POLIZIA PREDITTIVA PER LA SICUREZZA URBANA: SISTEMA XLAW MADE IN ITALY

Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale applicata alle smart city, anche l’Italia si sta organizzando per migliorare la sicurezza delle città. Stiamo parlando di Polizia predittiva per la Sicurezza Urbana: il nostro Paese ha adottato sistemi come XLAW, già sperimentato con successo a Napoli, Prato, Salerno, Venezia, Modena e Parma.

Cos’è XLAW? E’ un sistema dotato di un algoritmo che ricerca e scopre modelli criminali in base ad informazioni derivanti da open data, informazioni sui delitti compiuti e scoperti grazie alle denunce ed altre rilevazioni provenienti dai media o dai social network. I crimini avvengono a fasi ed operazioni regolari nel territorio ed è possibile prevederli nel tempo e nello spazio grazie all’intelligenza artificiale.

L’obiettivo di questo sistema è limitare al massimo i crimini predatori, prevenirli supportando il lavoro della Polizia ed intervenendo in flagranza di reato: non prima (sarebbe pericoloso) e neanche dopo (sarebbe parzialmente inutile).

Il sistema XLAW non viola il diritto alla privacy perché si raccolgono solo dati anonimi.

A che punto siamo in Italia?

POLIZIA PREDITTIVA XLAW PER LA SICUREZZA URBANA: IN COSA CONSISTE

Negli ultimi anni, si parla sempre più spesso di Polizia predittiva per la Sicurezza Urbana.

La Polizia predittiva (predictive policing) utilizza tecniche analitiche (grazie ad una gran quantità di dati) per identificare possibili target in fase di intervento della polizia, prevenire reati futuri e risolvere crimini passati usando metodi statistici nella fase preventiva ed investigativa. La ‘previsione’ si basa sulla rielaborazione probabilistica di diversi dati relativi a reati commessi e denunciati, informazioni su autori dei reati o soggetti sospettati, luoghi bersaglio di ricorrenti azioni criminali, statistiche sui periodi dell’anno o condizioni atmosferiche maggiormente legate ai reati compiuti, ecc.

Con l’entrata in scena del metodo XLAW l’analisi dei fenomeni criminali punta esclusivamente a prevenire reati tramite l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale. Ciò non significa punire i soggetti prima che si verifichi il reato (come narrato nel film “Minority Report”) ma ottimizzare l’attività delle Forze dell’Ordine per prevenire in modo più efficace i crimini, per limitarli, contenerli e stabilizzarli in termini di tempo e spazio.

Si punta ad intervenire in flagranza di reato agendo durante l’evento, non prima (sarebbe troppo pericoloso) né dopo (sarebbe inutile).

SICUREZZA URBANA E POLIZIA PREDITTIVA XLAW: PRIVACY E QUADRO NORMATIVO

La raccolta dei dati biometrici (in particolare, il riconoscimento facciale) non è consentita in Italia. L’ha chiarito con il provvedimento n. 54 del 26 febbraio 2020 il Garante privacy in riferimento all’art. 6 Legge n. 38/2009, alla direttiva Ue 2016/680 e al conseguente d.lgs. n. 51/2018, al regolamento Ue 2016/679 (GDPR), al d.lgs. n. 196/2003.

L’art. 8 del D.lgs. 18 maggio 2018, n. 5137 stabilisce il divieto di decisioni basate soltanto su trattamenti automatizzati (criterio di non esclusività del dato algoritmico). Ciò significa che l’utilizzo di software di Polizia predittiva, se non limitati all’allocazione delle Forze di polizia sul territorio ma usati anche per individuare la responsabilità penale, non può costituire l’unico elemento su cui basare la decisione in sede di giudizio.

SISTEMI DI POLIZIA PREDITTIVA: LE DUE MACROCATEGORIE

A seconda dello scopo per cui vengono utilizzati, i sistemi di Polizia predittiva si possono classificare in due macrocategorie:

• Sistemi che tendono ad individuare hotspot (zone calde), aree che (in base a certi calcoli statistici) rappresentano il possibile scenario di futuri reati. Le previsioni di questi sistemi consentono di intensificare i controlli su territori ad alto rischio. Un modello di questo tipo è proprio X-LAW;
• Sistemi che tendono ad individuare gli autori di crimini seriali. Le previsioni, grazie ad un meccanismo di profilazione, consentono di individuare l’autore di un precedente reato prevedendo quando e dove il soggetto ne commetterà un altro. Appartiene a questa tipologia il software italiano KeyCrime utilizzato nell’ambito di rapine a danno di esercizi commerciali e banche.

COME FUNZIONA XLAW

Di recente, il nostro Paese sta adottando applicazioni di IA come XLAW, uno dei sistemi più avanzati nel mondo per la sicurezza urbana. Alla base di questo sistema c’è lo studio della conformazione del territorio e delle dinamiche socio-urbane tipiche per individuare le cosiddette ‘riserve di caccia’ dei criminali mediante operazioni di data mining estremamente sofisticate. Le riserve di caccia legate ai crimini predatori sono zone prescelte dai criminali per certe caratteristiche che facilitano il loro ‘lavoro’ e la loro impunità nel commettere reati. Da una parte, queste aree devono assicurare la presenza di prede e target appetibili, dall’altra rifugi, vie di fuga e copertura del luogo da parte del reo.

Considerando che i delitti avvengono a fasi ed operazioni regolari legate a quelli del territorio, XLAW può decodificare i piani criminosi e percepirne le sequenze con una logica di previsione. L’algoritmo ricerca e scopre modelli criminali basandosi su informazioni socio-ambientali del territorio provenienti da open data, denunce dei cittadini ed altre rilevazioni da media e social network. A tali modelli criminali abbina tutti i reati che si verificano sul territorio in modo ciclico prevedendone la ricollocazione nel tempo e nello spazio. In questo modo, permette alla Polizia di limitare le azioni dei malviventi.

XLAW: PREVENIRE REATI SENZA VIOLARE LA PRIVACY

Col suo metodo di analisi mai applicato prima e la sua visione probabilistica del rischio, XLAW non ha come obiettivo primario la cattura del criminale (a dispetto di altri modelli di Polizia predittiva come gli Hot Spot che inaspriscono i controlli di soggetti e luoghi) ma la prevenzione e deterrenza dei reati per scardinare i piani criminosi e diminuirne la portata evitando sprechi di risorse e di energie.

Non viola alcun diritto della persona (incluso quello della privacy) perché prevede esclusivamente la raccolta di dati anonimi, non di dati personali sensibili.

Il metodo WLAW è stato progettato e implementato allo scopo di sperimentare, per la prima volta in Italia, l’applicazione della Polizia predittiva per la Sicurezza Urbana. Genera e utilizza in modo strategico allarmi predittivi georeferenziati di possibili crimini attraverso il modello previsionale di Machine Learning.

POLIZIA PREDITTIVA PER LA SICUREZZA URBANA: SPERIMENTAZIONI IN ITALIA DEL METODO XLAW

Nell’ambito della Sicurezza Urbana Integrata, il sistema XLAW finora è stato sperimentato con successo a Napoli, Prato, Salerno, Venezia, Modena e Parma. In particolare, a Napoli i crimini predatori sono calati del 22% a fronte di un aumento di denunce e arresti in flagranza di reato del 24%.

Se in alcuni Paesi dove si stanno sperimentando modelli di polizia predittiva sono state sollevate critiche sulla loro correttezza etica ed efficacia, l’Italia risulta essere molto avanti e sta raccogliendo i suoi frutti. I risultati nel nostro Paese non si possono considerare casuali ma dati di fatto di un progressivo itinerario fatto di analisi ed azione.

XLAW nasce da uno studio accademico partenopeo sui fenomeni di devianza urbana avviato nel 1999: nel 2003 è stato ideato il modello predittivo con relativo sviluppo della tecnologia e del metodo.

L’anno seguente (2004) XLAW è stato sperimentato per la prima volta nel nostro Paese a Napoli. Otto anni dopo (2012) è stato ideato il protocollo d’impiego, mentre nel 2013 il sistema ha ricevuto la validazione accademica con l’avvio del framework per essere immesso in uffici operativi di sicurezza di 11 città italiane.

Tra il 2013 e il 2019, XLAW è stato sperimentato in uffici operativi di sicurezza nelle città di Napoli, Prato, Salerno, Venezia, Modena e Parma.

Questo metodo avanzato di Polizia predittiva ha ricevuto il premio innovazione SMAU 2018, la validazione operativa della Direzione Centrale Anticrimine Dipartimento di Pubblica Sicurezza nel 2019 ed è stato presentato nel 2020 alla AIWEEK (1° manifestazione dedicata alle eccellenze che utilizzano Intelligenza Artificiale).

POLIZIA PREDITTIVA XLAW: OBIETTIVI RAGGIUNTI

Finora sono stati raggiunti obiettivi importanti con la sperimentazione di XLAW in Italia:

• Efficacia a livello operativo del metodo previsionale rispetto a quello tradizionale. Sono sensibilmente calati scippi, rapine, furti e borseggi rispetto alla media nazionale;
• Risparmio sui costi di gestione della sicurezza (ottimizzazione degli interventi, riduzione dei km di percorrenza delle pattuglie, del consumo di carburante e stress di uomini e mezzi) e per la collettività (riduzione dei reati);
• Valorizzazione del capitale umano con miglioramento della performance operativa (motivazione, partecipazione, capacità di prendere decisioni strategiche da parte degli operatori di controllo del territorio);
• Contenimento dei fattori di rischio degli operatori;
• Miglioramento della percezione di sicurezza e della fiducia nell’istituzione da parte dei cittadini;
• Integrazione operativa con le altre Forze dell’Ordine.