ntext="Article" data-image-id="2326799" data-caption="Chicago, Illinois, where an AI has been predicting crimes" data-credit="Chuck Place/Alamy" />

现在，人工智能可以提前一周预测一个城市的犯罪率和犯罪率，准确性高达90％。类似的系统已被证明可以使种族主义在警务中的偏见永存，在这种情况下，这种偏见可能是正确的，但是创建此AI的研究人员声称它也可以用于暴露这些偏见。

芝加哥大学的Ishanu Chattopadhyay及其同事创建了一个AI模型，该模型从2014年到2016年底分析了伊利诺伊州芝加哥的历史犯罪数据，然后预测了此次培训期间的几周犯罪水平。

该模型预测了整个城市发生某些犯罪的可能性，该城市被分为大约300米的正方形，提前一周，精度高达90％。还接受了其他七个美国主要城市的数据培训和测试，其性能水平相似。

以前使用AIS预测犯罪的努力引起了争议，因为它们可以使种族偏见永存。近年来，芝加哥警察局审判了一种算法，该算法创建了一群被视为受害者或作为肇事者的风险最高的人。该算法和清单的细节最初是秘密的，但是当清单最终发布时，事实证明，该市56％的黑人在其中有20至29岁。

Chattopadhyay承认，他的模型所使用的数据也将是有偏见的，但表示已经努力减少偏见的效果，而AI并未确定可疑嫌疑人，只有潜在的犯罪现场。“它不是 少数民族报告，”他说。

他说：“执法资源不是无限的。因此，您确实想最佳地使用它。如果您知道凶杀案将发生在哪里，那就太好了。”

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Chattopadhyay表示，可以更安全地使用AI的预测来为政策提供高水平的信息，而不是直接用于分配警察资源。他已公开发布了研究中使用的数据和算法，以便其他研究人员可以调查结果。

研究人员还使用数据来寻找人类偏见影响警务的领域。他们分析了在芝加哥社区犯罪后，逮捕的数量不同。这表明，较富裕地区的犯罪造成的逮捕比在贫困地区造成的逮捕更多，这表明警察反应有偏见。

英国剑桥循证警务中心的劳伦斯·谢尔曼（Lawrence Sherman）表示，他担心在研究中包含反应性和主动的警务数据，或者倾向于记录的犯罪，因为人们报告了这些数据，并且由于警方的报道而被记录在寻找他们的情况下。他说，后一种数据非常容易受到偏见的影响。他说：“这可能反映了警察在某些地区的故意歧视。”