美國教授自創 「犯罪算法」:預測準確度依靠大數據

2020-11-22 IT之家

使用算法來判斷一個人是否夠科學？

來自美國賓夕法尼亞大學的Richard Berk教授花費數十年的時間自創了一套關於「犯罪行為預測」的算法，這套算法可以預測出各種犯罪相關的內容，例如哪種人容易在成年後犯罪，哪類罪犯應該被關在監獄的何種區域，哪種罪犯再次犯罪的機率較高等，這些算法的準確度需要基於大數據。

在2013年2月，美國威斯康星州拉克羅斯警方被曝利用這一算法對慣犯Eric Loomis進行量刑，他駕駛的汽車曾在一起駕車槍擊案件中使用過，這名罪犯最終被判處六年有期徒刑，緩刑五年執行。不過這一判決也受到了非議，原因就是外界質疑這一算法的科學性。

具體來說，該算法適用範圍比較廣泛，包括判斷哪些囚犯需要關在限制區域，假釋部門如何選擇密切監視假釋的囚犯，警方預測哪些因為家庭暴力而被捕的人會再犯，為職業安全與健康管理局提供關於哪些工作場所更可能會違反安全規定的信息……至於從出生時收集的數據預測一個人到18歲時是否可能會犯罪的算法，目前正在編寫中，不過這對於大數據的要求非常高。沒有足夠的數據支持，必然會影響算法的準確度。

至於這種算法的科學性，目前還無法驗證，這可能同樣需要大數據的支持。在得出實質性的結論前，任何人也不應該妄下評論。

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