V americkém sci-fi filmu z roku 2002 The Minority Report se celý děj točí kolem zajímavé kriminalistické praxe. Vše vystihuje postřeh – proč chytat kriminálníky až po spáchání trestného činu? Lepší je chytit je ještě před tím, než ho spáchají.

Takto daleko zatím v realitě bohužel ještě nejsme, ale policie ve Velké Británii se tomuto modelu zřejmě chce co nejvíce přiblížit a ze sci-fi chce udělat realitu. Cíl celého nového projektu je provést analýzu obyvatelstva a vytipovat potencionální „zájmové osoby,“ kterým hrozí, že se stanou buď obětí, nebo přímo pachateli nějakého trestného činu. Takovýmto zájmovým osobám pak bude nabídnuto poradenství a odborná péče ještě před tím, než k něčemu dojde.

Celý projekt se nazývá National Data Analytics Solution (NDAS) a využívá umělou inteligenci v kombinaci s údaji ze statistik. V čele NDAS stojí oddělení policie ve West Midlands a slibuje, že do března roku 2019 bude mít k dispozici funkční prototyp NDAS. Samozřejmě, že policejní oddělení ve West Midlands není jediné, které na tomto projektu pracuje. Mezi další jednotky patří například metropolitní oddělení policie v Londýně a v Greater Manchaster. Výhodou NDAS totiž je, že není geograficky omezená, takže může být v budoucnu využita prakticky jakoukoliv policejní stanicí ve Velké Británii.

Vzhledem k výrazným škrtům a přídělům finančních prostředků pro policii obecně během posledních pár let, musel se, alespoň prozatím, poupravit i konečný cíl NDAS. Podle Iaina Donellyho, vedoucího projektu, jde o to, zaměřit se především na ty osoby, o nichž již policie ví, že buď spáchali trestný čin, nebo byli jeho obětí. Po analýze toho zúženého výběru zájmových osob chce upřednostnit ty, kteří vyžadují akutní a bezodkladný zásah.

NDAS je první projekt svého druhu na světě. Sdružuje data z několika zdrojů, místních policejních databází, národních policejních databází, záznamů o pohřešování osob, trestné rejstříky, atd. Při tomto sběru dat bylo shromážděno více než terabajt dat. Na základě prvotních pokusů bylo identifikováno 5 milionů zájmových osob. AI pomohla nalézt zhruba 1 400 indikátorů (např. počet spáchaných trestných činů, počet činů spáchaných za pomoci druhých, počet trestných činů spáchaných lidmi v určité sociální skupině, apod), díky kterým lze předpovědět trestný čin.

Reálné nasazení v praxi bude vypadat zhruba následovně. Systém má v sobě uloženou kriminalistickou dráhu každého zločince, i těch nežijících. Přesně ví příčiny a následky jednotlivých činů. Proto porovnává života těchto lidí s těmi, kteří ještě nic nespáchali, ale u kterých se objevili stejné aktivační příčiny, a tudíž hrozí riziko spáchání trestného činu.

Jako každé dílo, tak i tento projekt má své kritiky, kteří se domnívají, že oslovovat někoho, kdo ještě nic nespáchal je neetické a zároveň pochybují a procentuální přesnosti tohoto vyhledávání. Martin Innes, ředitel Ústavu pro výzkum kriminality a bezpečnosti na Cardiffské univerzitě ve Velké Británii, si prý nedovede představit tento systém fungující na úrovni jednotlivce, ale jako účinný nástroj na vytipování rizikových oblastí nebo komunit.

Každopádně je jasné, že když se například s člověkem propuštěným z psychiatrické léčebny z diagnózou schizofrenie rozvede manželka, může to být určitě jeden z aktivačních prvků pro spáchání trestného činu. V tomto případě má Britská policie pravdu, že je lepší poslat k takovémuto člověku odbornou pomoc, poradenskou službu, a budoucí možný trestný čin zničit již v počátku.