预测犯罪事件的AI 准确率高达90％(图)

预测未来的犯罪

近日，《自然·人类行为》杂志上刊登了一篇论文，论文中提及芝加哥大学的科学家开发出一种新的演算法，它拥有提前一星期预测未来犯罪的能力，其预测准确率高达90％，范围在1000英尺左右。

这种演算法会从有关「暴力犯罪」与「财产犯罪」的公共数据库中进行学习，使用芝加哥从2014年到2016年间累积的数据进行测试与验证，比如：凶杀案、斗殴、入室盗窃、袭击等，这些类型的犯罪事件报案率更加充足。与毒品犯罪、交通违规拦查或是其他轻罪相比之下，较少出现执法者的偏见影响案件执行。演算法的模型通过观测过往离散事件的时间与空间坐标来隔离犯罪，它将城市区分为1000英尺宽的「空间瓦片」，同时预测这些区域内未来会发生的犯罪事件。

有些人认为这种预测犯罪的系统会加深种族偏见或歧视的现象，过去曾有另一组演算法计算容易成为枪击事件的加害者与受害者的对象，芝加哥的20到29岁的黑人男性有56％出现在计算结果的名单中。研究学者表示他们已最大限度地排除演算法具有的缺陷，诸如毒品犯罪、交通违规拦查或是其他轻罪等类型都不列入演算法使用的资料中。另外他们也加入了交通工具与路线的资讯作为演算法的运算因子，能够使预测犯罪的结果更加符合现实。

对警察执法的影响

伊沙努·查托帕迪耶表示这套演算法的高度准确性不代表它会成为警察执法的指导守则，而是作为维持城市治安的策略工具之一，以应对不知何时何地发生的犯罪事件。查托帕迪耶说：「我们创造出这座城市环境的数字『双胞胎』。如果你提供过去发生案件的数据给它，它就能告诉你未来将会发生甚么事情。」并补充：「这种事并不神奇，它存在着一些限制，但我们对它进行了验证，而且取得非常好的成效。」

研究小组通过分析案件中逮捕的罪犯人数，加上比较不同社区的逮捕率，研究警方对于犯罪的反应。后来发现较为富裕的地区犯罪水平增加时，将导致发生更多的逮捕行为，如果是发生在贫困的社区，辖区警方会有明显相反的反应与执法手段。查托帕迪耶表示能将这套演算法当作一个现实的模拟工具，观察城市某个地区的犯罪率上升，或是另一个地区警察的执法力度变大，将会产生甚么样的后果。

这一套演算法模型不仅适用于芝加哥当地，其他还有亚特兰大、奥斯汀、底特律、洛杉矶、费城、旧金山等七座城市，它们使用当地的犯罪资料进行运算后，展现出的预测成果也相当出色。这项研究目前已受到美国国防高等研究计划署的赞助，论文作者于结语表示：「它具有前所未有的能力来监测执法偏见。」持续下去，不仅能有效预防犯罪事件，还能降低一些争议执法事件的发生。

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