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神通廣大的預知警察

2016-07-27 09:29:46山東
大科技·百科新說 2016年7期
關鍵詞:系統

山東

在傳統的偵探小說里,案發后,偵探一般都會第一時間到達現場,查看犯罪現場,收集指紋、犯罪工具以及犯罪分子遺留的其他線索,然后經過縝密的邏輯推理和多地調查,最終迅速破案。就連神乎其神的福爾摩斯,也只能在慘案發生后,才進行他三段式的破案步驟:觀察案發地點、了解案發情況、捉拿兇手。

但受害者所失去的親人和財產,很難再完好無損地返還回來,而犯罪分子本人也因為一時的沖動毀了自己,說到底,破案于社會而言,并沒有起到更大的保護作用。那么,有沒有可能提前阻止犯罪分子的瘋狂行徑呢?

神奇的“Compstat”系統

2002年好萊塢上映的電影《少數派報告》,讓預知警察的概念深入人心。電影講述了華盛頓有三個預知警察,他們能破譯所有犯罪的證據,從間接的意象到時間、地點和其它的細節,都可以被當做預知未來的蛛絲馬跡。這些警察在預知犯罪方面從未失手,罪犯在實施犯罪前就已受到了懲罰。正因為預知警察的存在,2054年的華盛頓特區,謀殺已經消失了。

現實生活中,一場類似《少數派報告》的場景也在上演著,在網絡時代大數據的幫助下,警察正在從傳統的破案人角色向提前預知犯罪轉換,只需動動手指,調動數據,警察們就能在千里之外,預知犯罪,一改被動出警的不利局面,主動扼殺犯罪念頭于萌芽中。

比如,在20世紀八九十年代的美國,城市暴力犯罪直線上升,毒品泛濫、暴力槍擊案不斷,警察無力保護市民,弄得處處人心惶惶。但到了1994年,情況忽然出現轉機,一個小小的系統輕松地改善了警察和市民之間的關系。它就是CompStat電腦辦案系統。這個系統由前紐約市警察局長布拉頓于紐約率先啟動試行。

在犯罪心理學上,犯罪案件并不是隨機地分布于一個城市,而是呈現一定的規律性,比如波士頓的搶劫案中,66%發生于8%的街道上,西雅圖的半數案子發生在4.5%的街道上,所以研究者們認為,案件多發地附近將會有更高的犯罪率。CompStat系統正是基于這個理論建立,通過分析紐約76個警區日常犯罪的數據,得出地區犯罪報告、逮捕報告以及預測出地區犯罪趨勢圖,告知警方哪些地段可能會發生暴力事件。在系統預測的案件多發地,布拉頓多派警力巡查。這個系統運行后,僅僅用一年的時間,紐約的犯罪率就下降了60%。到2003年,謀殺案件降到了1964年以來的歷史最低水平。

由于Compstat系統的成功運用,布拉頓被喻為“美國最棒的警察”,紐約市公民對警察的滿意度也上升到了歷史最高點。盡管因種種原因布拉頓離開了紐約警察局,但他的系統卻保留了下來?,F在美國三分之一以上的警察局都采用該系統,芝加哥、新奧爾良和明里波利斯的警察局自從采用Compstat模式后,犯罪率出現了雙位數的下降。

不斷革新的預測軟件

CompStat只是警察預知犯罪的一個“前輩式”的工具,在它出現的上世紀90年代,互聯網還遠沒有現在普及,所有的數據還需要打電話到各個警區,手動錄入。1997年,全美只有20%的警方部署了這種監視系統,就已經取得了不俗的成績。到了2013年,全美已有超過90%的警方布置了街頭和公共場合攝像頭,個人數據庫漸漸完善,警察的預知能力更是不受地域限制。

比如,紐約警察局受Compstat系統成功的激勵,2012年首次與微軟公司合作,又引進了一款更先進的預測工具,這款工具信息檢索系統能分析和及時顯示超過3000個監控儀、911電話,車牌和其他資源的數據。

2014年,這款系統第一次出擊,取得的成績就令人驚嘆。通過追蹤100萬臉書網頁、4萬個來自臭名昭著的賴克斯島監獄的通話記錄和數百小時來自大樓電梯、走廊和庭院的監控錄像,警方突擊了一個住宅區,在那兒逮捕了103個黑幫成員,這是紐約歷史上最大規模的一次幫派逮捕行動,這個幫派被指控涉嫌2起謀殺、19個致命槍擊案和50件其他的槍擊事件,大規模的逮捕行動成功地阻止了未來可能的犯罪行為。在沒有計算機的過去,這一龐大的數據偵查活動是無法想象的。

在預測犯罪分子方面,美國并不孤獨。世界各地的警察局根據自身需要,設計出了不同類型的預測軟件。在英國,毒品和搶劫一直是社會難題,警察部門現在使用“預測性警務”(PredPol)軟件程序,根據過去三年區域的犯罪記錄,PredPol會繪制出一份城市地圖,用小紅框標出熱點犯罪區域,這個區域大概占到一個城市街區一半的面積,警察們會按照這份帶有標記的地圖,到那些小紅框區域巡邏。

在德國,預測的重點是防偷竊案。警察局利用Precobs預測軟件,通過搜集犯罪現場、時間、失竊物及竊賊的特定行為等數據做分析,辨別出高失竊風險區,預先部署警力來防止竊案發生。瑞士蘇黎世警方正使用德國開發的這款軟件,應用這款軟件的地區,盜竊案發生率降低了30%。

依據哪里來?

軟件的強大預測能力,賦予了警察神通廣大的預知能力,而這一切還得感謝警察局事先層層羅列的大數據。

在中國,公安內網有查詢的權限就可以看個人的出生年月、家庭住址、有無犯罪等詳細信息,在發達國家,這些信息更為完備。比如在美國,有一個令人膽戰心驚的信用記錄,不僅記錄著你的姓名、住址、照片等無關緊要的信息,甚至還包括你曾經破案或者犯罪的信用記錄,甚至你曾延遲交付水電費也會記錄在案。這個信用記錄已經被做成了數據庫,每個人都有自己的安全號,一輸入網絡就能查詢。

除了這個全民皆有的數據系統,警察局還會建立犯罪分子特有的犯罪資料庫,并使用演算法及諸如地理位置、犯罪記錄、年齡及前科等約24種的變數,推算出犯罪可能發生的地點、時間、人物及其手法。這些數據庫全國聯網,警方共享資源,成為了預測軟件的基礎數據。

在公共場合數據的調用方面,警方也有很大的權力,比如美國警方不僅能查閱美國超過20億個車輛牌照和所在地等私人信息外,更能利用不同的系統定位出犯罪地點,像是利用各地收音器找出開槍地點,利用社群軟件調查是否有違法行為等。

強大數據資源的支撐下,利用先進算法的計算機不難形成較準確的預測系統。過去,在學校門口發現一個可疑車輛,警局接到報案后,會根據車牌搜索信息,但搜索結果只是出現車牌的主人姓名、電話、住址等少部分信息。而現在,假如幼兒園附近有個可疑車輛被報告給了警察局,預測系統就會根據已建立的車牌管理數據庫,查出誰擁有了這輛車,車主的逮捕記錄,和這個區域的犯罪情況,它不僅能知道這輛車現在在哪里,而且通過調動車牌記錄,還可以知道它這幾天、幾個星期,甚至幾個月去過哪里。根據攝像頭顯示,臉部識別系統又將識別此時開車的人是否是車主本人,通過合理的推測,這個數據可能有助于讓犯罪念頭扼殺在萌芽中。

破案能力引發爭議

預知警察不僅在預測方面比過去更加有效,而且在破案方面也是成績不俗,在國際上重大案件破獲中,列出恐怖分子的追捕名單中,都有預知系統的一份功勞。不過,預知警察在威懾犯罪分子時,也讓普通民眾精神緊張,因為除了常規的數據收集,為了達到理想的效果,警方還會使出旁門左道收集數據。

2013年震驚全世界的美國棱鏡丑聞中,根據斯諾登披露的部分棱鏡計劃內容,情報人員可以直接進入9家美國網絡公司的中心服務器,獲得用戶的已存儲數據以及實時數據,這九家公司又是影響全球的公司,如微軟、Facebook、YouTube、谷歌、蘋果等等,這也就意味著全球十幾億人可能處于時時被監控中。

棱鏡計劃被曝光后,輿論嘩然。面對公眾指責,美國國家安全局在聽證會上為自己喊冤,聲稱這些項目自2001年9月啟動以來,已幫助美國政府挫敗了超過50起恐怖陰謀,如果政府不實施這些監控項目,美國將會面臨更多恐怖襲擊的風險。

盡管打著為了國家安全與減少犯罪的名義,但大批的美國人并不買賬,他們高舉著寫有“安全得讓我感到害怕”的橫幅,抗議自己無時無刻不被監控著,個人隱私權正在不斷被侵犯。

人們擔心的不僅是有沒有第三只眼時刻盯著自己,他們也擔心假如數據被黑客入侵篡改一氣,那些神通廣大的預知警察逮錯人了怎么辦?而且現有的法律并沒有規定這些預知警察的權力界限,亂用權力該如何判?

凡此種種,都還沒有得到警察局的明確答復,但相信在不久的未來,警察局也會重新制定章程,規定權力和義務。畢竟當物聯網徹底實現后,預知警察會變得越來越多,甚至取代現在傳統警察的出警角色,而他們作為新的警察種類,在有無限的接近個人隱私的機會時,將會需要更嚴格的警察章程。

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