晒着照片、聊着天，怎么就有人觉得我要犯罪了呢？

时间：2021-11-25 18:34:20 来源：本站原创作者：网络转载

我要上学堂家长

大小：58.8M更新：2020-12-12

分类：办公学习

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《少数派报告》《疑犯追踪》这样的影视作品或许只能在前些年出现。如果是近几年的影视作品，观众看着就会很「心慌」。

犯罪预防、预测模型、用系统推测未发生之事……这意味着大量的信息会被收集，也意味着你将会被一个未知系统判定是否有威胁。把命运交给未知的感觉，估计没几个人喜欢。

但不喜欢可能也没办法，因为在你不知道的时候，已经有越来越多公司在收集你的公开信息，来从你社交网络的日常内容中判断你犯罪的可能性。

▲ 图片来自：《少数派报告》

社交媒体变身最大「告密者」，这是一场自我揭发？

Voyager、Kaseware、Aura、PredPol、Palantir，这是一部分正在试图通过社交网络找出潜在威胁的公司，它们中很大一部分还和当地的警察局进行了合作，走在预测犯罪的前列。

从每个人的社交媒体中获得需要的信息是这类公司的核心，他们通过用户做社交网络发布的内容来预估对方是否有犯罪的可能。这类公司的算法并不相同，但基本都在通过人工智能破译用户的线上，从用户分享的内容中判断主体是否已经犯罪、可能犯罪或坚持某种危险的意识形态。

▲ Kaseware 官网页面

这其实不算一个新进展，毕竟在 2012 年就有人将社交网络成为「城市脉搏」。你很难看到一个空间和产品同时容纳如此多的用户，还让他们愿意在上面分享自己的一切。

社交网络的特性为人们寻找目标创作了条件，学生在社交网络寻找受访对象，统计机构在社交网络预测大选结果，也有 AI 侦探想要在社交网络找出罪犯。

因为人人都用社交网络，所以社交网络很多时候可以反应一个人的真实情况。美国密歇根州的众议员 Tyrone Carter 认为警方搜索公共社交网络的行为并没有违背任何的法律，也没有侵犯用户的权利，所以这种预测是可行的。

当你在公共页面上点击发送的那一刻，那个帖子就不再是你的了。人们会因为他们发布的东西而陷入各种麻烦，因为社交媒体是我见过的最大的「自我告密者」。

▲图片来自：Lifehacker

但秘密只有在引导的时候，才会被说出。和洛杉矶警察局合作的 Voyager Labs 在这个过程中就担当了引导者的角色。只是非营利组织 Brennan Center 通过洛杉矶警察局提供的公开信息发现，Voyager 工作也涉嫌种族歧视、侵犯隐私。

Voyager 这类公司的工作方式并不复杂。它会收集一个人社交媒体上的所有公开信息，包括帖子、联系人甚至常用的表情符号。在某些特殊情况下，它会利用这些公开的信息与非公开信息交叉引用，进行进一步的分析和索引。

▲ Voyager 会基于个人社交媒体的参与话题做出判断

通过 Voyager 的服务，警察可以清晰地看到一个人的社交关系。他们的联系是怎样的，他们在社交平台是如何互动的。更进一步，Voyager 甚至可以探测到两个用户之间是否有间接联系（两人都有至少四个相同好友）。

听上去好像只是看看用户在社交网络上做些什么，用作调查的辅佐信息。但事实上，Voyager 不仅收集信息，展示信息，它也会做出判断。

▲ Voyager 会通过社交网络关系链做出判断预测

Voyager 在提交给洛杉矶警局的一份白皮书中就提到了一起袭击案件，该案件具体地展示了平台的做法——AI 在没有人介入的情况下会根据人们在社交网络发帖的内容完成自动审查和分类（分别为用户标记蓝色、橙色、红色三种颜色）。

在具体案例中，枪击案嫌疑人 Adam Alsahli 就因为自己在 Facebook 和 Instagram 上发布的伊斯兰主题照片，被系统判定为「对阿拉伯传统有强烈自豪感与认同感」。因此，Adam Alsahli 在发动具体的攻击前就被 Voyager 的人工智能工具打上了橙色的颜色标记。

这可以是一个成功预测潜在犯罪者的案例，同时也是一个充满「偏见」的案例。

▲ 枪击案嫌疑人 Adam Alsahli 的社交媒体信息，在他犯罪之前就已经被标记为橙色

数据预测犯罪？但数据也不能完全相信

这些结论真的可信吗？他们是根据什么做出判断的呢？大数据下每个人要如何自证清白？

目前确实有不少数据证实社交网络的内容偏向和犯罪事实的相关性，但这并不是一个 100% 关联的数据。

纽约大学坦登工程学院和全球卫生公共学院发布的研究结果显示，Twitter 上关于种族仇恨言论数量较多的城市，相关的犯罪率也更高；芬兰亦有研究表明，根据二十年的数据，温度每升高 1°C，犯罪活动就会增加 1.7%；美国研究证明，周末晚上的车辆盗窃率激增；被证明过的还有当地足球队意外输球时，家暴事件会增加 10%。