Tại Hợp chủng quốc Hoa Kỳ,ớicủaMỹcókhảnăngtổnghợpcatửvongdocảnhsáttrêntoànđấtnướlịch thi đấu bóng đá ngoại hạng đức việc cảnh sát buộc phải nổ súng để giữ an toàn cho người dân là chuyện xảy ra thường xuyên. Chính quyền địa phương cũng như liên bang, các nhà hoạt động cũng như nhóm nghiên cứu đều có cách riêng để theo dõi con số thương vong do cảnh sát gây ra. Một trong số đó là một dự án hy vọng có thể liên tục tổng hợp và cập nhật trên quy mô cả nước các ca tử vong do cảnh sát bắn hạ bằng một hệ thống AI có khả năng trích xuất thông tin từ các bản tin trên toàn quốc.

Ông Brendan O’Connor từ Đại học Amherst của Massachusetts cho biết cho dù việc thống kê tại bang này có thể khác bang kia, nhưng các báo cáo lại tỏ ra rất minh bạch và có thể coi là cách tốt nhất để theo dõi số lượng người tử vong. Dù việc bắn hạ thường có nguyên nhân rõ ràng và bất khả kháng, nhưng sự thực vẫn là việc một sĩ quan cảnh sát đã cướp đi mạng sống của một người dân. Nếu một máy tính có thể được “đào tạo” để tìm và tổng hợp các thông tin tương tự, đây có thể là một mạng lưới toàn quốc đơn giản nhưng vô cùng hiệu quả để cung cấp chính xác thông tin về thương vong do cảnh sát gây ra theo thời gian thực.

O’Connor và các đồng nghiệp của anh bắt đầu với các bài báo trên Google News từ năm 2016 chứa các từ khóa về cảnh sát (như “officer”, “cop”) hay về thương vong (như “shot”, “died”). Bộ sưu tập này sau đó sẽ được xử lý để loại các bản tin lặp lại và các lỗi khác, tiếp đó phần văn bản liên quan trực tiếp đến việc bắn hạ sẽ được tách riêng ra (ví dụ: “Sĩ quan Baker đã bắn John Doe, anh này sau đó đã chết”).

Hệ thống machine learning sẽ sử dụng các thông tin nói trên để thiết lập ra một cơ sở dữ liệu về những người đã chết trong các cuộc đụng độ với cảnh sát, hay có liên quan đến cảnh sát. Để có một lượng thông tin gốc cơ bản giúp đào tạo AI, các nhà nghiên cứu dự án đã sử dụng Fatal Encounters, một cơ sở dữ liệu có sẵn về các ca tử vong liên quan đến cảnh sát được cập nhật thủ công bởi nhà báo D. Brian Burghart.