作者：E&T editorial staff一種能夠準確預測芝加哥犯罪的人工智能算法揭示了警方反應中存在的偏見。芝加哥大學的科學家開發(fā)了一種新的算法，他們聲稱該算法可以提前一周預測未來的犯罪行為，準確率約為90%。人工智能已經(jīng)學會利用2014年至2016年底，芝加哥暴力和財產(chǎn)犯罪的公開數(shù)據(jù)來識別時間和地理位置的模式，能夠提前幾周準確預測犯罪水平。該模型還在美國其他7個主要城市的數(shù)據(jù)上進行了訓練和測試，它們的表現(xiàn)水平類似。
然而，人工智能的結(jié)論也表明，整個城市的警察反應中都存在與種族有關(guān)的偏見。根據(jù)發(fā)表在《自然人類行為》雜志上的研究，芝加哥較富裕地區(qū)的犯罪導致的逮捕人數(shù)比貧困地區(qū)更多。該研究的資深作者伊沙努?查托帕德海伊說：“我們發(fā)現(xiàn)，當給系統(tǒng)施加壓力時，它需要更多資源來逮捕更多人以應對富裕地區(qū)的犯罪，而把警力資源從社會經(jīng)濟地位較低的地區(qū)引開?！痹摴ぞ咄ㄟ^關(guān)注兩大類報告事件進行了測試和驗證，比如暴力犯罪和財產(chǎn)犯罪。這些是城市地區(qū)最有可能向警方報案的罪行。以前的犯罪預測工作經(jīng)常使用流行病或地震方法，其中犯罪被描述為出現(xiàn)在“熱點”并蔓延到周邊地區(qū)。這些工具往往忽略了城市環(huán)境以及犯罪與警察執(zhí)法效果之間的關(guān)系。“空間模型忽略了城市的自然拓撲結(jié)構(gòu)，交通網(wǎng)絡尊重街道、人行道、火車和公交線路。通訊網(wǎng)絡尊重具有相似社會經(jīng)濟背景的地區(qū)。我們的模型能夠發(fā)現(xiàn)這些聯(lián)系?！鄙鐣W家和合著者詹姆斯·埃文斯說。新模型將城市劃分為大約300米寬的空間塊，并預測這些區(qū)域內(nèi)的犯罪行為，而不是依賴傳統(tǒng)的社區(qū)或政治邊界，這些也會受到偏見的影響。由于存在偏見風險，之前使用人工智能工具預測犯罪的努力一直備受爭議。芝加哥警察局試驗了一種算法，創(chuàng)建了一份被認為最有可能卷入槍擊事件的人的名單，結(jié)果顯示，該市20至29歲的黑人男性中，有56%出現(xiàn)在名單上。Chattopadhyay承認，他的模型使用的數(shù)據(jù)也會有偏差，但他表示，已經(jīng)采取了措施來減少這種影響，而且人工智能不能識別嫌疑人，只能識別潛在的犯罪現(xiàn)場。該團隊還向公眾發(fā)布了數(shù)據(jù)和算法，以便其他研究人員可以檢查其推理和結(jié)論。Chattopadhyay說：“我們創(chuàng)建了城市環(huán)境的數(shù)字孿生。如果向它提供過去發(fā)生的事情的數(shù)據(jù)，它就會告訴你未來會發(fā)生什么。但它并不神奇，它也有局限性，但我們對其進行了驗證，并且效果非常好。”- 蜜度索驥：以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長
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