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        算法能否幫助減少犯罪?

        2022-06-12 03:20:06喬凡尼·馬斯特羅博尼
        南風(fēng)窗 2022年12期
        關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)性犯罪率犯罪分子

        喬凡尼·馬斯特羅博尼

        我們往往在工作和生活的其他方面遵從習(xí)慣的指引。我一般清晨工作效率最高,而且討厭在晚飯后工作。我們的習(xí)慣,往往反映偏好、學(xué)習(xí)或者兩者的結(jié)合。

        我本人近期的研究結(jié)果表明,在遵循習(xí)慣方面,犯罪分子與守法公民并沒有多大區(qū)別,這可能是經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)化傾向以及相信自己已經(jīng)制定了理想策略等要素所共同作用的結(jié)果。而且在算法這種越來越普遍的工具的協(xié)助下,警察部門也正在迎頭趕上。

        因?yàn)樗惴ɡ脭?shù)據(jù)模式來預(yù)測(cè)未來的行為,它們可以對(duì)某人可能在Netflix上喜歡的電影或她可能在亞馬遜上購(gòu)買的書籍進(jìn)行預(yù)測(cè),也可以協(xié)助執(zhí)法機(jī)構(gòu)打擊犯罪。有些算法可以計(jì)算犯人未來累犯的概率,還有些可以支持預(yù)測(cè)性警務(wù)工具。

        最復(fù)雜、也最著名的預(yù)測(cè)性警務(wù)軟件,基本上源自熱點(diǎn)地圖。上述計(jì)劃的運(yùn)作原則是:近期高犯罪率的地區(qū),很可能擁有更高的短期犯罪率。因此,為遏制最大數(shù)量的犯罪分子,執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)這些區(qū)域予以重點(diǎn)關(guān)注。

        盡管研究人員已經(jīng)證明,上述統(tǒng)計(jì)算法比單純的平均值具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,但證明其實(shí)際發(fā)揮了減少犯罪的作用要困難得多。警務(wù)部門往往在犯罪率高企時(shí)采用預(yù)測(cè)性執(zhí)法,而其后的犯罪減少可能僅僅反映了與該決策無關(guān)的犯罪率自然下降。以區(qū)域?yàn)橹攸c(diǎn)的警務(wù)執(zhí)法,也可能只是將犯罪轉(zhuǎn)移到其他地方。

        因此,需要更好的反事實(shí)場(chǎng)景才能對(duì)效果進(jìn)行恰當(dāng)?shù)脑u(píng)估:如果不采用預(yù)測(cè)性警務(wù)管理,那么犯罪將會(huì)出現(xiàn)什么樣的狀況?

        說到偏見問題,預(yù)測(cè)性警務(wù)執(zhí)法有可能扭曲執(zhí)法效果并非不可想象。相對(duì)貧困地區(qū)的犯罪率可能更高,而一旦引入預(yù)測(cè)性警務(wù)執(zhí)法,那么巡邏密度可能會(huì)增強(qiáng)。如果警務(wù)資源保持不變,那么貧困地區(qū)的犯罪分子相比相對(duì)富裕社區(qū)的犯罪分子,更有可能遭遇巡邏的警察。

        為協(xié)助解決效率和偏見問題,我對(duì)意大利米蘭所采用的預(yù)測(cè)性警務(wù)執(zhí)法軟件進(jìn)行了評(píng)估。這讓我確立了一種恰當(dāng)?shù)姆词聦?shí)狀況:出于歷史原因,米蘭存在兩個(gè)目標(biāo)相同的警務(wù)部門,但其中只有一個(gè)使用預(yù)測(cè)性的警務(wù)執(zhí)法。

        因?yàn)閭?cè)重于逮捕并同時(shí)區(qū)分初犯和慣犯,由馬里奧·文圖里開發(fā)并在米蘭投入使用的預(yù)測(cè)性軟件關(guān)鍵犯罪(KeyCrime),采用從受害者報(bào)告和閉路電視攝像頭那里所收集的信息,將犯罪分子與商業(yè)搶劫聯(lián)系起來,而后預(yù)測(cè)特定的個(gè)人或團(tuán)體下一次將在何時(shí)何地發(fā)動(dòng)襲擊。KeyCrime生成獨(dú)立預(yù)測(cè),從而緩解偏見問題。

        結(jié)果表明,分析慣犯的作案習(xí)慣,將使逮捕他們的可能性增加超過一倍。竊賊往往會(huì)隨著時(shí)間的推移而以類似的手法行事,瞄準(zhǔn)特定的社區(qū)及商業(yè)類型,以及堅(jiān)持在一天中的特定時(shí)間犯罪。舉例而言,此前曾在上午9點(diǎn)搶劫珠寶店的人很有可能會(huì)在同一街區(qū),而且大致在同一時(shí)間針對(duì)另一家珠寶店再次犯罪。該軟件可以凸顯潛在的未來目標(biāo),而警務(wù)部門則組織巡邏來抓捕盜賊。

        事實(shí)已經(jīng)證明,基于單個(gè)犯罪團(tuán)體行為的微觀預(yù)測(cè),在打擊搶劫方面十分有效,因此,現(xiàn)在正被拓展到性犯罪和恐怖分子等其他類型的連環(huán)犯罪領(lǐng)域。雖然在更大范圍內(nèi)應(yīng)用預(yù)測(cè)性警務(wù)軟件可能迫使犯罪分子改變其習(xí)慣,從而降低可預(yù)測(cè)性,但更有效算法和數(shù)據(jù)搜集過程的發(fā)展,為警務(wù)部門提供了某些保持樂觀的理由。

        “犯罪極為揭示人心,”阿加莎·克里斯蒂曾經(jīng)寫道,“你可以隨心所欲地改變方法、品味、習(xí)慣、思想態(tài)度,但你的行為揭示了你的靈魂。”就目前而言,利用犯罪分子的習(xí)慣去建立預(yù)測(cè)個(gè)體犯罪的能力,似乎仍是一項(xiàng)不錯(cuò)的投資。

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