Grootschalige dataverzameling en artificial intelligence bieden de politie mogelijkheden om doelmatiger te werken. Maar er zijn ook uitdagingen, gevoeligheden en risico’s.

In het rapport Navigeren in niemandsland doet de Wetenschappelijke Adviesraad Politie aanbevelingen om uitdagingen het hoofd te bieden....

...De opdracht, niet alleen van de politie maar ook van politiek en samenleving, is om een evenwicht te vinden tussen de verschillende publieke waarden die in het geding zijn bij de inbedding en toepassing van digitale tools en AI in het politiewerk.

De Wetenschappelijke Adviesraad Politie (WARP) onderzocht wat een juiste balans tussen veiligheid en effectiviteit enerzijds en het recht om niet-gediscrimineerd te worden en privacy anderzijds in de weg staat. WARP identificeert zeven grote uitdagingen.

Wettelijk kader

Voor bescherming van de grondrechten van burgers is een nieuw wettelijk kader vereist. Ook moet er onafhankelijk toezicht zijn op de verwerking door de politie van grote hoeveelheden data van burgers.

Overkoepelend ethisch, wettelijk en maatschappelijk raamwerk

Voor een structurele en duurzame inrichting van maatschappelijk verantwoorde innovatie is een overkoepelend (ELSA) raamwerk nodig.

Governance-strategie datahuishouding

Goed omgaan met data – van de borging van kwaliteit (vuile data) en het delen van informatie tot het in acht nemen van verwerkings- en bewaartermijnen (privacy compliance) – is een hele opgave, met name voor complexe organisaties zoals de politie. Vooralsnog is er geen strategie die de datahuishouding van de gehele politieorganisatie, op alle niveaus, van voldoende checks and balances voorziet.

Data- en AI-geletterdheid

Een goede omgang met digitale en AI-toepassingen, onmisbaar in het huidige politiewerk, vereist kennis en training van nieuwe basisvaardigheden. Dat op zijn beurt vraagt om structurele inbedding in het basis-, vakspecialistisch en hoger politieonderwijs – en in andere leertrajecten binnen de organisatie.

WARP heeft ook nagedacht over hoe aan de geïdentificeerde uitdagingen het hoofd kan worden geboden, niet alleen door de politie, maar ook door politiek en samenleving. Concreet adviseert de adviesraad de volgende stappen:

Instelling van een evaluatiecommissie;  Wet politiegegevens voor onafhankelijk onderzoek naar de wisselwerking van vergaren en verwerken van gegevens en het uitoefenen van professioneel en onafhankelijk toezicht.

Ontwikkeling van een overkoepelend (ELSA-)raamwerk als standaard voor ontwikkeling, aanschaf en gebruik van nieuwe toepassingen op het gebied van data en AI;   Actieve transparantie moet daarbij de regel zijn: ‘Openbaar, tenzij.’

Verankering van AI-toepassingen in de bredere governance van de organisatie;  Duidelijk moet zijn welke typen besluiten waar in de organisatie genomen worden. Daarnaast zijn meer regie en sturing op ontwikkelingen rondom de datahuishouding noodzakelijk om de datakwaliteit te verbeteren.

Data- en AI-geletterdheid moet een integrale basisvaardigheid worden, via reguliere opleidingen en learning communities;  Leren van en met elkaar en directe toepassing van opgedane kennis zijn cruciaal. De ontwikkeling van een kritische digitale mindset – in relatie tot het eigen werk – moet voorop staan om blijvend de juiste afwegingen te maken bij het realiseren van uiteenlopende (en vaak conflicterende) publieke waarden.

Meer empirisch onderzoek naar de effectiviteit van door de politie ingezette technologieën op het gebied van data en AI;  Is er een effect en zo ja onder welke omstandigheden (instrumenteel) en is de toepassing van de technologie wenselijk en uitlegbaar (normatief)?

Geen verdere inzet op (algoritmische) toepassingen gericht op het voorspellen van (crimineel) gedrag op persoonsniveau en dat ook publiekelijk kenbaar maken;  Daarmee kan de politie legitieme maatschappelijke zorgen wegnemen zonder dat dit ten koste gaat van de doelmatigheid en doeltreffendheid van haar optreden.

Alles bij de bron; SocialeVraagstukken