AI-systemerne er ifølge Illustrated Science udviklet af data- og samfundsforskere fra University of Chicago. Systemernes algoritmer er blevet tilført offentlige data om forbrydelser, som har fundet sted i udvalgte boligområder i Chicago mellem 2014 og 2016. Det er siden blevet testet i Austin og Los Angeles og fem andre amerikanske byer med samme resultater.

Byerne er opdelt i blokke på størrelse med syv fodboldbaner. Forskerne bruger historisk voldskriminalitet og ejendomskriminalitetsdata fra Chicago til at teste modellen, som registrerer mønstre over tid i blokkene, og som ud fra disse prøver at forudsige fremtidige begivenheder.

Det nye værktøj står i kontrast til tidligere forudsigelsesmodeller, som skildrer kriminalitet, der stammer fra "hotspots", som spreder sig til omkringliggende områder. En sådan tilgang har en tendens til at gå glip af byernes komplekse sociale miljø, såvel som forholdet mellem kriminalitet og virkningerne af politiets arbejde, hvilket ifølge rapporten giver plads til partiskhed.

- Det er svært at argumentere for, at der ikke er partiskhed, når folk sætter sig ned og beslutter, hvilke mønstre de vil se på for at forudsige kriminalitet, fordi disse mønstre i sig selv ikke betyder noget.

Det siger Ishanu Chattopadhyay, assisterende professor i medicin ved University of Chicago og seniorforfatter til undersøgelsen.

- Men nu kan man stille komplekse algoritmiske spørgsmål som:

- Hvad sker der med hyppigheden af voldsforbrydelser, hvis ejendomsforbrydelser stiger?, spørger han ifølge Bloomberg.