美國預(yù)測警務(wù)的實(shí)踐邏輯與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制論析

翁孫哲

（浙江警察學(xué)院，浙江 杭州 310053）

計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在社會生活中作用日益顯現(xiàn)，警方也充分利用這些技術(shù)來預(yù)防與打擊犯罪，采用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)就是其中的典型。美國預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的采用與發(fā)展已經(jīng)有二十多年的歷史，使用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的警察機(jī)關(guān)在增多，開發(fā)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的公司也在增加，學(xué)術(shù)界對預(yù)測警務(wù)的研究也日益增加。實(shí)務(wù)部門側(cè)重于預(yù)測警務(wù)對警察機(jī)關(guān)打擊犯罪與維護(hù)社會治安的效果。國內(nèi)學(xué)術(shù)界對預(yù)測警務(wù)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)展開了相關(guān)探討，但缺乏全景式的研究，對預(yù)測警務(wù)的最新進(jìn)展缺乏深入研究，也缺乏從多學(xué)科多視角來看待預(yù)測警務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。本文對預(yù)測警務(wù)的最新進(jìn)展、存在的風(fēng)險(xiǎn)以及規(guī)則路徑進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。

一、預(yù)測警務(wù)的內(nèi)涵和理論基礎(chǔ)

（一）預(yù)測警務(wù)的內(nèi)涵

對于何謂預(yù)測警務(wù)，學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)屆并沒有形成一個(gè)權(quán)威的定義，但是預(yù)測警務(wù)包含警方的一系列戰(zhàn)略與行動，是一個(gè)客觀事實(shí)。

有學(xué)者認(rèn)為，預(yù)測警務(wù)是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)，聚集犯罪受害人、犯罪發(fā)生的時(shí)刻等信息以及其他詳細(xì)信息，通過統(tǒng)計(jì)預(yù)測為警方預(yù)防和打擊犯罪，或預(yù)測已發(fā)犯罪案件最可能的目標(biāo)的警務(wù)[1]。該觀點(diǎn)指出了預(yù)測警務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)、目標(biāo)定位，并指出它是警務(wù)而非技術(shù)層面的應(yīng)用系統(tǒng)，殊值贊同。

預(yù)測警務(wù)的實(shí)踐需要以相關(guān)的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，如美國紐約警察局采用Compstat 系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測警務(wù)。該系統(tǒng)包括以下幾個(gè)原則：一是使用服務(wù)、犯罪和逮捕的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生及時(shí)準(zhǔn)確的情報(bào)，這些情報(bào)用于生成地圖、趨勢及其他產(chǎn)品。二是基于過去成功運(yùn)用資源有效應(yīng)對類似問題的智慧與有效策略來解決問題。三是快速部署到已經(jīng)識別的問題，以防止未來的犯罪活動。四是持續(xù)跟進(jìn)和評估，其中的成功結(jié)果通常是通過減少或替換犯罪行為[2]。可以看出，Compstat 系統(tǒng)依賴歷史數(shù)據(jù)，同時(shí)在一定程度上提高了警力資源配置的準(zhǔn)確性。

Compstat 系統(tǒng)的開發(fā)與使用，得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展。在其推行之后，紐約市的犯罪率下降。雖然對犯罪率下降是否歸因于該系統(tǒng)的采用有爭議，但是Compstat 系統(tǒng)受到其他一些城市的支持與采用，如洛杉磯市、圣克魯茲市。由于預(yù)測警務(wù)的市場潛力巨大，形成了幾家比較知名的設(shè)計(jì)開發(fā)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的公司，如Predpol 和Hunchlab。

（二）預(yù)測警務(wù)的理論基礎(chǔ)

預(yù)測警務(wù)的產(chǎn)生具有以下理論支持：一是犯罪生態(tài)理論，犯罪生態(tài)理論包括日常犯罪理論和情境犯罪預(yù)防理論。日常犯罪理論用三個(gè)基本元素來解釋犯罪的組成：可能的罪犯；合適的目標(biāo)；缺乏有能力的看護(hù)人。這三個(gè)元素在時(shí)間、空間匯聚時(shí)，犯罪機(jī)會就會存在。情境犯罪預(yù)防理論認(rèn)為犯罪是犯罪者的理性選擇，犯罪者在考慮一系列情境變量后，決定情境是否構(gòu)成犯罪機(jī)會[3]。這些理論表明，犯罪總是與一定的時(shí)空背景相聯(lián)系，一些區(qū)域和場所，由于特定的地理位置、經(jīng)濟(jì)條件、安防設(shè)備配比、居住人員構(gòu)成等因素容易造成犯罪機(jī)會，成為犯罪的溫床。而一旦這種客觀環(huán)境條件難以改變時(shí)，犯罪行為也難以消除。因?yàn)檫@些區(qū)域發(fā)生的犯罪模式會重復(fù)發(fā)生，因而能夠被預(yù)測。二是犯罪的慣技因素[4]。從事犯罪活動時(shí)需要特定的方法，一些類型的犯罪行為或一些特殊人群的犯罪，有著共同或類似的方法，被稱為慣技，產(chǎn)生慣技原因是多方面的。一些已經(jīng)存在的慣技，被潛在的犯罪分子學(xué)習(xí)與運(yùn)用；一些場所的特定地理結(jié)構(gòu)促使特定作案方式的形式；犯罪團(tuán)伙甚至黑社會組織在傳授與強(qiáng)制中形成共同的作案方式。在美國的實(shí)踐中，幫派犯罪、黑社會組織犯罪、有色人種聚集地出現(xiàn)的犯罪甚至非法移民犯罪等存在著一些類似的作案手法。上述理論說明，犯罪并非孤立的、偶然的現(xiàn)象，通過對犯罪產(chǎn)生的時(shí)空背景進(jìn)行干預(yù)，能在一定程度上減少與預(yù)防犯罪。這些理論能從不同側(cè)面說明了預(yù)測警務(wù)產(chǎn)生的背景以及其存在的可行性與必要性。

預(yù)測警務(wù)發(fā)展具有以下特點(diǎn)：一是私人企業(yè)、高校與科研院所在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)與運(yùn)行中發(fā)揮積極作用，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和犯罪學(xué)的專業(yè)人員積極參與；二是預(yù)測警務(wù)有選擇性地對犯罪進(jìn)行干預(yù)，它只面向特定的犯罪類型、犯罪區(qū)域和犯罪行為人，受制于資源約束以及成本效益考慮，無法履蓋全部犯罪類型、犯罪區(qū)域和犯罪行為人；三是預(yù)測警務(wù)的外延在不斷擴(kuò)寬。最初，對預(yù)測警務(wù)的探討局限于系統(tǒng)的使用上，隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能與大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)與共享十分便利，不同平臺間的數(shù)據(jù)匯集會顯示可能的犯罪行為與犯罪嫌疑人，及時(shí)作出預(yù)判與預(yù)測，能有效地防止犯罪行為發(fā)生。

二、預(yù)測警務(wù)的迭代發(fā)展和效能

（一）預(yù)測警務(wù)的迭代發(fā)展

預(yù)測警務(wù)的實(shí)踐離不開預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用，而預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測警務(wù)的運(yùn)用效果、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展以及參與公司的增加不斷推陳出新，使預(yù)測警務(wù)不斷迭代發(fā)展。在過去二十多年的時(shí)間里，美國警方先后應(yīng)用幾種不同的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)，并形成了幾種具有特定目標(biāo)導(dǎo)向的預(yù)測警務(wù)。

第一種預(yù)測警務(wù)以財(cái)產(chǎn)犯罪的位置為目標(biāo)[5]。以洛杉磯市運(yùn)用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)為典型，該系統(tǒng)關(guān)注三類犯罪：入室盜竊、盜竊汽車和從車?yán)锉I竊。之所以首先選取這三類犯罪，因?yàn)檫@些犯罪，受害人容易感知到損失，也容易引起社會關(guān)注，同時(shí)其發(fā)生與環(huán)境脆弱性有關(guān)，警察出現(xiàn)在這些區(qū)域可以減少其發(fā)生。區(qū)域的范圍通常精確到500×500 平方英尺，并預(yù)測特定犯罪的類型。

第二種預(yù)測警務(wù)以暴力犯罪的位置為目標(biāo)。這些暴力犯罪包括搶劫、嚴(yán)重毆打、槍擊和幫派犯罪。其中以犯罪風(fēng)險(xiǎn)地形建模技術(shù)（RTM）為代表。RTM 開發(fā)數(shù)字化犯罪風(fēng)險(xiǎn)地形圖，識別與特定犯罪相關(guān)的特定因素。已經(jīng)識別的因素在計(jì)算機(jī)地圖上有分層，以突出特定區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度。RTM并不關(guān)注過去的犯罪，而是聚焦于產(chǎn)生犯罪風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素[6]。

第三種預(yù)測警務(wù)以參與犯罪活動的行為人或受害人為目標(biāo)。其背后隱藏著這樣的邏輯，消極的社會網(wǎng)絡(luò)與環(huán)境脆弱性類似，也能鼓勵(lì)犯罪行為，如特定幫派成員受幫派影響就從事幫派的犯罪行為，恐怖主義分子通過互聯(lián)網(wǎng)也會形成犯罪網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)階段，警方會通過歷史犯罪數(shù)據(jù)、社交媒體等多種途徑分析具有較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的人員名單，并對這些人采取相應(yīng)的預(yù)防措施，以減少犯罪風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。以美國芝加哥警察局推行的“戰(zhàn)略對象清單”（Strategic Subject List）為典型，根據(jù)參與槍擊或謀殺的可能性，將有犯罪記錄的個(gè)人列為受害者或罪犯[7]。

第四種預(yù)測警務(wù)以犯罪行為模式為目標(biāo)。以紐約市警察局應(yīng)用Patternizr 系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測警務(wù)為代表。該系統(tǒng)主要針對三種比較頻發(fā)的犯罪：搶劫、入室盜竊與重盜竊。雖然這三種都是財(cái)產(chǎn)犯罪，并非是預(yù)測可能的犯罪發(fā)生地或可能實(shí)施犯罪的人。警方將已經(jīng)發(fā)生并已經(jīng)辦理完結(jié)的案件錄入系統(tǒng)，案件發(fā)生后，警察將該案件作為種子訴狀輸入系統(tǒng)。從中篩選出十個(gè)案件，并賦予0—1 之間的分?jǐn)?shù)。分值越高表明兩個(gè)案件的匹配程度越高，兩個(gè)案件有共同的作案模式[8]。數(shù)據(jù)庫中的案件已經(jīng)有特定犯罪者的身份信息，包括姓名與地址，因此警方推定種子案件可能的犯罪實(shí)施者，并根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的身份信息展開進(jìn)一步的偵查行動。Patternizr 的核心是分析與查找不同案件間存在著共同的作案手法。它基于以下假設(shè)：許多犯罪行為有相同的作案手法，但不同犯罪模式的作案手法不同。如果不同犯罪模式的作案手法都相同或大同小異，會使種子案件同時(shí)與許多案件相匹配，無法預(yù)測到具體的犯罪行為人，但這在實(shí)踐中不可能。不同犯罪模式的作案手法也是動態(tài)變化[9]，這說明種子案件匹配時(shí)，也需要考慮匹配分值排序靠后的犯罪模式，因?yàn)橥环缸镄袨槿艘部赡芨淖兤湫袨?，即使是匹配分值不高，也可能是由同一人?shí)施。

預(yù)測警務(wù)不僅適用于有關(guān)犯罪行為沒有發(fā)生，但特定區(qū)域很可能發(fā)生犯罪或者特定人很可能從事犯罪行為的場景，也適用于犯罪行為即將發(fā)生，即警方已經(jīng)觀察到特定時(shí)空環(huán)境下犯罪人行為的場景。需要說明的是，警察憑借其自身多年的工作經(jīng)驗(yàn)來推斷某人即將從事犯罪行為，也是預(yù)測警務(wù)。但是這種經(jīng)驗(yàn)習(xí)得需要長期實(shí)踐，經(jīng)驗(yàn)難以復(fù)制與推廣，因此具有個(gè)體意義。預(yù)測警務(wù)是充分利用大數(shù)據(jù)算法，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析各變量間的相關(guān)性，只有基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測警務(wù)，才能提供關(guān)于特定區(qū)域或特定人更多信息，應(yīng)用更加廣泛。

（二）預(yù)測警務(wù)的積極效能

一是使警方樹立預(yù)防在先的理念，并把這種理念落實(shí)到實(shí)踐中。諸如搶劫、入室盜竊等犯罪大量發(fā)生，侵害公民的財(cái)產(chǎn)權(quán)，如果警察無法及時(shí)偵破這些案件，并對犯罪嫌疑人予以制裁，就無法發(fā)揮威懾作用。而預(yù)測警務(wù)使警方從引發(fā)犯罪的環(huán)境等方面入手，消除犯罪發(fā)生的條件，通過預(yù)防減少此類案件的發(fā)生。

二是減少犯罪者從事重復(fù)犯罪的可能性。通過預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的分析，識別一些高風(fēng)險(xiǎn)的人，將這些人納入重點(diǎn)關(guān)注，采取一定的措施，如為其提供教育培訓(xùn)機(jī)會，加強(qiáng)社區(qū)監(jiān)管等使其有機(jī)會融入社會，獲取收入，從而弱化甚至消除其從事犯罪的激勵(lì)。

三是能提升警務(wù)資源的使用效率。預(yù)測警務(wù)利用大數(shù)據(jù)運(yùn)算，減少了統(tǒng)計(jì)與分析潛在犯罪地點(diǎn)與犯罪行為人的人力資源，并能實(shí)現(xiàn)重復(fù)統(tǒng)計(jì)與分析。

四是符合反恐與國家安全等特定目的需要。911 事件后，美國加強(qiáng)了反恐的預(yù)防與打擊力度，通過整合航空業(yè)、酒店業(yè)旅客的數(shù)據(jù)，甚至運(yùn)用監(jiān)控?cái)z像設(shè)備從個(gè)人行為、動作還有社交網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)測可疑活動[10]，從中發(fā)掘具有高風(fēng)險(xiǎn)的潛在恐怖分子，并先發(fā)制人采取措施。在美國邊境，出于維護(hù)國家安全與打擊非法移民的需要，美國憲法第四修正案所要求的關(guān)于攔截、搜身與扣押的正當(dāng)程序標(biāo)準(zhǔn)有所放松，一個(gè)區(qū)域被主要用來從事非法目的，再加上其他非常寬泛的因素，就強(qiáng)有力地支持了合理懷疑的存在[11]，強(qiáng)化了對非法移民的執(zhí)法力度，而法院也會支持執(zhí)法機(jī)關(guān)的決定。

五是預(yù)測警務(wù)在迭代升級中推進(jìn)警察機(jī)關(guān)組織變革。一些警察機(jī)關(guān)成立了專門從事預(yù)測警務(wù)工作的內(nèi)設(shè)機(jī)構(gòu)，由專門人員從事數(shù)據(jù)分析等工作。由于預(yù)測警務(wù)引導(dǎo)警務(wù)資源向高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域派遣，從而減少一些犯罪率較低區(qū)域的警力配置，使得這些區(qū)域原有的機(jī)構(gòu)被撤并，有利于減少警力資源的浪費(fèi)。

三、預(yù)測警務(wù)實(shí)踐中存在的風(fēng)險(xiǎn)

如前所述，警方推行預(yù)測警務(wù)產(chǎn)生了積極的效能。預(yù)測警務(wù)的運(yùn)行需要相應(yīng)的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)作為基礎(chǔ)，警方需要為預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供思路、為預(yù)測警務(wù)的運(yùn)行提供數(shù)據(jù)，并且警方依賴預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)給出的建議進(jìn)行警力資源的配置和警務(wù)組織變革。預(yù)測警務(wù)包括從前端的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)到后端的警務(wù)活動的全過程，在這個(gè)過程中，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等等問題，使得預(yù)測警務(wù)在實(shí)踐中產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。

（一）造成區(qū)別對待

在預(yù)測警務(wù)實(shí)踐中，警方將歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)錄入算法系統(tǒng)后，算法在描述性特征與目標(biāo)特征之間建立關(guān)聯(lián)，得出特定區(qū)域、特定群體、特定種族的犯罪率較高，警方將資源有針對性地投向這些區(qū)域、群體與種族，從而使這些區(qū)域、群體與種族的犯罪被發(fā)現(xiàn)與查處的概率更高。如紐約市的盤查與搜身項(xiàng)目，從2004 年至2012 年的數(shù)據(jù)顯示，83%的被盤查者是黑人或西班牙裔，只有10%的被盤查者是白人。但是，紐約市的人口中有52%是黑人或西班牙裔，白人占33%。這表明，黑人或西班牙裔被盤查的比例高于其人口比例。這也使得算法系統(tǒng)將黑人或西班牙裔的特征與導(dǎo)致犯罪預(yù)防的盤查聯(lián)系起來[12]。又如奧爾良的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)將暴力或幫派犯罪的受害者或?qū)嵤┱叽_定為絕大多數(shù)年輕的非洲裔美國人、男性、受教育程度低下與就業(yè)不足等[13]。實(shí)踐中，警方也會以這些群體作為執(zhí)法的對象，增加警力資源，相應(yīng)地發(fā)現(xiàn)這些群體更多的犯罪行為，進(jìn)一步強(qiáng)化了這些群體高犯罪的形象。

對特殊人群或特殊區(qū)域的區(qū)別對待，會產(chǎn)生不當(dāng)?shù)耐匦Ч慕?jīng)濟(jì)分析的視角而言，犯罪者在打算從事犯罪行為時(shí)，也會進(jìn)行成本收益的權(quán)衡，只有違法收益大于違法成本時(shí)，其才會著手進(jìn)行違法犯罪活動。從社會的角度而言，對犯罪者的最優(yōu)制裁是等于其對社會造成的損害，一方面能夠制裁犯罪，對犯罪者形成威懾，另一方面也無需額外增加資源，如果犯罪者缺乏經(jīng)濟(jì)能力，就需要通過監(jiān)禁方式對其施加制裁。政府對違法犯罪的制裁水平體現(xiàn)為兩個(gè)維度：發(fā)現(xiàn)犯罪的可能性以及懲罰的嚴(yán)厲程度[14]。在懲罰嚴(yán)厲程度不變的情況下，發(fā)現(xiàn)犯罪的可能性增加，也會增強(qiáng)對犯罪者的制裁，更多的人被逮捕與定罪。在懲罰嚴(yán)厲程度不變的情形下，利用算法發(fā)現(xiàn)與查處犯罪的概率會增加，從而形成過度威懾[15]。

預(yù)測警務(wù)不僅會導(dǎo)致威懾過度的問題，會產(chǎn)生威懾不足的問題。由于預(yù)測警務(wù)主要面向一些發(fā)生頻率高、受社會公眾關(guān)注的犯罪類型，并且警察將大量資源投放在這些領(lǐng)域。由于在一定時(shí)期內(nèi)，警察機(jī)關(guān)的預(yù)算無法持續(xù)增加，甚至受制于經(jīng)濟(jì)形勢的影響，出現(xiàn)預(yù)算削減的情況。其他各種犯罪類型不會隨著預(yù)測警務(wù)的使用而消失，這表明警方投放在其他犯罪上的資源相對減少，這些犯罪包括白領(lǐng)犯罪，由于挪用資金、職務(wù)侵占、商業(yè)賄賂、偽造證明文件等犯罪隱蔽性較高，受公眾關(guān)注度沒有搶劫罪那樣顯著。從美國預(yù)測警務(wù)的現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)來看，也少有專門針對白領(lǐng)犯罪的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)，即使一些白領(lǐng)犯罪的非法所得要高于一般的財(cái)產(chǎn)犯罪。警察將較少的資源投放在這些犯罪上，導(dǎo)致這些犯罪被發(fā)現(xiàn)的概率降低，即使在懲罰嚴(yán)厲程度不變的情況下，依然會導(dǎo)致威懾不足的問題。

（二）基于認(rèn)知偏見而削弱執(zhí)法激勵(lì)

所謂認(rèn)知偏向，是指警務(wù)人員在辦案時(shí)的思維模式與思考問題的方法受到限制而產(chǎn)生的偏見，包括自動偏見和確認(rèn)偏見[16]。自動偏見是指人們傾向于相信計(jì)算機(jī)所作出的判斷要優(yōu)于人自身作出的判斷。由于計(jì)算機(jī)代表復(fù)雜精巧的科學(xué)設(shè)計(jì)，其儲存能力與計(jì)算能力也不斷增強(qiáng)，而單個(gè)個(gè)體確實(shí)在信息儲存與計(jì)算能力上與計(jì)算機(jī)無法比擬，使得人們會認(rèn)為計(jì)算機(jī)作出的推斷與判斷更科學(xué)更準(zhǔn)確。確認(rèn)偏見是指算法所作出的判斷與推薦，人們會積極尋找證據(jù)去證實(shí)該判斷與推薦的合理性與準(zhǔn)確性，而不會從反方向?qū)ふ易C據(jù)去否定該判斷與推薦的合理性與準(zhǔn)確性[17]。確認(rèn)偏見與自動偏見密不可分，由于算法也是復(fù)雜與精巧的設(shè)計(jì)，人們基于自動偏見接受算法判斷與推薦，并加以鞏固與強(qiáng)化。自動偏見反映出人們對科學(xué)過于樂觀的傾向，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)、預(yù)測警務(wù)技術(shù)能順利被警方所采用的心理因素。

自動偏見與確認(rèn)偏見會削弱執(zhí)法激勵(lì)的消極后果。一是使警務(wù)人員失去從執(zhí)法實(shí)踐中提升判斷能力的機(jī)會。一旦預(yù)測警務(wù)被順利使用，警務(wù)人員會產(chǎn)生對其依賴的心理。較長時(shí)間利用算法系統(tǒng)內(nèi)判斷可能的犯罪區(qū)域或違法犯罪嫌疑人，使得警務(wù)人員失去在街面巡邏、現(xiàn)場執(zhí)法中通過言行等方式判斷犯罪嫌疑人與犯罪行為存在的能力，而警務(wù)執(zhí)法本身是一種需要實(shí)踐理性的活動，這種實(shí)踐理性經(jīng)由長期執(zhí)法積累而得來。特別對新入警人員，沒有這種長期街面巡邏與現(xiàn)場執(zhí)法養(yǎng)成的素養(yǎng)，對其并非有利，而一旦對預(yù)測算法過于依賴，在面對復(fù)雜多變的情境時(shí)，也不愿去行使自由裁量權(quán)。二是無法糾正數(shù)據(jù)與算法的錯(cuò)誤。由于數(shù)據(jù)采集中的輸入錯(cuò)誤、采集對象錯(cuò)誤、犯罪嫌疑人謊報(bào)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)經(jīng)過人為處理等原因，預(yù)測警務(wù)所依賴的原始數(shù)據(jù)本身錯(cuò)誤。算法依據(jù)這些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)所作出的判斷與推薦，被警務(wù)人員接受，由于自動偏見與確認(rèn)偏見的存在，其缺乏激勵(lì)去發(fā)現(xiàn)與矯正其中的錯(cuò)誤。三是自動偏見與確認(rèn)偏見會強(qiáng)化種族偏見。警務(wù)人員在執(zhí)法中的種族偏見客觀存在，在現(xiàn)有的犯罪記錄數(shù)據(jù)中，拉丁裔和非洲裔等有色人種所占比例相對較高。依賴這些原始數(shù)據(jù)所得出的算法判斷與推薦，警務(wù)人員會加大對這些有色人種的執(zhí)法力度，從而發(fā)現(xiàn)更多的違法犯罪行為，又會提高其犯罪比例。警方將過多的資源分配到針對有色人種的執(zhí)法中，強(qiáng)化種族歧視。四是警務(wù)人員尋找其他嫌疑人和其他證據(jù)的激勵(lì)大大弱化。一旦算法作出判斷與推薦，由于自動偏見與確認(rèn)偏見的存在，警務(wù)人員需要花費(fèi)大量的時(shí)間與精力去收集證據(jù)來推翻與否定算法的判斷，普通執(zhí)法警察囿于時(shí)間與精力的限制，無法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。即使一些警務(wù)人員發(fā)現(xiàn)算法判斷的失誤，也可能由于利益或其他考慮而不愿意揭發(fā)。

（三）無法避免骯臟數(shù)據(jù)問題

預(yù)測警務(wù)依托大數(shù)據(jù)，其對數(shù)據(jù)的要求應(yīng)當(dāng)是充分的、客觀的、正確的。充分是指應(yīng)當(dāng)盡可能將更多犯罪類型的數(shù)據(jù)，而不是選擇部分犯罪類型的數(shù)據(jù)，但在預(yù)測警務(wù)運(yùn)行的實(shí)踐中不充分、不準(zhǔn)確、不客觀的骯臟數(shù)據(jù)客觀存在。骯臟數(shù)據(jù)是指源于腐敗的、偏見、非法實(shí)踐的數(shù)據(jù)或受偏見與非法實(shí)踐影響的數(shù)據(jù)，包括有意被操縱的數(shù)據(jù)以及被個(gè)體和社會偏見所扭曲的數(shù)據(jù)[18]。同時(shí)骯臟數(shù)據(jù)也包括因逮捕無辜者而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些無辜者身上被植入了栽贓證據(jù)或受到其他虛假指控。

在目前的實(shí)踐中產(chǎn)生骯臟數(shù)據(jù)的理由有多個(gè)，一是警方缺乏關(guān)于收集、存儲、評估與使用數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)與程序規(guī)定，使得數(shù)據(jù)收集等環(huán)節(jié)存在隨意性，甚至在錄入數(shù)據(jù)時(shí)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行人為處理與加工。二是警方在接到報(bào)案并到達(dá)現(xiàn)場時(shí)，對現(xiàn)場當(dāng)事人行為的性質(zhì)認(rèn)定存在一定的自由裁量權(quán)，同一行為可能存在犯罪、摩擦與非犯罪行為的分類，警察有意將某類犯罪行為當(dāng)作非犯罪錄入或?qū)⒎欠缸锂?dāng)作犯罪錄入，無法客觀地反映行為的真實(shí)情況。三是種族與偏見形成的反饋回路無法消除。預(yù)測警務(wù)的運(yùn)行需要?dú)v史的犯罪數(shù)據(jù)，已經(jīng)記錄在案的歷史犯罪數(shù)據(jù)，并非真實(shí)客觀。特別是在美國執(zhí)法實(shí)踐中，特定種族、特定低收入群體、特定居住地的人，其犯罪率相對較高。這與執(zhí)法機(jī)關(guān)長期以來的種族歧視有關(guān)。據(jù)實(shí)證研究，美國芝加哥市與奧爾良市警察執(zhí)法的種族歧視引起關(guān)注。在民權(quán)組織提起訴訟期間，美國司法部展開調(diào)查的期間，他們與企業(yè)合作開發(fā)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)[19]。這些帶有種族歧視的歷史犯罪記錄，就被作為預(yù)測警務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，沒有跡象表明這些數(shù)據(jù)由于錯(cuò)誤與違法行為而被刪除。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的預(yù)測警務(wù)也產(chǎn)生了相似的反映種族偏見的預(yù)測結(jié)果。四是操作上的失誤。警察在錄入有關(guān)犯罪行為的信息時(shí)，錯(cuò)誤地輸入姓名、地址、種族，由于數(shù)據(jù)庫的龐大，微小的錯(cuò)誤就可能引發(fā)匹配上的錯(cuò)誤而影響預(yù)測的準(zhǔn)確率。

骯臟數(shù)據(jù)的問題客觀存在，但難以在短期內(nèi)加以有效克服，其原因也是多方面的。首先，警察執(zhí)法受民主監(jiān)督較少，自由裁量權(quán)大。警察執(zhí)法中的種族歧視是一個(gè)長期存在的問題，美國并沒有建立起一套抑制警察種族歧視的有效制度，也很少對警察執(zhí)法的種族歧視進(jìn)行監(jiān)督，即使在一些引發(fā)高度關(guān)注的案件發(fā)生后，警察也沒有實(shí)質(zhì)性改進(jìn)執(zhí)法。很多警察機(jī)關(guān)并沒有設(shè)立專門的審計(jì)和監(jiān)督機(jī)關(guān)，對執(zhí)法中的種族歧視和不當(dāng)行為進(jìn)行監(jiān)督。雖然美國有信息公開法，但是多年后的信息公開無法消除歷史犯罪數(shù)據(jù)中的種族歧視問題，一些警察機(jī)關(guān)也不愿意公開相關(guān)數(shù)據(jù)。其次，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)企業(yè)缺乏動力也缺乏能力去篩查與刪除骯臟數(shù)據(jù)。出于追求利潤的需要，系統(tǒng)開發(fā)企業(yè)一方面會標(biāo)榜自身是客觀的無偏見的，另一方面也會服從警察機(jī)關(guān)的要求，在一些種族歧視濃厚的區(qū)域，警察機(jī)關(guān)是不會同意刪除這些具有種族色彩的歷史犯罪數(shù)據(jù)。系統(tǒng)開發(fā)企業(yè)也難以將所有骯臟數(shù)據(jù)與好的數(shù)據(jù)區(qū)分開來。一些骯臟數(shù)據(jù)由諸如種族、性別等直接的變量指代，系統(tǒng)開發(fā)者已經(jīng)明確將這種變量從算法中刪除，但是諸如低收入、失業(yè)、特定居住地等變量也能反映特定種族或特定性別。預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)無法將收入、職業(yè)、居住地這些變量刪除。預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的算法也無法解決反饋回路問題，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的算法依據(jù)變量間的相關(guān)性得出相關(guān)推斷，而不是分析因變量與自變量間存在的因果關(guān)系，因此即使某人隸屬于某種族或居住在某地，現(xiàn)實(shí)中并沒有從事犯罪行為，但算法依然會對其賦予較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)值。只要輸入的數(shù)據(jù)包含種族偏見等信息，算法依然會強(qiáng)化反饋回路。

四、美國對預(yù)測警務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)制的實(shí)踐狀況

（一）矯正區(qū)別對待的實(shí)踐探索

區(qū)別對待使特定區(qū)域或特定群體更容易成為警察執(zhí)法的對象，違反平等原則。但是區(qū)別對待的產(chǎn)生與美國社會根深蒂固的種族歧視存在直接關(guān)系，因此實(shí)踐層面是減少區(qū)別對待發(fā)生可能性，而難以根除。具體的措施有：

一是在預(yù)測警務(wù)的采購環(huán)節(jié)向公民公開信息。就采購的具體系統(tǒng)、采購對象、采購所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)以及系統(tǒng)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)等詳細(xì)說明，以便使公民掌握警方的采購行為。為使公眾更好地了解預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用狀況，警方有關(guān)預(yù)測警務(wù)采購、審批、運(yùn)用的相關(guān)資料，應(yīng)當(dāng)允許公眾查閱。由于預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)存在的復(fù)雜性與專業(yè)性，普通公眾難以理解其運(yùn)行機(jī)理，有必要采用通俗易懂或可視化方式。

二是強(qiáng)化算法透明原則。算法透明原則應(yīng)用于算法設(shè)計(jì)、運(yùn)行的全過程。根據(jù)算法透明原則，應(yīng)允許第三方對算法代碼和決策標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行審查。美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會專員斯威尼（Sweeny）提出了“設(shè)計(jì)責(zé)任”這一概念。根據(jù)這一概念，算法設(shè)計(jì)者在開發(fā)算法階段應(yīng)當(dāng)接受第三方審查，從而發(fā)現(xiàn)算法可能存在的歧視和偏見[20]。如種族或膚色等變量容易被識別，在算法透明原則下，算法設(shè)計(jì)者應(yīng)當(dāng)剔除這些能直接反映與體現(xiàn)歧視的變量。

三是建立預(yù)測警務(wù)算法影響評估制度。2018 年10 月，美國紐約市率先頒布《算法問責(zé)法》，該法明確規(guī)定行政機(jī)構(gòu)以及慈善團(tuán)體應(yīng)用自動化決策系統(tǒng)時(shí)應(yīng)當(dāng)接受自動化決策系統(tǒng)工作組在公正性、可問責(zé)性和透明度等方面的評估。華盛頓州和加利福尼亞州的相關(guān)立法也要求進(jìn)行算法影響評估[21]。一些城市的執(zhí)法機(jī)構(gòu)在引入預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時(shí)，需要經(jīng)過城市議會的同意與批準(zhǔn)。在批準(zhǔn)前，會成立一個(gè)算法影響評估委員會，對算法的風(fēng)險(xiǎn)評估后，該委員會出具報(bào)告并作出是否應(yīng)當(dāng)允許采購的建議。舊金山市議會頒布了《禁止秘密監(jiān)視條例》，該條例還要求該市的各部門采購任何類型的監(jiān)控技術(shù)，或者簽訂協(xié)議接受通過監(jiān)控技術(shù)取得的信息時(shí)需報(bào)監(jiān)督委員會（Board of Supervisors）批準(zhǔn)[22]。算法影響評估制度是一種事前的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防機(jī)制，如果評估后禁止采用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)，其存在的區(qū)別對待風(fēng)險(xiǎn)也將不會出現(xiàn)。經(jīng)過評估，也可能對算法的變量設(shè)計(jì)、代碼運(yùn)行規(guī)則等進(jìn)行相應(yīng)修改，也能減少區(qū)別對待的風(fēng)險(xiǎn)。

四是建立算法審計(jì)制度。在預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)使用的過程中，應(yīng)當(dāng)定期向獨(dú)立的審計(jì)機(jī)構(gòu)報(bào)告或委托第三方進(jìn)行審計(jì)。美國審計(jì)制度比較健全，有著堅(jiān)實(shí)的法律基礎(chǔ)。非盈利組織“為了人民”對美國刑事審判中的再犯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測算法Compas 開展審計(jì)，撰寫了《機(jī)器偏見》審計(jì)報(bào)告。該報(bào)告引發(fā)了美國社會廣泛關(guān)注，直接推動了算法偏見和算法歧視相關(guān)立法的出臺[23]。由獨(dú)立審計(jì)機(jī)構(gòu)作出是否存在種族歧視、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等情形。一旦審計(jì)確認(rèn)存在上述問題，就需要中止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用。由警方進(jìn)行整改并出具整改報(bào)告。如果無法完成相應(yīng)的整改，就應(yīng)當(dāng)終止使用該系統(tǒng)。由于受到社區(qū)壓力以及缺乏證據(jù)來證明預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)對犯罪率的實(shí)質(zhì)影響，洛杉磯警察局于2020 年取消了與Predpol 公司的預(yù)測警務(wù)運(yùn)行合同[24]。雖然實(shí)踐中，終止預(yù)測警務(wù)運(yùn)行合同出現(xiàn)較少，但停止算法系統(tǒng)運(yùn)行作為一種警示或威懾手段，對于算法開發(fā)者、系統(tǒng)運(yùn)行者和警方都構(gòu)成一種約束。即使警方主動取消預(yù)測警務(wù)運(yùn)行合同，其也需要面對合同產(chǎn)生的責(zé)任問題以及地方政府和代議機(jī)構(gòu)對公共資金使用效率的審查問題。

（二）矯正認(rèn)知偏見的實(shí)踐探索

一是發(fā)揮司法審查的作用。對警方僅僅依賴預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)作出的判斷和決策，司法機(jī)關(guān)作出否定性評價(jià)，能在一定程度上抑制認(rèn)知偏見，有助于警方在收集更多信息的基礎(chǔ)上作出決策。

警方基于預(yù)測警務(wù)而實(shí)施的攔截與搜身，可能會侵犯公民的人身權(quán)利與財(cái)產(chǎn)權(quán)，也會引發(fā)相對人通過司法程序?qū)煨袨榈暮侠硇蕴岢鎏魬?zhàn)與質(zhì)疑。最為典型的是美國最高法院審理的Illinois V.Wardlow 案，該案中，Wardlow 出現(xiàn)在一個(gè)麻醉毒品交易猖獗的區(qū)域，其看到警察后就逃跑，警察對其攔截與搜身。警察在現(xiàn)場并沒有發(fā)現(xiàn)Wardlow 從事麻醉毒品的交易，Wardlow 認(rèn)為警察的行為侵犯其正當(dāng)程序權(quán)利。美國最高法院認(rèn)為，Wardlow 出現(xiàn)在被標(biāo)簽為高犯罪的區(qū)域以及其看到警察后就逃跑的事實(shí)，足以形成合理懷疑。最高法院的判決確認(rèn)了該案中警察行為的合理性[25]。當(dāng)然最高法院的判決也明確，僅僅出現(xiàn)在某一被標(biāo)簽為高犯罪區(qū)域，這一因素不足以構(gòu)成合理懷疑。該案的判決可以提醒警務(wù)人員，對預(yù)測警務(wù)的自動偏見不必要也不可靠。警方應(yīng)在預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)提供的信息外收集更多的信息，結(jié)合現(xiàn)場執(zhí)法判斷作出相應(yīng)的執(zhí)法措施，而不是想方設(shè)法去證明預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的正確性。

二是加強(qiáng)對使用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的警察培訓(xùn)。這種培訓(xùn)不僅讓警察學(xué)會如何應(yīng)用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)，更為重要的是讓警察能夠了解預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)所存在的局限與問題，包括數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、算法歧視等，從而使他們盡可能用一種批判的思維來評估預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)所得出的推薦結(jié)論與建議，而不是盲目地全盤接受，特別是能將預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)推薦建議與執(zhí)法場景相結(jié)合來作出決策[26]。

三是強(qiáng)化預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)推薦方案與備選方案的比較。一些警察局規(guī)定，警察需要列明采用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)推薦的理由，并提出可供選擇的備選方案，由上級或同行進(jìn)行分析比較。這種做法有助于減少對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的依賴，但這種做法本身可能會增加決策過程所消耗的人力物力。當(dāng)然，并非預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)所作出的所有決策、任何推薦都需要與備選方案比較。

四是建立獨(dú)立的第三方審查制度。由于適用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的警務(wù)人員已經(jīng)存在的確認(rèn)偏見，讓其重新來思考手頭的案件十分困難，因此沒有接觸該案件的獨(dú)立第三方相對比較容易來分析與判斷預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)所提供的推薦方案。由于各種心理和組織原因，外部同行評審員更容易注意到錯(cuò)誤和遺漏，也更容易指出錯(cuò)誤和遺漏[27]。

（三）避免骯臟數(shù)據(jù)的實(shí)踐探索

首先，重視數(shù)據(jù)來源問題。2017 年1 月，美國計(jì)算機(jī)協(xié)會發(fā)布《關(guān)于算法透明性與可責(zé)性的聲明》，并提出反歧視意識、回饋與救濟(jì)、算法可問責(zé)、算法可解釋、數(shù)據(jù)來源、算法可審計(jì)及驗(yàn)證與檢測七項(xiàng)原則[28]。這表明數(shù)據(jù)來源問題已經(jīng)受到重視。實(shí)踐中，對數(shù)據(jù)采集方式、程序、采集的范圍以及數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，一些行業(yè)和執(zhí)法機(jī)關(guān)都已經(jīng)在積極探索和應(yīng)用中。而在預(yù)測警務(wù)的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，一些算法系統(tǒng)已經(jīng)剔除關(guān)于種族和膚色的變量，以盡可能減少種族因素對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的消極作用。如費(fèi)城和芝加哥所使用預(yù)測性警務(wù)程序的供應(yīng)商決定在創(chuàng)建警務(wù)模型時(shí)不再強(qiáng)調(diào)一些逮捕數(shù)據(jù)，特別是與毒品相關(guān)和滋擾犯罪有關(guān)的數(shù)據(jù)，以避免系統(tǒng)性偏見[29]。因?yàn)楦鶕?jù)這些犯罪的歷史記錄，有色人種的犯罪者比重較高。

其次，數(shù)據(jù)公開。數(shù)據(jù)公開能使公眾了解與掌握警方的執(zhí)法情況，也使一些公民與組織能夠針對執(zhí)法情況提起公益訴訟，通過這種機(jī)制能使警方規(guī)范數(shù)據(jù)的收集與使用。美國44 個(gè)最大的警察部門約有23 個(gè)要求警察收集每次攔截與搜身的具體數(shù)據(jù)。在紐約市，盡管多年來警方要求警察對攔截執(zhí)法進(jìn)行記錄，但直到1999 年，在紐約警察殺害一名手無寸鐵的黑人男子的抗議活動持續(xù)數(shù)周后，紐約總檢察長下令紐約警察局交出兩年的數(shù)據(jù)。盡管紐約警察局繼續(xù)記錄有關(guān)攔截執(zhí)法的信息，但該部門也一直拒絕公布他們的記錄，直到2008 年，一名州法官命令他們公開電子數(shù)據(jù)庫，以回應(yīng)紐約公民自由聯(lián)盟提起的訴訟[30]。

由此可見，并非所有的警察局都要求收集和記錄攔截與搜身等執(zhí)法數(shù)據(jù)，沒有原始數(shù)據(jù)記錄，為警方偽造數(shù)據(jù)、篡改數(shù)據(jù)提供了可能；而一旦警方需要開發(fā)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時(shí)，這些偽造數(shù)據(jù)、篡改數(shù)據(jù)就可能成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而得出不正確的結(jié)論。因此要求警方數(shù)據(jù)公開，能促使警方在日常執(zhí)法中做好數(shù)據(jù)的記錄工作，規(guī)范數(shù)據(jù)的保存，減少偽造數(shù)據(jù)、篡改數(shù)據(jù)發(fā)生的可能。特別是因逮捕無辜者而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)公開能比較容易地識別出，減少無辜者被植入了栽贓證據(jù)或受到其他虛假指控的可能性。

警方自己主動公開數(shù)據(jù)的動力不足，需要民眾、非政府組織、檢察官與法官等外在力量的推動。美國聯(lián)邦信息公開法賦予公民向政府部門申請公開信息的權(quán)利。有學(xué)者向包括邁阿密、圣路易斯、林肯、費(fèi)城四地的警察局申請公開關(guān)于預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)HunchLab 的使用狀況。林肯警察局提供了HunchLab 的一組數(shù)據(jù)輸入樣本，包括一個(gè)三十天滾動的警察事件報(bào)告窗口。每一份報(bào)告都包含所報(bào)告犯罪的街道地址、緯度和經(jīng)度；犯罪類型以及犯罪的時(shí)間和日期等[31]。警察局愿意提供信息，表明其對數(shù)據(jù)質(zhì)量比較有信心，通過這種信息公開的方式，也能督促警方提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，規(guī)范數(shù)據(jù)的收集。

五、對美國預(yù)測警務(wù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的評價(jià)

（一）司法審查的作用有限

針對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)司法案件的出現(xiàn)，反映出預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)對公民權(quán)益的侵害已經(jīng)成為犯罪嫌疑人可以抗辯的理由，也使警方對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)使用的具體情況暴露在法院的司法審查之下，對抑制預(yù)測警務(wù)的消極影響有一定作用，但是司法審查也存在以下問題：

一是司法審查標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。Illinois V.Wardlow 案留下幾個(gè)懸而未決的問題。一是最高法院并沒有明確定義何為高犯罪區(qū)域。二是最高法院并沒有提供關(guān)于如何證明高犯罪區(qū)域的證據(jù)的任何指南。缺乏明確與可操作性的標(biāo)準(zhǔn)，使得下級法院在判定高犯罪區(qū)域上比較隨意。有法院將毒品活動區(qū)域標(biāo)簽為高犯罪區(qū)域，也有法院將受警方監(jiān)控的區(qū)域標(biāo)簽為高犯罪區(qū)域[32]。

二是司法審查的效果有限，司法審查只是在個(gè)案中解決相對人的權(quán)利受侵犯的問題，對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)本身錯(cuò)誤與偏見等問題，無力審查與救濟(jì)。

三是司法審查反而在某種程度上賦予預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的合法性。司法對警方結(jié)論的遵從會促進(jìn)和強(qiáng)化警方對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用，并使得警方對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的不足視而不見，這不利于相對人權(quán)利的保護(hù)。

四是司法實(shí)踐對較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的人是否構(gòu)成合理懷疑并沒有明確的立場。警方能否僅僅依據(jù)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)推斷出來某人具有較高風(fēng)險(xiǎn)，而對其實(shí)施攔截與搜身？芝加哥的戰(zhàn)略對象清單，根據(jù)歷史犯罪記錄對較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的人賦予較高的分值。但是預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)并沒有告知警方該人是否真的會從事犯罪以及何時(shí)從事犯罪，警方也不是通過其自身的觀察來判斷較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的人。相比較于較高犯罪風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域，其主觀性更強(qiáng)。如果僅僅因?yàn)轭A(yù)測警務(wù)系統(tǒng)推斷出來某人具有較高風(fēng)險(xiǎn)，就構(gòu)成合理懷疑，會使得警方更加沒有約束地利用該預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)來判定高風(fēng)險(xiǎn)的人，無法為警方執(zhí)法的規(guī)范化提供指南。

（二）有關(guān)規(guī)制預(yù)測警務(wù)的立法較為分散

無論是美國聯(lián)邦層面還是州層面，都沒有制定規(guī)制預(yù)測警務(wù)的專門立法，有關(guān)規(guī)制措施分別規(guī)定在《算法問責(zé)法》《禁止秘密監(jiān)視條例》等法律當(dāng)中。雖然警方已經(jīng)使用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)多年，但是隨著技術(shù)的發(fā)展，警方采用的新技術(shù)、新系統(tǒng)越來越多，包括預(yù)測警務(wù)在內(nèi)的多種系統(tǒng)既存在優(yōu)勢，也或多或少存在一定的不足。針對這些系統(tǒng)制定專門立法，既有可能導(dǎo)致立法的重復(fù)，也可能導(dǎo)致立法資源的浪費(fèi)。沒有專門立法，也存在不可忽視的局限性：

一是與預(yù)測警務(wù)的應(yīng)用狀況不相適應(yīng)。預(yù)測警務(wù)的應(yīng)用范圍廣，應(yīng)用時(shí)間長。多年來，一些警察機(jī)關(guān)已經(jīng)將預(yù)測警務(wù)作為配置警力資源和設(shè)置警察機(jī)構(gòu)的重要依據(jù)，警察的干預(yù)行動和勤務(wù)設(shè)計(jì)不再是固定、滯后的，而是根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果動態(tài)調(diào)整，警務(wù)資源的配置更為合理，一定程度上緩解了警方資源不足與任務(wù)過載之間的矛盾[33]。

二是預(yù)測警務(wù)所產(chǎn)生的負(fù)面影響已經(jīng)不能忽視。預(yù)測警務(wù)應(yīng)用對一些高犯罪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域或高犯罪風(fēng)險(xiǎn)人產(chǎn)生過度威懾的效果，對其他一些犯罪威懾不足。這說明警方希望通過應(yīng)用預(yù)測警務(wù)來打擊犯罪、維護(hù)社會秩序的目標(biāo)無法完全實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)有的分散式立法中的一些規(guī)制手段，對于抑制預(yù)測警務(wù)的負(fù)面影響能發(fā)揮作用。但是一些規(guī)制手段不具有強(qiáng)制性，而且警方在應(yīng)用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時(shí)也處于非公開狀態(tài)，社會公眾不一定知情。

三是預(yù)測警務(wù)的應(yīng)用與犯罪率變化的相關(guān)性并沒有科學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，甚至兩者間的相關(guān)性都存在疑問。這種情形下，即使立法規(guī)定影響評估制度、公眾參與制度等，也會由于上述原因而大打折扣。

四是分散式立法規(guī)制對象有局限。美國有關(guān)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的立法主要以城市條例為主，這些城市條例僅僅從某個(gè)方面進(jìn)行立法，一個(gè)城市也少有從多個(gè)方面制定多個(gè)條例，甚至還有許多使用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的城市并沒有制定相應(yīng)的立法。這種立法局面既可能使預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用處于缺乏規(guī)制的真空地帶，也可能處于監(jiān)管不足的狀態(tài)。如目前美國針對執(zhí)法機(jī)關(guān)委托第三方公司設(shè)計(jì)開發(fā)系統(tǒng)，僅有個(gè)別城市立法禁止執(zhí)法機(jī)關(guān)與第三方公司寫入非披露條款[34]。第三方公司主張預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)屬于商業(yè)秘密，但是預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用關(guān)乎公共利益，第三方公司主張其實(shí)是將其商業(yè)利益凌駕于公共利益之上。

（三）社會公眾獲取預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)使用的渠道不通暢

雖然美國已經(jīng)制定聯(lián)邦信息公開法，各州也已經(jīng)制定類似法律。但是這些法律明確規(guī)定，商業(yè)秘密或政府執(zhí)法信息可以豁免公開。由于政府委托第三方開發(fā)算法系統(tǒng)，在政府與第三方的合同中都會有政府不得向他人泄露商業(yè)的條款。雖然該條款有助于第三方公司開發(fā)系統(tǒng)的積極性，卻以犧牲公眾知情權(quán)為代價(jià)；執(zhí)法機(jī)構(gòu)也經(jīng)常會以執(zhí)法活動涉及國家秘密等理由，反對信息公開。

預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)將一些人列入受關(guān)注名單，當(dāng)事人并不知情，即使知情后也可能缺乏相應(yīng)的救濟(jì)渠道。在Union Leader Corp.v.U.S.Department of Homeland Security，美國法院拒絕披露名單，因?yàn)榕睹麊螌沂具@些人的特征以及對這些人監(jiān)控的后果[35]。該案對預(yù)測警務(wù)有負(fù)面作用，因?yàn)轭A(yù)測警務(wù)系統(tǒng)也會產(chǎn)生可能參與犯罪行為的人員名單，而該案卻認(rèn)為對基于個(gè)人的算法產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行保密是合理的。不僅如此，警方也可能會依據(jù)美國聯(lián)邦信息公開法中第7 條E 款的例外進(jìn)行抗辯[36]。雖然如此，透明度對于警務(wù)系統(tǒng)的有效運(yùn)轉(zhuǎn)意義重大，能增加社會公眾對警方的信任感，減少警方與系統(tǒng)開發(fā)公司之間的共謀。

（四）矯正不當(dāng)威懾的動態(tài)調(diào)整機(jī)制尚未廣泛采用

預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用目的在于打擊犯罪，降低犯罪率。如果僅注重某特殊區(qū)域、特殊人群的犯罪率以及某幾種類型的犯罪比例降低，不是最優(yōu)結(jié)果。即使預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用導(dǎo)致對某幾種類型犯罪的威懾水平增加，從而降低這幾類犯罪率，也會導(dǎo)致其他由于威懾不足的犯罪行為發(fā)生可能性增加。同時(shí)受預(yù)測警務(wù)影響的犯罪者，可能會轉(zhuǎn)向從事其他的犯罪行為，從而導(dǎo)致其他類型的犯罪增加，整個(gè)區(qū)域的總體犯罪率并沒有下降，甚至可能會上升。這種情況出現(xiàn)違背預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)采用者的初衷，無法實(shí)現(xiàn)警察的職能，應(yīng)當(dāng)及時(shí)中止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用，就預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)對社會治安狀況、對總體犯罪率影響作出有效的評估后，再決定是否繼續(xù)使用該系統(tǒng)。這個(gè)過程中，應(yīng)當(dāng)充分邀請犯罪學(xué)者、社區(qū)領(lǐng)袖、律師及政府官員參與，廣泛聽取意見與評論，并做出是否繼續(xù)使用預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的決定。經(jīng)過審慎評估后，認(rèn)為預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)對于降低總體犯罪水平作用有限，就應(yīng)當(dāng)及時(shí)終止使用。

美國實(shí)踐中，中止甚至終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的案例較少。這并非表明預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)都十分有效，而是警方在終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)使用時(shí)存在多重約束：一是預(yù)算批準(zhǔn)機(jī)關(guān)的約束。使用預(yù)算資金的項(xiàng)目不能說停就停，要有充分的理由，一旦警方表明預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)效果不明顯，反而表明其事前分析研究不足，無論是出于政治考慮還是出于繼續(xù)獲得預(yù)算支持的考慮，警方都不愿意讓自己形象受損。二是預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)采用都與供應(yīng)商簽訂長期合同，中止甚至終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)可能需要承擔(dān)違約責(zé)任，對警方而言也是不小的負(fù)擔(dān)。三是中止或終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)使用會使公眾形成警方能力不足的印象，使公眾對警方打擊犯罪、維護(hù)治安的效能產(chǎn)生質(zhì)疑，不利于構(gòu)建和諧良好的警民關(guān)系。雖然警方自身難以中止或終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用，但是城市政府特別是批準(zhǔn)預(yù)算的城市議會可以發(fā)揮監(jiān)督的作用，必要時(shí)可以中止或終止預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的使用。

結(jié)語

人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于警務(wù)實(shí)踐的趨勢不可阻擋，其所產(chǎn)生的積極效能也是顯而易見的。但是人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)也是一把雙刃劍，其潛在的風(fēng)險(xiǎn)也不容易忽視。但我們不能采取極端策略，就因?yàn)轭A(yù)測警務(wù)系統(tǒng)存在風(fēng)險(xiǎn)而完全放棄使用。我們需要享受技術(shù)紅利的同時(shí)，積極面對技術(shù)可能的風(fēng)險(xiǎn)并采取對應(yīng)的規(guī)制措施，美國對預(yù)測系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的實(shí)踐就體現(xiàn)了這種思維，雖然美國預(yù)測系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制實(shí)踐還存在一些需要完善的空間，但是畢竟已經(jīng)付諸行動。