AI가 학교 사수의 폭력을 줄일 수 있습니까?

인간만으로는 인간이 만들어내는 문제를 해결할 수 없을 수도 있습니다.

조기 경고 문제

1974 년 이래로 41 명의 공격자가 37 건의 공격을 조사한 학교 총기 사건 조사에 따르면 75 %의 학교 총잡이가 사전에 상대방에게 계획을 알려주고 학교 직원은 결국 학교 저격범이 된 학생들. 학교 총기 난사를 깊이 연구 한 프린스턴 사회 학자 인 캐서린 뉴만 (Katherine Newman)은 “학교 저격수는 결코 자발적으로 폭발하지 않는다. 그들은 보통 몇 달 전에 힌트를 보냅니다. ”

그럼에도 불구하고 Secret Service에 따르면, 대부분의 경우, 아무도 당국에 미리 그러한 “적기”를보고하지 않았습니다.

AI가 도움이 될만한 이유

사람들이 당국에 경고하지 않는 이유는 다양하지만, (우리는 결코 우리에게 일어난 적이없는 문제에 대해 계획이나 반응을하지 않습니다)와 같은인지 적 편향에 대한 “거짓 경보”(많은 아이들의 통풍구)에 이르기까지, (아무리해도 아무 것도하지 않을 것임) 배워야한다는 것을 알기 위해, 위험 징후를 지키는 모든 사람들은 하나의 속성, 즉 인간입니다.

그리고 인간은 사회 압력,인지 편견, 신념 및 예측 가능한 미래의 가능한 학교 저격수에 대한 정확한 우려를 앞으로 나오기를 꺼리는 다른 요인에 항상 노출 될 것입니다. 게다가 더 많은 사람들이 앞으로 나아왔다 할지라도, 당국은 허위 경보에 압도 당할 것이고 따라서 진정한 위협에 반응하는 것이 느릴 것입니다. 마지막으로, 공격의 고급 경고를 듣는 학교 사수의 동료 나 교사조차도 종종 총기에 대한 접근 가능성과 같이 치명적일 가능성을 예측하는 모든 요소에 대한 지식이 없으므로 진정한 위협을 거짓 경보와 구별하는 데 도움이됩니다.

그래서 급진적 인 아이디어가 있습니다. 인공 지능 (AI)을 최근 디지털 개인 정보 보호의 발전과 함께 적용하여 인간이 아닌 컴퓨터가 학교 총격 사건의 조기 경보 신호를 생성하도록합시다.

AI 알고리즘을 실행하는 컴퓨터는 사회적 압박을받지 않으며, 동료 또는 교사보다 팔 뚝에 대한 접근과 같은 잠재적 인 저격수에 대한 더 많은 정보에 액세스 할 수 있습니다. 그러므로 AI 시스템은 충분한 데이터와 “훈련”을 받으면 “거짓 경보”가 적게 “합리적인”히트 율을 달성 할 수 있습니다. 또한 새로운 개인 정보 보호 기술은 컴퓨터가 숫자를 계산하는 동안 시민의 자유를 보호 할 수 있습니다.

AI가 프라이버시 기술과 함께 이론적으로 학교 총기 난사로 인한 사망자를 줄일 수있는 이유에 대해 알아보기 전에 기술이 없으므로 선진적이고 정확한 기술로 문제를 모두 해결할 수 없음을 인정해야합니다. 문제의 깊은 문화적, 인류 학적, 법적 및 정치적 뿌리.

기술은 근본적으로 학교 총격 사건과 같은 뿌리깊은 문제의 증상을 개선 할 수있는 희망을 줄뿐입니다.

즉, 그러한 “증상”치료가 한 가지 생명을 구할 수 있다면, 고려해 볼 가치가 있습니다.

AI가 디지털 프라이버시의 진보와 함께 어떻게 문제를 해결할 수 있었는지

인공 지능은 컴퓨터 과학자들이 분류라고 부르는 작업에 상당히 능숙 해지고 있습니다. 사진에 고양이가 어디 있든 없습니까? 고객 지원 센터에 전화 한 사람이 분노하고 있습니까? 전화 음성은 남성 또는 여성, 원어민 또는 모국어가 아닌 사람이 사용합니까? 자동차 보험 신청자가 “휘젓다”(다른 운송업자에게 이직) 가능성이 있습니까? AI는 이러한 모든 작업에 능숙 해졌습니다.

AI 알고리즘은 곧 어떤 학생들이 치명적인 날 뛰기에 대한 진정한 위협인지, 어떤 학생들이 그렇게 할 가능성이 없는지를 “분류”하는 데 아주 능숙하게 적용될 수 있습니다. 인공 지능은 저격수와 비 저격수 모두에게 가능한 한 다양한 데이터를 “공급”하고 실제 위협과 거짓 경보를 구별하기 위해 “가르쳐”질 것입니다. 데이터의 예는 다음과 같습니다.

  • 잠재적 인 저격수에 대해 이야기하는 잠재적 인 저격수와 그 동료 모두의 소셜 미디어에 게시.
  • 학교 감시 카메라 영상 (예 : Paul Ekman 박사의 미세 표현에 대한 작업은 표정에서 치명적인 의도를 감지하는 것이 가능할 수 있음을 암시합니다).
  • 가족 또는 친척의 총기 소유권 등록 기관은 학생 단체 명부와 교차 상관 관계가 있습니다. (대부분의 저격수는 총기에 대한 준비가되어 있었고 종종 총기에 대한 집착 / 매혹).
  • 동료, 학교 직원의 익명화 된 보고서 / 우려.
  • Secret Service에 따르면 학생들의 인구 통계 학적 데이터 (농촌 지역에서 평균 이상의 성적을 가진 백인, 비 운동력, 소외된 남성이 대부분의 저격수로 구성됩니다).

방금 나열된 데이터 소스 중 하나를 사용하여 엄청난 문제는 개인의 사생활과 시민의 자유를 보호하는 것입니다. 그러한 데이터를 수집하고 상호 연관시킨 학교 또는 경찰력이있는 조직이라면 누구나 오웰의 빅 브라더처럼 행동 할 것입니다.

그러나 준 유사 암호화 및 안전한 다중 당사자 암호화와 같은 이색적인 이름을 가진 신기술 덕분에 위에서 언급 한 모든 데이터 소스를 수집 시점에서 암호화하고 암호화 된 상태에서 AI 계산을 수행 할 수 있습니다. 따라서 데이터 수집, 전송, 저장 및 분석주기 중에 아무런 문제가없는 사람이나 컴퓨터는 수집 된 정보가 누구인지 알 수 있습니다.

드문 경우지만, 분류 알고리즘이 적기를 유발 한 경우에만 학교 (또는 사법 판례)가 특정 학생에게주의를 환기해야한다는 통지를 받게됩니다 (AI의 경고를 유발 한 개인 정보를 노출시키지 않음) 이산 조사와 궁극적으로 중재가 계획 될 수 있습니다 (학교에 입학 할 때 고 위험군 학생을 상담하거나 검사하는 등).

정체성의 잠금 해제는 AI가 판사에게 제시 한 증거에 기반 할 수 있습니다. 예를 들어, 판사의 세부 정보를 알리지 않고 우려 이유 (폭력적인 소셜 미디어 게시물, 무기 액세스, 동료의 의견)를 요약합니다. 판사가 보증한다고 믿을 때에 만 판사는 특수한 “디지털 키”(사법부에서만 사용 가능)를 사용하여 학교와 학부모에게 알리는 학생의 신원을 확인합니다.

위에 제시된 바와 같이 판사에게 통고하겠다는 AI의 결정은 사회 압력,인지 편향, 무력감 또는 인간이 당국에 통보하거나 통보하지 못하도록하는 다른 요소의 영향을받지 않습니다.

AI를 사용하여 위험한 학생을 발견하는 것이 많은 어려움을 낳습니다. 예를 들어, 학교 나 형사 사법 제도와 같은 공공 기관이 학생이 미래에 무엇을할지에 대해서만 실제 행동을 취할 수 있습니까?

인공 지능과 학교 저격수를 둘러싼 모든 질문은 어렵고 도덕적 인 어려움을 겪고 있으며, AI를 사용하는 것은 학교 총격 사건으로 인한 사망자와 부상을 줄이기위한 인격적 인 접근 방법이 될 수 있습니다.

그러나 학생은 동료 학생에 의해 살해되는 것보다 인권 또는 권리를 앗아간 것이 아닙니다.

참고 문헌

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1970 년 이후 미국의 모든 학교 저격수의 공통적 인 특징

https://en.wikipedia.org/wiki/Homomorphic_encryption