美國“預(yù)測性警務(wù)”的發(fā)展與困境（上）

李皛

一、初衷與萌芽

自20世紀(jì)70年代以來，西方發(fā)達國家普遍感受到單純增加警力與加快對案件的響應(yīng)速度對于維護社會治安和打擊、預(yù)防犯罪的效果提升已面臨顯著瓶頸。為進一步提高警務(wù)工作的效率，英國警察當(dāng)局率先提出了“情報主導(dǎo)警務(wù)”理念，并迅速傳播到美國和其他西方國家。該理念的主旨為警察機關(guān)管理層應(yīng)在盡可能全面掌握轄區(qū)執(zhí)法環(huán)境各類情報數(shù)據(jù)并對之進行精確分析的基礎(chǔ)上，更準(zhǔn)確地設(shè)置任務(wù)優(yōu)先級，并更高效地調(diào)動、部署、指揮警察力量以完成警務(wù)工作。

“情報主導(dǎo)警務(wù)”理念在一些西方國家警察機關(guān)得到貫徹后，社會各界對其有效性莫衷一是。但進入21世紀(jì)后，隨著視頻攝像頭等各種接入互聯(lián)網(wǎng)的警用信息采集設(shè)備得到廣泛部署;應(yīng)用先進計算機設(shè)備的各種自動化工作方法在警察機關(guān)日益普及;特別是與“大數(shù)據(jù)”相結(jié)合的人工智能越來越強大，開始具備了卓越的信息識別與分析能力，使得“情報主導(dǎo)警務(wù)”在信息化社會的功能升級——“預(yù)測性警務(wù)”率先在美國提出并得到應(yīng)用。

早在20世紀(jì)70年代，美國國家司法研究所（National Institute of Justice，NIJ）就在“情報主導(dǎo)警務(wù)”理念指導(dǎo)下建立了犯罪制圖研究中心（Crime Mapping Research Center），開展基于數(shù)據(jù)科學(xué)的犯罪分析與預(yù)測方面的研究。20世紀(jì)90年代中期，美國落基山國家執(zhí)法和懲戒技術(shù)中心（National Law Enforcement and Corrections Technology Center—Rocky Mountain）開始研究與電子地圖相結(jié)合的犯罪分析軟件，構(gòu)成了日后“預(yù)測性警務(wù)”賴以存在的人工智能工具的雛形。1997年，孟菲斯市成為美國國家司法研究所實施以數(shù)據(jù)科學(xué)為導(dǎo)向的《社區(qū)安全戰(zhàn)略》的五個試點城市之一，孟菲斯警察局與孟菲斯大學(xué)犯罪學(xué)教授理查德·雅尼科夫斯基（Richard Janikowski）領(lǐng)導(dǎo)的團隊合作，通過應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)手段成功在三年內(nèi)將該市強奸案報案數(shù)壓低了約40%。2005年，孟菲斯警察局正式開始推行“預(yù)測性警務(wù)”項目“藍色鎮(zhèn)壓”（Blue CRUSH）。同一時期，波士頓、里士滿等地的警察部門也開始進行使用歷史數(shù)據(jù)“預(yù)測”犯罪的初步嘗試，并取得了較好的效果。不過，更具野心和影響力的“預(yù)測性警務(wù)”實踐則在不久后由洛杉磯警察局展開。

在美國國家司法研究所的支持下，洛杉磯警察局開始“預(yù)測性警務(wù)”數(shù)學(xué)模型的深入探索，加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校等諸多研究機構(gòu)參與其中。受到信息時代技術(shù)進步的鼓舞，部分人類學(xué)家和社會學(xué)家發(fā)展出了“社會物理學(xué)”學(xué)派。他們相信，人類社會的發(fā)展變化和人類本身的思想、行為，與自然界的其他組成部分一樣遵循著一系列物理規(guī)律，只要掌握足夠的信息，就能發(fā)現(xiàn)這些規(guī)律并對其進行預(yù)測乃至控制，這成為“預(yù)測性警務(wù)”能夠?qū)崿F(xiàn)的理論基礎(chǔ)。與洛杉磯警察局合作的人類學(xué)家杰弗里·布蘭廷漢（Jeffrey Brantingham）博士指出：“人類活動并不像我們想象的那樣是隨機的……從某種意義上講，犯罪只是一個物理過程，只要我們能解釋犯罪分子如何移動并遇到他們的受害者，我們就掌握了犯罪的全部?！?/p>

布蘭廷漢博士與洛杉磯警察局合作發(fā)起了一個項目，試圖使用最先進的數(shù)學(xué)方法對犯罪模式的基本動態(tài)進行建模和測量，并將之轉(zhuǎn)化為實用的軟件工具。警方將過去80年內(nèi)的約1300萬個犯罪數(shù)據(jù)輸入大數(shù)據(jù)犯罪預(yù)測模型，利用龐大的數(shù)據(jù)集展示犯罪熱點地區(qū)，并預(yù)測可能發(fā)生犯罪行為的地區(qū)。2008年，洛杉磯警察局局長威廉姆·布拉頓（William J. Bratton）公開贊揚了對“預(yù)測性警務(wù)”的應(yīng)用和所取得的成效。2009年，美國國家司法研究所主任贊賞了洛杉磯警察局在應(yīng)用“預(yù)測性警務(wù)”方面的前沿地位，并鼓勵美國波士頓、芝加哥、華盛頓特區(qū)、紐約等地警察機關(guān)引入該理念和相應(yīng)的技術(shù)工具與警務(wù)方法。2010年，布蘭廷漢博士與洛杉磯警察局的合作項目發(fā)展出“預(yù)測警務(wù)”（公司名PredPol，取自英語“預(yù)測性警務(wù)”即“Predictive Policing”的縮寫）公司，開始公開推廣和出售其研發(fā)的“預(yù)測性警務(wù)”軟件，并成為該領(lǐng)域最重要、最具影響力的供應(yīng)商。這些軟件通過特定的算法，通過輸入某地區(qū)若干年的歷史犯罪數(shù)據(jù)進行“訓(xùn)練”，之后可根據(jù)每天輸入的有關(guān)犯罪類型、犯罪地點和犯罪時間的數(shù)據(jù)“預(yù)測”不同地點發(fā)生犯罪的可能性和程度，并以可視化的方式顯示在電子地圖上，與警官的GPS系統(tǒng)相連，從而實現(xiàn)警力的高效調(diào)動和部署。由于布蘭廷漢博士與布拉頓局長的高調(diào)宣傳與美國政府高層的鼓勵，“預(yù)測性警務(wù)”得到美國社會各界的廣泛關(guān)注，并在多個地區(qū)的警察和其他執(zhí)法機構(gòu)得到應(yīng)用，進入了快速發(fā)展時期。

二、發(fā)展與成效

自孟菲斯和洛杉磯兩地警察局的開拓性嘗試以來，至少從執(zhí)法部門的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，“預(yù)測性警務(wù)”在美國警察機關(guān)的應(yīng)用取得了令人鼓舞的成效。孟菲斯市自實施“藍色鎮(zhèn)壓”項目以來，與2006年的數(shù)據(jù)相比，到2010年10月當(dāng)?shù)胤缸锫蕼p少了31%、暴力犯罪率減少了15.4%、劫車率下降了75%、商業(yè)搶劫率下降了67%。洛杉磯市自應(yīng)用大數(shù)據(jù)犯罪預(yù)測模型后的一年內(nèi)，當(dāng)?shù)乇I竊犯罪減少了33%、暴力犯罪減少了21%、侵財犯罪減少了12%。里士滿警察局則自2009年起采用了IBM公司提供的“犯罪洞察和預(yù)防解決方案”（IBM Crime Insight and Prevention Solution），在12個月內(nèi)該地區(qū)的暴力犯罪和殺人案件減少近30%。在部署了“預(yù)測警務(wù)”公司提供的犯罪預(yù)測軟件后，亞特蘭大警察局所轄兩個社區(qū)的犯罪總量于2013年7月分別下降了8%和9%;諾克羅斯警察局轄區(qū)在2013年8月之后短短四個月內(nèi)盜竊和搶劫案件數(shù)量降低了15%～30%;加利福尼亞州阿罕布拉的盜竊和偷車案件數(shù)量在2013年1月之后分別降低了32%和20%，并于2014年5月降至歷史最低水平。

美國警察機關(guān)及其合作伙伴仍在不斷尋求拓展各種“預(yù)測性警務(wù)”工具的有效性及其功能和適用范圍。洛杉磯警察局與數(shù)據(jù)分析公司“帕蘭提爾”（公司名Palantir，音譯）合作，設(shè)計了一款通過收集過去數(shù)年間的犯罪者信息，對市民的犯罪風(fēng)險進行評分的軟件系統(tǒng)。部分犯罪學(xué)家相信，統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示極少數(shù)“重復(fù)犯罪者”犯下了絕大多數(shù)的刑事案件，故此類系統(tǒng)將對提升警務(wù)效率有極大幫助。2011年起，洛杉磯警察局利用這一系統(tǒng)部署了“激光”（LASER）行動，通過將該系統(tǒng)基于人員的犯罪預(yù)測與“預(yù)測警務(wù)”公司軟件基于地點的犯罪預(yù)測相結(jié)合，警方希望能“如激光般精準(zhǔn)地瞄準(zhǔn)特定地區(qū)的暴力犯罪分子和黑社會幫派，進行外科手術(shù)般的打擊”。根據(jù)對該局牛頓分局轄區(qū)從2006年1月到2012年6月的持續(xù)評估顯示，在部署“激光”行動后，當(dāng)?shù)乇┝Ψ缸锲骄吭聹p少5.4起，兇殺案平均每月減少22.6%，且沒有跡象表明發(fā)生了犯罪轉(zhuǎn)移。芝加哥警察局則獲得了聯(lián)邦政府400萬美元的經(jīng)費支持，與伊利諾伊理工學(xué)院合作，自2012年起使用與“激光”項目類似的技術(shù)部署了“戰(zhàn)略對象清單”（Strategic Subject List）行動，根據(jù)歷史犯罪記錄對市民犯罪或淪為犯罪受害者的風(fēng)險進行量化評估并在0～500的區(qū)間內(nèi)評分，據(jù)此確定警務(wù)工作重點。截至2017年，“戰(zhàn)略對象清單”的數(shù)據(jù)庫已包含約40萬人的評分，其中約29萬人因分?jǐn)?shù)超過250而被標(biāo)注為“高風(fēng)險”。調(diào)查顯示，在2016年，該項目評分為500（最高風(fēng)險等級）的人員中約1/3卷入了槍擊或謀殺案件;得分在429及以上的1400人卷入了芝加哥市當(dāng)年約20%的涉槍暴力案件，顯示該行動在預(yù)測暴力犯罪方面較高的準(zhǔn)確率。

2010年以后，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，美國警察機關(guān)有條件利用更為海量和多元化的數(shù)據(jù)以提升“預(yù)測性警務(wù)”的準(zhǔn)確性和效率。在奧巴馬政府“21世紀(jì)警務(wù)工作隊”倡議的框架下，數(shù)據(jù)科學(xué)和信息技術(shù)對改善警察效能和提升社區(qū)安全方面的潛力得到進一步重視，美國一些暴力犯罪高發(fā)的大城市，如芝加哥，建立了使用各種軟件系統(tǒng)和專用工具處理來自城市各個角落的傳感器所收集的數(shù)據(jù)的技術(shù)中心，并通過“融合”中心機制與其他政府部門實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享。新的傳感器技術(shù)，如基于軍隊使用的狙擊手定位裝置的槍擊聲學(xué)感知系統(tǒng)（ShotSpotter）等得到迅速推廣。紐約市警察局部署了集成聯(lián)網(wǎng)攝像頭、環(huán)境傳感器、車牌讀取器、報警電話記錄系統(tǒng)、槍擊聲學(xué)感知系統(tǒng)等數(shù)據(jù)采集設(shè)備的“場域感知系統(tǒng)”（Domain Awareness system），用以支持基于名為“圖形化”（Patternizr）的機器學(xué)習(xí)算法的“預(yù)測性警務(wù)”應(yīng)用，根據(jù)2017年的評估，經(jīng)過為期24周的實驗，紐約總體犯罪指數(shù)下降了6%。

近年來，以神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)為代表的機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展日新月異，推動人臉識別、步態(tài)識別、表情識別等人工智能監(jiān)控技術(shù)迅速成熟;微電子技術(shù)的進步使具備數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化功能的各種信息采集終端快速普及;在現(xiàn)代化國家，人們的日常生活越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)流動，“預(yù)測性警務(wù)”的發(fā)展具備了前所未有的技術(shù)基礎(chǔ)和應(yīng)用前景。然而在此背景下，美國的“預(yù)測性警務(wù)”不僅沒有持續(xù)高速發(fā)展的勢頭，反而面臨越來越多的爭議與質(zhì)疑，逐漸陷入困境。（未完待續(xù)）

（責(zé)任編輯：馮苗苗）