预测性警务与人工智能：效率与偏见之间的公共秩序伦理
在犯罪发生前就将其阻止的想法不再是科幻小说：这是基于人工智能的“预测性警务”的现实。但这种效率的代价是什么？在这篇深度分析中，我们探讨了自动化公共秩序维护的阴暗面。借鉴国际刑警组织的指导方针和国际大学的分析，我们调查了算法——基于受社会经济偏见污染的历史数据进行训练——如何正在引发危险的“反馈循环”。这是一次关于辩护权
在罪犯尚未实施犯罪之前就将其逮捕的想法，几十年来一直令科幻文学着迷。如今，这种设想有了一个技术名称：预测性警务。通过使用人工智能和机器学习算法，世界各地的警察部门正在分析海量数据，以预测下一桩犯罪可能发生的地点、时间以及由谁实施。
从纯粹的统计和逻辑角度来看，其承诺的效率令人震惊。然而，当我们把将嫌疑指向公民的权力委托给一台机器时，我们就踏入了一个充满宪法和伦理问题的雷区。算法并非中立的先知：它们从过去学习。如果执法部门的过去曾带有偏见，那么人工智能只会将这些偏见自动化，并将其隐藏在数学客观性的借口之下。
在本期深度报道中，我们将探讨人工智能应用于公共秩序领域所产生的深远法律和社会影响。通过国际大学的研究以及国际刑警组织的指导方针，我们将分析反馈循环的风险、模型的不透明性，以及捍卫人类质疑权的必要性。
1. 承诺的效率与国际治理
当今的警察部队必须处理海量的数字数据：闭路电视摄像头、电话记录、金融交易和GPS数据。人工分析已不再足够。
面对这种复杂性，国际机构正试图划定伦理边界。国际刑警组织在其关于负责任人工智能创新导论（工具包）的文件中强调，人工智能应被视为调查支持工具，而非自主决策者。所需的治理原则包括透明度、技术力量使用的相称性以及法律责任。
这种技术创新与公共责任之间的张力，在专业杂志Police1关于执法中的人工智能伦理的文章中得到了很好的总结。该文章敦促政府机构在挫败威胁的必要性与保护公民隐私以维护公众信任的责任之间找到平衡。
2. 原罪：历史偏见与“反馈循环”
预测性警务的结构性问题不在于代码本身，而在于用来喂养这些代码的数据。
正如罗格斯大学人工智能伦理实验室关于预测性警务的术语表所清晰阐释的那样，算法是根据历史逮捕数据进行训练的。如果过去警方不成比例地在某些社区（通常是少数族裔或低收入阶层居住区）巡逻，那么这些地区的逮捕率在统计上就会更高，无论整体实际犯罪率如何。算法会读取这些数据，并再次将巡逻队派往同一社区。更多的巡逻队会导致更多的逮捕（即使是针对轻微犯罪），从而在一个被称为反馈循环的恶性循环中证实了算法的判断。
这种结构性歧视的风险也得到了欧洲预防犯罪网络在其关于欧洲人工智能与预测性警务的风险与挑战报告中的广泛记录。
机器产生的无形歧视有可能摧毁法律面前人人平等的原则。我们在关于算法偏见与司法准入：从无形歧视到数字正当程序的解决方案的调查中分析了如何减轻这种影响。
3. 算法不透明性与宪法风险
当算法将一名公民标记为“高风险”累犯时，该系统便与刑法的基本原则——无罪推定和辩护权——发生了冲突。
发表在《国家法律学院期刊》上的一篇富有启发性的法律文章，题为算法正义还是偏见：预测性警务算法在法律上的影响，揭示了所谓的“黑箱”问题。许多预测性警务软件由受商业秘密保护的私营公司开发。如果法官或警察基于算法输出做出预防性决定，而辩护方无法分析或质疑产生该输出的源代码，那么获得公正审判的基本权利就被剥夺了。
专有代码与人身自由的交汇是技术时代最严重的偏差之一。我们在关于人工智能在司法监控过程中的伦理维度：正义还是自动化偏见？的专题中详细讨论了这一点。
4. 大规模监控与捍卫自主权
在地理定位预测性警务（绘制风险区域地图）之后，下一步是大规模的生物识别和行为识别，实时绘制人们的意图。使用能够识别人群中个体或检测行为异常的智能摄像头，引发了大规模监控的幽灵。
在这种情况下，人类责任成为抵御反乌托邦的唯一屏障。任何人工智能系统，无论多么复杂，都不应有权在没有经过训练的人类操作员进行真正的批判性验证（人在回路中）的情况下自动触发警察行动。
为了充分理解所涉及的技术和个人数据保护策略，我们邀请您阅读我们的专题大规模监控与人工智能：如何在超连接社会中保护自己。
常见问题解答：人工智能与预测性警务
1. 究竟什么是“预测性警务”？ 它是使用数学模型、历史数据分析以及机器学习算法来识别潜在的犯罪活动（发生地点和时间）或潜在的犯罪者，从而使执法部门能够预先在区域内分配资源。
2. “反馈循环”是什么意思？ 这是一个算法上的恶性循环。如果历史数据告诉人工智能某个社区是高犯罪风险区，警方就会向该社区派遣更多警员。更多警员在现场将在统计上产生更多逮捕，即使是针对轻微犯罪。新数据将证实人工智能的预测，促使其在未来派遣更多警员，从而高估该地区相对于其他地区的实际风险。
3. 在欧洲，将面部识别用于预测性警务合法吗？ 随着欧盟《人工智能法案》的生效，执法部门在公共场所“实时”使用远程生物识别身份识别被严格禁止，除非在特殊且有限的情况下（例如，迫在眉睫的恐怖主义威胁或针对性寻找绑架受害者）。基于政治信仰或种族的生物识别分类系统被完全禁止。
4. 算法是“黑箱”是什么意思？ 这意味着算法（特别是深度学习的神经网络）得出特定结论的内部过程极其复杂，以至于连其创造者都无法理解。这使得辩护律师无法质疑算法，以了解其当事人为何被标记为嫌疑人。
5. 执法部门如何减轻人工智能的偏见？ 通过三个基本步骤：1) 在模型训练期间使用“公平性指标”来平衡历史数据；2) 对软件进行定期的独立审计；3) 确保最终决定始终由经过专门培训、能够识别系统局限性和虚假相关性的人类官员做出。
结论：秩序与法律
在打击犯罪中使用人工智能是不可避免的演变。面对日益复杂的犯罪网络，放弃技术的计算能力将是一种制度上的投降。
然而，效率绝不能成为牺牲公民正义的借口。当对犯罪的预测成为警察行动的唯一指南针时，就有可能不是根据公民的个人过错，而是根据其邮政编码或肤色产生的统计相关性来惩罚他们。
2026年真正的挑战不是构建从不犯错的算法——这在工程学上是不可能的目标——而是构建一个足够成熟的司法系统，能够质疑其创造的机器，并确保每个人都有神圣的权利向机器证明它错了。
参考文献与资料来源
为确保法律、伦理和制度上的严谨性，本文参考了以下主要来源：