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不止是预测和遏制警务大数据还要解决偏见和歧视

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来源: 作者: 2019-05-17 09:42:36

打拐人物张宝艳在接受奇葩说辩论手姜思达采访时提到2151是截至采访时他们已找回的失踪/被拐儿童的数字,1分钟是他们提议通过的DNA数据库比对,到达的最快找人时间。1分钟,是亲人痛心心情的结束时间,从社会环境来看这是技术进步的表现。这几年,在人工智能、大数据的发展下全国警务处理案件、日常办公都将之应用其中,增加了警务办事效率。

其实,警务所需要的数据多种多样,数据应用到的场景也不止是寻觅失踪人口,以下是美国洛杉矶警方运用大数据的案例,你会发现不止是预测和遏制,警务大数据更是解决偏见和歧视的必要手段。

寻求人物/事件多数据化随着危机演变,剧烈的竞争正在隔着电脑屏幕发生,一张洛杉矶的数字地图警告了911背后的这群人。这一切要从电视屏幕跟踪突发新闻的故事说起。

监控摄像头监控街道,联网的计算机将分析师和警察部门与有价值的执法情报联系起来。通过这样的连接,实时犯罪数据就进来了,警务部署也会实时更新。洛杉矶市中心的这个高科技指挥中心预测了美国警务的未来。

“欢迎来到洛杉矶警察局实时分析关键反应部门(RACR- Los Angeles Police Department’s Real-Time Analysis Critical Response)。”RACR分部与开发追踪恐怖分子的社交网络软件科技公司Palantir合作,双方合作的第一步就是编织保持治安的大数据网络。

就像在寻觅国际恐怖网络一样,Palantir的软件系统整合、分析和分享了来自许多普通执法数据来源的神秘隐藏线索。1名调查抢劫嫌疑犯的侦探在计算机中输入了两个零碎的线索,一个是名字,一个是物理环境描述,很难相信这两个以前只能在纸上被记录的信息,如今将之输入数据库就可以搜索出存在嫌疑的人。

年龄、描写、住址、纹身、团伙同盟、车辆所有权等瞬间在选定的数据范围内出现。通过匹配已知的属性,计算机将搜索缩小到几个选项。从自动读取牌照可以查出潜在嫌疑人车辆的照片,从而了解城市每个车辆的位置数据,警察们随着证人来辨认抢劫中使用的汽车,通过匹配度就可以确认是不是逮捕,案子也会就此结束。

每天上午,巡查的警察都会接收到当天的“犯罪预测”数字地图。“小红盒象征着预言犯法的领域。”这些盒子意味着强大的犯罪活动的算法预测:多年积累的犯罪数据被计算机破解到精确的城市街区。通过数据的预测,警方将在值班巡逻期间对这些“热点”地区给予更多关注。

每天,警察都在预测的地点等待犯法产生。理论上这可以理解为把警察放在“固定的箱子”里,在适当的时候停止犯罪。目标是为了在该地点阻挠犯罪行为者的伤害行动产生。

很快,实时的面部辨认软件就会将现有的视频监控摄像头和海量生物辨认数据库联系起来,不久以后,社交媒体讯息会警示警方将要面对的暴动。

很快,数据匹配技术就会发现来自数十亿的不对等的匿名消费交易和个人通讯的可疑活动。通过数字化的人脸识别、通讯和模式,警察将即时、准确地调查数十亿人的信息线索。

这就是未来。这就是现在。这就是警务大数据的开始。

数据是警务中心的未来数据是警务中心的未来,包含有犯法数据、个人数据、团伙数据、关联数据、地点数据、环境数据和在传感器和监视源下不断增长的网络。警务大数据将因为扩大搜集、存储、排序和分析有关犯法的数字线索的能力增长而增长。

犯法统计是为算法模式而埋设的,而暴力受害者则映照在社会网络中。视频摄像机观看每个人的动作,私人消费数据的售卖者知道了用户的行动数据和兴趣爱好,并将这些信息卖给执法部门。

电话、电子邮件和财务的信息都可以用于分析可疑链接,政府机构搜集健康、教育和犯法记录,侦探监控公众Facebook、YouTube和Twitter的订阅源,聚集到数据中心对当地和联邦资助的中心所积累信息进行梳理和研究。

这是执法的大数据世界——在很大程度上仍处于起步阶段,但提供更多的数据,将其用于实际场景,研究将会有进一步的发展。

数据的背后是技术,算法、网络分析、数据发掘、机器学习以及每天被提炼和改进的计算机主机。警方可以辨认街角最容易看到的下一个汽车失窃或最有可能被枪击的人。

检察官可以锁定最可能破坏社区稳定的犯法网络,而分析师则可以将可疑行为联系起来,为进一步调查做准备。为了肯定犯罪者,案件的决定性工作基于强大的计算机立即可以进行大数据集快速运算,数据计算提供了预防和起诉犯罪的“武器”。

数据的应用将遏制警方歧视行为的存在在数据和技术上存活的是每个生活中的个人,这些人有些搞犯法,有些不是。有些人生活拮据,一些没有。但是,现在大家都发现自己被大数据的触角包围了。警务大数据背后的运算目标瞄准了犯法,但在许多城市,犯罪行为的压抑是以生活在社区中的有色人种为代价。

应用以数据为驱动的警务手段将在这些社区中有效遏制带有轻视偏见的警察办案。每个数据点都是真实的人类生活经验,许多时候,这些经验依然充满了人类的偏见、恐惧、不信任和种族歧视。对于这些社区,尤其是有肤色偏见的贫困社区,这些数据收集工作给未来带来了黑暗的阴影。所以这些新技术构成了大数据警务一系列的创新——将冲击警察关于“谁”、“哪里”、“什么时候”、“如何”的固有观念。

这,正在改变警务。消费者数据收集方面的新发展与执法部门渴望接受“智能警务”原则进行合并,以提高效率,减少预算。数据驱动技术提供了双赢——用更少的资源做更多的事情,并且以看似客观和中立的方式履行。

这样的技术执法更加聪明了,但也体现了人们对全面监控的恐惧。增加“法律和秩序”的言论可能导致监督过度。警察管理员、倡导者、社区和政府必须在技术的实施之前,而不是之后逐一解决这些问题。

社会必须通过了解种族歧视如何破坏许多公民的刑事司法体系并使其权利化,从而应对这些挑战。肤色、移民、宗教少数群体、穷人、抗议者、政府批评人士以及许多其他遭遇不公平警察监视的人都将面临着更大的危险。

但这就是每个人所经历的事情,由于我们每一个人都会产生详细的数据线索,暴露个人的细节。被搜集、出售和丈量的数据可能是错误的,算法关联也可能是错误的。如果警察以不准确的数据采取行动,就会丧失生命和自由。

警务大数据革命已经到来。这类创新的奇点在于,数据驱动的预测技术可以识别和预测未来的风险。风险识别是探究这一切意义的目标——在警务大数据重塑执法的进程中,预测它的潜伏问题。

围绕着种族、秘密、隐私、权利和自由的长期紧张关系,随着大数据分析的出现,以数字情势赋予了新的生命。新技术将开辟新的调查和监察机会,技术环境富有可能性,但也有危险。

本文部分内容翻译自techcrunch。

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