美科學家AI模組可預測一周内罪案 適用於美國8城市
人工智能(AI)技術日益先進,運用的範圍也逐漸擴大。美國科學家近期就開發了一組人工智能新算法,不僅揭示了警察在執法過程中存在的偏見情況,甚至可提前一週預測接下來即將發生的犯罪行為,而且準確率高達90%。
美國芝加哥大學研究團隊過去針對大量暴力犯罪與財產犯罪等兩大類公共數據進行測試和訓練,從中開發出這組能夠更好預測犯罪行為的AI模型。有關研究報告已在上月30日發表在《自然·人類行為》(Nature Human Behavior) 期刊上。
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《洛杉磯時報》報道,過去數十年來,美國各地的執法機構普遍使用數字技術進行監控或預測來提高警方的工作效率和效果,但有批評聲浪認為這種技術的依據其實存在某些偏見,進而讓警方在非裔社區加強巡邏等。負責率領這項研究的Ishanu Chattopadhyay也指,過往的犯罪預測並沒有將每個城市的複雜社區情況或是執法部門系統上的偏見列入考量,導致警方有時會在個別地區派出過量人手。
根據報告,這組模型主要透過解析互不關連事件時間與空間座標來預測未來事件,新算法將市內劃分為大約1000呎的空間塊,藉此預測這些區域內的犯罪行為,準確率達90%。此外,研究團隊針對不同經濟水平社區的逮捕人數進行對比後發現,富裕地區的逮捕人數會比貧困社區來得高,而在貧困社區犯罪也並不會導致更多人被捕,反映出警方在執法過程中存在偏見的情況。
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值得一提的是,這組新算法不僅適用於芝加哥,研究團隊在輸入亞特蘭大、奧斯汀、底特律、洛杉磯、費城、波特蘭和舊金山等七大城市的犯罪數據後也發現,這套系統的預測表現也相當理想。
不過,研究團隊在報告中亦強調,這項技術的高準確度並不意味著其應該用於指導警方如何指派警力,而是用在更高層面的治安決策,讓當局在執法時可按照需求且更公平地分配資源。