参议员要求司法部停止为预测性警务项目提供资金

由七名民主党国会议员组成的团体发表了一封公开信，要求司法部停止为预测性警务项目发放拨款，除非该机构“能够确保拨款接受者不会以歧视性影响的方式使用此类系统”。

“越来越多的证据表明，预测性警务技术并不能减少犯罪。相反，他们加剧了执法部门对有色人种的不平等待遇，”《连线》杂志记者戴尔·卡梅伦(Dell Cameron)首先报道了这封信。

卡梅伦是The Markup和Gizmodo联合努力的一部分，后者在2021年发表了一项调查，显示了一家名为Geolitica的公司开发的预测警务算法是如何不成比例地指导警察在几乎所有使用该算法的边缘化社区巡逻的。

信中继续写道:“预测性警务系统依赖于被伪造的犯罪报告和不成比例的有色人种逮捕所扭曲的历史数据。”因此，他们倾向于高估黑人和拉丁裔社区的犯罪率，而低估白人社区的犯罪率。这种系统的持续使用造成了一个危险的反馈循环:有偏见的预测被用来证明在少数族裔社区进行不成比例的拦截和逮捕是合理的，这进一步影响了犯罪发生地点的统计数据。”

预测性警务背后的理念是，通过将历史犯罪数据输入计算机算法，就有可能确定哪里最有可能发生犯罪，或者谁最有可能犯罪。执法人员可以采取积极的干预措施，比如在预测的犯罪地点进行巡逻，在犯罪发生之前将其阻止。

然而，随后对Geolitica算法的调查发现，只有不到1%的预测与后来报告给警方的犯罪相符。Geolitica去年关闭了业务。

《坦帕湾时报》(Tampa Bay Times)对佛罗里达州警长办公室使用基于人的预测性警务程序的调查发现，该软件被用作一项恐吓和骚扰活动的基础，该系统识别出这些家庭在未来某个时候可能会犯罪。

这封信强调了联邦政府在资助预测性警务项目方面的作用——特别是通过司法部的爱德华·伯恩纪念司法援助赠款项目——并呼吁对该机构十多年来为预测性警务技术发放的所有赠款进行彻底审计。

当The Markup在2021年询问司法部，哪些受资助机构将资金用于预测性警务时，该机构指出了新泽西州纽瓦克和加利福尼亚州阿尔罕布拉的警察局。2022年，在国会要求提高透明度之后，司法部官员承认，该机构“没有具体记录”，说明有多少接受其资助的执法机构将这笔钱用于预测性警务。

去年10月，拜登总统发布了一项广泛的行政命令，要求使用人工智能系统，包括预测性警务。该命令指示司法部长梅里克·加兰德(Merrick Garland)向白宫提交一份报告，“解决人工智能在刑事司法系统中的使用问题，包括在……犯罪预测和预测性警务方面的任何应用，包括将历史犯罪数据输入人工智能系统以预测高密度的‘热点’。”

参议员们在信中敦促司法部，作为其总统授权报告的一部分，对预测性警务系统的准确性和偏见进行自己的分析，并就如何利用这类技术“在不产生歧视性影响的情况下加强公共安全”提出建议。

使用犯罪热点预测建模的不同框架的一个例子是风险地形建模。该方法由罗格斯大学(Rutgers University)的研究人员开发，将犯罪最有可能发生的地方的数据与土地使用信息相结合，以确定犯罪倾向于聚集在特定地点背后的环境因素。在新泽西州的纽瓦克，风险地形模型被用来识别城市拥有的废弃物业和吸引犯罪的空地，然后优先用于开发公园或经济适用房。

参议员们要求司法部在3月1日之前对他们的信做出回应。

本文最初发表在The Markup上，并在知识共享署名-非商业性-非衍生品许可下重新发布。