığının en yüksek olduğu yerleri gösteren “sıcak nokta” haritaları oluşturmak için kullanmaktır. Bu haritalar daha sonra polis memurlarının ve diğer kaynakların konuşlandırılmasına rehberlik etmek için kullanılır. Bazı sistemler ayrıca, belirli bir kişinin veya yerin bir suça karışma olasılığını tahmin etmesi amaçlanan kişiler veya alanlar için “risk puanları” üretir.
Önleyici polislik sistemleri dünya çapında bir dizi polis departmanı tarafından benimsenmiştir ve bazı yerlerde suçun azaltılmasına yardımcı oldukları kabul edilmiştir. Bununla birlikte, bu sistemlerin kullanımıyla ilgili bir takım endişeler de vardır. Endişelerden biri, sistemlerin eğitildikleri veriler tarafından önyargılı olabilmesi ve bunun da mevcut ayrımcılık kalıplarının güçlendirilmesine yol açabilmesidir. Sistemlerin bireylerin veya toplulukların mahremiyetini ihlal etmek için kullanılma riski de vardır. Ek olarak, sistemlerin kolluk kuvvetleri tarafından belirli insan gruplarını hedef almak için kötüye kullanılma potansiyeline ilişkin endişeler bulunmaktadır.
Genel olarak, tahmine dayalı polislik sistemleri, kolluk kuvvetlerinin kaynakları daha verimli bir şekilde tahsis etmesine yardımcı olarak kamu güvenliğini artırma potansiyeli sunar. Ancak, bu sistemlerin şeffaf ve hesap verebilir bir şekilde kullanılması ve bunların bireylerin veya toplulukların haklarını ihlal edecek şekilde kullanılmamasını sağlayacak sağlam gözetim mekanizmalarının yürürlükte olması önemlidir.