預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的程序控制

欒興良 張宏揚

（中南財經(jīng)政法大學(xué)刑事司法學(xué)院 湖北 武漢 430073）

1 引言

隨著預(yù)測警務(wù)的快速發(fā)展，警察執(zhí)法正從被動反應(yīng)轉(zhuǎn)向主動進(jìn)攻，從事后介入轉(zhuǎn)為同步響應(yīng)，由物理現(xiàn)場切換至數(shù)據(jù)現(xiàn)場。圍繞這些結(jié)構(gòu)性變化可能引發(fā)的權(quán)利危機，理論上形成了技術(shù)的正當(dāng)程序化與正當(dāng)程序的技術(shù)化兩種風(fēng)險規(guī)制思路。此兩種思路在邏輯進(jìn)路上以技術(shù)引發(fā)的風(fēng)險考察為起點，以技術(shù)設(shè)計階段或技術(shù)驅(qū)動的執(zhí)法過程的程序規(guī)制為重心，意在使執(zhí)法法律關(guān)系的兩造重回“平等武裝”狀態(tài)。兩種思路總體上更關(guān)注技術(shù)及基于技術(shù)風(fēng)險的程序規(guī)制，較少論及執(zhí)法啟動環(huán)節(jié)，尤其缺少對預(yù)測性執(zhí)法適用傳統(tǒng)執(zhí)法啟動程序的討論。

預(yù)測警務(wù)是“系統(tǒng)預(yù)警+人工決策”的執(zhí)法驅(qū)動模式。機器預(yù)警觸發(fā)人工決策，為人工決策提供基礎(chǔ)性輔助；人工決策則以機器預(yù)警為基礎(chǔ)，結(jié)合其他手段決定是否啟動執(zhí)法。換言之，預(yù)測警務(wù)不是自動化決策警務(wù)，人的因素仍然占據(jù)主導(dǎo)地位。預(yù)測警務(wù)的這一運行結(jié)構(gòu)和特點決定了關(guān)注該場景下的執(zhí)法啟動具有重要意義。首先，預(yù)測警務(wù)場景下的執(zhí)法啟動存在錯誤性啟動、歧視性啟動、滯后性啟動及不予啟動等失范現(xiàn)象，尤其前兩者亟待規(guī)范。其次，無論執(zhí)法的驅(qū)動機制為何，擰緊執(zhí)法啟動的閥門，可以從程序源頭控制執(zhí)法風(fēng)險的產(chǎn)生。再次，執(zhí)法啟動的人工決策將“機器懷疑”轉(zhuǎn)換為“人的懷疑”，使技術(shù)驅(qū)動的執(zhí)法進(jìn)入傳統(tǒng)執(zhí)法程序的框架，新興技術(shù)與傳統(tǒng)程序之間的張力可以得以某種程度地化解。最后，預(yù)測警務(wù)場景下的執(zhí)法干預(yù)具有多樣態(tài)特征，關(guān)注執(zhí)法啟動環(huán)節(jié)，有助于明晰各自適用的程序。基于上述考量，本文將立足技術(shù)與人工的雙重維度討論預(yù)測性執(zhí)法啟動的程序控制問題。

2 預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動失范的風(fēng)險來源

目前學(xué)界對該問題的反思總體呈現(xiàn)技術(shù)導(dǎo)向的風(fēng)格，相關(guān)成果主要集中于算法與數(shù)據(jù)及其對傳統(tǒng)執(zhí)法啟動程序的沖擊，對人工研判環(huán)節(jié)的獨立地位、風(fēng)險過濾功能重視不足，而基于人工研判環(huán)節(jié)的執(zhí)法風(fēng)險檢討更為有限。

2.1 系統(tǒng)預(yù)測環(huán)節(jié)

一是預(yù)測分析所倚賴的相關(guān)關(guān)系計算的天然不足。囿于設(shè)計成本及技術(shù)可實現(xiàn)性的限制，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計者往往將復(fù)雜的犯罪發(fā)生機理與發(fā)生過程，簡化為某類犯罪與數(shù)個相關(guān)因素的數(shù)理關(guān)系，其本質(zhì)是去情景化的相關(guān)關(guān)系計算，因而不具有因果關(guān)系的必然性。換言之，預(yù)測模型輸出的是違法犯罪活動發(fā)生的概率，而非確切的結(jié)果。這決定了預(yù)測分析向行動干預(yù)的直接轉(zhuǎn)換必然導(dǎo)致部分的執(zhí)法錯誤。此外，預(yù)測分析模型所倚賴的相關(guān)關(guān)系可能是偶然性或虛假性的數(shù)據(jù)聯(lián)系，這一現(xiàn)象主要源自變量選取的隨機性，某些看似相互獨立的變量有可能同時受某一因素的影響而顯現(xiàn)出相關(guān)性[1]。例如，警察往往存在于有犯罪發(fā)生的地區(qū)，然而警察的存在并非犯罪發(fā)生的成因，兩者之所以在外觀上具備相關(guān)性，是因為警察出于履職而頻繁活動于犯罪發(fā)生的地區(qū)。由此觀之，基于相關(guān)關(guān)系的預(yù)測分析很可能簡單地將原本不具備相關(guān)性的事物聯(lián)系起來，造成“假陽性”的系統(tǒng)預(yù)警，進(jìn)而引起錯誤的執(zhí)法。

二是預(yù)測警務(wù)所用數(shù)據(jù)的質(zhì)量隱患。目前為止，“數(shù)據(jù)集對統(tǒng)計風(fēng)險評估的有效性構(gòu)成了深刻的、尚未解決的挑戰(zhàn)?！盵2]這些挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)過時與數(shù)據(jù)歧視。首先，警察部門普遍缺乏數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機制，數(shù)據(jù)錯誤常被“完整”地輸入預(yù)測模型，進(jìn)而引發(fā)錯誤預(yù)警。其次，違法犯罪發(fā)生的規(guī)律或模式存在時空變化，過時的數(shù)據(jù)難以反映出犯罪規(guī)律或犯罪模式的變化。例如，如果高危犯罪嫌疑人的作案規(guī)律存在季節(jié)性的變化，那么三個月前的數(shù)據(jù)對預(yù)測其近期可能實施的違法犯罪風(fēng)險的作用則不大。目前警用數(shù)據(jù)的時效性還有待加強，基于過時數(shù)據(jù)的預(yù)測分析很可能與現(xiàn)實情況不符，進(jìn)而導(dǎo)致錯誤的執(zhí)法啟動。最后，預(yù)測分析模型看似遵循其自身的計算理性，卻由于“垃圾進(jìn)，垃圾出”的效應(yīng)、數(shù)據(jù)樣本天然的權(quán)重差異及大數(shù)據(jù)的擴展屬性，導(dǎo)致其預(yù)測分析結(jié)果存在偏見或歧視的必然性[3]。

三是預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu)缺陷。一方面，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的算法模型僅適用特定情形下特定犯罪的預(yù)測，其結(jié)構(gòu)缺陷也會導(dǎo)致錯誤的系統(tǒng)預(yù)警。例如橢圓聚類算法將每個觀察結(jié)果都進(jìn)行平均加權(quán)，這一特性使其最終結(jié)果對輸入數(shù)據(jù)非常敏感，這種敏感性有時可能導(dǎo)致預(yù)測分析的錯誤。再如隨機森林算法所用數(shù)據(jù)和特征均是隨機抽取的，其處理非平衡數(shù)據(jù)集時，占比較小的一部分?jǐn)?shù)據(jù)被抽中的概率自然較低，由此訓(xùn)練出來的決策規(guī)則可靠性存疑。另一方面，在預(yù)測分析模型的設(shè)計階段，犯罪相關(guān)因素的產(chǎn)生，無論源自算法對“喂養(yǎng)”數(shù)據(jù)的自動提取，抑或是對警務(wù)專業(yè)經(jīng)驗的提煉，都存在將執(zhí)法歧視內(nèi)化為算法結(jié)構(gòu)的可能。在算法應(yīng)用階段，算法結(jié)構(gòu)的組成因素決定了系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)的類型，從而將執(zhí)法歧視固化。即使機器學(xué)習(xí)算法，也難以擺脫“棘輪效應(yīng)”的魔咒，實現(xiàn)對算法歧視進(jìn)行自我剔除。就我國當(dāng)前情境而言，預(yù)測警務(wù)算法可能會將傳統(tǒng)執(zhí)法中隱性的職業(yè)歧視、群體歧視或地區(qū)歧視等予以顯性化、結(jié)構(gòu)化，并轉(zhuǎn)化為規(guī)模化的執(zhí)法行動。

2.2 人工研判環(huán)節(jié)

一是人工研判缺位。預(yù)測警務(wù)模型輸出的是違法犯罪活動發(fā)生的概率，而非確定的犯罪。實踐中，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)者或銷售者往往會將其產(chǎn)品的準(zhǔn)確性夸大，而系統(tǒng)預(yù)警成為警察攔截、盤查甚至抓捕的唯一決定因素，客觀上增加了對執(zhí)法對象適用限制人身或財產(chǎn)權(quán)利措施的可能性。為過濾低風(fēng)險概率導(dǎo)致的錯誤執(zhí)法風(fēng)險，保護(hù)公民權(quán)利，來自人工的評估不可或缺。然而，當(dāng)前我國預(yù)測警務(wù)實踐中人工評估缺位的現(xiàn)象較為普遍。一方面，情報分析人員在惰性思維引導(dǎo)下會傾向于利用大數(shù)據(jù)情報與自己的直覺進(jìn)行印證，并放棄考慮其真實性與可靠性。另一方面，受考核指標(biāo)等外部環(huán)境的影響，需要較高認(rèn)知閉合的情報分析人員，往往會產(chǎn)生為了追求執(zhí)法指標(biāo)而忽略其他可能性的情況，造成對輸出結(jié)果研判的省略[4]。

二是研判過程無序。預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計以執(zhí)法效率為優(yōu)先導(dǎo)向，缺少對正當(dāng)程序的關(guān)注，由此造成的技術(shù)“法律品格”的不足只能由人工研判環(huán)節(jié)予以彌補。但即使重視人工研判環(huán)節(jié)的警察部門，由于對其獨立地位與價值認(rèn)識不足，也會導(dǎo)致評估過程隨意與無序。首先，研判主體的范圍不確定。實踐中，評估多由警務(wù)情報分析人員負(fù)責(zé)，而現(xiàn)場執(zhí)法人員是否應(yīng)承擔(dān)研判任務(wù)，承擔(dān)何種任務(wù)尚未形成統(tǒng)一認(rèn)識。其次，研判內(nèi)容不夠明確。目前研判內(nèi)容多限于現(xiàn)場因素，而對預(yù)測系統(tǒng)的技術(shù)因素關(guān)注不夠。最后，評估的手段方法有待加強。在特定的預(yù)測場景下，有時研判手段無法輔助情報分析人員對違法犯罪發(fā)生的可能做出更明確的判斷。例如，僅借助公共區(qū)域的視頻監(jiān)控很難判斷被系統(tǒng)預(yù)警可能從事性交易的人是否與其開房的人在從事賣淫嫖娼行為。

3 現(xiàn)行預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的風(fēng)險過濾機制評價

盡管學(xué)界已經(jīng)注意到，預(yù)測警務(wù)的本質(zhì)是一種自動化預(yù)警與人工執(zhí)法相互配合的主動型警務(wù)模式[5]，但鮮有文獻(xiàn)對實踐中執(zhí)法啟動的風(fēng)險過濾機制進(jìn)行梳理總結(jié)。本部分將對警務(wù)實踐中典型的執(zhí)法啟動風(fēng)險過濾機制進(jìn)行考察評價，以資后續(xù)程序控制研究。

3.1 核對個人基礎(chǔ)信息

預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的對象是最有可能違法或犯罪的嫌疑人。這一群體的個人犯罪記錄和個人戶籍信息均可指向其所涉案件，成為警務(wù)人員核實系統(tǒng)預(yù)警信息的基準(zhǔn)信息數(shù)據(jù)。

預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)利用人臉比對等新興技術(shù)對在逃人員進(jìn)行人臉布控，待相關(guān)人員“觸網(wǎng)”后發(fā)出預(yù)警。通常此類預(yù)警準(zhǔn)確率較高，但為保證緝捕對象與案件對象的同一，警務(wù)情報分析人員會利用個人身份信息或犯罪記錄對系統(tǒng)預(yù)警進(jìn)行核實驗證。例如，某地公安機關(guān)的在線警務(wù)系統(tǒng)對某人進(jìn)行了人臉比對，結(jié)果發(fā)現(xiàn)其與所冒用身份的人臉相似度僅為17%，與某在逃人員相似度卻高達(dá)95%。在系統(tǒng)預(yù)警后，警務(wù)情報研判人員對其進(jìn)行了個人身份信息核實，確認(rèn)其為在逃人員后向執(zhí)法組發(fā)出抓捕指令，成功將其抓捕歸案。

3.2 活動軌跡分析

犯罪嫌疑人的活動軌跡為警務(wù)人員核實違法犯罪嫌疑提供了信息參考。通過分析其乘坐的交通工具（飛機、鐵路、車輛等），以及酒店旅館的入住信息、網(wǎng)吧上網(wǎng)等相關(guān)信息，能夠在一定程度上驗證風(fēng)險發(fā)生的可能。因此，對預(yù)警人員的活動軌跡進(jìn)行分析，是現(xiàn)行執(zhí)法啟動錯誤風(fēng)險過濾的方式之一。

以毒品交易犯罪為例，犯罪嫌疑人為了掩人耳目，往往采用轉(zhuǎn)換交通工具的方式以躲避公安機關(guān)的打擊。而一旦毒品交易進(jìn)入實質(zhì)性的運輸毒品階段，買賣雙方絕不會觸碰空運或鐵路運輸，而是選擇沒有安檢環(huán)節(jié)的自駕運輸。所以，重點鎖定從“有去有回”到“有去無回”，從“空去空回”“陸去陸回”到“空去陸回”的異常變化能夠有效推斷出販毒交易的進(jìn)程階段[6]，當(dāng)犯罪嫌疑人觸網(wǎng)產(chǎn)生預(yù)警后，警務(wù)人員可以通過分析其乘坐交通工具的信息，以核實毒品交易發(fā)生的可能?；顒榆壽E分析并不局限于毒品交易犯罪，結(jié)合不同類型的違法犯罪活動特征，有針對性地分析不同犯罪嫌疑人異常的活動軌跡，能夠有效過濾預(yù)警信息的不確定性，進(jìn)而采取恰當(dāng)?shù)膱?zhí)法干預(yù)行動。例如，在某地預(yù)測犯罪者的預(yù)測模型中，算法根據(jù)車主的前科信息等內(nèi)容對其名下車輛進(jìn)行犯罪風(fēng)險評估，對于系統(tǒng)標(biāo)注高風(fēng)險的車輛，警務(wù)情報研判人員會調(diào)取一段時間內(nèi)該車輛的行動軌跡進(jìn)行分析研判，以核實和確定車主實施犯罪的可能性。經(jīng)過二次研判認(rèn)為車主實施了犯罪的，警務(wù)情報分析人員會通知沿路的治安卡口進(jìn)行攔截盤查，進(jìn)而實現(xiàn)對犯罪分子的精確打擊。

3.3 視頻監(jiān)控核實

視頻監(jiān)控為警務(wù)人員及時啟動執(zhí)法提供了較為直觀的依據(jù)，它可以實時記錄出現(xiàn)在畫面內(nèi)的人、事、物，警務(wù)人員可以直接了解事物的實時活動情況及特征，發(fā)現(xiàn)其中的相關(guān)信息及規(guī)律，從而對預(yù)警信息進(jìn)行實時的分析研判[7]。視頻監(jiān)控因其實時性在警務(wù)實踐中具有不可替代的地位，而對視頻監(jiān)控有效核實是現(xiàn)行預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動風(fēng)險過濾的主要機制之一。

以針對高風(fēng)險盜竊人員的預(yù)測為例，在預(yù)測分析模型彈出預(yù)警信息之后，警務(wù)人員將基于視頻監(jiān)控鎖定犯罪嫌疑人所處的地理位置及其活動軌跡，并予以實時監(jiān)控。一旦發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人存在異常行為（如在街邊物色盜竊目標(biāo)），并且具備作案傾向（如翻越欄桿接近盜竊目標(biāo)）或正在實施犯罪（如破壞盜竊目標(biāo)的防盜設(shè)備）時，警務(wù)人員便會迅速啟動執(zhí)法。在這一過程中，視頻監(jiān)控不僅輔助警務(wù)人員印證預(yù)警信息的真?zhèn)?，還實現(xiàn)了對高危犯罪嫌疑人的實時鎖定。

3.4 評價

一是現(xiàn)場指向性?，F(xiàn)行執(zhí)法啟動風(fēng)險過濾機制均指向與違法犯罪關(guān)聯(lián)的物理現(xiàn)場，借助上述手段，警務(wù)人員實現(xiàn)了一定程度的臨場性，從而將預(yù)警線索轉(zhuǎn)為現(xiàn)場的調(diào)查核實，將“機器懷疑”轉(zhuǎn)為“人的懷疑”。現(xiàn)場指向性為確立人工研判環(huán)節(jié)的獨立程序地位與程序價值，為技術(shù)驅(qū)動的執(zhí)法啟動適用傳統(tǒng)的啟動程序提供了現(xiàn)實基礎(chǔ)。

二是行為舉證性?；谏弦惶卣?，現(xiàn)行執(zhí)法啟動風(fēng)險過濾機制在調(diào)查核實的內(nèi)容上不再依賴系統(tǒng)預(yù)警信息，而是著重從現(xiàn)場或與現(xiàn)場關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)獲取證明某人或某團(tuán)伙是否有違法犯罪嫌疑的證據(jù)。此類臨場性證據(jù)的收集，一方面可對系統(tǒng)預(yù)警進(jìn)行核驗，另一方面也為執(zhí)法啟動決策提供了證據(jù)基礎(chǔ)。

三是適用局限性。上述各類手段存在適用對象、適用條件和適用效果上的局限，例如，核對前科信息僅適用于查獲有前科的犯罪嫌疑人的情形，于首犯則無效；視頻監(jiān)控核實手段以正常運行的視頻監(jiān)控系統(tǒng)為前提，而沒有安裝、安裝不當(dāng)或出現(xiàn)故障的視頻監(jiān)控均無法使用這一手段；此外，即使能直觀反映現(xiàn)場情況的視頻監(jiān)控，也可能無法提供執(zhí)法啟動所需依據(jù)。

4 預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的規(guī)制難點

學(xué)界關(guān)于該問題的討論更多的是從人工決策的技術(shù)依賴、預(yù)測性執(zhí)法對既有程序的沖擊、算法對外透明度的不足及執(zhí)法解釋的事后救濟(jì)方面展開?；诖耍疚膶⒎謩e立足于人類決策的特點與局限、既有程序的可適用性與缺陷、算法決策的雙向透明度不足、執(zhí)法環(huán)節(jié)的事中解釋等維度進(jìn)行闡述。

4.1 主觀因素的影響差異

從執(zhí)法啟動決策的環(huán)節(jié)看，人工研判是預(yù)測分析向執(zhí)法活動轉(zhuǎn)換的中間環(huán)節(jié)，體現(xiàn)了人類對治安行政執(zhí)法與刑事司法高度審慎的態(tài)度，這也是預(yù)測警務(wù)未被定位為自動化決策警務(wù)的關(guān)鍵所在。從執(zhí)法啟動的決策依據(jù)看，算法預(yù)測輸出與人工研判共同構(gòu)成對犯罪風(fēng)險的評估。其中，后者因評價前者的功能定位而發(fā)揮著決定性作用。即使實踐中有警務(wù)情報分析人員消極放棄人工研判，也仍然是其終局決定權(quán)的表現(xiàn)。從認(rèn)知思維的維度來看，人工研判的本質(zhì)是警務(wù)人員將機器的相關(guān)關(guān)系計算回歸人的因果關(guān)系判斷的過程，而這一過程主要受警務(wù)人員主觀因素的影響。

首先，受“有限理性的限制”，人類個體作出的決策無法達(dá)到理性選擇所描述的狀態(tài)，即使警務(wù)人員擯棄偏見、盡職盡責(zé)地展開執(zhí)法活動，充分利用一切可以利用的資源，發(fā)揮最大的主觀努力，也無法完全避免錯誤的產(chǎn)生[8]。其次，由于不同警務(wù)人員的法律素養(yǎng)、技術(shù)認(rèn)知水平、專業(yè)能力乃至固有偏見存在較大差異，面對同樣的預(yù)測分析，可能作出不同的執(zhí)法決策。以執(zhí)法歧視為例，倘若警務(wù)情報分析人員對某一地域存在偏見，那么他自然更傾向于認(rèn)同包含該地域歧視因素的預(yù)測分析結(jié)論，進(jìn)而作出啟動執(zhí)法的決策的可能性也會增加。最后，預(yù)測警務(wù)場景下警務(wù)情報分析人員的一些隱性的主觀心理難以被發(fā)掘，而且難以準(zhǔn)確測量。在此情形下，警務(wù)人員的主觀因素就成為規(guī)制執(zhí)法啟動風(fēng)險的重要變量。

4.2 啟動標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定不足

在預(yù)測警務(wù)模式下，隨著執(zhí)法介入違法犯罪時間節(jié)點的大幅前移，學(xué)界普遍認(rèn)為立案程序呈現(xiàn)虛置化傾向[9]，強制措施的適用條件有所松動[10]。但如果人工研判環(huán)節(jié)具有獨立程序地位的話，根據(jù)《公安機關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》第174條、《公安機關(guān)辦理行政案件程序規(guī)定》第61條、《公安機關(guān)人民警察盤查規(guī)范》第4條之規(guī)定，系統(tǒng)預(yù)警可歸入自行發(fā)現(xiàn)違法犯罪線索的情形，或劃定可能的盤查對象的情形，人工研判則屬于對違法犯罪線索的審查、對盤查對象違法犯罪嫌疑之確定，以及最終的執(zhí)法啟動決策的范疇。換言之，人工研判環(huán)節(jié)的臨場性與舉證性特征決定了預(yù)測警務(wù)場景下的執(zhí)法啟動，并未也無需突破既有的執(zhí)法啟動條件。

基于上述法教義學(xué)分析，本文需在既有執(zhí)法啟動程序框架下進(jìn)行相關(guān)反思。首先，盤查是預(yù)測警務(wù)場景下最常見的執(zhí)法類型之一，現(xiàn)行執(zhí)法啟動程序中有關(guān)盤查啟動的條件和標(biāo)準(zhǔn)不夠明確，無論對傳統(tǒng)的盤查還是預(yù)測警務(wù)驅(qū)動的盤查都難以形成有效規(guī)制。例如，在某起有關(guān)賣淫嫖娼的預(yù)警執(zhí)法中，預(yù)測算法模型將某名女性列為賣淫的高風(fēng)險人員，在其“觸網(wǎng)”后發(fā)出預(yù)警信息，警務(wù)情報分析人員利用視頻監(jiān)控核實到該女性與一名男性間隔十分鐘先后進(jìn)入酒店某房間，進(jìn)而啟動執(zhí)法。在啟動標(biāo)準(zhǔn)上，此案中的人工研判只是將“機器懷疑”轉(zhuǎn)為“人的懷疑”，而非人的“合理懷疑”。其次，預(yù)測警務(wù)場景下的執(zhí)法具有多種類型，有些類型的啟動標(biāo)準(zhǔn)尚待細(xì)化。例如，預(yù)測警務(wù)下的通緝犯抓捕既不受刑事立案程序約束，亦不屬于盤查啟動程序的規(guī)制對象，相關(guān)啟動標(biāo)準(zhǔn)有待厘清。最后，預(yù)測警務(wù)模式下系統(tǒng)輸出的高風(fēng)險分?jǐn)?shù)或高風(fēng)險等級不等于高度蓋然性的證明標(biāo)準(zhǔn)，考慮到預(yù)測系統(tǒng)輸出在緊急情形下可能成為啟動執(zhí)法的主要參考因素，因而亟須確立科學(xué)合理的風(fēng)險概率標(biāo)準(zhǔn)。

4.3 算法決策的透明度低

預(yù)測算法決策在產(chǎn)權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)保密與技術(shù)進(jìn)化等多重因素的作用下形成了不可透明化和難以透明化的披露難題。從宏觀層面而言，預(yù)測算法決策的低透明度會損害社會公眾的信任，危及預(yù)測警務(wù)的正當(dāng)性基礎(chǔ)。算法決策過程是一個“黑箱”，很有可能使社會公眾處于“黑暗”之中，他們并不知道什么時候、出于什么原因，可能就會出現(xiàn)在犯罪預(yù)測系統(tǒng)當(dāng)中[11]。從微觀層面而言，預(yù)測算法模型的低透明度會強化執(zhí)法主體的技術(shù)依賴，損害執(zhí)法對象陳述與申辯的能力，進(jìn)一步加劇錯誤執(zhí)法的風(fēng)險。對內(nèi)缺乏透明度會使執(zhí)法人員無法理解和解釋系統(tǒng)的預(yù)警信息而選擇盲從，對外缺乏透明度則會阻礙執(zhí)法對象的自我“脫罪”，導(dǎo)致其無從也無力證明算法錯誤。

算法是預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的核心技術(shù)。警察部門欲要打破算法“黑箱”，就不可避免地對算法技術(shù)進(jìn)行一定程度的披露，這可能損害預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)企業(yè)的商業(yè)利益乃至知識產(chǎn)權(quán)。由此，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)保護(hù)就成為預(yù)測算法披露的第一個阻礙因素，例如，在美國提供Beware軟件的公司甚至不允許作為客戶的警察部門知道其算法[12]。與此同時，警察部門則憂慮算法與數(shù)據(jù)的披露可能被違法犯罪分子用來躲避預(yù)測性執(zhí)法，還可能造成廣泛的法律爭議，破壞社會公眾對警察的信任關(guān)系。因此，警察部門的保守態(tài)度是預(yù)測算法披露的第二個阻礙因素。此外，某些算法的技術(shù)特點與功能特征排斥公開。例如，機器學(xué)習(xí)會不斷地自我進(jìn)化，以至于設(shè)計者都無法對其進(jìn)行解釋。綜上所述，如何在算法披露與產(chǎn)權(quán)保護(hù)、犯罪打擊、技術(shù)便利之間達(dá)致平衡，成為預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的法律規(guī)制難點。

4.4 執(zhí)法干預(yù)可解釋性差

執(zhí)法是基于事實與法律的行動。執(zhí)法過程中，警務(wù)人員通過解釋義務(wù)的履行來說明執(zhí)法的事實、理由及依據(jù)。解釋義務(wù)既可規(guī)范和約束警察權(quán)的行使，也有助于在爭取執(zhí)法對象認(rèn)同的同時，實現(xiàn)執(zhí)法的教育功能。解釋義務(wù)不同于透明度，前者是問責(zé)機制中辯論層面的構(gòu)成要素，后者屬于信息層面的要求[13]。從兩者的聯(lián)系來看，透明度是解釋的重要對象，也是解釋的障礙所在。

執(zhí)法干預(yù)的可解釋性差主要源于技術(shù)因素。首先，技術(shù)存在不可解釋的情況。隨著人工智能在預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)內(nèi)的深入應(yīng)用，即使對技術(shù)人員而言，系統(tǒng)預(yù)警的決策過程也變得難以回溯或追蹤。相應(yīng)地，執(zhí)法者也無從解釋作為執(zhí)法啟動依據(jù)的系統(tǒng)預(yù)警。其次，技術(shù)鴻溝限制執(zhí)法解釋的能力與效果。由于培訓(xùn)缺位或不足，執(zhí)法者缺少對預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的技術(shù)認(rèn)知，這限制了他們對預(yù)測驅(qū)動的執(zhí)法做出合理解釋的可能。退一步講，即使執(zhí)法者受到了良好的訓(xùn)練，能夠?qū)⒓夹g(shù)因素融入執(zhí)法說理，解釋的有效性還取決于執(zhí)法對象的認(rèn)知與理解能力。若執(zhí)法對象不能就此進(jìn)行有效的陳述與申辯，執(zhí)法解釋的意義將大打折扣。最后，立法的利益衡量造成技術(shù)解釋的回避。由于需要平衡算法使用者的利益，算法決策的正當(dāng)性解釋在現(xiàn)行數(shù)據(jù)保護(hù)框架下較為缺乏[14]，而這也為執(zhí)法者回避技術(shù)解釋提供了立法空間。

5 構(gòu)建預(yù)測警務(wù)場景下執(zhí)法啟動的控制程序

學(xué)界圍繞算法嵌入執(zhí)法過程中的風(fēng)險規(guī)制已展開了很多有益的探討，如有學(xué)者認(rèn)為應(yīng)重構(gòu)執(zhí)法程序中新的人權(quán)保障框架，調(diào)整現(xiàn)有執(zhí)法程序規(guī)定以尋求執(zhí)法權(quán)擴張的平衡[15]；還有學(xué)者認(rèn)為，刑事訴訟法作為銜接實體法與司法實務(wù)的程序法，應(yīng)將其中規(guī)定偵查啟動和檢察機關(guān)介入的時間節(jié)點適當(dāng)前移[16]，而上述觀點均屬于“突破既有程序說”?；谏衔膶θ斯ぱ信协h(huán)節(jié)獨立程序地位的法教義學(xué)解釋，本文將在“適用既有程序說”下展開討論。

5.1 完善人工研判程序

當(dāng)預(yù)測分析為警務(wù)人員指出最有可能的違法或犯罪嫌疑人時，這本身并不會產(chǎn)生合理的懷疑，警務(wù)人員需要將它提供的信息與他們觀察到的行動聯(lián)系起來[17]。人工研判環(huán)節(jié)的不可或缺性決定其享有獨立的程序地位，而臨場性與舉證性特征則彰顯了其程序價值。在此基礎(chǔ)上，人工研判環(huán)節(jié)在性質(zhì)上可歸入既有執(zhí)法啟動程序下的各類活動，相應(yīng)地，可為既有執(zhí)法啟動程序所調(diào)整。同時考慮到預(yù)測警務(wù)特殊的運行結(jié)構(gòu)，應(yīng)對人工研判程序進(jìn)行具體建構(gòu)。

一是研判主體應(yīng)由警務(wù)情報分析人員與一線執(zhí)法人員共同組成。在“數(shù)據(jù)+行動”的執(zhí)法運行機制中，警務(wù)情報分析人員是人工研判環(huán)節(jié)的主要實施者。警務(wù)情報分析人員既掌握預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的運行原理和專業(yè)知識，也具備檢驗預(yù)測分析的基本手段與方法，是發(fā)動和指揮執(zhí)法行動的主要決策者。一線執(zhí)法人員則具有豐富的現(xiàn)場執(zhí)法經(jīng)驗，透過專業(yè)直覺與現(xiàn)場分析可以對警務(wù)情報分析人員的情報進(jìn)行二次研判，進(jìn)一步過濾風(fēng)險預(yù)測之錯誤。

二是研判對象應(yīng)包括技術(shù)指標(biāo)與現(xiàn)場指標(biāo)。前者主要包括預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)適用的違法犯罪類型，系統(tǒng)預(yù)警的風(fēng)險值或風(fēng)險等級，預(yù)測分析的置信區(qū)間，“觸網(wǎng)”的方式、時間與地點等技術(shù)指標(biāo)，側(cè)重考察預(yù)測分析的可靠性；后者主要包括預(yù)警對象的身份、行為、與同行人員之間的關(guān)系等現(xiàn)場指標(biāo)，側(cè)重檢驗預(yù)測分析的合理性。警務(wù)情報分析人員的研判對象包括前者與后者，而一線執(zhí)法人員則主要研判后者。

三是研判方式應(yīng)包括在線研判與現(xiàn)場研判。雖然在線研判可以完成對技術(shù)指標(biāo)和現(xiàn)場指標(biāo)的檢驗評價，但考慮到在線研判難以全面觸及現(xiàn)場指標(biāo)，故應(yīng)在運行機制層面明確一線執(zhí)法人員的現(xiàn)場研判責(zé)任。

四是豐富研判手段。即應(yīng)根據(jù)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)適用的違法犯罪類型，構(gòu)建多元分層分場景的研判分析手段，以能夠有針對性地覆蓋預(yù)測警務(wù)執(zhí)法啟動風(fēng)險為宜。

5.2 細(xì)化執(zhí)法啟動標(biāo)準(zhǔn)

學(xué)界通常將執(zhí)法對權(quán)利的干預(yù)性作為確立執(zhí)法啟動標(biāo)準(zhǔn)的主要因素，而將緊急性作為執(zhí)法啟動標(biāo)準(zhǔn)的輔助因素。預(yù)測警務(wù)驅(qū)動的執(zhí)法介入違法犯罪的時間節(jié)點大幅提前，甚至可以對犯罪做出同步響應(yīng)，此變化一方面為法益保護(hù)贏得了時機，另一方面也使執(zhí)法的緊急性增強，進(jìn)而對執(zhí)法啟動標(biāo)準(zhǔn)影響權(quán)重增加?；谏鲜稣摂嗖⒔Y(jié)合預(yù)測警務(wù)的運行實踐，應(yīng)將執(zhí)法啟動預(yù)警劃分為“通緝犯預(yù)警”“刑事犯罪嫌疑人預(yù)警” “行政違法嫌疑人預(yù)警”三個具體類型，分別對應(yīng)不同的證明標(biāo)準(zhǔn)，如表1所示。

一是通緝犯預(yù)警。這一預(yù)警類型主要基于人臉比對技術(shù)，通過將視頻監(jiān)控捕獲到的人臉信息與公安數(shù)據(jù)庫中的通緝犯進(jìn)行比對，實現(xiàn)實時預(yù)警。鑒于被通緝的犯罪嫌疑人具有相當(dāng)?shù)纳鐣ｋU性，這類預(yù)警通常會觸發(fā)對預(yù)警對象的抓捕行動，并伴隨刑事強制措施的適用。因此，通緝犯預(yù)警既符合執(zhí)法緊急性標(biāo)準(zhǔn)，又符合權(quán)利干預(yù)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)刑事訴訟法有關(guān)通緝和逮捕的規(guī)定，通緝的對象是應(yīng)當(dāng)逮捕但在逃的犯罪嫌疑人，也就是說，其犯罪嫌疑已被前期偵查所證明，故此類預(yù)測性執(zhí)法的啟動只需證明預(yù)警對象是否為通緝的對象，而無需證明其是否已涉嫌犯罪。在此已證條件下，查獲犯罪嫌疑人的緊急性就處于優(yōu)先地位。就啟動標(biāo)準(zhǔn)而言，只要監(jiān)控對象達(dá)到系統(tǒng)預(yù)設(shè)的報警閾值，執(zhí)法人員即可啟動抓捕。但當(dāng)前人臉識別技術(shù)仍存在一定程度的錯誤率，為防止識別錯誤引起的錯誤抓捕，應(yīng)對此類預(yù)測性執(zhí)法建立嚴(yán)格的事后控制程序。具體而言，應(yīng)構(gòu)建4小時快速身份核驗程序，經(jīng)核驗仍不能排除嫌疑的，可轉(zhuǎn)為一般偵查程序處置。與此同時，應(yīng)為預(yù)警對象向抓捕機關(guān)的監(jiān)督部門及通緝令發(fā)布機關(guān)提出申訴提供便捷的途徑。

二是刑事犯罪嫌疑人預(yù)警。該類預(yù)警的技術(shù)原理類似“熱點名單”，即通過對重點人口的犯罪風(fēng)險評估識別出高風(fēng)險個體并實施預(yù)警，此類預(yù)警主要適用于“兩搶一盜”類案件。該場景下執(zhí)法啟動的證明標(biāo)準(zhǔn)，重在防范偵查的事前介入，同時追求法益保護(hù)。一方面，受現(xiàn)代刑事法治理念的約束，預(yù)測性偵查不針對未然之罪，不懲處思想犯，這要求偵查不得事前介入。另一方面，預(yù)測性偵查介入犯罪的時間節(jié)點大幅前移，使得及時制止法益侵害或使其免受侵害成為可能。考慮到此情勢下法益保護(hù)的緊迫性，警務(wù)人員需緊急啟動偵查，而無暇對“需要追究刑事責(zé)任”做出理性判斷，因此，應(yīng)降低現(xiàn)行的立案程序標(biāo)準(zhǔn)，即只要人工研判環(huán)節(jié)確有證據(jù)證明“有犯罪事實”即可啟動偵查。

三是行政違法嫌疑人預(yù)警。此類預(yù)警的技術(shù)原理同刑事犯罪嫌疑人預(yù)警相似，通過對特定人群的違法風(fēng)險評估識別并預(yù)警高風(fēng)險個體，該類預(yù)警主要適用于“黃、賭、毒”類治安案件。公安機關(guān)辦理行政案件始于受案程序，根據(jù)《公安機關(guān)辦理行政案件程序規(guī)定》第60、61條的規(guī)定，公安機關(guān)對自行發(fā)現(xiàn)的違法行為，亦按照受案程序辦理。預(yù)測性執(zhí)法的啟動與對自行發(fā)現(xiàn)的違法行為的查處極其相似，兩者均源于執(zhí)法者的人工決策，都具有主動性、臨場性的特征。不同的是前者的人工決策由“機器懷疑”轉(zhuǎn)化而來，后者則屬于純粹的人工決策。基于兩者的相似性，可將執(zhí)法啟動錯誤的控制節(jié)點前移至盤查階段。一方面，行政受案程序不同于刑事立案程序，不具備約束執(zhí)法啟動的功能。另一方面，控制節(jié)點前移既可防止行政執(zhí)法的恣意，亦可控制盤查的啟動，可更廣泛地保護(hù)潛在的社會公眾。因此，基于兩者的不同，應(yīng)為預(yù)測性執(zhí)法人工研判環(huán)節(jié)的“人的懷疑”設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)。

我國立法對盤查的規(guī)定較為籠統(tǒng)，缺少必要的限制性程序?；谶@一現(xiàn)實，引入英美法系的“合理懷疑”標(biāo)準(zhǔn)有助于控制預(yù)測性執(zhí)法的啟動錯誤。“合理懷疑”要求“警察不能依據(jù)‘不成熟的、抽象的懷疑或者直覺’來采取行動，但是若執(zhí)法官員能夠指出某些具體的、可言說的事實并據(jù)此進(jìn)行合理推論，以證明其實施的侵犯行為是正當(dāng)?shù)模瑒t其懷疑就是合理的。”[18]由此，預(yù)測性執(zhí)法的啟動應(yīng)達(dá)到以下證明標(biāo)準(zhǔn)：首先，孤證絕對否定。不得僅依據(jù)系統(tǒng)預(yù)警信息啟動預(yù)測性執(zhí)法。其次，有現(xiàn)場證據(jù)的印證。最后，系統(tǒng)預(yù)警未超時效?！澳Ｐ皖A(yù)警是實時的，但由于預(yù)測性警務(wù)和資源管理的異步性，警察部門無法對預(yù)警信息做出同步反應(yīng)”[19]，因而執(zhí)法行動明顯延遲的，應(yīng)對系統(tǒng)預(yù)警的時效進(jìn)行證明。

5.3 增強算法的雙向透明度

目前學(xué)界關(guān)于“算法黑箱”存在兩種截然相反的態(tài)度，多數(shù)派認(rèn)為應(yīng)當(dāng)打破“算法黑箱”，少數(shù)派則認(rèn)為作為事前的規(guī)制方式，算法透明不可行也無必要[20]?？紤]到可解釋人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，以及預(yù)測警務(wù)算法的相對單一性，本文主張適度揭開“算法黑箱”。在算法透明度的方向維度，多數(shù)文獻(xiàn)關(guān)注對外的透明度，而較少論及對內(nèi)的透明度。例如，在布倫南司法中心訴紐約市警察局一案中，法院支持了原告要求被告披露預(yù)測警務(wù)內(nèi)部算法及數(shù)據(jù)獲取過程的訴訟請求，這一判決顯示出增加預(yù)測警務(wù)透明度對獲取社區(qū)信任的重要意義。但對外的單向透明度不足以解決預(yù)測性執(zhí)法的“黑箱決策”問題，事實上，預(yù)測警務(wù)還存在對內(nèi)透明度不足的問題。由此導(dǎo)致的執(zhí)法人員的技術(shù)認(rèn)知缺陷，不僅影響執(zhí)法正當(dāng)性解釋義務(wù)的履行，還會使決策責(zé)任的天平向警務(wù)情報分析人員不當(dāng)傾斜。因此，警察部門應(yīng)增強算法的雙向透明度，構(gòu)建對內(nèi)對外的雙重透明運行機制。

具體而言，警察部門可在政府采購程序中明確算法披露要求，并在采購合同中對算法披露的具體內(nèi)容、范圍和方式等進(jìn)行具體約定，同時明確技術(shù)系統(tǒng)應(yīng)采用可解釋性的人工智能算法。通過上述措施緩解算法披露與商業(yè)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、算法的不可解釋性之間的矛盾，為構(gòu)建算法的雙向透明度提供基本保障。在增加對內(nèi)透明度層面，警察部門應(yīng)加強對情報分析人員，尤其是現(xiàn)場執(zhí)法人員的技術(shù)培訓(xùn)，使其理解、掌握預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的運行原理與運行風(fēng)險，增強警務(wù)人員利用專業(yè)知識和經(jīng)驗識別、排除錯誤預(yù)警的能力。在增加對外算法透明度層面，一方面，警察部門應(yīng)在采購合同約定的限度內(nèi)，將預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的算法原理與數(shù)據(jù)來源納入依申請的信息公開內(nèi)容。另一方面，執(zhí)法對象可以要求警察部門披露與之相關(guān)的信息，包括所用個人數(shù)據(jù)、系統(tǒng)預(yù)警信息及執(zhí)法啟動的證據(jù)等，以保障其救濟(jì)權(quán)的行使。

5.4 健全執(zhí)法解釋的運行機制

“理論上，算法設(shè)計完成時，算法的可解釋性程度就已可確定，而此時算法透明度可能仍接近于零，必須經(jīng)由事后的披露、解釋和說明工作滿足透明度的要求?！盵21]因而，執(zhí)法主體向執(zhí)法對象解釋執(zhí)法的事實、理由及依據(jù)是正當(dāng)程序的應(yīng)有之意?！吨腥A人民共和國治安管理處罰法》第82條關(guān)于傳喚的規(guī)定、第94條關(guān)于處罰的決定均對執(zhí)法人員克以解釋義務(wù)：“應(yīng)當(dāng)將傳喚的原因和依據(jù)告知被傳喚人”“應(yīng)當(dāng)告知……事實、理由及依據(jù)”；在刑事訴訟中，“犯罪嫌疑人有權(quán)及時獲知被控告的罪名、案件情況以及所享有的訴訟權(quán)利?！被谏鲜鲆?guī)定，預(yù)測警務(wù)場景下的執(zhí)法主體亦負(fù)有執(zhí)法解釋義務(wù)，只不過解釋的范圍是否涵蓋算法決策值得商討。例如，歐盟《警察執(zhí)法數(shù)據(jù)保護(hù)指令》（EU2016/680）序言（26）指出，應(yīng)使自然人了解與處理其個人數(shù)據(jù)有關(guān)的風(fēng)險、規(guī)則、保障措施和權(quán)利；歐盟《可信賴人工智能的道德準(zhǔn)則》規(guī)定，應(yīng)就AI系統(tǒng)的功能和目的進(jìn)行公開交流，在可能的范圍內(nèi)向直接和間接相關(guān)方解釋決策。

借鑒歐盟相關(guān)經(jīng)驗，我國應(yīng)逐步完善執(zhí)法主體對預(yù)測算法決策的解釋規(guī)制。首先，針對一般情形與緊急情形分別規(guī)定解釋的時間節(jié)點。一般情形下，執(zhí)法解釋應(yīng)在臨場執(zhí)法時進(jìn)行。緊急情形下，執(zhí)法解釋可在快速驗證程序中完成。其次，解釋主體為現(xiàn)場執(zhí)法人員，必要時警務(wù)情報分析人員可參與解釋。執(zhí)法人員是臨場執(zhí)法與后續(xù)辦案的主體，具有解釋的便利性。當(dāng)執(zhí)法人員無法解釋相關(guān)技術(shù)時，可申請警務(wù)情報分析人員代為解釋。最后，解釋內(nèi)容應(yīng)側(cè)重對決策結(jié)果產(chǎn)生過程的闡釋?；谒惴Q策的雙階構(gòu)造，可以將算法解釋權(quán)區(qū)分為以模型為中心的解釋權(quán)模式和以具體決策結(jié)果為中心的解釋權(quán)模式[22]。預(yù)測性執(zhí)法啟動本質(zhì)上是由“人”發(fā)起的，故應(yīng)確定以具體決策結(jié)果為中心的正當(dāng)性解釋義務(wù)，具體包括預(yù)警信息產(chǎn)生的原因及過程、預(yù)測分析的人工審查過程、執(zhí)法干預(yù)啟動的法律依據(jù)與證據(jù)。

5.5 構(gòu)建分階段分類別的問責(zé)機制

有學(xué)者提出，預(yù)測警務(wù)對警察問責(zé)的特殊挑戰(zhàn)在于警員將決策本身的責(zé)任和問責(zé)制“外包”給技術(shù)邏輯工具，進(jìn)而造成潛在的責(zé)任缺口[23]。因應(yīng)這一挑戰(zhàn)，關(guān)鍵需在確立人工研判環(huán)節(jié)獨立程序地位的基礎(chǔ)上細(xì)化問責(zé)機制。具體而言，應(yīng)根據(jù)執(zhí)法啟動決策主體的組成并結(jié)合具體的執(zhí)法情形構(gòu)建適當(dāng)?shù)膯栘?zé)機制。

一是構(gòu)建分階段的問責(zé)機制?！豆矙C關(guān)人民警察執(zhí)法過錯責(zé)任追究規(guī)定》第5條規(guī)定，執(zhí)法人員應(yīng)當(dāng)根據(jù)各自對執(zhí)法過錯所起的作用分別承擔(dān)責(zé)任。依據(jù)該規(guī)定，應(yīng)將預(yù)測警務(wù)下的執(zhí)法啟動，劃分為預(yù)警信息研判階段與后續(xù)的臨場研判階段，設(shè)立分階段的問責(zé)機制。針對第一階段的問責(zé)機制重在問責(zé)“不研判而下指令”“研判結(jié)果明顯有違常識而下指令”的情形?？紤]到這一階段多采用非臨場手段進(jìn)行信息研判，研判手段存在局限性，故應(yīng)適當(dāng)提高這一階段的追責(zé)門檻。針對第二階段的問責(zé)機制重在問責(zé)“不研判而行動”“研判結(jié)果明顯有違現(xiàn)場情形而繼續(xù)行動”，同時還應(yīng)建立對系統(tǒng)預(yù)警不作為的問責(zé)機制。

二是構(gòu)建分類別的問責(zé)機制。不同場景下的執(zhí)法啟動對應(yīng)不同的證明標(biāo)準(zhǔn)，相應(yīng)地對執(zhí)法者的要求亦不相同。鑒于警務(wù)人員履責(zé)的緊急性對其主觀判斷的影響，這里將三種類別的預(yù)警簡化為“一般情形”與“緊急情形”。在一般情形下（違法犯罪嫌疑人預(yù)警），警務(wù)人員有相對充足的時間對系統(tǒng)預(yù)警與現(xiàn)場情形進(jìn)行分析研判，故而應(yīng)強化對兩類失責(zé)情形的責(zé)任追究；尚不構(gòu)成執(zhí)法過錯的，可通過績效考核給予負(fù)面評價。在緊急情形下（通緝犯預(yù)警），警務(wù)人員只需證明預(yù)警對象身份信息的同一性即可，至于數(shù)據(jù)錯誤導(dǎo)致的預(yù)警錯誤應(yīng)由數(shù)據(jù)維護(hù)單位擔(dān)責(zé)。故緊急情形下的追責(zé)應(yīng)側(cè)重事后4小時快速驗證程序的履行情況，同時應(yīng)適當(dāng)調(diào)高身份核驗階段的責(zé)任門檻。

6 余論

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)在警務(wù)領(lǐng)域的深度融合，由經(jīng)驗驅(qū)動的執(zhí)法模式正被以數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測執(zhí)法模式所取代。執(zhí)法啟動驅(qū)動機制的切換似乎呈現(xiàn)出架空傳統(tǒng)執(zhí)法啟動錯誤控制機制的樣態(tài)，在新型的人機互動機制中塑造出某種程度的“機器自治”。而在未來，技術(shù)發(fā)展或許支持預(yù)測性執(zhí)法實現(xiàn)完全的自動化決策，如ChatGPT等人工智能技術(shù)產(chǎn)物的出現(xiàn)正逐步印證著這一可能。但毋庸置疑的是，法律王國之內(nèi)，工具理性永不得超越價值理性。因而在制度設(shè)計層面，預(yù)測警務(wù)執(zhí)法的啟動控制機制必須著眼于犯罪治理最大功效與制度內(nèi)在價值承載最大化兩者的兼得與平衡。與此同時，基于人的主體地位，動態(tài)地建構(gòu)覆蓋預(yù)測分析到執(zhí)法啟動全流程的程序控制機制是化解技術(shù)型警務(wù)治理風(fēng)險的必由之路。