根據刊登於《自然─人類行為》（Nature Human Behavior）期刊研究指出，芝加哥大學社會科學家開發出城市犯罪預測演算法，將城市切分成每塊只有 1,000 立方英尺（約 302.5 坪）區塊測試，結果準確率高達 90%。

研究人員使用芝加哥暴力犯罪與財產犯罪的歷史數據資料來測試自家模型，模型會隨著時間逐步檢測這些區塊的犯罪模式，並試圖預測未來可能的犯罪事件。研究人員並使用亞特蘭大、落杉磯及費城等其他大城市的數據資料測試模型，準確度表現一樣好。

過去不少人認為類似的犯罪預測系統會助長種族偏見，像是近年來芝加哥警察局使用另一組算法進行試驗，推測該市有誰容易被捲入槍擊事件（無論是受害者還是肇事者），但最後卻發現芝加哥有 56% 的 20 至 29 歲的黑人男性出現在名單上。研究者表示，這個模型本身也可能存在偏見，但他們已經盡力去排除過去犯罪演算法的缺陷，像他們排除了毒品犯罪、交通攔截與其他輕罪這些原本容易出現執法偏見的案件資料。同時過去的犯罪預測算法通常使用類似於流行病傳染的算法預測，但是這組算法還加入了公路、人行道、火車站和公車路線等交通工具資訊當作因子運算，可以更有機性地預測犯罪發生。

對比過往的犯罪預測沒有考慮到每個城市的複雜社區情況或執法部門系統上的偏見，導致警方有時在個別地區派出過量人手。這個新的推算法則透過分析互不關連事件及模式的時間和空間座標，預計將來可能發生的事件。該系統將市內劃分為多個大約1000呎的空間塊，而不是傳統的社區或政治界線預測罪案，減低出現偏見情況。

研究者強調「這套系統不是《關鍵報告》」，AI 不會把哪個民眾列成嫌疑者，只會識別潛在的犯罪地點。研究者謹慎地指出，這套工具雖然準確性不錯，但並不應該用於直接指派警力，而該是用在更高層的治安政策。

文字：編輯部

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