紐約市警察局（NYPD）本月透露，他們自2016年底開始，使用人工智能追蹤罪犯，這項技術被稱為Patternizr。

Patternizr由NYPD開發(fā)，是美國第一個通過算法機器學習軟件，篩選警察局數(shù)據(jù)，找到同類案件并鎖定嫌疑人的工具，自2016年12月以來，紐約警察局一直在使用它，但該部門本月首次披露了它的存在。

Patternizr曾成功的確認了一名使用皮下注射器作為武器，幾周前在曼哈頓家得寶（Home Depot）偷取電鉆的嫌疑人。NYPD前分析師兼Patternizr研究員Alex Chohlis-Wood表示，研究這項技術的目的是為了識別犯罪模式，幫助警察盡快逮捕嫌疑人。

紐約市擁有全國最大的警察部隊，其中有77個區(qū)域分布在五個行政區(qū)。發(fā)生的犯罪事件數(shù)量巨大。2016年，紐約警察局報告了超過13，000起盜竊案，15，000起搶劫案和44，000起大規(guī)模殺人案。手動梳理逮捕報告既費力又耗時，而且往往毫無結果。

Patternizr不是一個旨在預測犯罪發(fā)生地點的少數(shù)派報告系統(tǒng)，也不是一個使用人工智能來解析CCTV錄像的系統(tǒng)。它使用算法搜索NYPD數(shù)據(jù)庫中的所有報告，查看案件使用的武器和事件之間的距離，然后用相似性得分對它們進行排名。并確定應將哪些投訴組合在一起，并將這些投訴呈現(xiàn)給警員，以幫助他們進行調查。平均而言，每周有超過600起投訴通過Patternizr進行。

NYPD數(shù)據(jù)分析助理專員Evan Levine介紹，NYPD使用10內年手動收集的歷史犯罪數(shù)據(jù)，用來開發(fā)Patternizr并教它檢測模式。NYPD公布了Patternizr算法，其他警察部門可以通過獲取已經列出的信息構建自己的定制版本的Patternizr。

NYPD使用Patternizr被披露后，一些公民自由倡導者表示擔心基于機器的工具可能無意中加強了警務方面的偏見。紐約公民自由聯(lián)盟法律總監(jiān)Christopher Dunn認為，對有色人種的過度監(jiān)管，會使任何預測性警務平臺都存在風險。為了確保公平，NYPD應該對其部署的技術保持透明，并允許獨立研究人員對這些系統(tǒng)進行審核。