審查執法偏見 人工智能預測犯罪 90%準確

洛杉磯時報報導，由芝加哥大學教授查托帕迪亞（Ishanu Chattopadhyay）領導的團隊，近期開發一種人工智能工具，可提前一周預測未來的犯罪，準確度為90%。

該研究希望能更好的預測犯罪。然而，研究也揭露在包括洛杉磯在內的全美八個主要城市的貧困社區中，警力保護不足的情況。

這項研究日前發表於「自然人類行為」（Nature Human Behavior）期刊。科學家說，科學證明在上述這些地區採取更積極的警務是合理的，而該技術可望從而將政策變得更公平，更好的資源分配。

這項研究，是查托帕迪亞團隊，通過大量關於財產犯罪和暴力犯罪的公共數據中開發模式，從數據中分析、預測犯罪。

研究報告稱，「我們的工具不是簡單的通過預測，預期犯罪的時間和地點來增加執法權力，而是讓我們能審查它們的執法偏見，深入瞭解警務和犯罪共同發展（相互交織）過程的性質。」

幾十年來，全國各地執法機關，一直使用數位科技進行監視和預測，使警務更高效。但現實中，公民倡議者和其他人認為，此類政策是由有偏見的數據提供，這些數據是增加對非裔和西裔社區巡邏或對有色人種的虛假指控。

查托帕迪亞說，過去在犯罪預防方面的努力，並不總能夠解決執法中的偏見。他指出，通過比較不同社會經濟水平社區的逮捕數據，運行一個單獨的模型發現，較富裕地區的犯罪逮捕人數增加，貧困社區逮捕人數有所下降。

然事實並非如此。研究人員說，貧困社區的犯罪並不一定導致更多逮捕行為，這表明「執法存在偏見」。該模型基於芝加哥多年數據，但研究人員在包括洛杉磯、亞特蘭大、奧斯汀、舊金山、費城等城市也發現類似結果。

查托帕迪亞說，團隊開發的模型，可用於監測警察表現，可扭轉偏見，審計政策是否公平。

儘管這項研究令人鼓舞，但它卻可能在洛杉磯引發關注，批評者和隱私權倡導者，長期以來反對使用預測算法。

然查托帕迪亞說，這項技術效果才剛開始顯現，「沒有辦法把貓放回袋子裡。」

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