改變已經(jīng)發(fā)生。根據(jù)從亞馬遜和Fitbit等聯(lián)網(wǎng)數(shù)字設(shè)備收集到的證據(jù)，警方已實(shí)施多起逮捕行動(dòng)。這僅僅是由物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域所帶來變革的冰山一角。使用這項(xiàng)新技術(shù)幫助打擊犯罪當(dāng)然是有好處的，但它也提出了一些涉及到我們隱私權(quán)和安全漏洞的有挑戰(zhàn)性的問題。

1、用于打擊犯罪的物聯(lián)網(wǎng)

世界各地的執(zhí)法機(jī)構(gòu)都在接受關(guān)于在犯罪現(xiàn)場(chǎng)尋找什么，以及如何處理數(shù)字證據(jù)的培訓(xùn)。游戲機(jī)，Echo設(shè)備，甚至是Fitbits都提供了有價(jià)值的信息來幫助解決犯罪問題。大多數(shù)人都不理解這些聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的強(qiáng)大之處，它們可以用于反駁不在場(chǎng)證明或分辨謊言。隨著我們對(duì)這些數(shù)字設(shè)備的依賴不斷增長(zhǎng)——手表、手機(jī)、電視、起搏器等等——在試圖解決犯罪問題時(shí)，偵探們往往會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間來分析這些設(shè)備。

警察在巡邏時(shí)使用身體攝像頭已經(jīng)司空見慣。這些攝像頭可以提供另一組眼睛來進(jìn)行互動(dòng)，研究表明，它們可以提高自我意識(shí)，減少發(fā)生不可接受的行為。這些互動(dòng)將被記錄下來，可以對(duì)不良行為產(chǎn)生巨大的威懾。

一些警車配備了GPS投射器，可以通過遙控進(jìn)行射擊，并將其鉤在被指控者的車輛后面。這可以讓警察知道嫌疑犯的位置，從而防止高速和危險(xiǎn)的汽車追擊。智能傳感器已經(jīng)被開發(fā)出來，可以固定在警官的槍內(nèi)，用于追蹤槍是如何被使用的，包括它是否被打開或者卸下。這些信息在刑事審判中是有價(jià)值的。

2、人工智能輔助預(yù)測(cè)警務(wù)

幾家執(zhí)法機(jī)構(gòu)已經(jīng)涉足預(yù)測(cè)警務(wù)行業(yè)，包括我的客戶——英國(guó)倫敦杜倫市的警察。他們使用了一種名為Hart(危害評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)工具)的系統(tǒng)，對(duì)個(gè)體進(jìn)行分類，并對(duì)他們將來再犯的可能性進(jìn)行排序。該系統(tǒng)基于在2008年至2013年間收集的數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前犯罪的嚴(yán)重程度、犯罪史、潛逃風(fēng)險(xiǎn)等因素對(duì)罪犯進(jìn)行評(píng)估。盡管Hart的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率很高，但也有其他的研究警告使用算法和預(yù)測(cè)軟件工具，因?yàn)樗麄儗⑸贁?shù)人種(黑人)被告列為高風(fēng)險(xiǎn)，是白人被告率的兩倍。ProPublica的一項(xiàng)研究表明，人類的偏見往往會(huì)被植入到這樣的公式中，因?yàn)槿祟惖腻e(cuò)誤判斷被用來創(chuàng)建最初的程序。

世界各地的機(jī)構(gòu)都在朝著以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的方法來解決犯罪問題。機(jī)器學(xué)習(xí)特別擅長(zhǎng)識(shí)別模式，并且在嘗試辨別罪犯的作案手法時(shí)非常有效。數(shù)字工具可以加速這項(xiàng)工作的實(shí)施，并找到可能需要人類更長(zhǎng)時(shí)間才能發(fā)現(xiàn)的連接。在將來，這類算法可能會(huì)被證明對(duì)檢測(cè)同一個(gè)人或團(tuán)體所犯的系列犯罪很有用。

3、Robo警察首次亮相

迪拜有一名新警官幫助打擊犯罪，盡管他戴著警帽，但他100%是個(gè)機(jī)器人。迪拜警方計(jì)劃配備機(jī)器人警官，到2030年使之占據(jù)人類警察四分之一的數(shù)量。它能說六種語言，并且被設(shè)計(jì)可用于識(shí)別面部表情。它有一個(gè)電腦觸摸屏，人們可以在上面舉報(bào)犯罪行為。該機(jī)器人主要被部署到旅游景點(diǎn)，并配備一個(gè)攝像頭，將實(shí)時(shí)圖像傳送回警方總部，以確定嫌疑人的身份。盡管Robo警察可以幫助制止犯罪并減輕警力活動(dòng)，但是人們?nèi)匀黄诖降拇缎袆?dòng)。

其他機(jī)器人被部署在世界各地收集證據(jù)，調(diào)查和引爆炸彈，以及在其他任務(wù)中控制人群。這并沒有阻止超過1000名機(jī)器人專家，如Elon Musk和Stephen Hawking，警告他們不要在沒有人類控制的情況下武裝機(jī)器人。

就像人工智能和物聯(lián)網(wǎng)一樣，我們都有一些問題要提出、回答和解決。世界各地的執(zhí)法機(jī)構(gòu)都在努力解決這些問題，試圖找到合適的平衡點(diǎn)，利用這項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，在保護(hù)隱私和安全的同時(shí)，打擊和解決犯罪行為。