加利福尼亚警方使用人工智能程序告诉他们在哪里巡逻,批评者称这可能会加剧种族偏见

据美国“水星报”报道,美国全国约50个警察部门使用了为预测性警务设计的人工智能,其中包括加利福尼亚州的10个警察部门,并取得了不同程度的成功。

圣克鲁斯警察局局长安德鲁·米尔斯告诉新闻媒体,人工智能系统在确定警察何时应该巡逻已知的犯罪热点方面“有所帮助”。

上个月,Motherboard首次披露了加州大学伯克利分校对预测产品的兴趣,该产品由一家名为PredPol的公司生产,帕洛阿尔托和默塞德的警察机构也是如此。 内部文件显示PredPol在圣克鲁斯,旧金山,摩根希尔,萨利纳斯和其他地区进行了“当前和近期部署”。 其他加州合同已确认已经结束。

加州大学伯克利分校警察局长向Mercury News证实,PredPol产品已经使用了“几年”,而Palo Alto警方表示它已经在2013年至2015年间进行了测试.Los Gatos / Monte Sereno的警察在2012年之间使用它和去年执法官员说。

对预测性警务的批评者长期以来一直认为,这种人工智能可能会受到种族偏见的污染,并可能导致低收入的色彩社区成为不成比例的目标。

从本质上讲,预测软件是一种大数据分析方法,可以与科幻小说“ 少数派报告”进行比较但实际上并没有真正“预测”实际犯罪。

相反,AI增强软件会扫描大型数据集,以突出显示某些犯罪活动的高风险位置。 从理论上讲,官员可以生成报告,以确定可能发生犯罪的地点和时间 - 并将资源投入这些地区。

一些法律专家提出的担忧是,现实世界刑事司法系统中存在的偏见 - 例如,对一个人口的监管 - 会影响数据。

“偏向于部署工具的潜力巨大。 简单地说,魔鬼在数据中,“纽约大学法学院种族,不平等和法律中心执行主任Vincent Southerland 。

PredPol首席执行官布莱恩麦克唐纳告诉水星报 ,该公司没有使用逮捕数据,只提供基本犯罪信息,如时间,日期和地区,以帮助减少输入偏差,但一名​​员工承认“报告偏见”仍然是一个问题。 麦克唐纳说,PredPol强调抢劫,闯入或杀人数据,但不包括毒品分发或性犯罪。

许多数字权利专家此前曾抨击使用基于执法部门多年来收集的数据的秘密警务技术。

“这些问题的根源在于数据。 由于预测性警务取决于历史犯罪数据,并且犯罪数据既不完整又种族偏见(例如,采取毒品犯罪),因此监管软件所产生的预测结果似乎是不可避免的,这是不可避免的,“ACLU的Ezekiel Edwards写道2016年8月的博客文章。

联邦军数字权利组织建议预测性警察“通过依靠警方记录保存模式来放大警务中的种族差异,而不是实际犯罪的模式。”但是反对这一点,麦克唐纳本周告诉水星新闻 :“我们觉得我们是帮助。 我们看到一些城市的犯罪率下降,大多数情况下是两位数。“

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