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預測未來2小時 AI+GIS加持 溫哥華警察永遠快一步！
對警察來說，常是接獲報案之後才會出動警力處理，但傷害與驚嚇往往已經造成。溫哥華則利用GIS系統與AI的結合，讓警察能搶在案件發生前，使犯罪者無所遁形……
【文／劉容皿 圖片提供／達志影像】
在1995年至2009年間，加拿大的大溫哥華地區曾發生一連串女學生被襲擊的事件，歹徒尾隨放學回家的女性，並伺機帶到附近的樹林加以性侵。溫哥華警方為此組成專案小組，動員100多名警力來偵辦此案，幾個月調查下來過濾出560多名嫌疑犯，但比對DNA都不符合。在偵查陷入膠著時，歹徒又再次犯案了。
抓出非典型罪犯
最後專案小組決定借助科技分析的力量─他們找上了當時在警局還不夠受重視的犯罪分析諮詢和發展科，透過龐大的資料庫進行地理空間及地理輪廓分析，經過幾周的過濾後鎖定了一名嫌犯，並從嫌犯使用過的咖啡杯上取得唾液，確認與受害者身上找到的DNA吻合，警方隨即逮捕了這名嫌疑犯賀撒摩(Ibata Hexamer)。
這名狡猾的嫌犯為何能逃脫出傳統辦案的篩選範圍？這是因為賀撒摩屬於非典型的犯罪分子，他擁有房產、有穩定交往的女友、經營的事業也很成功，又沒有前科，不符合任何「典型的犯罪分子」特徵，這使他能利用偵辦上的盲點再三犯案。
這宗重大刑案也成為溫哥華走向人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的轉捩點，事實證明，以情報為主導的偵察工作，在空間分析(Spatial Analytics)技術的支援下，能夠找到不容易追查、工於心計的犯罪分子。溫哥華警察局犯罪分析諮詢和發展科負責人普羅克斯(Ryan Prox)談起該案件帶來的轉變，「以前的問題總是聚焦在『最符成本效益的辦法是什麼』，但在短短2周內我們破案了，這讓風向轉為：『也許我們應該先試試這些新技術』。」
8成準的犯罪預測
普羅克斯和他的團隊所採用的新工具，是名為CompStat的資訊統計警務模式，這是一套結合電腦統計和地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的績效管理系統，再搭配其他降低犯罪的策略，讓警方可更精準的進行治安維護。原先，溫哥華是加拿大3大城市中治安最差的地方，竊案時有所聞。在警方引進這套新技術後，由地理空間工程師和統計專家開發的演算法，能一一解構闖空門的犯罪模式，透過機器學習(Machine Learning)、空間分析，警察可以預測容易被竊賊入侵的住宅區，並依據這些數據加強巡邏。
2016年溫哥華先以試點的模式來測試CompStat這套技術，結果實驗區域的竊案數量在短短1個月內就降低2成。溫哥華市警局於是率加拿大之先，將這套「預測性警務系統」技術廣泛應用於全市。普羅克斯表示，「每28天，管理層都會檢討全市的犯罪趨勢、犯罪集聚模式(Crime Clustering)，以及犯罪問題。經過定期檢驗下來，無論就人力部署的方式、資源分配以及任務執行的效果，都可看出這項技術讓警務工作變得更講求證據，也更能有效負責。」
經過證明，只要運用得當，這是一套很有效的警務工具，有助各局所辨識出可降低犯罪的狀況，進而提昇社區生活品質。這套犯罪預測工具由地理資訊系統技術供應商Esri的合作夥伴Latitude Geographics所開發，能藉分析過去的犯罪案件，來預測接下來2小時內、範圍100公尺內的犯案。隨著時間演進，目前此工具已能達到80％以上的準確度。
針對性的巡邏嚇阻
導入這套新模式的關鍵，是要先建立完善的數據資料庫，包括對過往犯罪者行為的掌握，有哪些可能再犯、從事危險行為的嫌疑對象。警方也會檢視獲通報案件的犯案手法(Modus Operandi, MO)。例如：竊賊闖空門是用螺絲起子撬開窗戶等，藉由過去的犯罪手法，或其他任何犯罪行為指標來加以比對，作為系統運行的重要資料。
而外出巡邏中的警察也能運用這些數據分析，輔助他們更完善地執行勤務。普羅克斯表示，溫哥華將車載電腦推進至現場第一線的警車上，可連線警局的系統，即時顯示犯罪趨勢和犯罪模式。「我們納入幫派成員和慣犯的地址，以及財產犯罪、暴力犯罪的最新趨勢和狀況。」普羅克斯進一步解釋，這也能更及時處理民眾的需求，警察不是只能等到通報案件後才被動回應，而能運用預防的技術，甚至能趕在事件發生前提供更主動的服務。溫哥華警察局也鼓勵員警多利用分析工具，以更了解自己負責的區域。
溫哥華警察局長帕爾默(Adam Palmer)對於CompStat為日常巡邏任務帶來的改變，有如此詮釋：警車不是在整個街區隨機巡邏，而是針對性地鎖定可能發生犯罪的區域、有目的的巡邏。帕爾默向加拿大廣播公司(Canadian Broadcasting Corporation, CBC)解說，當系統識別出一個位置時，就可以派遣人員前往巡視。他說，有的時候會當場逮到現行犯，但這套系統最主要的目的，其實是要讓警察在被系統警示的地點出現，「光是『到場』就能達成嚇阻犯罪的效果。」
據警察人員反映，他們使用地理空間和時間分析，搭配犯案手法的資料庫，對於偵辦財產犯罪和侵害犯罪，例如：性侵害等，持續有所斬獲。普羅克斯也說，「以證據當基底，可以回頭檢驗我們做了什麼、怎麼做、為什麼要做、是否有效果。然後調整策略，（讓警務工作與資源都能）發揮最大的效益。」
過度預防的疑慮
但也有人對此套系統懷抱疑慮，既然這樣的預防犯罪系統能那麼精準，最終會不會發生類似電影《關鍵報告》(Minority Report)的情節？當「預防」犯罪到一個地步，依可能的機率或演算的判定，就先行逮捕系統警示的嫌犯。普羅克斯為此向社會大眾釋疑：「我們意識到公眾對預測性警務的疑慮，我們一直對此保持謹慎，維持制衡。警方只使用住家遭竊的公開報告，避免讓合理的懷疑放大現有的偏見。」
帕爾默也否認如此發展下去，會真實上演《關鍵報告》的劇情，他也點出了關鍵：「我們的目標不是人，而是位置。」「這裡沒什麼是暗地來的。」
