Штучний інтелект уже став інструментом, який допомагає поліції знаходити підозрюваних, аналізувати тисячі годин відео та пов'язувати між собою великі масиви даних. Водночас експерти попереджають: сучасні алгоритми ще не здатні передбачити, хто саме скоїть злочин, а помилки систем можуть мати серйозні наслідки.
Ще кілька років тому ШІ у правоохоронній сфері використовували переважно для прогнозування злочинності. Алгоритми аналізували статистику й намагалися визначити райони або час, коли ризик правопорушень буде вищим. Сьогодні підхід змінився: штучний інтелект дедалі частіше застосовують як практичний інструмент під час розслідувань.
Наприклад, поліція може завантажити в систему величезний обсяг інформації: записи з камер спостереження, дані про автомобілі, телефонні дзвінки, виклики на екстрені служби чи матеріали кримінальних справ. Алгоритм значно швидше за людину знаходить збіги, повторювані маршрути, зв'язки між людьми або інші закономірності.
У Великій Британії такі технології вже впроваджують на державному рівні. У 2026 році там запустили національний центр PoliceAI,
який розроблятиме й тестуватиме системи штучного інтелекту для поліції Англії та Уельсу. На проєкт передбачили фінансування у розмірі 75 мільйонів фунтів стерлінгів протягом трьох років.
Під час перших випробувань британські правоохоронці отримали показовий результат. Аналіз 800 годин відеозаписів у справі про викрадення вдалося скоротити приблизно до трьох годин, а автоматичний переклад великої кількості документів допоміг вийти на слід організованого злочинного угруповання.
Ще один цікавий приклад розробляють у США. Компанія Flock Safety створила систему OS Investigate, яка працює не лише з номерами автомобілів, а й об'єднує інформацію з камер, поліцейських справ, викликів 911 та інших баз даних.
За даними журналістів WIRED, система дозволяє шукати інформацію звичайною мовою. Наприклад, поліцейський може попросити знайти автомобілі, які найчастіше з'являлися в певному районі за конкретний період, або визначити потенційних свідків за їхнім маршрутом пересування.
Саме тут починається дискусія про межі використання ШІ. Алгоритми вже можуть аналізувати поведінкові моделі,
а не лише перевіряти, чи перебуває автомобіль або людина в розшуку. Це наближає технології до так званого прогнозування злочинності.
Втім, сучасний штучний інтелект не може достовірно сказати, що конкретна людина завтра скоїть злочин. Він здатний лише визначати статистичні закономірності: у якому місці, у який час або за яких умов ризик правопорушень може бути вищим.
Саме через це виникає одна з головних проблем. Якщо алгоритм навчається на старій поліцейській статистиці, він може повторювати не лише реальні закономірності злочинності, а й особливості роботи самої поліції.
Наприклад, якщо якийсь район багато років патрулювали частіше за інші, там закономірно фіксували більше правопорушень. Алгоритм може зробити висновок, що район є небезпечнішим, хоча частина статистики виникла саме через більшу кількість перевірок.
Через це формується замкнене коло: система прогнозує більше злочинів у певному місці, поліція направляє туди більше патрулів, виявляє більше порушень, а нові дані знову підтверджують початковий прогноз. Саме за це подібні системи вже неодноразово критикували.
Натомість набагато успішніше ШІ працює там, де потрібно знайти вже відомого підозрюваного. Наприклад, британська поліція активно використовує системи розпізнавання облич, які порівнюють людей у натовпі з базою розшукуваних осіб.
Під час одного з пілотних проєктів у Лондоні така технологія допомогла затримати понад 170 людей, яких розшукували у справах про викрадення, зґвалтування та інші тяжкі злочини. Аналогічні системи вже почали використовувати й в інших регіонах Великої Британії.
Однак навіть дуже точні алгоритми можуть помилятися. Показовий випадок стався у Великій Британії, коли система розпізнавання облич Facewatch помилково позначила звичайного покупця як людину, причетну до крадіжки. Через це його відмовилися обслуговувати в магазині.
Компанія пояснила інцидент людською помилкою, а не несправністю самої технології. Водночас цей випадок показав головний ризик: якщо люди без перевірки довіряють висновкам алгоритму, помилкове спрацювання може призвести до несправедливих звинувачень.
Станом на сьогодні штучний інтелект найкраще проявляє себе в кількох завданнях. Він допомагає швидко переглядати величезні масиви відео, знаходити людей й автомобілі, аналізувати цифрові докази та виявляти зв'язки між різними подіями, які людина могла б не помітити.
Саме тому експерти вважають, що найближче майбутнє правоохоронних технологій — це не машина, яка самостійно визначає злочинця. Найімовірніше, ШІ залишиться інструментом, який підказує поліції, де шукати докази, які дані варто зіставити та на що звернути увагу насамперед, тоді як остаточне рішення має ухвалювати людина.
