La inteligencia artificial se ha tomado la vida del ser humano, y como tal, sociedades de todo el mundo están buscando maneras de que, al contrario de transformarse en una herramienta perjudicial, marque un paso positivo en varias materias que podrían necesitarla.
Una de las áreas que podría verse favorecida por los alcances de la IA, es la seguridad, cuyo escenario en Chile se encuentra en el ojo del huracán.
Para charlas sobre estas alternativas, conversamos en Palabra Que Es Noticia con Tomás Pérez-Acle, director de la Fundación Ciencia y Vida, y académico de la Universidad San Sebastián.
Tomás Pérez-Acle, director de la Fundación Ciencia y Vida y académico de la Universidad San Sebastián
¿Qué es este modelo artificial y en qué consiste?
En general, nosotros trabajamos con lo que se denomina, modelos de agentes. Que se entiende como una especie de videojuego, donde uno tiene, en este caso, la ciudad de Santiago, o la ciudad de Brisbane, en Australia, y en estas ciudades se mueven pequeños agentes que son unidades, que algunas son ladrones, algunas son policías, algunas son personas, o algunas de estas unidades también son casas que son robadas por los ladrones y que los policías persiguen a los ladrones.
Este suerte de videojuego nosotros lo programamos para ser lo más parecido a la realidad y cuando tú logras que el videojuego que en este caso se llama el modelo de agentes, se parezca a lo que estás viendo en la realidad, tú dices, ok, entonces ahora tengo un buen modelo de la realidad que podría eventualmente usar para probar intervenciones.
¿Qué pasa si aumento la tasa de policía? ¿Qué pasa si en vez de hacer un patrullaje aleatorio, que es el típico patrullaje que se hace, yo hago un patrullaje focalizado en aquellos puntos donde tengo estos puntos calientes criminales? ¿Qué pasa si corto calles? ¿Qué pasa si pongo luminarias?
Lo importante es poder generar un modelo que se parezca lo más posible a la realidad y una vez que ya tienes ese modelo, le puedes hacer preguntas al modelo que eventualmente nosotros esperamos que se pudieran convertir en políticas públicas.
¿Qué información o que data alimenta a ese modelo?
Eso es lo más relevante, porque nosotros decimos que todos los modelos están errados, pero algunos son útiles. En esa condición, cuando queremos convertir a nuestro modelo en útil, tenemos que conseguir datos reales.
Ese es aún el gran problema que tenemos en Chile, y por eso nuestro estudiante, que está realizando una tesis doctoral en este tema, fue de trabajar seis meses con un colega, Michael Townsley, con una S, Townsley, por si acaso.
Fue hasta Australia, porque Michael es director de un centro de jubilamiento de la actividad criminal gigantesco. Y la gracia es que Michael tiene todos los datos de la criminalidad georreferenciada, es decir, con latitud y longitud para saber exactamente en qué parte del país o de la ciudad ocurre, desde hace 20 años, un hecho delictivo.
Entonces con esos datos, nosotros vamos alimentando el modelo. En este caso va a ser un modelo que va a servir solamente para Brisbane, en Australia, pero nosotros esperamos que una vez que podamos demostrar la fiabilidad del modelo, las capacidades que esto tiene, eventualmente podamos convencer a nuestras autoridades que nos den acceso a los datos para poder incorporarlo a nuestro modelo y modelar la realidad de la región.
¿Qué hicieron en Australia y cómo lo hicieron?
Michael viene trabajando hace mucho rato en esto, la diferencia es que lo que nosotros aportamos ahora es un modelo más complejo en términos de que podemos modelar la ciudad completa, manzana por manzana.
En nuestro modelo están cada uno de los edificios y las casas definidas, y tenemos estos pequeños agentes, unidades que se mueven en el modelo y que eventualmente deciden por una razón u otra robar una casa, entonces lo que en Australia nos van a entregar son la probabilidad de robo de cada una de estas casas que ocurren en cada uno de estos lugares que están en el mapa.
Nosotros tomamos esta información, la ponemos en nuestro modelo y una vez que colgamos la información, vemos el futuro, pero vemos el futuro gracias al pasado, no es que hoy tenemos 20 años de datos, vamos a tomar los primeros 10 años de datos, vamos a entrenar nuestro modelo y vamos a predecir los siguientes 20, pero son años que tenemos pasado.
Entonces vamos a ajustar el modelo, y cuando nuestro modelo ya se asemeje a lo que ocurre en la realidad, entonces ahí sí podríamos realizar intervenciones.
Pero, ¿esta base de datos solo sirve para la prevención de los delitos o hay cosas que se puedan proyectar?
O sea, no prevenir solamente, sino que también sancionar, porque si lo vemos desde el punto de vista de la seguridad siempre hay dos componentes.
Uno es que para poder tener el dato lo más factible, más fiable posible, no solamente necesitamos las denuncias. Que no necesitamos tecnología, cámaras, como tú bien dices, en las ciudades para detectar episodios de criminalidad. Pero lo más importante es tener denuncias de las personas para que sepamos en qué minuto, ojalá hora y minuto del día, en qué lugar físico está ocurriendo este delito.
Porque a medida que se tienen más antecedentes sobre el delito, es más fácil detectar lo que se llaman los puntos calientes criminales. Ya se sabe desde hace mucho rato que existen ciertos lugares que son más propensos a robos.
Todos decimos, oye, no te vayas a parar a esa esquina que es mala, o cruza por este lado, evita esta plaza, ese tipo de cosas. Eso está hoy día dentro del conocimiento público. Por lo tanto, lo que hace el modelo es recoger esta información para hacer predicciones en el futuro.
¿Qué tipo de base de datos se necesitan para poder poner en práctica modelos como este?
Lo que pasa es que no solamente tiene que ver con la función policial o de seguridad, sino en Chile en general, lo que llamamos la gobernanza de datos, está distribuida.
¿Qué quiere decir eso? Que la Policía de Investigaciones se preocupa de sus propios datos, Carabineros de sus propios datos, seguridad pública de sus propios datos, y no se comparten los datos.
Esto es bien raro, es bien extraño desde el punto de vista lógico, porque deberían compartirse los datos. Como no lo hacen, los datos están aislados, están en silos, y por lo tanto, si yo convenzo a la Policía de Investigaciones que me dé los datos, tengo que también ir a convencer al carabinero y tengo que ir a convencer a Seguridad Pública y así sucesivamente, hasta lograr conseguir los datos.
¿Qué otra cosa rara hacemos que afecta a la baja efectividad de la lucha contra el crimen?
En general se está usando muy poca tecnología. Yo creo que un gran ejemplo de las capacidades tecnológicas es este proyecto que se llama Inspectores de Día, que lo realizó un colega de la Universidad de Chile, un extraordinario investigador, probablemente el que más tiene experiencia en el ámbito de la criminalidad en Chile, donde lo que él hizo es un sistema de, podríamos llamarlo Big Data, donde lo que se hace es cruzar información de dos distintos tipos de delitos.
De esa manera han sido capaces de detectar relaciones entre bandas criminales que si uno las mira por arriba, como no tiene acceso al gran volumen de datos, no aparecen estas relaciones.
Y en esa línea, lo que pasa actualmente es que se cruza información que tiene la fiscalía para detectar patrones. Patrones son estas cosas que, a simple vista, no son evidentes, porque no tenemos acceso a todos los datos. Pero cuando somos capaces de mirar todos los datos en profundidad, moverlos, masajearlos, meterlos en la juguera, aparecen estos patrones que nos damos cuenta de que, por ejemplo, dos grupos criminales que parecían que no tuvieran nada que ver con uno con otro, aparecen en un mismo modus operandi. por ejemplo, o están conectados a través de cuentas corrientes o de actividad de algún otro tipo.
Entonces, este software lo que hace es poner en evidencia estos patrones y les da evidencia a la fiscalía para que realice la investigación. Ha sido bien revisado en la televisión y en otros medios. Pero aún faltan iniciativas como estas.
Cuando hablas de tecnología, ¿a qué tipo de herramientas haces referencia?
Más allá de lo que supone lo tradicional. Mira, existe la tecnología de lo que llamamos la inteligencia social. ¿Qué significa eso? Por ejemplo, una herramienta de inteligencia social muy clásica, que todos usamos, es Waze.
Waze es esta herramienta, este software que tenemos en el teléfono o celular, y que usamos para detectar anomalías en el tráfico, digámoslo así. Sí. Aunque también tiene otras funciones, como reportar incidentes, dar cuenta de controles de tránsito y Carabineros, etc.
Tiene el lado positivo porque nos ayuda a evitar congestión, pero tiene el lado negativo porque si los malvados utilizan este mismo software y nosotros estamos constantemente reportando la incidencia, por ejemplo, los malvados pueden evitar a los Carabineros. Entonces tiene el lado positivo y el lado negativo.
Pero el lado positivo tiene que ver con cómo las mismas personas son capaces de usar esta herramienta de inteligencia social donde estamos todos reportando simultáneamente lo que está pasando.
Imagínense lo mismo ahora. Existe, por ejemplo, Sosafe. No sé si lo conocen. Pero es una herramienta, también de inteligencia social, donde yo eventualmente reporto la actividad criminal.
Si nosotros tuviésemos un sistema centralizado en Chile donde se pudiese reportar simultáneamente, ojalá en tiempo real, la actividad criminal, podríamos no solamente recopilar datos para limitar la delincuencia, sino a su vez también permitir que las autoridades pudieran reaccionar más rápido porque hay una cuestión de temporalidad que es muy relevante.
Y a la medida en que tengamos más datos, vamos a ser capaces de eventualmente predecir potenciales actividades criminales. Existe un concepto muy simple que se llama la ventana rota.
La ventana rota, rock and window, quiere decir que aquellas casas que ya fueron robadas son más probables que sean robadas nuevamente.
Todos estos patrones que aparentemente no son tan obvios, nosotros somos capaces de detectarlo cuando, por ejemplo, tenemos estas herramientas de inteligencia social, si todo el mundo recuerda.
¿Es un desafío para la Academia?
Claro que es un desafío, para que nos salgamos un poco de nuestros artículos científicos, o nuestras tesis estructurales, y tratemos de colocar herramientas en servicio de la comunidad.
Para que, tal como en el comienzo del proceso de la pandemia, se tomen decisiones basadas en la evidencia, aunque no necesariamente las autoridades tomen las decisiones de la manera que nosotros esperamos.
Tú venías con una buena noticia, porque te acabas de ganar un mega fondo. Cuéntanos un poco al respecto.
Sí, bueno, es un tremendo proyecto, y estoy muy feliz a propósito de todo este trabajo con modelos de gente que, en base a la misma herramienta que usamos para el ambiente modelar de dispersión de enfermedades infecciosas, nosotros llevamos un proyecto del Centro Control de Enfermedades Americano, el CDC, para crear un consorcio regional de modelamiento, de innovación en modelamiento y analítica pandémica.
Hemos reunido investigadores de siete países de la región, incluyendo Estados Unidos, incluyendo los ministros de Salud, para montar este centro regional que va a innovar en el modelamiento pandémico.
¿Crees que la tecnología se está comenzando a vincular con las fuerzas policiales?
Sin duda, por eso mi estudiante, Jorge Carrasco, está en Australia en este minuto, porque en Australia, Michael Townsley, que dirige este centro de analítica criminal, está activamente participando en el apoyo a la toma de decisiones gubernamentales.
Y eso es lo que hoy nos falta, que nosotros como científicos salgamos de la zona de confort, que tratemos de apoyar a los políticos, a las autoridades, pero también que tengamos los datos suficientes para que nos tengan algún tipo de credibilidad, porque de otra manera es solo otra actividad con fines académicos.