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《少数派报告》变成现实,人工智能已经在预测谁会变成罪犯
关键字: 少数派报告人工智能罪犯破案犯罪警察定罪今年 5 月,芝加哥警局局长 Jonathan Lewin 开了一个人工智能的沟通会:警局在城市里安装了可以检测枪声的声音感应器收集数据,加上城市路边的摄像头数据,通过机器学习算法做了一个“罪案预测系统”,能预测抢劫、枪击案的罪案地点,还能预测什么人可能会犯罪,让警方可以提前找嫌疑人聊聊天。
现在芝加哥警员巡逻时,会在手机和平板上用这么一个应用:地图上显示着一个个红色的小方块,那里就是下一次犯罪可能发生的地方。
不同犯罪行为的热点图,来自 PredPol 公司的软件
警方使用技术分析和预测犯罪地点,已经有很多年了,而原因也很好理解:效率。
著名犯罪学家 Lawrence W. Sherman 曾总结过“减少犯罪的八个原则”:
1. 更多的警员数量;
2. 更快的 911 反馈;
3. 从接报到出警响应时间更短;
4. 更多随机巡逻;
5. 更多对于犯罪热点地区有目的巡逻;
6. 更多逮捕;
7. 更多和有犯罪前科的嫌疑人交流;
8. 更多和社区沟通;
这些原则当中有不少都是跟怎么调派警力到某一位置相关。现实当中,地方警局的人手和工作时间都是有限的。而算法和机器学习在这当中的作用,就是帮警局提升效率。如果一个警员每天只有 8 小时的巡逻时间,到处乱走看看有没有撞见罪犯,并不是一个很高效的行为模式。
洛杉矶警局的警长 Charlie Beck 说法也是类似,“我要不来跟更多的经费,也要不来更多的人手。我只能把我有的资源用得更好,如果巡警能对这种技术改变看法,那么管理者也会这么做。” 洛杉矶表示,使用这套提高效率的模型,一年光一个分局就能省下 200 万美元。
背后有不少技术公司在帮忙。刚刚我们谈了那么多洛杉矶和芝加哥警局使用的预测犯罪的软件,背后就是加州圣克鲁兹的警力软件公司 PredPol。
- 原标题:人工智能已经在预测谁会变成罪犯,这可不是好事
- 责任编辑:肖晟仕
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