хэдий ч хамрах хүрээгээ улам тэлсээр байна. Саяхан шинээр боловсруулсан нэгэн алгоритмыг ашиглан гэмт хэрэг гарах магадлалыг долоо хоногийн өмнө 90 хувийн нарийвчлалтайгаар урьдчилан тодорхойлжээ. Тодруулбал, хиймэл оюун ухааны салбарт ажилладаг Америкийн эрдэмтэд тус улсын 8 хотод гарч болзошгүй гэмт хэргүүдийг өндөр нарийвчлалтайгаар урьдчилан таамаглахын тулд нийтэд ил байгаа мэдээллүүдийг ашигласан байна. Улмаар хотын орон сууцны нэг хороололд ойрын 3 хоногийн хугацаанд гэмт хэрэг гарах магадлал өндөр байна гэдгийг статистик загварчлал ашиглан урьдчилан тооцоолжээ.

Үүнтэй холбоотойгоор, ийм мэдээллийг хүлээн авсан тохиолдолд хууль сахиулах байгууллагууд түүнийг хэрхэн ашиглах ёстой вэ? Ямар нэгэн үйлдэл хийх ёстой юу? Хэрвээ тийм бол үүнийг хэн хийх ёстой вэ? гэх мэт асуултууд урган гарна. Алгоритмд суурилсан загварчлал нь үйлдэгдэх гэж буй гэмт хэргийг урьдчилан таамаглах хүчтэй хэрэгсэл байж болох хэдий ч үр дүн нь эсрэгээр эргэж, аюул учруулж ч болзошгүй гэдгийг судлаачид анхааруулж байна.

Ер нь бол, машин сургалт ба хиймэл оюун ухааны салбарт гарч буй ололт амжилтуудыг гэмт хэргийн гаралтыг бууруулах зорилгоор цагдаагийн үйл ажиллагаанд ашиглах сонирхол төр засгийнханд бий. Гэтэл гэмт хэргийг таамаглах гэсэн эхний оролдлогуудын үр дүн маргаан дагууллаа. Учир нь, хууль сахиулах байгууллагуудын тогтолцоон дахь хуучинсаг хандлага, цагдаа нар ба гэмт хэргийн ертөнц, цагдаа нар ба нийгэм гэсэн маш нарийн харилцан хамаарлыг тооцож үзээгүй байжээ.

Чикагогийн их сургуулийн (UCChicago) судлаач Ротару ба түүний мэргэжил нэгт нөхдийн хамт судалгаа хийхдээ “Өөр бодол” /Minority report/ гэдэг киноноос санаа авсан бололтой. Гэмт хэргээс урьдчилан сэргийлэх, илрүүлэх, таслан зогсооход чиглэсэн хамгийн орчин үеийн системийг ашигласнаар 2054 онд гэмт хэрэг гэдэг зүйл устаж үгүй болж байгаа тухай уг кинонд өгүүлдэг. Хүмүүсээс хараанаас нуугдсан зөнч гурван хүн ирээдүйд гарч болзошгүй гэмт хэргийн талаарх мэдээллийг эрүүгийн цагдаагийн газрын ажилтнуудад өгснөөр үйл явдал өрнөнө. Харин өнөөгийн бодит байдал дээр Чикагогийн судлаачдын ашигласан алгоритмын үр дүн 90 хувьтай байсан тухай Nature Human Behavior сэтгүүлд дэлгэрэнгүй бичжээ.

Илүү нарийвчлалтай, хэмжээслэх боломжтой алгоритм

Судлаачдын багийнхан хүч хэрэглэх ба эд хөрөнгөтэй холбоотой гэмт хэргүүдийн талаар нийтэд ил байгаа мэдээллүүдэд үндэслэн гэмт хэргийг урьдчилан таамагладаг алгоритмыг боловсруулжээ. Энэ алгоритм нь тодорхой цаг хугацааны дотор гэмт хэрэг гарах эрсдэлийг газарзүйн байршилтай харьцуулснаараа прогноз хийдэг өмнөх загварчлалуудаас давуу байв. Өмнө нь гэмт хэргийг урьдчилан таамаглахдаа эпидемик буюу дэгдэлтийн, эсвэл сейсмик буюу чичирхийллийн аргачлалыг голдуу ашигладаг байв. Өөрөөр хэлбэл, гэмт хэргүүд тодорхой “халуун цэгүүд” дээр /газар хөдлөлтийн голомт, халдварын эхний тохиолдол/ гарсны дараа ойр орчмын газруудад /газар хөдлөлтийн долгион эсвэл өвчний хавьтлууд/ тархдаг гэсэн үг. Ингэхдээ хотууд дахь нийгмийн нарийн төвөгтэй орчин, гэмт хэрэг ба цагдаагийн газрын үйл ажиллагаа хоорондын харилцан хамаарлыг тооцож үздэггүй байжээ. Үүний зэрэгцээ арьсны өнгөөр ялгаварлан гадуурхах, нийгмийн талаар гадуурхах гэх мэт хандлагад суурилсан хувь хүмүүстэй холбоотой үзэгдлүүд оршсоор байна.

Чикагогийн их сургууль ба Санта-Фе хүрээлэнгийн профессор, судалгааг санаачлагчдын нэг болох Жэймс Эванс ярихдаа “Орон зайн загвар нь хотын ердийн топологи сүлжээг харгалзан тооцдоггүй. Тээврийн сүлжээнд гудамжнууд, төмөр замын ба автобусны шугамуудыг оруулдаг. Харилцаа холбооны сүлжээнд нийгэм-эдийн засгийн гарлын хувьд төстэй дүүргүүдийг хамруулдаг. Бидний боловсруулсан загварчлал нь эдгээр харилцан хамаарлыг илрүүлэх боломжийг олгодог” гэв.

Чикаго хотод өмнө нь бүртгэгдэж байсан хүчирхийлэх /аллага, дээрэм, зодоон/ болон эд хөрөнгө, өмчийн эсрэг /автомашин хулгайлах, орон байрны хулгай/ гэмт хэргүүдийн талаарх мэдээллүүдийг ашиглан шинэ алгоритмыг туршсан байна. Шинэ загварчлал нь тухайн үйл явдлын цаг хугацааны ба орон зайн координатуудыг судлах, ирээдүйд болох үйл явдлуудыг урьдчилан таамаглахад ашиглах зүй тогтлуудыг тогтоох замаар гэмт хэргийг илрүүлэх боломжийг олгоно.

Үүний тулд өмнөх арга барилаар хорооллуудаар юмуу эсвэл нийгэм-эдийн засгийн зааг ялгаагаар хуваахгүй ба хотыг 305 м-ийн голчтой районуудад хувааж, гэмт хэргийг урьдчилан таамаглана. Ингэснээр уг загварчлалыг Атланта, Остин, Детроит, Лос-Анжелес, Филадельфи, Портленд, Сан-Франциско гэсэн бусад 7 хотод амжилттай ашигласан байна. Тодорхой хэлбэл, шинэ алгоритм нь үйлдэгдэх гэж буй гэмт хэргийг 7 хоногийн өмнө 90 орчим хувийн нарийвчлалтайгаар урьдчилан таамаглах чадвартай гэдэг нь батлагдсан байна.

Түүнээс гадна, өөр нэгэн загварчлалыг ашиглан гэмт хэргийн эсрэг цагдаа нар ямар хариу үйлдэл хийж буйг судалжээ. Ингэхдээ гэмт хэрэг болсны дараах баривчилгааны тоонд дүн шинжилгээ хийж, тухайн үзүүлэлтүүдийг нийгэм-эдийн засгийн статусаараа ялгаатай дүүргүүд дээр харьцуулсан байна. Чинээлэг дүүргүүдэд гэмт хэрэг гарах үед баривчилгааны тоо өссөн бол энэ тоо ядуу хорооллуудад буурчээ. Энэ бол цагдаа нарын үйл ажиллагаанд хуучинсаг өрөөсгөл хандлага оршсоор буйг харуулж байгаа юм. Судалгааг санаачилсан Чикагогийн их сургуулийн доцент Ишану Чаттопадхьяй ярихдаа “загварчлал нарийвчлал сайтай байна гэдэг бол хууль сахиулах байгууллагуудыг удирдахад түүнийг ашиглах ёстой гэсэн үг биш, харин цагдаа нар гэмт хэргээс урьдчилан сэргийлэхийн тулд дүүргүүдээр явахдаа ашиглах боломжтой гэсэн үг юм. Ийм арга хэрэгслийг гэмт хэрэгтэй тэмцэхэд чиглэсэн хотын захиргааны бодлого ба цагдаагийн байгууллагын стратегийн төлөвлөгөөнд нэмж оруулах нь зүйтэй” гэдгийг онцлон тэмдэглэлээ. Тэрбээр цааш нь хэлэхдээ “үүнийг одоо загварчлалын хэрэгсэл болгон ашиглах боломжтой, ингэснээр хотын нэг хэсэгт гэмт хэргийн тоо өсөж буй үед, эсвэл хотын нөгөө хэсэгт нь хууль дүрмийг сайтар сахиулж буй тохиолдолд ерөнхий дүр зураг ямар байх вэ гэдгийг тольдон харах боломжтой” гэв.

...Иллиноисийн хууль сахиулах байгууллагууд тус муж улсын хэмжээнд гарсан гэмт хэргүүдийг үйлдэх явцад ашигласан буу зэвсгийн талаарх мэдээллийг нэгтгэж, өгөгдлийн сан бий болгосноор хууль бус зэвсгийн наймааг илүү сайн хянах боломжтой болно гэж муж улсын Ерөнхий прокурор Кваме Рауль ярьж байна.

Өгөгдлийн санг ашигласнаар мэдээлэл хайх, солилцох явцыг хөнгөвчилнө. Тухайлбал, дэлгүүрээс худалдан авсны дараа гэмт хэрэгт олонтоо ашиглагддаг сэжиг бүхий гар бууны загваруудыг олж тогтоох, хуулийн дагуу буу худалдаж аваад түүнийгээ дараа нь хар зах дээр зардаг хүмүүсийг илрүүлэх зэрэгт алгоритмыг ашиглах боломжтой.

Алгоритмаар шударга үнэнийг дэнсэлнэ

Санта-Фе хүрээлэнгийн эрдэмтэд Чикагогийн их сургуулийн судлаачидтай хамтран “Алгоритм нь шударга үнэнийг дэнслэн тогтоож чадах уу” гэсэн асуудлыг хэлэлцэхээр мэдээллийн технологи, эрхзүй, гүн ухаан, нийгмийн шинжлэх ухааныг төлөөлсөн шинжээчдийг нэг дор цуглуулж, семинар зохион байгууллаа. Семинарын эхэнд эрдэмтэд “шударга ёс” гэдэг ойлголтонд дүн шинжилгээ хийжээ. Үүнийг IT салбарынхан, ёс суртахуун судлаачид, хуульчид бүгд өөр өөрөөр ойлгодог аж.

Жишээ нь, компьютерчдын хувьд, шударга ёсны талаарх ойлголт нь алгоритм бичихэд дөхөмтэй, явцуу боловч маш нарийн тодорхой байх ёстой. Зарим үед нийгэм судлаачид, философчид, хуульчид ба жирийн иргэдийн төсөөлөлд буй “шударга ёс” гэдэг ойлголтыг бүхэлд нь хамруулахын тулд хэтэрхий прагматик болж хувирч ч магадгүй.

Иймээс илүү өргөн ойлголтыг хамруулахын тулд алгоритмд суурилсан шүүх ажиллагааг боловсронгуй болгох нь гол зорилтуудын нэг мөн. Түүнээс гадна, эдгээр алгоритмыг ёс зүйтэйгээр, шударгаар ажиллуулахын тулд эрхзүйн ямар зохицуулалт байх ёстой вэ гэдгийг судлаачид хэлэлцлээ. Судлаач Мелани Мозес дүгнэж бичихдээ “хиймэл оюун ухаан нь шударга бус байдлыг өөгшүүлдэг бус харин шударга ёсыг тогтоодог байлгахын тулд бид бие биенээсээ суралцаж, урагшлах замаа тодорхойлж байна” гэжээ.

Б.Адъяахүү

Эх сурвалжууд: www.sciencedaily.com; New-Science.ru