預測未來2小時 AI+GIS加持 溫哥華警察永遠快一步!

能力雜誌 2019/11/05 15:40(31天前)

對警察來說,常是接獲報案之後才會出動警力處理,但傷害與驚嚇往往已經造成。溫哥華則利用GIS系統與AI的結合,讓警察能搶在案件發生前,使犯罪者無所遁形……


【文/劉容皿 圖片提供/達志影像】

在1995年至2009年間,加拿大的大溫哥華地區曾發生一連串女學生被襲擊的事件,歹徒尾隨放學回家的女性,並伺機帶到附近的樹林加以性侵。溫哥華警方為此組成專案小組,動員100多名警力來偵辦此案,幾個月調查下來過濾出560多名嫌疑犯,但比對DNA都不符合。在偵查陷入膠著時,歹徒又再次犯案了。

抓出非典型罪犯

最後專案小組決定借助科技分析的力量─他們找上了當時在警局還不夠受重視的犯罪分析諮詢和發展科,透過龐大的資料庫進行地理空間及地理輪廓分析,經過幾周的過濾後鎖定了一名嫌犯,並從嫌犯使用過的咖啡杯上取得唾液,確認與受害者身上找到的DNA吻合,警方隨即逮捕了這名嫌疑犯賀撒摩(Ibata Hexamer)。

這名狡猾的嫌犯為何能逃脫出傳統辦案的篩選範圍?這是因為賀撒摩屬於非典型的犯罪分子,他擁有房產、有穩定交往的女友、經營的事業也很成功,又沒有前科,不符合任何「典型的犯罪分子」特徵,這使他能利用偵辦上的盲點再三犯案。

這宗重大刑案也成為溫哥華走向人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的轉捩點,事實證明,以情報為主導的偵察工作,在空間分析(Spatial Analytics)技術的支援下,能夠找到不容易追查、工於心計的犯罪分子。溫哥華警察局犯罪分析諮詢和發展科負責人普羅克斯(Ryan Prox)談起該案件帶來的轉變,「以前的問題總是聚焦在『最符成本效益的辦法是什麼』,但在短短2周內我們破案了,這讓風向轉為:『也許我們應該先試試這些新技術』。」

8成準的犯罪預測

普羅克斯和他的團隊所採用的新工具,是名為CompStat的資訊統計警務模式,這是一套結合電腦統計和地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的績效管理系統,再搭配其他降低犯罪的策略,讓警方可更精準的進行治安維護。原先,溫哥華是加拿大3大城市中治安最差的地方,竊案時有所聞。在警方引進這套新技術後,由地理空間工程師和統計專家開發的演算法,能一一解構闖空門的犯罪模式,透過機器學習(Machine Learning)、空間分析,警察可以預測容易被竊賊入侵的住宅區,並依據這些數據加強巡邏。

2016年溫哥華先以試點的模式來測試CompStat這套技術,結果實驗區域的竊案數量在短短1個月內就降低2成。溫哥華市警局於是率加拿大之先,將這套「預測性警務系統」技術廣泛應用於全市。普羅克斯表示,「每28天,管理層都會檢討全市的犯罪趨勢、犯罪集聚模式(Crime Clustering),以及犯罪問題。經過定期檢驗下來,無論就人力部署的方式、資源分配以及任務執行的效果,都可看出這項技術讓警務工作變得更講求證據,也更能有效負責。」

經過證明,只要運用得當,這是一套很有效的警務工具,有助各局所辨識出可降低犯罪的狀況,進而提昇社區生活品質。這套犯罪預測工具由地理資訊系統技術供應商Esri的合作夥伴Latitude Geographics所開發,能藉分析過去的犯罪案件,來預測接下來2小時內、範圍100公尺內的犯案。隨著時間演進,目前此工具已能達到80%以上的準確度。

針對性的巡邏嚇阻

導入這套新模式的關鍵,是要先建立完善的數據資料庫,包括對過往犯罪者行為的掌握,有哪些可能再犯、從事危險行為的嫌疑對象。警方也會檢視獲通報案件的犯案手法(Modus Operandi, MO)。例如:竊賊闖空門是用螺絲起子撬開窗戶等,藉由過去的犯罪手法,或其他任何犯罪行為指標來加以比對,作為系統運行的重要資料。

而外出巡邏中的警察也能運用這些數據分析,輔助他們更完善地執行勤務。普羅克斯表示,溫哥華將車載電腦推進至現場第一線的警車上,可連線警局的系統,即時顯示犯罪趨勢和犯罪模式。「我們納入幫派成員和慣犯的地址,以及財產犯罪、暴力犯罪的最新趨勢和狀況。」普羅克斯進一步解釋,這也能更及時處理民眾的需求,警察不是只能等到通報案件後才被動回應,而能運用預防的技術,甚至能趕在事件發生前提供更主動的服務。溫哥華警察局也鼓勵員警多利用分析工具,以更了解自己負責的區域。

溫哥華警察局長帕爾默(Adam Palmer)對於CompStat為日常巡邏任務帶來的改變,有如此詮釋:警車不是在整個街區隨機巡邏,而是針對性地鎖定可能發生犯罪的區域、有目的的巡邏。帕爾默向加拿大廣播公司(Canadian Broadcasting Corporation, CBC)解說,當系統識別出一個位置時,就可以派遣人員前往巡視。他說,有的時候會當場逮到現行犯,但這套系統最主要的目的,其實是要讓警察在被系統警示的地點出現,「光是『到場』就能達成嚇阻犯罪的效果。」

據警察人員反映,他們使用地理空間和時間分析,搭配犯案手法的資料庫,對於偵辦財產犯罪和侵害犯罪,例如:性侵害等,持續有所斬獲。普羅克斯也說,「以證據當基底,可以回頭檢驗我們做了什麼、怎麼做、為什麼要做、是否有效果。然後調整策略,(讓警務工作與資源都能)發揮最大的效益。」

過度預防的疑慮

但也有人對此套系統懷抱疑慮,既然這樣的預防犯罪系統能那麼精準,最終會不會發生類似電影《關鍵報告》(Minority Report)的情節?當「預防」犯罪到一個地步,依可能的機率或演算的判定,就先行逮捕系統警示的嫌犯。普羅克斯為此向社會大眾釋疑:「我們意識到公眾對預測性警務的疑慮,我們一直對此保持謹慎,維持制衡。警方只使用住家遭竊的公開報告,避免讓合理的懷疑放大現有的偏見。」

帕爾默也否認如此發展下去,會真實上演《關鍵報告》的劇情,他也點出了關鍵:「我們的目標不是人,而是位置。」「這裡沒什麼是暗地來的。」

【完整內容請見《能力雜誌》2019年11月號,非經同意不得轉載、刊登】

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