張蓓蓓

隨著第五代移動(dòng)通信技術(shù)(5G)、物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（IoT）、云計(jì)算(Cloud Computing)、人工智能（AI）的發(fā)展，人類(lèi)步入了“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。2015年8月31日，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》中對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行如下界定，“大數(shù)據(jù)是以容量大、類(lèi)型多、存取速度快、價(jià)值密度低為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)”。

大數(shù)據(jù)改變著人們的工作、學(xué)習(xí)和社交方式，我們的生理數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)定位、交易記錄等都可以被即時(shí)記錄下來(lái)并進(jìn)一步深入挖掘分析產(chǎn)生可利用的價(jià)值?；诖髷?shù)據(jù)，電商平臺(tái)可以根據(jù)以往的購(gòu)物記錄和瀏覽商品情況推送我們下一個(gè)可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)的商品；社交軟件結(jié)合我們的學(xué)習(xí)經(jīng)歷、興趣愛(ài)好、手機(jī)定位等為我們推薦可能會(huì)認(rèn)識(shí)的朋友；當(dāng)然，我們也可以運(yùn)用某些軟件預(yù)測(cè)在什么時(shí)候能買(mǎi)到價(jià)格低廉的機(jī)票。同時(shí)，大數(shù)據(jù)也為理解和解決人們所關(guān)心的問(wèn)題提供了新的視角和可操作化工具并向傳統(tǒng)的社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)等理論體系發(fā)起沖擊和挑戰(zhàn)。

古典刑法理論認(rèn)為，刑法雖然不是社會(huì)現(xiàn)代化的推動(dòng)者，但是刑法需要通過(guò)調(diào)整自身的方式對(duì)現(xiàn)代化的挑戰(zhàn)予以回應(yīng)。學(xué)界關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題、數(shù)據(jù)的財(cái)產(chǎn)屬性問(wèn)題、人工智能犯罪主體適格問(wèn)題、數(shù)據(jù)依賴(lài)與壟斷問(wèn)題等諸多方面的探討都體現(xiàn)了這種關(guān)切。

傳統(tǒng)犯罪治理的思維方式是逆向思維，強(qiáng)調(diào)演繹，即從犯罪現(xiàn)象倒溯犯罪原因，進(jìn)而有針對(duì)性地采取治理措施。大數(shù)據(jù)思維是正向思維，強(qiáng)調(diào)歸納，其指導(dǎo)下的犯罪治理更多地是探尋相關(guān)性關(guān)系的數(shù)據(jù)決策方式。本文聚焦大數(shù)據(jù)時(shí)代下犯罪預(yù)測(cè)問(wèn)題，主張大力推進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)警務(wù)活動(dòng)，但對(duì)犯罪人預(yù)測(cè)功能的應(yīng)用必須加以嚴(yán)格限制。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的預(yù)測(cè)警務(wù)

大數(shù)據(jù)的核心功能是預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的魅力就表現(xiàn)在它能夠迅速收集、分析數(shù)量龐雜的相關(guān)數(shù)據(jù)并快速獲取影響未來(lái)的信息能力。[1]參見(jiàn)趙國(guó)棟等：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的歷史機(jī)遇：產(chǎn)業(yè)變革與數(shù)據(jù)科學(xué)》，清華大學(xué)出版社2013年版，第21頁(yè)。2009年美國(guó)甲型H1N1流感爆發(fā)的前幾周，Google公司的工程師們?cè)凇蹲匀弧冯s志上發(fā)表了一篇論文，他們把本國(guó)網(wǎng)民檢索最頻繁的5000萬(wàn)條詞組與2003到2008五年間美國(guó)疾控中心季節(jié)性流感傳播時(shí)期的搜索數(shù)據(jù)開(kāi)展比對(duì)，處理了4.5億個(gè)不同的數(shù)學(xué)模型，試圖找出某些特別的檢索詞組搜索頻率與流感傳播規(guī)律之間的相互關(guān)系。在得到特定的數(shù)學(xué)模型后，他們判斷出流感的傳播源頭，成功預(yù)測(cè)了 2009年冬季流感的傳播，而這一預(yù)測(cè)比滯后的官方數(shù)據(jù)來(lái)得更加及時(shí)、有效。[2]參見(jiàn)[英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫(kù)克耶：《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第3頁(yè)。在美國(guó)《時(shí)代》雜志評(píng)比出的2011年度50大最佳發(fā)明中，基于大數(shù)據(jù)的“出警預(yù)測(cè)”赫然在列。這款由數(shù)學(xué)家、人類(lèi)學(xué)家、刑事學(xué)家協(xié)同研發(fā)的程序，能夠預(yù)測(cè)美國(guó)加利福尼亞州圣克魯茲的哪些地區(qū)最大概率發(fā)生犯罪活動(dòng)以及發(fā)生時(shí)間。運(yùn)用這個(gè)軟件可以讓警方提前做好準(zhǔn)備，避免慘劇發(fā)生。[3]新浪科技：《時(shí)代周刊2011年度50大最佳發(fā)明揭曉》，來(lái)源：http://tech.sina.com.cn/d/2011-11-18/09056341862.s html，2020年1月25日訪問(wèn)。

情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)是全球范圍內(nèi)第五次警務(wù)革命的主題。讓數(shù)據(jù)發(fā)聲，運(yùn)用大數(shù)據(jù)開(kāi)展情報(bào)分析進(jìn)而合理調(diào)配警力資源的預(yù)測(cè)警務(wù)，是預(yù)防和打擊違法犯罪、保障社會(huì)公共安全、解決當(dāng)下警力資源不足的新思路。

(一）預(yù)防犯罪的需要

犯罪問(wèn)題影響著國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展和國(guó)際聲譽(yù)，一個(gè)地區(qū)犯罪率的高低亦是影響公眾社會(huì)安全感的主要因素。無(wú)論是對(duì)個(gè)人還是社會(huì)，預(yù)防犯罪行為的發(fā)生要比處罰已經(jīng)發(fā)生的犯罪行為更有價(jià)值，更為重要。[4]參見(jiàn)[德]弗蘭茨·馮·李斯特：《德國(guó)刑法教科書(shū)》，徐久生譯，法律出版社2000年版，第21頁(yè)。

聯(lián)合國(guó)的一項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)表明，刑事系統(tǒng)的費(fèi)用比例占到了犯罪所造成代價(jià)的 40%—50%，而這個(gè)費(fèi)用隨著犯罪率的增加而增加。根據(jù)法計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，針對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)因素采取的預(yù)防性行動(dòng)花費(fèi)比監(jiān)禁的支出少1/2到1/7。從這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)，犯罪預(yù)防是效果明顯、費(fèi)用較低、“性?xún)r(jià)比”較高的犯罪治理措施。[5]參見(jiàn)李春雷、靳高風(fēng)主編：《犯罪預(yù)防學(xué)》，中國(guó)人民公安大學(xué)出版社2016年版，第8頁(yè)。

預(yù)測(cè)警務(wù)是指運(yùn)用分析技術(shù)，特別是定量分析技術(shù)來(lái)提前確定警察需要介入和干預(yù)的目標(biāo)，對(duì)公共安全加以更嚴(yán)密的保護(hù)。預(yù)測(cè)警務(wù)屬于罪前階段的預(yù)防，之所以取得良好效果就在于該模式基于數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)合理配置警力，達(dá)到犯罪情境預(yù)防的目的。例如根據(jù)數(shù)據(jù)分析的指引，在犯罪高發(fā)區(qū)域增派警察加強(qiáng)巡邏會(huì)使犯罪的成本顯著提高，使犯罪分子打消犯罪意圖。

(二）技術(shù)可行性分析

人類(lèi)祖先早在幾千年前便開(kāi)始用龜甲占卜的方法預(yù)測(cè)吉兇禍福。隨著社會(huì)發(fā)展和人們認(rèn)識(shí)水平的逐步提高，期間發(fā)明和經(jīng)歷了上百種預(yù)測(cè)方法?，F(xiàn)代的預(yù)測(cè)方法根據(jù)預(yù)測(cè)客體和預(yù)測(cè)用途的不同而有所差別，較為常見(jiàn)的有模型法、線性回歸分析法、德?tīng)柗?Delphi)法、灰色系統(tǒng)理論分析法、最小方差預(yù)測(cè)法等。

大數(shù)據(jù)時(shí)代最常用到的預(yù)測(cè)建模技術(shù)包括邏輯回歸模型、決策樹(shù)、支持向量機(jī)等，它們可以抽絲剝繭地解開(kāi)數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，然后運(yùn)用得到的關(guān)聯(lián)關(guān)系去預(yù)測(cè)未來(lái)，推理未知。[1]參見(jiàn)李熙、黃力：《大數(shù)據(jù)背景下的犯罪預(yù)測(cè)與預(yù)防——基于犯罪預(yù)測(cè)分析模型的應(yīng)用及構(gòu)建》，載《山西科技》2015年第3期。犯罪預(yù)測(cè)是犯罪預(yù)防的前提。犯罪作為一種社會(huì)現(xiàn)象，是可以被認(rèn)識(shí)和加以預(yù)防的。早在1829年比利時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)家凱特就運(yùn)用概率論較為精準(zhǔn)地預(yù)估出了1830年法國(guó)的犯罪行為總數(shù)和罪行種類(lèi)?，F(xiàn)代技術(shù)的迅猛發(fā)展、對(duì)犯罪規(guī)律的認(rèn)識(shí)不斷深入為犯罪預(yù)防研究提供了先進(jìn)的技術(shù)手段和科學(xué)的研究方法。

具體而言，各種可視化技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法常常被用來(lái)預(yù)測(cè)某一地區(qū)的犯罪分布。操作流程是對(duì)原始數(shù)據(jù)加以收集和整理之后，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法把有效信息從大型數(shù)據(jù)中提取出來(lái)并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系。犯罪模式分析師們?cè)偻ㄟ^(guò)各種交互式可視化方法分析這些被報(bào)告和發(fā)現(xiàn)的有價(jià)值的犯罪信息，進(jìn)而為警方提供前瞻性指導(dǎo)。[2]Hitesh Kumar Reddy ToppiReddy，Bhavna Saini&Ginika Mahajan. Crime Prediction & Monitoring Framework B ased on Spatial Analysis. Procedia Computer Science，132, 2018：697.可視化可分為不同種類(lèi)，比如犯罪熱點(diǎn)可視化、3D圖像交互可視化、犯罪類(lèi)型可視化、犯罪頻率可視化和交互式犯罪頻率報(bào)告等。

數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行剖析，從它們中間提取出有價(jià)值有意義的信息供進(jìn)一步使用。犯罪學(xué)的理性選擇理論（Rational Choice Theory）和日?；顒?dòng)理論（Routine Activity Theory）可以用來(lái)指導(dǎo)犯罪預(yù)測(cè)。樸素貝葉斯理論是犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)里最常用到的算法。國(guó)外有學(xué)者基于貝葉斯理論采用高斯混合模型和基于K-均值方法的參數(shù)化模型，綜合生成犯罪數(shù)據(jù)集，利用交叉驗(yàn)證方法對(duì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明該系統(tǒng)應(yīng)用于犯罪預(yù)測(cè)成功率達(dá)到83%，為預(yù)防和打擊犯罪提供了幫助。[3]Mehmet Sait Vural&Mustafa G?k.Criminal prediction using Naive Bayes theory. Neural Computing and Appl ications, 2017, 28(9)：2581-2582.

(三）預(yù)測(cè)警務(wù)的可借鑒經(jīng)驗(yàn)

2008年，在美國(guó)洛杉磯市時(shí)任警察局長(zhǎng)威廉·布拉頓、美國(guó)司法援助局代理主任詹姆斯·伯奇和國(guó)家司法委員會(huì)代理主任克里斯蒂娜·羅絲等人的大力倡導(dǎo)下，美國(guó)警界開(kāi)始推行“預(yù)測(cè)警務(wù)”這一新的執(zhí)法理念。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，美國(guó)的預(yù)測(cè)警務(wù)在深入挖掘大數(shù)據(jù)的可利用價(jià)值，進(jìn)行犯罪預(yù)測(cè)方面取得了標(biāo)志性勝利。[4]參見(jiàn)呂雪梅：《美國(guó)預(yù)測(cè)警務(wù)中基于大數(shù)據(jù)的犯罪情報(bào)分析》，載《情報(bào)雜志》2015第12期。

20世紀(jì)70年代末80年代初，我國(guó)開(kāi)始了關(guān)于犯罪預(yù)測(cè)的研究，起步相對(duì)較晚。近年來(lái)，各地區(qū)依托大數(shù)據(jù)研發(fā)的犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)紛紛投入使用并初見(jiàn)成效。北京市公安局懷柔分局自2013年4月起便開(kāi)始運(yùn)行的“犯罪數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)”是北京乃至全國(guó)首個(gè)警情研判系統(tǒng)。這套系統(tǒng)通過(guò)對(duì)以往犯罪案件數(shù)據(jù)的整理，套入多種預(yù)測(cè)模型，對(duì)今后某個(gè)時(shí)間段、某個(gè)區(qū)域內(nèi)可能發(fā)生犯罪的幾率以及犯罪的類(lèi)型進(jìn)行預(yù)測(cè)。公安機(jī)關(guān)可以根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)算結(jié)果，有針對(duì)性地調(diào)配人手，部署警力。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，該系統(tǒng)推行以來(lái)，該轄區(qū)搶劫案發(fā)生率明顯下降。2014年5月懷柔分局對(duì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了升級(jí)，升級(jí)后的數(shù)據(jù)收集來(lái)源增加了治安案件、交通事故等，進(jìn)一步拓寬了預(yù)測(cè)范圍。[5]參見(jiàn)何祺：《預(yù)測(cè)警務(wù)在我國(guó)公安工作中的應(yīng)用研究》，中國(guó)人民公安大學(xué)2019年碩士學(xué)位論文。蘇州市公安局蘇州工業(yè)園區(qū)分局唯亭派出所從2014年開(kāi)始使用犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)指導(dǎo)巡防工作，偵查工作模式從“案后研判”調(diào)整為“案前預(yù)警”，取得了良好的安防效果。據(jù)統(tǒng)計(jì)，該轄區(qū)侵財(cái)類(lèi)違法犯罪警情逐年下降，下降幅度超過(guò)了15%。[1]參見(jiàn)蔡長(zhǎng)春：《政法高科技連犯罪都可以預(yù)測(cè)》，來(lái)源：http://www.legaldaily.com.cn/index/content/2017-12/25/content_7429904.htm?node=20908，2020年1月25日訪問(wèn)。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的犯罪人預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)技術(shù)同其他技術(shù)一樣，是倫理中立的，它在被加以運(yùn)用去實(shí)現(xiàn)更多的經(jīng)濟(jì)利益、發(fā)揮更大的社會(huì)價(jià)值過(guò)程中并不自帶判斷是非好壞的審視功能。大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展對(duì)社會(huì)準(zhǔn)則、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、法律法規(guī)等將會(huì)產(chǎn)生什么影響，預(yù)期的變化都尚未明晰，需要我們運(yùn)用正確的價(jià)值觀去衡量數(shù)據(jù)創(chuàng)新所帶來(lái)的利益與風(fēng)險(xiǎn)。[2]參見(jiàn)[美]科德·戴維斯、道格·帕特森：《大數(shù)據(jù)倫理：平衡風(fēng)險(xiǎn)與創(chuàng)新》，趙亮、王健譯，東北大學(xué)出版社 2016年版，第8-9頁(yè)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下犯罪人預(yù)測(cè)在一定程度上侵犯了個(gè)人隱私和自由，違背了罪刑法定原則，沖擊了社會(huì)公平正義，應(yīng)在適用范圍上加以嚴(yán)格限制。

（一）犯罪人預(yù)測(cè)的設(shè)想與試水

在斯皮爾伯格導(dǎo)演的科幻電影《少數(shù)派報(bào)告》中，當(dāng)局將能夠預(yù)知未來(lái)、預(yù)測(cè)犯罪細(xì)節(jié)的“先知”們集合起來(lái)構(gòu)建了一套“犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，對(duì)即將發(fā)生或正在進(jìn)行的“罪行”予以阻止，雖然在影片中該系統(tǒng)以失敗告終，但是這套“犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)”隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)仿佛觸手可及。

在美國(guó)，芝加哥警方掌握了更多數(shù)據(jù)之后，分析預(yù)測(cè)的目標(biāo)從分析預(yù)測(cè)犯罪地點(diǎn)“升級(jí)”到犯罪人預(yù)測(cè)上，在這份備受爭(zhēng)議的犯罪人熱點(diǎn)名單上列出了臨近街區(qū)前二十名最有可能犯罪的嫌疑人名字和照片，甚至具體到此人在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)可能犯罪的幾率。日本的商業(yè)戰(zhàn)略專(zhuān)家鹽野誠(chéng)在《大智能時(shí)代：智能科技如何改變?nèi)祟?lèi)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生活》一書(shū)中還提到美國(guó)孟菲斯的例子，當(dāng)?shù)鼐煲呀?jīng)引進(jìn)了IBM研發(fā)的預(yù)測(cè)分析軟件“Blue CRUSH”。將來(lái)，警察可以用這個(gè)軟件分析包括人類(lèi)遺傳基因在內(nèi)的龐大數(shù)據(jù)，如果事先知道具有某種基因的人犯罪的可能性很高，就可以逮捕此人，甚至最終可以使這種基因不再出現(xiàn)在地球上。[3]參見(jiàn)[日]松尾豐、鹽野誠(chéng)：《大智能時(shí)代：智能科技如何改變?nèi)祟?lèi)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生活》，陸貝旎譯，機(jī)械工業(yè)出版社2016年版，第12頁(yè)。

COMPAS人工智能算法從2000年初就開(kāi)始在美國(guó)的司法機(jī)構(gòu)使用，目前已經(jīng)修改到第四版，這個(gè)十分制的“打分”機(jī)制被美國(guó)司法部用于判斷有過(guò)犯罪記錄的人未來(lái)犯罪的幾率，各個(gè)州法官量刑或者警察盤(pán)查疑犯的時(shí)候，會(huì)把COMPAS分?jǐn)?shù)作為參考。

2016年武筱林教授和博士生張熙的論文《基于面部圖像的自動(dòng)犯罪性概率推斷》引起廣泛爭(zhēng)議。他們用機(jī)器掃描了1856張中國(guó)成年男子的身份證照片，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)判斷這個(gè)人是否罪犯，并稱(chēng)成功率高達(dá) 90%。在論文中還總結(jié)了這些罪犯的面相特點(diǎn)：罪犯跟普通人相比，他們面部特征更為明顯。Google和普林斯頓大學(xué)的三位研究人員寫(xiě)了一篇反駁文章，名為《相面學(xué)的新衣》。他們?cè)谖恼轮信u(píng)武筱林等人的研究方法跟150年前的意大利龍勃羅梭天生犯罪人理論類(lèi)似，只是使用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

（二）犯罪人預(yù)測(cè)的批判

中國(guó)眼下正處于社會(huì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，大規(guī)模的社會(huì)變革實(shí)踐與接踵而來(lái)的各種風(fēng)險(xiǎn)，使得我國(guó)正成為典型的高風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)。[1]參見(jiàn)孫粵文：《大數(shù)據(jù)：風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)公共安全治理的新思維與新技術(shù)》，載《求實(shí)》2016年第12期。有德國(guó)刑法學(xué)者主張，為了應(yīng)對(duì)“‘世界風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)’的新挑戰(zhàn)”，可以考慮“刑法的延伸和去邊界化”，諸如“實(shí)體刑法中可罰性的前移”、“預(yù)防性監(jiān)控觀念的延伸，自由權(quán)利保障的解除”等。[2]參見(jiàn)[德]烏爾里?！R白：《刑法的邊界——馬普外國(guó)與國(guó)際刑法研究所最新刑法研究項(xiàng)目的基礎(chǔ)與挑戰(zhàn)》，周遵友譯，載趙秉志主編：《刑法論叢》2008年第4卷，法律出版社2008年版，第24-25頁(yè)。劉艷紅教授指出，這些極端的風(fēng)險(xiǎn)刑法觀念，意在將刑法作為一種社會(huì)控制的工具而不僅僅是保障人權(quán)打擊犯罪的手段，這種無(wú)邊界的刑法是濫用的刑法，會(huì)導(dǎo)致刑法最終被消解，其挑戰(zhàn)的不僅僅是刑法謙抑性，更是罪刑法定甚至是整個(gè)刑事法治進(jìn)程和人類(lèi)社會(huì)法治進(jìn)程。[3]參見(jiàn)劉艷紅：《中西刑法文化與定罪制度之比較》，東南大學(xué)出版社2017年版，第78-81頁(yè)。

1．侵犯?jìng)€(gè)人隱私和自由

大數(shù)據(jù)時(shí)代，可量化的維度大大拓展，除了姓名、電話、繳稅記錄等傳統(tǒng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，人們的生活習(xí)慣、興趣喜好甚至情緒情感都可以被量化和記錄下來(lái)。即使存在網(wǎng)絡(luò)匿名化和部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，但是隨著數(shù)據(jù)量的增加，匿名化會(huì)逐漸失效。從模糊化的數(shù)據(jù)中交叉分析精確鎖定目標(biāo)已不是難事。

犯罪人預(yù)測(cè)首先要求政府對(duì)個(gè)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集，比如個(gè)人的身體狀況、教育背景、工作情況、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)等，而這必定會(huì)侵犯到公民的隱私。國(guó)家對(duì)社會(huì)秩序的管控與保障公民個(gè)體自由之間難免發(fā)生沖突，這就需要在兩者之間進(jìn)行調(diào)和，尋找一個(gè)黃金分割點(diǎn)。[4]參見(jiàn)陳志軍：《對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的合理刑法規(guī)制》，載《中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2018年第6期。自由可以分為思想自由和行為自由。思想自由是首要的，人之所以區(qū)別于動(dòng)物就在于我們的思想是多元化的、多樣性的。姑且假設(shè)這種基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的犯罪人預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的，但是這種預(yù)測(cè)違背了人的自由意志，也不承認(rèn)人們基于自由意志改變未來(lái)選擇的可能性。[5]參見(jiàn)[英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫(kù)克耶：《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第225頁(yè)。刑法規(guī)范作為明文法，因其預(yù)測(cè)可能性，使國(guó)民能夠預(yù)測(cè)到自己的行為性質(zhì)以及自己的行為是否會(huì)受到刑罰制裁，即“正確的預(yù)期”，從而形成社會(huì)的可控性和社會(huì)生活的穩(wěn)定性。[6]參見(jiàn)馬榮春：《刑法的可能性：預(yù)測(cè)可能性》，載《法律科學(xué)(西北政法大學(xué)學(xué)報(bào))》2013年第1期。

2．違反罪刑法定原則

依據(jù)犯罪預(yù)測(cè)的結(jié)果對(duì)尚處于未然狀態(tài)的“犯罪人”施以刑罰是錯(cuò)誤的，即使是出于防衛(wèi)社會(huì)的目的。這是斯皮爾伯格通過(guò)電影《少數(shù)派報(bào)告》想向人們傳達(dá)的思想，也是刑事法律基本原則對(duì)犯罪預(yù)測(cè)的價(jià)值觀要求。[7]參見(jiàn)趙軍：《“先知”之惑——犯罪預(yù)測(cè)局限性研究》，載《河南公安高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào)》2010年第6期。國(guó)家在進(jìn)行社會(huì)管控過(guò)程中的威信樹(shù)立，依賴(lài)于管理目的的正當(dāng)性和管理手段的妥當(dāng)性。刑法作為其他法律的“保護(hù)法”，具有謙抑性，應(yīng)嚴(yán)格控制刑罰的處罰范圍。即使出于保衛(wèi)社會(huì)的目的，也不能動(dòng)輒動(dòng)用刑法，否則會(huì)使國(guó)家威信降低。[8]參見(jiàn)張明楷：《刑法學(xué)》（第五版），法律出版社2016年版，第55頁(yè)。

假設(shè)《少數(shù)派報(bào)告》中“先知”們預(yù)測(cè)出的結(jié)果百分之百準(zhǔn)確，“犯罪分子”正處于準(zhǔn)備工具，制造條件的預(yù)備階段，但是在犯罪階段上的預(yù)備，除了特定的犯罪之外，原則上是不可罰的，因?yàn)榍趾Ψㄒ娴奈ｋU(xiǎn)尚未成為具體的危險(xiǎn)。[9]參見(jiàn)黎宏：《刑法總論問(wèn)題思考》（第二版），中國(guó)人民大學(xué)出版社2016年版，第399頁(yè)。預(yù)備階段尚不可罰，更遑論有的“犯罪”只存在于“犯罪分子”的“思想”里。

因此，基于預(yù)測(cè)結(jié)果的制裁屬于“處罰不當(dāng)罰”行為，違反了罪刑法定原則。另外，從經(jīng)濟(jì)學(xué)上來(lái)說(shuō)，區(qū)分犯罪的預(yù)備、中止、未遂與既遂，是保持刑罰邊際威懾的一種形式。如果降低刑罰適用標(biāo)準(zhǔn)，反而會(huì)降低刑罰的威懾力，不利于打擊犯罪。

3．沖擊社會(huì)公平正義

人人平等是現(xiàn)代刑事司法制度的核心要義。美國(guó)1956年格里芬訴伊利諾伊州（Griffin v. Illinois）一案中，最高法院大法官雨果·布萊克（Hugo Black）把“為窮人，富人，弱者和強(qiáng)者提供平等司法”的目標(biāo)稱(chēng)作“整個(gè)司法制度的核心目標(biāo)”。1983年，比爾登訴喬治亞州（Bearden v. Georgia）一案中，法院裁定該州在被告人失業(yè)時(shí)撤銷(xiāo)其緩刑是違反憲法的。該州引入了大量的實(shí)證研究，表明失業(yè)和貧困增加了再犯的風(fēng)險(xiǎn)，以他的失業(yè)為理由認(rèn)為他有更高的犯罪風(fēng)險(xiǎn)是正當(dāng)?shù)?。法院?jiān)決駁回了這一論點(diǎn)，認(rèn)為不能基于貧窮而把他列為危險(xiǎn)人物增加刑期，這樣做只不過(guò)是為了懲罰一個(gè)人的貧困。法律面前一律平等，國(guó)家尊重和保障人權(quán)也明確寫(xiě)在我國(guó)憲法第13條中。

要設(shè)計(jì)一個(gè)預(yù)測(cè)犯罪人的系統(tǒng)首先需要機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)者判斷“什么樣的人更容易犯罪”，然后再把不同原因分解開(kāi)來(lái)搜集數(shù)據(jù)。一個(gè)人犯罪的可能性成千上萬(wàn)，而算法設(shè)計(jì)者將貧困、家庭狀況、種族或民族、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等維度輸入進(jìn)去，就好像黑夜里我們更容易關(guān)注到的路燈下的路面一樣，本身就帶有偏見(jiàn)和歧視。從這個(gè)角度說(shuō)，犯罪人預(yù)測(cè)是顯失公平正義的，他們被預(yù)測(cè)是危險(xiǎn)的“犯罪人”并據(jù)此受到懲罰，不是因?yàn)樗麄冏鲞^(guò)什么，而是因?yàn)樗麄兪钦l(shuí)、他們的家庭怎么樣以及他們的口袋里有多少錢(qián)。[1]Sonja Starr. The Odds of Justice: Actuarial Risk Prediction and the Criminal Justice System. CHANCE,2016, 29(1)：49.

（三）犯罪人預(yù)測(cè)的適用限制

基于大數(shù)據(jù)的“犯罪人”預(yù)測(cè)也并非一無(wú)是處，只要轉(zhuǎn)變?cè)O(shè)計(jì)思維便可大放異彩。筆者認(rèn)為“犯罪人”預(yù)測(cè)適用范圍宜限定為被宣告犯罪，受到刑罰處罰的犯罪分子。

關(guān)于服刑人員再犯罪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，我國(guó)已有學(xué)者提出了較為完整的再犯罪預(yù)測(cè)的流程及預(yù)測(cè)模型。筆者認(rèn)為，我們的設(shè)計(jì)思維應(yīng)該從犯罪人預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)移到改善犯罪人境遇、減少犯罪上。從這個(gè)層面來(lái)說(shuō)，“犯罪人預(yù)測(cè)”改成“犯罪人關(guān)注和改善”比較妥當(dāng)。比如，大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析得出的結(jié)論是失業(yè)與盜竊犯再犯率呈現(xiàn)相關(guān)性，那我們就應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)罪犯的教育和職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)，幫助他們順利回歸社會(huì)。

同時(shí)，筆者同意在某些特定犯罪領(lǐng)域適用犯罪人預(yù)測(cè)，比如社會(huì)危害極大、再犯風(fēng)險(xiǎn)極高的恐怖主義犯罪。就具體適用而言，一是建立完善的恐怖分子信息庫(kù)；二是建立恐怖分子再犯風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系；三是對(duì)刑滿釋放恐怖分子進(jìn)行后續(xù)跟蹤追評(píng)。[2]參見(jiàn)葉良芳、張勤：《大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)恐怖主義犯罪的防治：大數(shù)據(jù)時(shí)代下的犯罪防控》，載《中國(guó)犯罪學(xué)學(xué)會(huì)年會(huì)論文集（2017年）》，中國(guó)檢察出版社2017年版，第480-481頁(yè)。對(duì)恐怖分子進(jìn)行社會(huì)危險(xiǎn)性評(píng)估亦被我國(guó)法律所認(rèn)可。[3]《中華人民共和國(guó)反恐怖主義法》第30條第1款中規(guī)定：“對(duì)恐怖活動(dòng)罪犯和極端主義罪犯被判處徒刑以上刑罰的，監(jiān)獄、看守所應(yīng)當(dāng)在刑滿釋放前根據(jù)其犯罪性質(zhì)、情節(jié)和社會(huì)危害程度，服刑期間的表現(xiàn)，釋放后對(duì)所居住社區(qū)的影響等進(jìn)行社會(huì)危險(xiǎn)性評(píng)估?！?/p>

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代下犯罪預(yù)測(cè)的審慎態(tài)度

人們對(duì)自然預(yù)測(cè)是確定性的，如天體運(yùn)動(dòng)方面，以拉普拉斯為代表的預(yù)測(cè)學(xué)派達(dá)到了相當(dāng)精確地程度，他們可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出某個(gè)時(shí)間太陽(yáng)系中各個(gè)行星的位置，甚至可以預(yù)測(cè)1000年之后的日食或月食。社會(huì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域卻雜糅著大量不確定因素，閻耀軍教授將量子論中的測(cè)不準(zhǔn)概念遷移到社會(huì)預(yù)測(cè)學(xué)研究，提出測(cè)不準(zhǔn)的幾個(gè)因素，具體包括社會(huì)預(yù)測(cè)客體因應(yīng)行為、人類(lèi)個(gè)體的主觀隨意性和非理性、社會(huì)預(yù)測(cè)信息的不完備性、預(yù)測(cè)期限內(nèi)新因素介入、社會(huì)系統(tǒng)的非線性和隨機(jī)性。[1]參見(jiàn)閻耀軍：《社會(huì)預(yù)測(cè)學(xué)基本原理》，北京社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社2005年版，第320-336頁(yè)。基于以上考慮，我們對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下犯罪預(yù)測(cè)應(yīng)保持審慎態(tài)度。

（一）“大”數(shù)據(jù)完備性存疑

數(shù)據(jù)完備性在一定程度上決定著社會(huì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)的完備不僅包括信息的完整，更重要的是收集數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，采樣分析精確度與采樣隨機(jī)性正相關(guān)，與樣本數(shù)目的擴(kuò)大關(guān)聯(lián)性較小。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，有條件采集所有數(shù)據(jù)而不必拘泥于采樣分析。[2]參見(jiàn)[英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫(kù)克耶：《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第39頁(yè)。但大數(shù)據(jù)是混雜的，有時(shí)候?yàn)榱烁蟮臄?shù)據(jù)量，了解大致的發(fā)展趨勢(shì)，人們?cè)敢鈱?duì)精確性做出一定的讓步，接受適量錯(cuò)誤的存在，雖然存在即合理，但是這個(gè)錯(cuò)誤是需要我們?nèi)フ暫吞幚淼膯?wèn)題。

首先，大數(shù)據(jù)難以涵蓋所有的“黑天鵝事件”，勢(shì)必會(huì)影響數(shù)據(jù)全面性。再者采集數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性仍需辯證看待。徐英瑾教授曾一針見(jiàn)血地指出，現(xiàn)代社會(huì)誠(chéng)信缺失，網(wǎng)絡(luò)“水軍”發(fā)布的大量注水?dāng)?shù)據(jù)讓某些特定數(shù)據(jù)的質(zhì)量下降，即使龐大數(shù)量也無(wú)法平衡。[3]參見(jiàn)徐英瑾、王培：《大數(shù)據(jù)就意味著大智慧嗎——兼論作為信息技術(shù)發(fā)展新方向的“綠色人工智能”》，載《學(xué)術(shù)研究》2016年第10期。就犯罪預(yù)測(cè)而言，客觀存在的犯罪黑數(shù)影響著犯罪數(shù)據(jù)完備性，雖然在德國(guó)、美國(guó)等西方國(guó)家通過(guò)自我報(bào)告、被害調(diào)查等方式可以大致估算出犯罪黑數(shù)與犯罪明數(shù)的比例，但是犯罪黑數(shù)的成因是多方面的，其復(fù)雜性決定了估算數(shù)據(jù)準(zhǔn)確與否無(wú)從驗(yàn)證。

（二）俄狄浦斯效應(yīng)影響

《俄狄浦斯王》是古希臘悲劇大師索?？死账顾?，從這個(gè)故事中我們得到的啟示是人的活動(dòng)結(jié)果往往與預(yù)言或者目的背道而馳。哲學(xué)家卡爾·波普把這種人們對(duì)未來(lái)的心理預(yù)期會(huì)影響未來(lái)的變化稱(chēng)為俄狄浦斯效應(yīng)。[4]參見(jiàn)徐才：《歷史和哲學(xué)的悖論：歷史規(guī)律的“俄狄浦斯效應(yīng)”》，載《理論探討》2001年第1期。

影片《少數(shù)派報(bào)告》中警察約翰利用地心引力做類(lèi)比，來(lái)解釋對(duì)犯罪的事前打擊并將這些“犯罪人”予以逮捕或拘留是合乎情理的。他把一個(gè)木球從桌上滾到桌子的邊沿，雖然木球被接住了，但是這個(gè)球在重力的作用下掉到地上是必然發(fā)生的，不能因?yàn)橥饬槿攵兄狗裾J(rèn)木球落地的必然性。同樣，即將發(fā)生的犯罪雖然因警察提前介入打擊而停止，但不能否定該罪行按照預(yù)測(cè)情形實(shí)行的必然性。

這個(gè)類(lèi)比顯然是經(jīng)不起推敲的，我們可以把它看成“類(lèi)推解釋”。因?yàn)榉缸镱A(yù)測(cè)本身可以影響被預(yù)測(cè)事件的結(jié)果，當(dāng)預(yù)測(cè)客體感知到預(yù)測(cè)者的預(yù)測(cè)活動(dòng)后他的因應(yīng)行為會(huì)促使他調(diào)整自身，使先前的預(yù)測(cè)結(jié)果失靈。即便預(yù)測(cè)客體沒(méi)有感知到預(yù)測(cè)活動(dòng)，他也會(huì)因受到各種隨機(jī)波動(dòng)或介入因素的影響而改變自身行為。[5]參見(jiàn)閻耀軍：《社會(huì)預(yù)測(cè)學(xué)基本原理》，北京社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社2005年版，第94-95頁(yè)。哲學(xué)家約翰·塞爾在《心·腦與科學(xué)》一書(shū)中給出了答案，任何人對(duì)我們行為的預(yù)測(cè)都可以認(rèn)為是不成立的，這種不成立完全可以被證明。如果有人預(yù)言我要去干這件事, 我可以恰恰去干別的事情。這跟冰塊從山坡上滑下來(lái)，小球從斜面上滾下來(lái)，行星按照自己的軌道行進(jìn)是不一樣的，它們沒(méi)有選擇的余地，而我們有選擇的空間。[1]參見(jiàn)約翰·塞爾：《心·腦與科學(xué)》，楊音萊譯，上海譯文出版社1991年版，第75頁(yè)。

（三）黑盒子理論

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的決策是基于程序明確設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，是可以被溯源、被解碼和追蹤的。大數(shù)據(jù)算法往往超出我們的理解范圍，人們只能輸入數(shù)據(jù)集等待輸出結(jié)果。這期間機(jī)器是怎么識(shí)別的，連設(shè)計(jì)者也不能肯定。這使得大數(shù)據(jù)有變?yōu)楹诤凶拥娘L(fēng)險(xiǎn)，不公開(kāi)、不透明、難以解釋。數(shù)據(jù)所揭示的相關(guān)性，只讓我們知道是什么，而不知道為什么。因此，我們不能完全受其主導(dǎo)支配，將大數(shù)據(jù)結(jié)果奉為真理，而應(yīng)當(dāng)將大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)相結(jié)合，將數(shù)據(jù)分析與人工分析相結(jié)合，對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行甄別、篩選和交叉驗(yàn)證，最終得到較為科學(xué)的分析結(jié)果。[2]參見(jiàn)張威：《基于大數(shù)據(jù)的犯罪防控之困境及應(yīng)對(duì)：大數(shù)據(jù)時(shí)代下的犯罪防控》，載《中國(guó)犯罪學(xué)學(xué)會(huì)年會(huì)論文集（2017年）》，中國(guó)檢察出版社2017年版，第77-81頁(yè)。

大數(shù)據(jù)以驚人的力量引發(fā)了商業(yè)變革、管理變革、研究方法變革，這個(gè)“萬(wàn)能”概念似乎能一下解決許多問(wèn)題。人們紛紛想抓住它作為研究問(wèn)題、解決問(wèn)題的法寶。對(duì)大數(shù)據(jù)的盲目迷戀和崇拜是十分危險(xiǎn)的，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的犯罪預(yù)測(cè)我們應(yīng)始終堅(jiān)持理性地思考、保持審慎的態(tài)度。