Nederlandse Politie: Technologie noodzakelijk voor aanpassing aan snel veranderende samenleving

Door Erik Akerboom, korpschef van de Nederlandse Politie

Leestijd 3-4 minuten | Lees ook andere artikelen uit de serie Beschaafde Bits. 

De maatschappelijke discussie over zelflerende algoritmes heeft zeer terecht vooral betrekking op de mogelijke risico’s van software ‘die we niet meer kunnen controleren’ en tot ongewenste uitkomsten leidt. Denk aan software die er toe kan leiden dat bepaalde gebieden, gemeenschappen of zelfs individuen in de opsporing en handhaving te veel of verkeerde ‘aandacht’ van de politie krijgen, doordat ze worden aangemerkt als risicovol. Of er is juist te weinig aandacht, waar het gaat om gewenste bescherming. Daarbij zijn mensen ook bezorgd dat hun vrijheid ernstig ingeperkt raakt doordat data uit het verleden tot in lengte van dagen bepalen hoe ze vandaag worden gezien.

Opdracht voor de politie

Tegelijkertijd is het maatschappelijk onacceptabel als de politie géén gebruik maakt van technologie die de veiligheid van de burgers kan vergroten. Het is dit spanningsveld waarin de politie zich in een democratische rechtsstaat behoort te bevinden. Het gaat altijd om het vinden van balans; er zijn geen definitieve antwoorden.

Er zijn veel mogelijke toepassingen van zelflerende algoritmes op het domein van veiligheid en justitie, van het ontdekken van fraude tot het oplossen van zogenoemde cold cases. Tegelijkertijd is er een sterk besef dat toezicht op die algoritmes van groot belang is. Zie bijvoorbeeld het recente rapport Big data in een vrije en veilige samenleving van de Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid (WRR).

Criminaliteit voorspellen dankzij algoritmes?

Een voorbeeld: de Nederlandse politie kwam in het nieuws met het zogenoemde Criminaliteitsanticipatiesysteem (CAS). Dat gebruikt historische data om criminaliteitspatronen te vinden. Het gaat daarbij bijvoorbeeld om woninginbraak, straatroof en overvallen. Die patronen neemt de politie mee om te bepalen waar ze haar capaciteit inzet. Dit leidt dan weer tot nieuwe data en vervolgvragen over de efficiëntie, effectiviteit en legitimiteit van het politieoptreden.

Wat betekent dit voor de rol van de politieagent?

Het CAS zet het oordeel van de professional niet buitenspel. Lokale kennis van de context blijft van belang. Criminaliteitspatronen vinden is niet hetzelfde als weten wat de oorzaken zijn. Op basis van het CAS is bijvoorbeeld niet vanzelf duidelijk dat in bepaalde gevallen actie van de woningbouwcorporatie effectiever kan zijn dan politie-inzet.

Kunnen we in de toekomst elk misdrijf voorspellen?

Mensen passen hun gedrag aan op basis van nieuwe kennis. Gericht politieoptreden kan bijvoorbeeld leiden tot verplaatsing van criminaliteit: andere doelwitten, tijden, plaatsen delicten of werkwijzen. En politieoptreden doet niet alleen iets met de (potentiële) criminelen, maar ook met tal van andere actoren, inclusief burgers. Gedrag verandert en systemen zoals CAS kunnen juist helpen te blijven aanpassen aan maatschappelijke ontwikkelingen.

Blijven doen waar je voor bedoeld bent

De inzet van zelflerende algoritmes is voor de politie geen stap in de richting van een controlestaat met alom aanwezige surveillance. Het beeld is bijna het tegenovergestelde. In een sterk veranderende omgeving is de inzet van technologie vooral belangrijk om je snel te kunnen aanpassen. Zodat je kunt blijven doen waar je voor bedoeld bent: er zijn voor de burgers.  

Deze twee contrasterende beelden hebben alles te maken met het soort politie dat wij – de burgers – in onze samenleving willen hebben. Aan de ene kant willen we dat de politie zorgt dat de staat geordend functioneert. In dit opzicht is de politie in de eerste plaats een instrument van de onpersoonlijke staat en ligt de nadruk op repressie. Aan de andere kant is de politie er om burgers te ondersteunen. Door vrijheid en gelijkwaardigheid mogelijk te maken en te voorkomen dat het recht van de sterkste geldt.

Samenwerken met anderen

De balans vinden, dat is precies de uitdaging waar de politie voor staat. Dit betekent voortdurende en intensieve wisselwerking met vele partijen. En we sluiten zo aan op het maatschappelijke debat dat ook overheidsbreed wordt gevoerd. Zelfs op Europees niveau.

We kunnen ons niet beperken tot bespiegelingen alleen. Het is van belang te experimenteren met nieuwe (informatie-)technologieën, juist op het ingewikkelde terrein van veiligheid en justitie. Omdat daarmee de opbrengsten, risico’s en noodzakelijke voorwaarden – bijvoorbeeld waar het gaat om de bescherming van de persoonlijke levenssfeer – helder in beeld komen. We richten ons vooral op het verkennen van kansen en doen ook dat samen met anderen, van gemeenten tot startups.

Transparantie en lerend vermogen

De inzet van dit type nieuwe technologieën stelt hoge eisen aan het lerend vermogen en de transparantie van de politie. De politie betrekt in hierbij de academische wereld, publieke en private actoren en georganiseerde (kritische) burgers. Het is zeer noodzakelijk dat er voortdurend genuanceerd en geïnformeerd wordt gedebatteerd over technologie en grondrechten. Het resultaat? Een politie die voldoende vertrouwen wint om ook op het technologische terrein samen met anderen vooruitstrevende stappen te zetten.

Door Erik Akerboom, korpschef van de Nederlandse Politie

Meer blogs over hoe we algoritmen kunnen controleren

• Amnesty International: Algoritmes moeten zich aan de mensenrechten houden
  Algoritmes zijn al diep doorgedrongen in onze samenleving, zonder dat we ons altijd bewust zijn van de risico’s. Daarom moeten we nú de discussie voeren over hoe we omgaan met kunstmatige intelligentie." Lees verder
• Medialab SETUP: We hebben beschaafde wapens nodig tegen onbeschaafde algoritmen
  Welke beslissingen willen we uitbesteden aan algoritmen? Om daar een maatschappelijk debat over te kunnen voeren, hebben we volgens medialab SETUP middelen nodig die algoritmische besluitvorming inzichtelijk en begrijpelijk maken. Lees verder
• Marlies van Eck: Algoritmes als een goochelshow; supergaaf maar onbegrijpelijk
  Het geloof in algoritmen is bij veel mensen groot. Ze kunnen beter zeggen dat ze er niets van begrijpen. Om daarna kritisch op onderzoek uit te gaan.  Lees verder

Meedoen aan deze blogserie

Meedoen kan door onze onderzoekers Jurriën Hamer of Linda Kool te benaderen voor een reactie of gastbijdrage, en reageren kan op Twitter, LinkedIn en Facebook.

Meer lezen

Lees meer over 'beschaafde bits' in onze publicaties hierover in 2017:

• Human Rights in the Robot Age (over mensenrechten in het digitale tijdperk)
• Eerlijk delen (over o.a. de opkomst van AirBnB en andere deelplatforms)
• Een nooit gelopen race (over o.a. cyberdreigingen)
• Opwaarderen (over publieke waarden in de digitale samenleving)

En volg deze blogserie via deze pagina.