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苹果|防患于未然——犯罪预测算法能够实现吗？( 二 )

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2022年7月5日 ， 《自然·人类行为》杂志刊发了一篇名为《城市犯罪事件水平预测揭示了美国城市执法偏差的特征》（Event-levelpredictionofurbancrimerevealsasignatureofenforcementbiasinUScities）的论文 。 这篇论文为大数据算法在治安领域的应用 ， 提供一个全新的思路 ， 同时也引起了广泛的讨论 。
文中提到 ， 芝加哥大学助理教授伊沙鲁·查托帕德哈伊博士及其同事 ， 利用芝加哥市暴力犯罪（杀人、袭击、爆炸等）和财产犯罪（入室盗窃、机动车盗窃等）的历史数据 ， 开发出了一种新的算法 ， 能够提前预测犯罪行为 。
在以前的犯罪预测算法中 ， 受限于数据来源和统计方式的局限 ， 它们往往容易忽略城市复杂的社会环境 ， 并且没有考虑犯罪与相关部门执法效果之间的关系 。 而新模型应用时下最新的“数字孪生”概念 ， 通过对数据进行测试和验证 ， 训练出的新模型通过观察离散事件的时间和空间坐标 ， 在虚拟空间生成城市的数字孪生体 ， 模拟观察孪生体的进展和演变 ， 进而准确预测未来几周事件的模式 ， 地理范围可以控制到两个街区左右 。 它将城市划分为每个大约三百米宽的片区 ， 并预测这些区域内的犯罪 ， 而不是依赖传统的邻里或行政边界 ， 因为这些边界也会有偏差 。 该模型对其他七个城市（亚特兰大、奥斯汀、底特律、洛杉矶、费城、波特兰和旧金山）的历史数据进行分析 ， 也得到了类似的结果 ， 准确率高达90% 。
查托帕德哈伊博士表示 ， 该工具的准确性并不意味着它应该被用来指导执法政策——例如 ， 治安部门不应该使用它主动聚集到某个社区来预防犯罪 。 在他看来 ， 这个算法更应该作为一个模拟工具 ， 添加到城市政策和治安战略的工具箱中 ， 以解决潜在犯罪问题 。 为地方政府制定民生政策和治安策略提供辅助 ， 而不是作为警方的行动指南 。

之所以存在这样的担忧 ， 是因为维持治安方面的种族偏见在美国根深蒂固 。 2016年 ， 芝加哥警察局试验了一个模型来预测那些最有可能涉嫌枪击事件的人 ， 这份神秘的名单最终显示 ， 56%的居住在芝加哥的黑人男性出现在名单上 ， 由此引发了民众对警察局种族主义的指控 。 也许数据是客观的 ， 但是评判和应用数据的人始终无法保持真正的客观 。
犯罪预测是一项需要极端慎重和客观的工作 ， 大数据只能告知信息 ， 不能解释信息 。 信息的正确使用和正确解释依然取决于人类自身 ， 但是人类自身存在局限 ， 难免会做出错误的判断 。 和历史中的冤假错案不同 ， 人们对大数据的信任将会导致被误判的人面临更艰难地自证过程 ， 甚至无法自证 。
犯罪的预防如同在河流边垒筑堤坝 ， 我们也许无法预测到百年一遇的洪流什么时候发生 ， 但我们可以通过记录一次次洪峰出现的全部过程和每一个数据 ， 来预判下一次洪峰的到来 ， 提前增高堤坝 ， 分流水道 ， 把损失降到最低 。 我们有理由相信 ， 随着数据的越来越丰富 ， 案例模型越来越多样化 ， 将来的某一天 ， 人工智能真的能够为人类社会的和平与安宁贡献力量 。

本文来自：中国数字科技馆

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