李忠東

大數(shù)據(jù)時(shí)代，得益于人工智能（AI）技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，英國、美國和日本的執(zhí)法機(jī)構(gòu)都在嘗試預(yù)判人的犯罪企圖，從而阻止罪案的發(fā)生。

在爭(zhēng)議中推進(jìn)

英國警方正在開發(fā)并測(cè)試一種名為“國家數(shù)據(jù)分析解決方案”（NDAS）的系統(tǒng)，預(yù)測(cè)犯罪行為。一旦發(fā)現(xiàn)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)標(biāo)注為有心理健康問題而可能實(shí)施暴力犯罪的高風(fēng)險(xiǎn)人群，NDAS就會(huì)提出為其提供咨詢服務(wù)或醫(yī)療幫助的建議，以避免他們真的犯罪。與此同時(shí)，還會(huì)幫助受害者，保障其安全。

NDAS采取友善的干預(yù)方式，為當(dāng)?shù)刂伟埠蜕鐣?huì)工作者提供支持。該系統(tǒng)的目的不是為了預(yù)防性地逮捕任何人，而是分析警方已經(jīng)鎖定的人員，并且優(yōu)先分析那些最需要干預(yù)的人員，例如有心理疾病史的人暴力犯罪的可能性更大，可以讓他們獲得社會(huì)幫助。

西米德蘭茲郡警方牽頭研發(fā)的NDAS由AI軟件和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)成，參與者包括倫敦警察廳和大曼徹斯特警察局等8個(gè)警察部門，計(jì)劃在2019年3月完成測(cè)試并投入應(yīng)用，日后推廣到英國所有的警局。

NDAS比其他國家用于測(cè)定犯罪臨界值的軟件高出一籌。軟件通過數(shù)據(jù)庫能找到約1400個(gè)可以幫助預(yù)測(cè)犯罪的指標(biāo)。在這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，NDAS 的機(jī)器學(xué)習(xí)組件能夠識(shí)別5萬人，預(yù)測(cè)哪些個(gè)體存在出現(xiàn)暴力行為的可能性。為了指示未來出現(xiàn)攻擊行為的可能性，系統(tǒng)會(huì)給這樣的個(gè)體分配一個(gè)危險(xiǎn)系數(shù)。

對(duì)于NDAS，有人針對(duì)其可能導(dǎo)致的道德問題提出批評(píng)。阿蘭·圖靈研究所的數(shù)據(jù)倫理團(tuán)隊(duì)對(duì)該系統(tǒng)表示嚴(yán)重關(guān)切，指出NDAS的初衷是好的，但由于無法完全識(shí)別重要的數(shù)據(jù)，勢(shì)必會(huì)做出引發(fā)擔(dān)憂的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)。而且在一個(gè)人沒有實(shí)施犯罪的時(shí)候就預(yù)測(cè)其犯罪的概率，存在“嚴(yán)重的倫理問題”。

“NDAS以過去的逮捕記錄為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可能會(huì)有誤差，加重警方的偏見?！备鐐惐葋喬貐^(qū)大學(xué)的安德魯·弗格森教授警告說，“該系統(tǒng)在分析時(shí)側(cè)重于人口密集、貧困和沖突頻發(fā)的地區(qū)，導(dǎo)致過度關(guān)注有色人群和貧窮居民。”

英國卡迪夫大學(xué)犯罪與安全研究所所長(zhǎng)馬丁·英尼斯指出，雖然NDAS在預(yù)測(cè)比較危險(xiǎn)的地區(qū)方面可能更有用，但難以合理地預(yù)測(cè)個(gè)人的犯罪行為。牛津互聯(lián)網(wǎng)研究所的桑德拉·瓦赫特稱，很難評(píng)估和衡量NDAS在沒有警察或其他干預(yù)的情況下預(yù)測(cè)的結(jié)果是否準(zhǔn)確。

西米德蘭茲郡警局對(duì)NDAS充滿信心。雖然人們目前對(duì)該系統(tǒng)的可靠性存在質(zhì)疑，但它未來在公共安全領(lǐng)域發(fā)揮作用是大勢(shì)所趨。警局希望能使用 NDAS 進(jìn)行犯罪預(yù)測(cè)。為了確保該系統(tǒng)符合隱私規(guī)定，該警局將與英國數(shù)據(jù)監(jiān)督部門信息專員辦公室合作，邀請(qǐng)專家對(duì) NDAS 的效果進(jìn)行評(píng)估。

準(zhǔn)確率大大高于人工預(yù)測(cè)

在美國，洛杉磯警察局率先使用了PredPol犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)。走進(jìn)實(shí)時(shí)犯罪預(yù)警中心，只見在一堵巨大的屏幕墻上，洛杉磯地區(qū)的電子地圖不停地閃爍著，每一次閃爍都預(yù)示著那個(gè)地區(qū)有可能發(fā)生一次犯罪活動(dòng)。根據(jù)地圖上的實(shí)時(shí)預(yù)警，指揮中心及時(shí)派遣警力，阻止犯罪。

巡警們每天上班都要列隊(duì)點(diǎn)名，他們的電子設(shè)備會(huì)收到一份當(dāng)日的“犯罪預(yù)測(cè)電子地圖”，上面紅色正方形所處的位置代表著犯罪活動(dòng)極有可能出現(xiàn)的地區(qū)。巡警在“犯罪高發(fā)地區(qū)”會(huì)提高警惕，加強(qiáng)巡邏。他們能收到來自實(shí)時(shí)犯罪預(yù)警中心的警告信息，提醒幫派斗毆、盜竊或者搶劫即將發(fā)生，要求采取相應(yīng)行動(dòng)阻止這些人進(jìn)行犯罪活動(dòng)。

PredPol的原理是：人類的很多行為都可以用非常簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型來解釋。參考與犯罪行為和犯罪模式有關(guān)的社會(huì)學(xué)信息，根據(jù)此前犯罪活動(dòng)發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)和犯罪類型，就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。它能預(yù)測(cè)哪些地區(qū)即將發(fā)生犯罪案件，但不能預(yù)測(cè)誰會(huì)成為嫌犯。洛杉磯警察局官員肖恩表示，未來警察局發(fā)布犯罪預(yù)測(cè)或許能夠像氣象臺(tái)發(fā)布天氣預(yù)報(bào)一樣簡(jiǎn)單。

PredPol在城市電子地圖上用紅色正方形標(biāo)記可能發(fā)生犯罪的區(qū)域，每個(gè)紅色正方形覆蓋150平方米。系統(tǒng)還會(huì)為用戶呈現(xiàn)一張“熱圖”，顯示出可能發(fā)生盜車案、入室行竊案和搶劫案等案件的位置。軟件隨時(shí)把大量的數(shù)據(jù)和信息篩選出來，在警察每次輪崗時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的變化重新校準(zhǔn)顯示范圍。

PredPol科技公司與加州洛杉磯和圣克魯斯、田納西州孟菲斯、南卡羅來納州查爾斯頓以及紐約等地的警察部門合作，通過測(cè)試證明了軟件預(yù)測(cè)的犯罪率比人工預(yù)測(cè)的更加精準(zhǔn)。特別是在入室盜竊和車輛盜竊方面，軟件預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率比人工預(yù)測(cè)高兩倍。

在圣克魯斯市，PredPol軟件起初被警方用于預(yù)測(cè)入室盜竊和交通工具盜竊案，后來擴(kuò)大到預(yù)測(cè)打架斗毆等。在短短的一年時(shí)間里，全市的入室盜竊犯罪率下降了11%，搶劫犯罪率下降了27%。在洛杉磯，該軟件使用半年后，與財(cái)產(chǎn)有關(guān)的犯罪率降低了12%。

隨著PredPol的應(yīng)用，警察的工作模式也發(fā)生了一定程度的變化。由于軟件能確定什么地方是犯罪高發(fā)區(qū)，警察不用再花很多時(shí)間分析數(shù)據(jù)，他們待在警局的時(shí)間少了，到街上巡邏的次數(shù)多了，將主要精力用于抓捕嫌犯。

雖然PredPol在預(yù)測(cè)犯罪可能發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)上擁有更多的準(zhǔn)確性，但是無法告訴警察在到達(dá)預(yù)測(cè)地點(diǎn)后該怎么做，因?yàn)樗⒉荒苤苯雨P(guān)聯(lián)任何一個(gè)目標(biāo)人物。“這款軟件并不能取代警員，警員仍然是打擊犯罪的主要力量。”圣克魯斯市警察局分析師扎克·弗蘭德表示。

從警力調(diào)遣到機(jī)器學(xué)習(xí)

日本日立公司推出名為“日立可視化犯罪預(yù)測(cè)分析”（PCA）的系統(tǒng)，它的數(shù)據(jù)來源比人們想象的范圍更廣，包括公共地圖、天氣預(yù)報(bào)、社交媒體、緊急電話及交通系統(tǒng)。其中，社交媒體的信息在預(yù)測(cè)犯罪中占據(jù)著舉足輕重的地位，從社交網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)，讓該系統(tǒng)的預(yù)測(cè)成功率提升了15%。

PCA加入了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過篩選從傳感器和互聯(lián)網(wǎng)等各種渠道獲得的大量信息數(shù)據(jù)來自我學(xué)習(xí)。系統(tǒng)能在成千上萬條可能與犯罪相關(guān)的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)容易被人類忽視的線索。

從傳統(tǒng)的警力調(diào)遣到運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是巨大的轉(zhuǎn)變。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)，完全依靠大型低成本數(shù)據(jù)庫和計(jì)算機(jī)處理能力的飛速發(fā)展。

警方傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，一般根據(jù)辦案的經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，里面綜合一些變量，分別給予一定權(quán)重，比如某些特定場(chǎng)所，以及Twitter上發(fā)布的可疑信息等。PCA更勝一籌，摒棄了人類的一些偏見和主觀想法，不需要人來衡量哪些因素重要以及有多重要。它用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是否有罪案將發(fā)生、可能發(fā)生犯罪的地區(qū)和犯罪類型，而不是基于已知的影響犯罪行為的因素來判斷。警察只需要提供數(shù)據(jù)，PCA便可以找出不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。

特別值得一提的是，PCA擁有高質(zhì)量的視覺交互界面，各種不同犯罪行為的指示圖標(biāo)在彩色地圖上清晰可見，槍支、手機(jī)和監(jiān)控?cái)z像頭等圖標(biāo)更加顯眼。系統(tǒng)用從0到100%來表示某個(gè)地方即將發(fā)生罪案的危險(xiǎn)指數(shù)。

微軟開發(fā)專用模型

微軟公司開發(fā)出一種新的計(jì)算機(jī)模型，它的算法可以對(duì)囚犯的歷史記錄和特殊數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)他們中哪些人將在獲釋后的6個(gè)月內(nèi)再次被捕，其判斷準(zhǔn)確率高達(dá)91%。模型參考的數(shù)據(jù)包括罪犯有沒有幫派關(guān)系、是否參加心理康復(fù)計(jì)劃、在監(jiān)獄中有多少違規(guī)行為和被關(guān)過多少小時(shí)禁閉等。

微軟公司開發(fā)的這種計(jì)算機(jī)模型主要針對(duì)三類犯罪：入室盜竊、汽車盜竊和盜竊車內(nèi)物品。它能通過分析歷史犯罪記錄、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、氣候、當(dāng)?shù)匦侣労推渌麛?shù)據(jù)，利用過去的犯罪地點(diǎn)定位未來潛在的犯罪現(xiàn)場(chǎng)，以便更好地分配警力，調(diào)整巡邏時(shí)間，防止罪案發(fā)生。

微軟公司已經(jīng)和多座城市建立起相關(guān)的合作關(guān)系，包括在紐約市開發(fā)區(qū)域警務(wù)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集并分析現(xiàn)有的公共安全數(shù)據(jù)，為當(dāng)?shù)鼐教峁┹^為全面的潛在犯罪活動(dòng)和安全威脅信息；在洛杉磯，計(jì)算機(jī)模型根據(jù)該地區(qū)上一年度某一天的入室盜竊案件數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)本年度同一天可能發(fā)生的同類案件，結(jié)果使該市的犯罪率下降了23%。

編輯：姚志剛 winter-yao@163.com