预测性警务是指执法机构利用数据、算法和机器学习工具来预 数据输出 测犯罪可能发生的地点或可能参与犯罪活动的人员。虽然其目标是提高效率和预防犯罪，但这种做法引发了一个重大的伦理问题：预测性警务是否会强化甚至输出其所依赖数据中蕴含的偏见？预测性警务的核心假设是历史数据可以可靠地预测未来事件——但当数据存在缺陷或种族偏见时，这种假设就变得危险。如果其基础建立在有偏见的警务记录之上，那么该系统可能会延续甚至放大这些不平等现象。
执法数据偏见的根源
大多数预测性警务系统依赖于历史犯罪数据——逮捕、报案、监控记录等等。但这些数据本身往往受到长期存在的社会和制度偏见的影响。例如，有色人种社区历来受到过度监管，导致这些地区的逮捕率和犯罪记录率过高，无论实际犯 海外数据 率如何。当预测模型消化这类数据时，它们不会质疑数据来源——它们只是看到了一些模式。因此，它们会将未来的警力导向相同的社区，增加监控和逮捕，并形成一个反馈循环，验证了系统存在缺陷的假设。这种自我实现的循环引发了人们的担忧：预测性警务是否只是在输出原始数据中固有的偏见。
跨境输出偏见
当这些预测性警务系统出口到国际市场时，问题变得更加复杂。美国和中国等国的公司和政府越来越多地向其他国家出售监控和预测软件。如果这些技术基于带有偏见的数据进行训练，它们就会将这些缺陷带到境外，将美国式的 未经同意的遥感是否合乎道德？ 种族和社会经济特征分析植入外国执法系统。在缺乏严格数据保护法或健全监督机制的国家，这可能导致滥用权力、滥用职权和侵犯人权。预测性警务非但不能促进公平和客观，反而可能在技术进步的幌子下，在新的环境中复制不平等的模式。
迈向透明度和问责制
为了应对预测性警务中的偏见风险，转向透明度、监督和社区参与至关重要。算法必须定期接受独立专家的审核，用于训练算法 南非电话号码 数据也应接受种族、社会经济和地理偏见方面的审查。重要的是，受这些工具影响的社区必须对其使用和监管方式拥有发言权。预测性警务不应是一个黑匣子；它必须是一个接受审查和变革的系统。如果没有这些保障措施，在执法中使用预测分析不仅有可能输出偏见，还可能使其合法化，将有害的模式转化为全球政策。
