芝加哥大学的数据和社会科学家开发了一种新算法，该算法通过从有关暴力和财产犯罪的公共数据中学习时间和地理位置的模式来预测犯罪。它已经证明在提前一周预测未来犯罪方面取得了成功，准确率约为 90%。
人工智能和机器学习的进步引起了政府的兴趣，他们希望使用这些工具进行预测性警务以阻止犯罪。然而，犯罪预测的早期努力一直存在争议，因为它们没有考虑到警察执法中的系统性偏见及其与犯罪和社会的复杂关系。
该算法通过从有关暴力和财产犯罪的公共数据中学习时间和地理位置的模式来预测犯罪。它已经证明在提前一周预测未来犯罪方面取得了成功，准确率约为 90%。在一个单独的模型中，研究人员团队还通过分析事件后的逮捕人数并比较具有不同社会经济地位的社区之间的逮捕率，研究了警方对犯罪的反应。他们看到，较富裕地区的犯罪导致更多逮捕，而贫困社区的逮捕减少。然而，贫困社区的犯罪并没有导致更多的逮捕，这表明警方的反应和执法存在偏见。
在过去的几年里，我们周围对算法的使用急剧增加。从预测天气到驾驶汽车、提出购物建议和寻找治疗疾病的方法，算法无处不在。如果他们不习惯打击犯罪，那就不足为奇了。在日本东京奥运会之前，日本东京警方正在寻求实施基于人工智能 (AI) 的技术，以便在犯罪发生之前对其进行预测。如果听起来我们已经生活在类似少数派报告的未来中，那么事实是我们已经并且已经存在近十年了。
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