聚焦信息技术领域 为产业发声
导读
利用人工智能和大数据技术，提前预测犯罪分子乃至国家敌人的行动，做到料敌先机——这些原本在电影《少数派报告》中出现的画面，如今随着人工智能和大数据技术的发展，这些科幻电影的情节可能都将成为现实……
美国利用大数据降低犯罪率
提起预测犯罪，就不能不提到警用科技界赫赫有名的PredPol公司。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
PredPol的业务说起来没那么神秘。它的基本逻辑是根据过往犯罪率曲线，和不断变化的犯罪事件时间、地点等数据，通过一个大数据分析算法，来得出哪个街区犯罪事件高发、哪条街道抢劫事件较多、哪个时间段城市比较危险这样的数据结论。从而指导警方调整巡逻路线和巡逻时间，把更多警力投入到犯罪率偏高的时间地点上去。
这事好像听起来也没什么，任何警员肯定都知道重点巡逻这件事。但以前重点巡逻靠的是个人经验，而且整个警队难以统筹协调。PredPol在6年间扩大了几十倍的使用率，已经在某种程度上说明了这种“犯罪预测”是有效的。
日本建立预测性治安体系
类似方案已经开始从美国拓展到其他国家。比如前几天日本神奈川县警方刚向财政部门申请研究经费，希望能为2020年东京奥运会建立一个预测性治安体系。结合大数据体系和AI分析能力来设定更严密的安全保护机制。
据说，该系统可以判断罪犯是否还有不法行为，并预测罪犯的下一步行动，侦查犯罪或事故发生的时间和地点，这将帮助警察调查犯罪并防止一些犯罪发生，警方将会在犯罪最可能发生的时间巡逻，以确保安全，这也将有助于加速调查。
预测性治安系统将采用一种“深度学习”算法，通过分析大数据来让计算机自学。它将包括犯罪学、数学和统计学，同时收集关于时间、地点、天气和地理条件以及其他方面的犯罪和事故数据。它还可以从社交媒体中获取信息。目前他们已经使用系统来列出犯罪频繁的地区，但它没有帮助做出预测。
中国类似项目也在推进中
2014年3月24日，一种依靠大数据理念，通过对以往案发数据、人口和地理信息、甚至天气等多种数据分析，用以预测未来指定时间段内辖区某地域发案概率的全新科技系统——犯罪预测系统，在江苏省苏州市公安局苏州工业园区分局跨塘派出所正式投入公安破案实战运行。
据了解，目前该系统可用1%至2%的面积预测命中达到20%至30%的案件。跨塘派出所自使用该系统后的近6个月时间里，93种可防控违法犯罪警情总量同比下降了19%，其中路面盗窃下降了15%，入室盗窃下降了35%，其他盗窃下降了12%。
技术革新所带来的争议
日本京都大学研究生院的信息科学教授Toyoaki Nishida说，如果关于犯罪集中在特定的时间和地点的假设被证明是正确的，采取有效的预防措施就有可能预防犯罪发生。但他说，使用这种方法可能会有负面影响，比如经常在同一地区巡逻。他补充说，这样的系统首先需要被居民接受，然后才会投入使用。
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