Innenriksdepartementet jobber med planer for å transformere politiarbeidet med et nytt kunstig intelligenssystem som kan forutsi og forhindre forbrytelser selv før de skjer, Jeg kan avsløre.
Kilder sier teknologien, som fremkaller handlingen til Hollywood-filmen Minoritetsrapporthan vil også kunne jakte på narkotikagjenger, pedofile nettverk og terrorceller.
Steven Spielbergs film er satt i en fremtid der en spesiell politienhet er i stand til å arrestere potensielle mordere før de begår sine forbrytelser.
Teknologien vil gjøre bruk av prediktiv politiarbeid eller risikovurderingsverktøy: algoritmer designet for å forutsi sannsynligheten for at noen skal begå en forbrytelse i fremtiden.
Politiets cybereksperter, kjent som Project CDAP, utvikler maskinlæringsverktøyet, som har blitt testet med suksess de siste tre årene.
Systemet vil gjennomgå ytterligere forsøk før det rulles ut til alle britiske styrker innen tre til fem år.
Jeg En av rettssakene ble sagt å ha sporet opp en narkotikagjeng i fylkets nærhet etter å ha evaluert enorme trafikkdatasett i millisekunder, en prosess som ville tatt agenter måneder å fullføre.
I følge en seniorkilde innen innenriksdepartementet oppdaget AI-systemet at leiebiler kjørte mellom Liverpool og Plymouth i de tidlige timene samme dag hver uke og konkluderte med at dette kunne indikere kriminell aktivitet.
«Systemet oppdaget at en annen leiebil kjørte fra nordvest til sør-vest samme kveld hver uke,» sa en kilde til innenriksdepartementet. «Betjentene ble sendt for å avskjære en av disse leiebilene og oppdaget at den var leid av en fylkeslinjegjeng.»
Kilden la til at AI-systemet kan programmeres til å finne lenker til «alle typer kriminell aktivitet, inkludert narkotikagjenger, pedofile nettverk, terroraktivitet og moderne slavehandlere.»
«Dette kan være virkelig transformerende for politiet,» sa de. «I stedet for å møysommelig analysere millioner av datapunkter, vil denne teknologien gi resultater til politiet på sekunder.»
Den futuristiske teknologien er også i stand til å oppdage mistenkelig aktivitet av personer som ikke er kjent for politiet eller sikkerhetstjenestene. Dette kan for eksempel inkludere kunstig intelligens som identifiserer kjøp av tilsynelatende tilfeldige produkter av personer uten kjent forbindelse som kan brukes til å lage bomber.
AI kan identifisere tidligere ukjente koblinger mellom individer og produktene kjøpt av hver av dem, for å indikere om det lages en enhet som kan brukes i et terrorangrep.
«Teknologien kan spore kjøp som ved første øyekast virker urelaterte,» sa en senior politikilde. «For eksempel, hvis en person kjøper et produkt som i seg selv virker helt ufarlig, vil systemet koble sammen en annen persons kjøp som, i kombinasjon med andre produkter, kan brukes til å bygge en bombe.
«Ved å søke på ting som sosiale medier eller bruke penger på disse tilsynelatende fremmede, kan maskinlæring lage en forbindelse mellom enkeltpersoner og varslingsoffiserer.»
En annen potensiell bruk av systemet ville være å avdekke kingpins bak moderne slaveri i Storbritannia.
«Teknologien kan brukes til å samle inn bankinformasjon,» sa hjemmekontorets kilde.
«Hvis flere kontoer har trukket penger samme dag og fra samme område hver uke, kan dette tyde på at en moderne slavegjeng har arbeiderkort og tar ut lønnen den dagen de får utbetaling.»
Kilden la til at systemet også kan brukes til å oppdage hvitvasking av penger i det britiske banksystemet, men at slike forbrytelser bare vil bli oppdaget hvis store banker tillater bruk av kunstig intelligens i sine egne systemer.
Opprinnelsen til prosjektet går tilbake til 2016, da hjemmekontoret investerte rundt 20 millioner pund i prosjektet NDAS, eller National Data Analytics Solution, som hadde som mål å gi politiet en større evne til å analysere data.
Men det ble forlatt i 2021 og erstattet med Center for Data Analytics in Policing, kjent innen hjemmekontoret som Project CDAP og ledet av Rob Carden, sjefskonstabel i Cumbria Constabulary. Dette har en innledende finansiering på 3,5 millioner pund, men forventes å koste regjeringen titalls millioner i løpet av de kommende årene ettersom systemet rulles ut over britiske politistyrker.
Superintendent Nick Dale, leder for dataanalyse ved CDAP, sa: «Vi ser etter å prøve ut og utvikle forskjellige bruksområder for teknologien, fra å bruke datasettene som er tilgjengelige for oss, inkludert kriminalitet og automatiske registreringsdata for nummerplategjenkjenning, for å forbedre kunnskapen og til slutt øke effektivitet og effektivitet i å løse og forebygge kriminalitet.
«Teknologi, som maskinlæring, kan bidra til å identifisere grenseoverskridende kriminalitet som narkotikagjenger og nettverk av mennesker som forårsaker skade på lokalsamfunnene våre, inkludert organiserte grupper involvert i seksuelle overgrep.»
Det sa innenriksdepartementet Jeg det handlet om å «aktivt utforske og undersøke alternativer for å bruke AI for å både forebygge og oppdage kriminalitet.»
Teknologien antas å være utviklet med offentlige midler for å sikre at myndighetene kan opprettholde eierskapet til systemet og unngå å henvende seg til private teknologigiganter for implementering og for å beskytte datasikkerheten.
Supt Dale la til: «Det er veldig viktig når vi gjør dette at vi sikrer sikkerheten til dataene, forstår effektiviteten til teknologien og sikrer at mennesker, ikke maskiner, er de endelige beslutningstakerne.»
Bruken av prediktiv teknologi i politiarbeid har blitt kritisert av enkelte akademikere, som hevder at maskinlæringsverktøy har en tendens til å overvurdere siktede personers risiko for vold når sannsynligheten for at forbrytelser i realiteten blir begått er liten.
Som en del av prosessen for å sikre at kunstig intelligens forblir innenfor etiske grenser, har innenriksdepartementet blitt enige om en «Artificial Intelligence Compact» med National Police Chiefs» Council (NPCC). Avtalen skisserer et sett med prinsipper som skal definere hvordan politiet bruker kunstig intelligens og ble godkjent av den britiske politistyrken i september.
«Ond alkoholelsker. Twitter-narkoman. Fremtidig tenåringsidol. Leser. Matelsker. Introvert. Kaffeevangelist. Typisk baconentusiast.»