最近芝加哥大学的科学家发表了一组可以预测犯罪发生的 AI 模型，号称准确率可达 90%。

这组演算法是使用芝加哥 2014 年到 2016 年，暴力犯罪（凶杀、伤害）和财产犯罪（住宅窃盗、汽机车盗窃）等两大类犯罪资料来训练模型（毒品犯罪未例入）。

研究团队表示这套模型不只适用于芝加哥当地，在套入亚特兰大、奥斯汀、底特律、洛杉矶、费城、波特兰和旧金山等七大城市的犯罪资料后，其预测力也相当出色。

过去不少人认为类似的犯罪预测系统会助长种族偏见，像是近年来芝加哥警察局使用另一组算法进行试验，推测该市有谁容易被捲入枪击事件（无论是受害者还是肇事者），但最后却发现芝加哥有 56% 的 20 至 29 岁的黑人男性出现在名单上。

研究者表示，这个模型本身也可能存在偏见，但他们已经尽力去排除过去犯罪演算法的缺陷，像他们排除了毒品犯罪、交通拦截与其他轻罪这些原本容易出现执法偏见的桉件资料。

同时过去的犯罪预测算法通常使用类似于流行病传染的算法预测，但是这组算法还加入了公路、人行道、火车站和公车路线等交通工具资讯当作因子运算，可以更有机性地预测犯罪发生。

最重要的，研究者强调「这套系统不是《关键报告》」，AI 不会把哪个民众列成嫌疑者，只会识别潜在的犯罪地点。

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