新的人工智能技术帮助警方抓捕罪犯

纽约警察局开发了一种新的模式检测计算机软件，以帮助抓捕犯罪分子。

纽约警察局一直在使用一种新的内部开发的软件，它识别某些行为模式，并将它们与数千个报告的盗窃，盗窃罪和抢劫案的数据库进行比较。该软件，更好地称为“Patterizr”，是一组学习算法，取自10年的警方数据，扫描犯罪信息。Patternizr从诸如时间，进入方法和使用的武力类型等犯罪中获取信息，并试图发现可用于帮助识别嫌疑人的某种模式。

确定犯罪模式是警方调查工作的重要组成部分。识别模式的传统方法涉及大量的工作和人力，这会占用分析师和侦探的宝贵时间。由于计算机算法，Patternizr在很短的时间内为侦探提供了一份潜在嫌疑人名单。这大大节省了侦探的时间，这可以让侦探更好地利用他们的时间捕捉罪犯。

在Patternizr的帮助下，NYPD能够抓住一个试图抢劫Home Depot的注射器的小偷。该算法设法获取数据，表明在一个不同的Home Depot之前几周被一名挥舞着注射器的男子抢走。然后，官员们能够将这两个案件放在一起。“因为Patternizr在算法中获得了这些关键细节，它带回了我不会知道的其他区域的投诉，”负责Home Depot案件的布朗克斯犯罪分析师Rebecca Shutt说。

虽然Patternizr似乎是一个寻找罪犯的好工具，但人们担心潜在的AI偏见，人们担心机器不足以抓住合适的人。在最好的情况下，由于AI偏见，无辜的人可能会因为提问而感到不便，而在最坏的情况下，无辜的人可能因为他或她没有做的事而陷入麻烦，因此软件不能捕捉种族，性别或犯罪的具体位置。纽约警局声称他们分享了公众对可能存在偏见的担忧，但他们已经记录说他们已经进行了多项公平性测试，并没有发现任何迹象表明Patternizr表现出任何种族偏见。

传统的模式发现方法仍然用于更严重的犯罪，如强奸和杀人。

自2016年以来，Patternizr一直被NYPD使用，但直到最近它的使用才被解密。