美国开展使用人工智能技术去追查逃犯 效果显著

纽约市警察局（NYPD）本月透露，他们自2016年底开始，使用人工智能追踪罪犯，这项技术被称为Patternizr。

Patternizr由NYPD开发，是美国第一个通过算法机器学习软件，筛选警察局数据，找到同类案件并锁定嫌疑人的工具，自2016年12月以来，纽约警察局一直在使用它，但该部门本月首次披露了它的存在。

Patternizr曾成功的确认了一名使用皮下注射器作为武器，几周前在曼哈顿家得宝（Home Depot）偷取电钻的嫌疑人。NYPD前分析师兼Patternizr研究员Alex Chohlis-Wood表示，研究这项技术的目的是为了识别犯罪模式，帮助警察尽快逮捕嫌疑人。

纽约市拥有全国最大的警察部队，其中有77个区域分布在五个行政区。发生的犯罪事件数量巨大。2016年，纽约警察局报告了超过13，000起盗窃案，15，000起抢劫案和44，000起大规模杀人案。手动梳理逮捕报告既费力又耗时，而且往往毫无结果。

Patternizr不是一个旨在预测犯罪发生地点的少数派报告系统，也不是一个使用人工智能来解析CCTV录像的系统。它使用算法搜索NYPD数据库中的所有报告，查看案件使用的武器和事件之间的距离，然后用相似性得分对它们进行排名。并确定应将哪些投诉组合在一起，并将这些投诉呈现给警员，以帮助他们进行调查。平均而言，每周有超过600起投诉通过Patternizr进行。

NYPD数据分析助理专员Evan Levine介绍，NYPD使用10内年手动收集的历史犯罪数据，用来开发Patternizr并教它检测模式。NYPD公布了Patternizr算法，其他警察部门可以通过获取已经列出的信息构建自己的定制版本的Patternizr。

NYPD使用Patternizr被披露后，一些公民自由倡导者表示担心基于机器的工具可能无意中加强了警务方面的偏见。纽约公民自由联盟法律总监Christopher Dunn认为，对有色人种的过度监管，会使任何预测性警务平台都存在风险。为了确保公平，NYPD应该对其部署的技术保持透明，并允许独立研究人员对这些系统进行审核。