目錄
AI 預測犯罪準確率高達九成，為何仍存在種族歧視隱憂？
現在，「預測犯罪」這樣的事情已經不僅僅只存在於電影劇情裡，美國已經可以使用 AI 模組，以實驗中的 人工智慧 系統來預測一週以內可能發生的犯罪行為。
科技執法不是夢！「城市雙胞胎」AI 精準預測犯罪有望降低犯罪率
芝加哥大學的助理教授 Ishanu Chattopadhyay 受到美國媒體商業內幕（Business Insider）的採訪時告訴記者，他和他的團隊創建了「城市雙胞胎」（Urban twin）來監控 2014 年至 2016 年底的芝加哥犯罪數據，城市雙胞胎這個 AI 模組的能夠預測到某些犯罪的可能性。研究證明，將預測的街區範圍設定在兩個街區內的話，城市雙胞胎的預測準確率能夠高達 90%。
城市雙胞胎技術來自芝加哥大學的團隊研究實驗，將城市雙胞胎 AI 模組投入至美國共八個城市——包含芝加哥在內，還有亞特蘭大、奧斯汀、底特律、洛杉磯、費城、波特蘭和舊金山——實行犯罪預測，不但在預測犯罪方面有高達九成的預測準確率，更能細分犯罪的程度、犯罪類型和發生地點。
根據加拿大數據分析公司 AreaVibes 的統計資料，2020 年芝加哥的犯罪率比美國各城市的平均值還多出 67%，也因此成為城市雙胞胎的最佳實驗地點。他們希望透過這項計畫，能夠有效減低未來犯罪發生率，提高生活的安全程度。
人工智慧也有種族歧視？帶有歧視的數據庫有待監督
其實，使用數據來分析犯罪率已經行之有年，這種分析方法在流行病學、公共衛生、救災甚至地震學的領域中都很常見。幾十年來，警方一直在使用類似的分析來預測地理犯罪的「熱點」，這些研究顯示集中警務工作能夠顯著地降低犯罪發生率。
然而，芝加哥警方在 2016 年時使用一項 AI 模組預測最有可能成為槍擊事件受害者或肇事者的人，卻發現有 56% 的青壯年黑人男性出現在名單上。這份秘密名單遭爆料後，引發了種族主義的撻伐與指控，「犯罪預測系統會助長種族偏見」的議題也浮上檯面。
Chattopadhyay 表示，城市雙胞胎的模組本身可能也存在偏見，但他們已經盡力改善其他犯罪模組會出現的種族歧視機率。城市雙胞胎透過排出特定的資料數據，加入了多項資訊執行運算，以期更有機性地預測犯罪發生。
除此之外，團隊更進一步地公開了城市雙胞胎的演算法以增加審查透明率，他相信這項發明若能用於高層政策而非單純作為警方工具，能夠更有效地落實社會的穩定。