Pemolisian Prediktif Jauh Lebih Prevalen Daripada Yang Pernah Kami Pikirkan: Laporkan

Mengetahui cara melindungi diri dari pelanggaran data online telah menjadi pengetahuan yang semakin penting untuk berpartisipasi dalam kehidupan online: Kami (semoga) mengubah kata sandi kami, dan dengan rajin memeriksa kotak verifikasi dua bagian. Tetapi sebuah laporan baru telah mengungkapkan bahwa di kota-kota di seluruh negeri, hanya menelepon polisi berkontribusi pada jaringan data yang lebih besar dan lebih berbahaya daripada yang pernah kita sadari sebelumnya.

Lusinan kota di seluruh AS telah ditemukan memiliki kontrak yang sebelumnya tidak dikonfirmasi dengan PredPol, sebuah perusahaan teknologi "peramalan kejahatan" yang telah membandingkan perangkat lunak mereka dengan strategi pemolisian "jendela pecah". Komunitas yang terkena dampak, termasuk Atlanta, Palo Alto, California dan Tacoma, Washington, secara kolektif menampung lebih dari 1 juta penduduk, menurut dokumen yang diperoleh outlet. Papan induk melalui serangkaian permintaan Undang-Undang Kebebasan Informasi.

Pemolisian prediktif menggunakan data yang dikumpulkan oleh departemen kepolisian dalam upaya untuk memprediksi kapan dan di mana kejahatan akan terjadi. Jika taktik itu kedengarannya seperti angan-angan, ya, itu, setidaknya pada dasarnya. Sebagian besar kebijakan prediksi berkembang dari strategi kebijakan “broken windows”, yang pertama kali menjadi terkenal di tahun 1980-an. Teori kriminologis yang sekarang banyak dikritik berpendapat bahwa tanda-tanda kejahatan, gangguan dan perilaku anti-sosial - seperti, secara harfiah, jendela pecah - menciptakan lingkungan perkotaan yang mendorong lebih lanjut gangguan dan kejahatan, ke tingkat yang lebih serius. Solusinya adalah menindak kejahatan kecil, dalam upaya untuk menggagalkan kejahatan serius di masa depan. Yang terjadi sebaliknya adalah pemolisian yang berlebihan terhadap komunitas minoritas.

Bagaimana Prevalensi Pemolisian Prediktif Tidak Terlaporkan

Pendukung kebijakan yang prediktif berpendapat, bahwa data adalah data. Itu angka. Itu sempurna. Tapi tentu saja, A.I. masih dibangun oleh manusia, yang secara rutin mengilhami sistem yang tampaknya objektif dengan bias rasial. Pemolisian terprediksi tidak berbeda. Pada awal 2016, para pembela hak-hak sipil, termasuk ACLU, menyuarakan keprihatinan tentang meningkatnya penggunaan perangkat lunak kepolisian prediktif, dengan alasan bahwa hal itu mengarah pada pemolisian yang berlebihan terhadap komunitas miskin dan minoritas.

"Sistem yang direkayasa untuk mendukung status quo tidak memiliki tempat dalam kepolisian Amerika," demikian bunyi pernyataan yang ditandatangani oleh 17 organisasi hak sipil, termasuk ACLU dan NAACP. “Data yang mendorong kegiatan penegakan prediktif - seperti lokasi dan waktu kejahatan yang dilaporkan sebelumnya, atau pola 911 panggilan yang diprakarsai masyarakat dan petugas - sangat terbatas dan bias.”

Salah satu keluhan utama dari kepolisian prediktif adalah bahwa ia hanya bergantung pada kejahatan yang dilaporkan. Itu tidak - tidak bisa - memperhitungkan lingkungan sosial sebenarnya dari suatu komunitas. Juga, kepolisian prediktif hanya "memprediksi" kejahatan jalanan. Perangkat lunak ini tidak melacak kejahatan kerah putih. Itu tidak menempatkan agen-agen FBI di sudut-sudut Wall Street untuk memburu individu-individu yang terlihat sangat lapar untuk melakukan perdagangan orang dalam.

PredPol, yang berbasis di Santa Cruz, California, mengklaim memiliki algoritma yang dapat memprediksi kejahatan di wilayah 500 hingga 500 kaki. Dalam beberapa kasus, kata mereka, mereka bahkan dapat menentukan sudut blok atau rumah tertentu. Dengan menggunakan "data besar dan AI," perusahaan juga berjanji untuk "memprediksi di mana dan kapan peristiwa buruk kemungkinan terjadi: kejahatan, tabrakan, overdosis - kami melakukan semuanya," menurut bio Twitter mereka.

Menurut dokumen Motherboard, PredPol telah memegang - dan dalam beberapa kasus, terus memegang - puluhan kontrak yang sebelumnya tidak dilaporkan dengan kota-kota di seluruh negeri. Kurangnya transparansi jatuh ke posisi PredPol sebagai vendor. Banyak file mereka, secara teknis, pengetahuan publik; tetapi komunitas, khususnya mereka yang menjadi mangsa kepolisian yang berlebihan, tidak tahu ke mana harus mencari.