編者按：

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大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的運作機理、風險與法律規(guī)制

陳永生

北京大學法學院教授

本文發(fā)表于《中國法學》2024年第5期，因篇幅限制，注釋省略。作者身份信息為發(fā)文時信息。

內(nèi)容提要

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的出現(xiàn)使警方偵查破案、預(yù)防和打擊犯罪的能力獲得突破性提升，但同時也會產(chǎn)生一些風險，須對其予以規(guī)制。域外預(yù)測警務(wù)已經(jīng)過1.0、2.0、3.0三個階段，預(yù)測能力不斷提升，運作機理逐步優(yōu)化。大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的發(fā)展面臨雙重風險：一是數(shù)據(jù)的準確性、完整性和新鮮性難以保證；二是算法的錯誤、歧視難以避免和糾正。應(yīng)當從三個方面對大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)進行規(guī)范：一是規(guī)范數(shù)據(jù)采集和處理的程序，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量；二是建立算法審核機制，對算法的準確性和風險進行監(jiān)督和評估；三是規(guī)制預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的設(shè)置與使用，確保對公民權(quán)利的保障。

關(guān)鍵詞

大數(shù)據(jù) 預(yù)測警務(wù) 算法 法律規(guī)制

目 次

一、問題的提出

二、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的運作機理

三、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)存在的風險

四、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的法律規(guī)制

一、問題的提出

隨著信息、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能越來越廣泛地應(yīng)用于各個行業(yè)。刑事訴訟處于國家與犯罪作斗爭的最前沿，刑事偵查更應(yīng)該充分利用科技發(fā)展帶來的技術(shù)紅利，提高偵查人員偵查破案、調(diào)查收集證據(jù)的能力。以美國為代表的域外國家大都重視利用大數(shù)據(jù)、人工智能的最新成果提高警方偵查和控制犯罪的能力。美國自20世紀末就開始使用犯罪繪圖（Crime Mapping）和地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System）來測繪和分析犯罪信息的空間分布。執(zhí)法機構(gòu)可以使用犯罪地圖通知犯罪信息，作出資源分配決定，進行犯罪評估分析，甚至進行犯罪預(yù)測，以及對正在進行的系列犯罪進行地理畫像（geographic profiling）。2019年，荷蘭在全國范圍內(nèi)推廣一項預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)——“犯罪預(yù)測系統(tǒng)”（Crime Anticipation System），該系統(tǒng)可以根據(jù)一張犯罪“熱度地圖”（heat map）預(yù)測出不同區(qū)域（每個區(qū)域的面積為125米×125米）未來兩周內(nèi)的犯罪風險值。荷蘭也因此成為世界上第一個在全國范圍內(nèi)部署預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的國家。

近年來，我國也開始注重利用大數(shù)據(jù)、人工智能提高預(yù)防和打擊犯罪的能力。2019年10月31日，黨的十九屆四中全會通過《中共中央關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，明確要求“提高預(yù)測預(yù)警預(yù)防各類風險能力，增強社會治安防控的整體性、協(xié)同性、精準性”。同年，公安部成立了情報指揮中心，承擔情報分析、研判預(yù)警、指揮調(diào)度等職責，并下發(fā)了《情指勤輿一體化實戰(zhàn)平臺建設(shè)任務(wù)書》，這標志著預(yù)測警務(wù)正式成為我國公安機關(guān)警務(wù)建設(shè)的重要內(nèi)容。

然而，從總體上看，我國公安機關(guān)對大數(shù)據(jù)的運用主要側(cè)重于已然之罪，即利用大數(shù)據(jù)查找已經(jīng)發(fā)生的犯罪的實施者，如利用大數(shù)據(jù)視頻技術(shù)偵查犯罪、利用人臉圖像數(shù)據(jù)庫抓捕犯罪嫌疑人等。而對于未然之罪的預(yù)測和防范，也即預(yù)測警務(wù)的關(guān)注嚴重不足，對作為預(yù)測警務(wù)制度基石的數(shù)據(jù)收集與管理、算法設(shè)計與審核等問題都缺乏必要的頂層設(shè)計。學界也一直沒有將預(yù)測警務(wù)作為重要的研究課題。筆者于2024年6月19日在中國知網(wǎng)上對標題中包含“預(yù)測警務(wù)”的論文進行檢索，一共只能搜索到19篇論文。這些論文基本上都是公安院校或公安系統(tǒng)的學者、專業(yè)人士寫作的，發(fā)表在公安類雜志上，主要是介紹和闡述預(yù)測警務(wù)的概念、在域外主要國家的應(yīng)用情況、預(yù)測警務(wù)的主要模型、功能、我國對預(yù)測警務(wù)的探索、存在的不足以及未來完善等問題，對預(yù)測警務(wù)的基本原理、可能面臨的風險，尤其是對公民權(quán)利可能造成的損害，以及防范風險的舉措等深層次問題則關(guān)注不足。

為推動預(yù)測警務(wù)在我國的發(fā)展，本文擬對預(yù)測警務(wù)在域外國家的產(chǎn)生與沿革進行深入考察，剖析其制度機理，研究其可能存在的風險，尤其是對公民權(quán)利可能造成的損害，在此基礎(chǔ)上，對預(yù)測警務(wù)在我國的推行與規(guī)范提出建言與設(shè)想。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的運作機理

警方控制犯罪能力的高低不僅取決于其在犯罪發(fā)生后準確查明犯罪事實的能力，在很大程度上也取決于其在案發(fā)前準確預(yù)測犯罪的能力。然而，在大數(shù)據(jù)時代到來之前，警方預(yù)測犯罪的能力非常有限。有學者將大數(shù)據(jù)時代之前的犯罪預(yù)測方法稱為“臨床法”（clinical method），這種預(yù)測方法建立在個體的直覺、經(jīng)驗等主觀判斷的基礎(chǔ)之上，不受預(yù)先設(shè)定的已識別變量的控制?！芭R床法”預(yù)測的可靠性一直飽受質(zhì)疑，早期的研究認為這種預(yù)測方法完全不值一提，幾乎跟碰運氣差不多。

大數(shù)據(jù)時代的到來使這一切發(fā)生了改觀。由于收集和處理數(shù)據(jù)的能力大幅提升，大數(shù)據(jù)時代的預(yù)測更多地建立在客觀數(shù)據(jù)和科學方法的基礎(chǔ)之上，這種預(yù)測又被稱為“精準預(yù)測”（actuarial prediction），其機理是“考察客觀的、機制性的、可重復(fù)的預(yù)測因素，通過實證研究方法對這些預(yù)測因素進行選擇和驗證，并將其運用于被量化的已知結(jié)果”。對犯罪的精準預(yù)測也遵循基本相同的邏輯：通過理論和實證研究選擇和驗證客觀的、機制性的、可重復(fù)的預(yù)測因素，將這些預(yù)測因素運用于通過大數(shù)據(jù)技術(shù)收集和處理的大量數(shù)據(jù)，在分析技術(shù)（算法）的支持下獲得犯罪的概率或者預(yù)期值，這一概率或者預(yù)期值將成為指導(dǎo)警察行動的重要依據(jù)。由于大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)技術(shù)能夠較為精準地預(yù)測未來可能發(fā)生的犯罪的時間、地點甚至人員，因而警方可以據(jù)此合理地配置警力資源，將主要警力配置于最可能發(fā)生犯罪的地點或者目標人群，這能夠極大地提高警方控制犯罪的能力和效率。在司法資源捉襟見肘的今天，大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的出現(xiàn)給控制犯罪帶來了新的希望和曙光，因而各國警察機構(gòu)都對其青睞有加。

作為一種精準預(yù)測的大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)大約發(fā)端于20世紀90年代。雖然起源時間相對較晚，但迄今為止已經(jīng)歷幾次較大的代際更迭。美國學者安德魯·格思里·弗格森將大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的發(fā)展概括為三個階段：預(yù)測警務(wù)1.0階段（predictivepolicing 1.0）、預(yù)測警務(wù)2.0階段（predictive policing 2.0）和預(yù)測警務(wù)3.0階段（predictive policing 3.0）。支持這三個階段的理論基礎(chǔ)有所不同，這三個階段的預(yù)測能力存在明顯區(qū)別，與此同時，這三個階段所引發(fā)的問題也不盡相同。

（一）大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0階段

有學者認為，最早的大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)實驗開始于20世紀90年代紐約市警察局使用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較系統(tǒng)（Compare Statistics System）。但大多數(shù)學者認為，真正開啟大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0時代的是美國洛杉磯警方。洛杉磯警方與幾所主要大學的研究機構(gòu)進行了一項實驗：使用一種預(yù)測算法對三種財產(chǎn)犯罪進行預(yù)測：入室盜竊、汽車盜竊和車內(nèi)財物盜竊。實驗取得了成功：在實驗開展的最初6個月內(nèi)，入室盜竊罪下降了25%。

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0與后文將要考察的大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0之所以能夠取得較為普遍的成功，關(guān)鍵在于這兩個階段的預(yù)測警務(wù)都有較為深厚的犯罪學理論作為支撐。“服務(wù)于任何目的的預(yù)測分析和犯罪繪圖都應(yīng)當有建立在犯罪學、社會學或者其他學科理論之上的強有力的理論基礎(chǔ)。如果與理論基礎(chǔ)的聯(lián)系貫穿于預(yù)測分析使用的全過程，那么這種分析將會更為可靠?！狈缸飳W早期一個較為成熟和著名的理論是社會解組理論（social disorganization theory）。該理論認為，“集中于特定地點的經(jīng)濟劣勢與其他社區(qū)層面的分裂變量交織在一起，減損了諸如家庭、教堂和學校等社會組織對社區(qū)成員，特別是年輕人施加影響的能力”?；谶@一認知，社會解組理論認為：“‘地點’和‘方位’，也就是空間位置比其他任何個體特征與犯罪的相關(guān)性都要強”。此后，學者們在社會解組理論的基礎(chǔ)上發(fā)展出生態(tài)學理論（ecological theory）。該理論被認為是與犯罪繪圖和預(yù)測警務(wù)關(guān)系最為密切的理論，該理論重點關(guān)注防御空間，并主張通過改變環(huán)境設(shè)計來預(yù)防犯罪。

上述犯罪學理論揭示出一個重要事實：犯罪與環(huán)境因素有著非常緊密的聯(lián)系，特定的環(huán)境漏洞是導(dǎo)致犯罪的重要原因，這成為大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0和大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0的重要理論基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0最典型的一個模型“近重復(fù)模型”（near repeat model）就建立在這一認知的基礎(chǔ)上?！敖貜?fù)模型”認為，一旦某一地點受到某一犯罪的侵犯，那么從統(tǒng)計學角度來說，在初次犯罪后的很短一段時間內(nèi)，該地點很有可能再次受到同種犯罪的侵犯。學者們認為，之所以出現(xiàn)“近重復(fù)”現(xiàn)象，部分原因在于相同的犯罪分子返回來再次實施了犯罪，另一重要原因在于特定的環(huán)境漏洞并沒有消弭，例如，可能是因為該地點的房屋建筑結(jié)構(gòu)存在缺陷，也可能是因為該地缺乏警力。總之，導(dǎo)致“近重復(fù)”現(xiàn)象的部分原因在于特定的環(huán)境漏洞誘發(fā)了犯罪。除“近重復(fù)”理論之外，其他相關(guān)理論，如“日常活動”（routine activity）理論、“理性選擇”（rational choice）理論、“犯罪模式”（crime pattern）理論等也都揭示了環(huán)境因素與犯罪的緊密聯(lián)系。

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0的實驗將犯罪學的研究成果簡化為數(shù)據(jù)點（data points），并大量收集與之相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，然后運用實驗性算法預(yù)測出某一特定種類的犯罪可能發(fā)生的地點。這一地點是非常精確的，通常在500平方英尺以內(nèi)。巡警收到顯示預(yù)測結(jié)果的地圖后，在巡邏的過程中會盡可能去造訪那些地點，從而防范犯罪的發(fā)生。實驗的結(jié)果證實了研究人員的預(yù)測。繼洛杉磯警察局的實驗取得成功之后，加利福尼亞州的其他一些地方也進行了類似的實驗，結(jié)果也都非常令人振奮。例如，在圣克魯茲的實驗中，財產(chǎn)犯罪率下降了4%至11%；在莫德斯托的實驗中，犯罪率呈兩位數(shù)下降；阿罕布拉警局報告稱，使用預(yù)測算法一年之后，車內(nèi)財物盜竊罪的犯罪率下降了21%，汽車盜竊罪的犯罪率下降了8%。

（二）大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0階段

如果說大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0還停留在對財產(chǎn)犯罪的預(yù)測上，那么大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0就將對犯罪的預(yù)測擴展到暴力犯罪。一般認為，與財產(chǎn)犯罪不同，暴力犯罪的發(fā)生在地理學上更為隨機，因而對暴力犯罪的預(yù)測會更為困難。然而，犯罪學的研究表明，暴力犯罪同樣會受到地理環(huán)境因素的影響，因而對暴力犯罪的精準預(yù)測也是完全有可能的。例如，犯罪學理論認為，特定的環(huán)境漏洞可能是暴力犯罪的重要誘因：有些小巷可能因為燈光昏暗、有便捷的逃跑路線以及更為接近受害群體等原因更加吸引搶劫罪犯；有些酒吧可能因為酒精混合物、毒品以及夜間判斷錯誤等原因更容易誘發(fā)暴力斗毆。

預(yù)測警務(wù)2.0階段最具代表性的預(yù)測模型是“風險地形模型”（Risk Terrain Modeling）?！帮L險地形模型”更多地將犯罪視為某一地區(qū)的社交、物質(zhì)以及行為因素之間動態(tài)交互的結(jié)果，而不是將犯罪視為先前事件決定的結(jié)果。因而，“風險地形模型”并沒有將關(guān)注的重點放在過去的犯罪之上，而是將重點放在可能增加犯罪風險的當前環(huán)境風險因素之上?；谶@一理念，“風險地形模型”的運作機制在于尋找導(dǎo)致不同犯罪的風險因素，并運用多層計算機繪圖系統(tǒng)進行繪圖。

尋找并確定導(dǎo)致不同犯罪的風險因素對于“風險地形模型”來說至關(guān)重要，大量的理論和實證研究已經(jīng)探尋出諸如殺人、傷害、強奸、搶劫、槍擊等諸多暴力犯罪的風險因素。例如，有研究認為，導(dǎo)致謀殺和非過失殺人的風險因素包括幫派活動、槍支的可獲得性、毒品交易、毒品和藥品的使用、失業(yè)；導(dǎo)致槍擊犯罪的風險因素包括毒品交易、有風險的住宅開發(fā)項目、幫派活動、槍支的可獲得性、犯罪歷史。

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0阻遏犯罪的邏輯與1.0較為類似：通過向高風險地區(qū)增派警力等方式降低該地區(qū)的風險值，進而最終實現(xiàn)犯罪率的下降。事實證明，這一阻遏犯罪的努力是非常成功的。一項在波士頓開展的研究表明，根據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0的預(yù)測結(jié)果進行警力介入之后，暴力犯罪下降了17.3%，其中，搶劫犯罪下降了19.2%，重傷害犯罪下降了15.4%。

比較分析大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0和2.0不難發(fā)現(xiàn)，兩者除了適用范圍有所不同之外，其預(yù)測依據(jù)也存在差別。大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0還無法擺脫對過往犯罪活動相關(guān)數(shù)據(jù)的依賴，甚至可以說主要是建立在過往犯罪活動的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的。而大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)2.0則“使用一個地點的地理和環(huán)境屬性來預(yù)測未來的犯罪，并不依賴于該地區(qū)過去犯罪活動的相關(guān)數(shù)據(jù)”，因而被認為是“真正的預(yù)測警務(wù)”。但是，大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0和2.0也存在一些本質(zhì)上的相同之處：首先，二者遵循的基本邏輯是相同的，即某一地區(qū)存在的特定的環(huán)境漏洞可能誘發(fā)犯罪，進而導(dǎo)致該地區(qū)發(fā)生犯罪的風險升高；其次，無論是大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0還是2.0，都不會對某一具體犯罪作出預(yù)測，而只會對犯罪的風險值作出預(yù)測。

（三）大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)3.0階段

如果說大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)1.0和2.0只是實現(xiàn)了對犯罪地點的預(yù)測的話，那么預(yù)測警務(wù)3.0則實現(xiàn)了對可能實施犯罪的具體的人的預(yù)測。大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)3.0建立在如下認知上：負面的社交網(wǎng)絡(luò)如同環(huán)境漏洞一樣，有可能誘發(fā)犯罪行為。犯罪學理論發(fā)現(xiàn)，一小部分人群受其所處的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的影響，成為犯罪的受害者或者實施者的風險比其他人高很多?；谶@一認知，研究人員構(gòu)建了人與人之間關(guān)系和連接的地圖，并將地址、電話號碼以及其他數(shù)據(jù)源連接起來，以此為正在進行的偵查活動提供見解和思路，同時識別新的犯罪類型。

2013年，研究人員在芝加哥進行了一項實證研究，研究的目的是對預(yù)測警務(wù)3.0進行實踐和驗證。研究人員通過分析住址、社交關(guān)系情況（過去與槍支暴力受害者和幫派發(fā)生關(guān)系的經(jīng)歷）以及年齡等指標來預(yù)測一個人成為槍支暴力受害者或者實施者的可能性。在實驗的過程中，每天都有數(shù)百名警官被派往芝加哥最危險的區(qū)域，這些警官收集上述區(qū)域中上萬名幫派成員、幫派成員的競爭對手以及幫派成員聲稱的領(lǐng)地等信息，然后運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對上述信息進行綜合分析。在此過程中，警方鎖定了四百多人，這四百多人因為在社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中所處的位置，被認為最有可能成為謀殺犯罪的受害者或者實施者。芝加哥警方將這個四百人名單稱為“熱點名單”（heat list）。一個人一旦被列入“熱點名單”，就會成為警方實施干預(yù)行為的對象，更容易被警方采取攔截或逮捕等措施。有學者指出，雖然被列入“熱點名單”這一事實并不足以構(gòu)成“合理懷疑”或者“合理根據(jù)”，進而使警方對該人采取的攔截或者逮捕措施獲得正當性，但是，在其他大數(shù)據(jù)監(jiān)控措施的配合下，警方對該人采取措施的可能性會大幅增加。

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)3.0在美國的實驗被證明是卓有成效的，一項在新奧爾良市進行的實驗證明，通過界定那些可能卷入槍支暴力犯罪的高風險人群，并對這些人采取干預(yù)措施之后，新奧爾良市謀殺罪的犯罪率下降了21.9%。

三、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)存在的風險

大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)給人們展示了一幅非常美好的圖景：傳統(tǒng)的建立在直覺、經(jīng)驗等個體判斷基礎(chǔ)上的主觀預(yù)測被建立在海量數(shù)據(jù)和科學方法基礎(chǔ)上的客觀預(yù)測取代，預(yù)測的精準度大幅提高。根據(jù)這種預(yù)測來部署警力必然會極大地提升打擊犯罪的效率，進而有效緩解刑事司法資源捉襟見肘的現(xiàn)狀。不僅如此，大數(shù)據(jù)預(yù)測是計算機通過運行事先設(shè)計好的算法作出的，沒有摻雜警員的個人喜好和私人恩怨，也不存在權(quán)錢交易和暗箱操作的空間，因而預(yù)測的結(jié)果更為客觀公正，能夠有效避免當事人在刑事訴訟活動中遭受偏見和歧視性待遇。這些優(yōu)勢很容易使人們迷信和盲目依賴大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)，對其隱含的問題視而不見。

然而，如果對大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)深入分析不難發(fā)現(xiàn)，預(yù)測結(jié)果的準確性和公正性不是必然的和無條件的；相反，其對數(shù)據(jù)和算法有著非?？量痰囊螅绻麛?shù)據(jù)和算法不能滿足這些嚴苛的要求，預(yù)測的結(jié)果不僅可能出現(xiàn)錯誤，甚至可能會對公民權(quán)利構(gòu)成巨大威脅。在偵查實踐中，存在大量影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，也有很多算法難以克服的障礙，以致嚴重制約了預(yù)測警務(wù)的準確性和公正性。正因為如此，在域外國家，預(yù)測警務(wù)的應(yīng)用一直存在激烈的爭議，近年有些國家或地區(qū)甚至禁止警察在執(zhí)法時使用預(yù)測警務(wù)。例如，美國加利福尼亞州圣克魯斯市曾于2011年通過了一項“預(yù)測警務(wù)計劃”，啟動了預(yù)測警務(wù)的試點，從而成為美國最早試點預(yù)測警務(wù)的城市。但是，由于預(yù)測警務(wù)一直面臨基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不準確、預(yù)測結(jié)果存在偏見等質(zhì)疑，2020年6月，圣克魯斯市通過一項法令，禁止本市警察機構(gòu)繼續(xù)使用預(yù)測警務(wù)。

（一）數(shù)據(jù)的風險：準確性、完整性和新鮮性難以保證

從前文對大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的介紹可以看出，大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的運行邏輯是：收集一種或者多種類型的數(shù)據(jù)；運用算法對收集的數(shù)據(jù)進行分析，以預(yù)測出某一地域乃至某個人發(fā)生（實施）犯罪的可能性；警方根據(jù)預(yù)測的結(jié)果實施警務(wù)行為。由此可見，如果將預(yù)測警務(wù)視作一幢大廈，數(shù)據(jù)就是這座大廈的基石，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定著預(yù)測結(jié)果的準確性。可以想見，作為基石的數(shù)據(jù)哪怕出現(xiàn)細微的偏差，也會對預(yù)測結(jié)果造成嚴重影響。

1.數(shù)據(jù)的準確性和完整性難以保證

司法實踐中，保證數(shù)據(jù)的準確性和完整性絕非一件易事，在采集、錄入、整合和共享數(shù)據(jù)的過程中，存在諸多可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤或者不完整的因素。美國聯(lián)邦司法統(tǒng)計局曾經(jīng)就這一問題發(fā)出喟嘆：“在絕大多數(shù)專家看來，犯罪記錄準確性和完整性的不足是影響國家犯罪記錄信息系統(tǒng)的最為嚴重的缺陷。”

以收集數(shù)據(jù)為例，完整地收集各類犯罪的數(shù)據(jù)對于警方來說是一件非常困難的事情。雖然某些犯罪，如殺人罪或者涉及交通工具的犯罪，因為犯罪的性質(zhì)、嚴重程度或者某種激勵機制（如保險公司理賠程序的要求）的存在，被害人或者相關(guān)人員通常會向警方控告或者報案。但是，大量犯罪中的被害人或者相關(guān)人員可能不會向警方報案或者控告，這將嚴重影響警方掌握的數(shù)據(jù)的完整性。例如，性侵害類犯罪的被害人出于免遭二次傷害等原因，往往選擇不向警方報案。又如，家庭暴力類犯罪的被害人出于保護隱私、維系家庭關(guān)系等考量，也經(jīng)常選擇隱忍。正因為如此，警方掌握的犯罪數(shù)據(jù)往往是殘缺不全的。據(jù)美國聯(lián)邦司法部測算，在2006年至2010年期間，只有不到一半的暴力犯罪被警方統(tǒng)計，被警方統(tǒng)計的家庭財產(chǎn)犯罪的比率甚至更低。

再以數(shù)據(jù)的整合和共享為例，為強化數(shù)據(jù)資源的功能，執(zhí)法機構(gòu)往往會對不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)資源進行整合，在整合數(shù)據(jù)的過程中也容易出現(xiàn)各種錯誤。整合數(shù)據(jù)的方法各有不同，可能僅僅基于姓名和住址進行整合，也可能加上社會保險號、出生日期等附加信息，由于姓名和住址數(shù)據(jù)是以多種格式捕捉的，這就很可能導(dǎo)致出現(xiàn)錯誤。

2.數(shù)據(jù)的新鮮性難以保證

除準確性和完整性外，大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的有效運作還要求數(shù)據(jù)具有新鮮性。社會生活瞬息萬變，警務(wù)預(yù)測系統(tǒng)必須及時跟進社會生活的急劇變化，否則將無法保證預(yù)測結(jié)果的準確性，而如何保障數(shù)據(jù)的新鮮性一直是困擾大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的一個問題。

如前文所述，支持大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的一項重要理論基礎(chǔ)是犯罪學的研究成果：特定的環(huán)境漏洞是導(dǎo)致犯罪發(fā)生的重要原因。也就是說，某一地方之所以一而再、再而三地發(fā)生某種或某些犯罪，是因為存在某些環(huán)境漏洞，比如照明系統(tǒng)比較昏暗、缺乏必要的警力資源、有便捷的逃跑路線等。如果這些環(huán)境漏洞一直沒有得到修復(fù)，預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)會一直提示該地方為“犯罪高風險區(qū)”，警方基于該提示實施相應(yīng)的警務(wù)行為并無疑問。但值得注意的是，上述環(huán)境漏洞是可能被修復(fù)的。比如，在某一地方被列為“犯罪高風險區(qū)”以后，警方采取了一系列補救措施，比如改善照明系統(tǒng)、增派警力、在可能的逃跑路線上增設(shè)卡點等，那么該地方的環(huán)境漏洞就可能因此得以修復(fù)，發(fā)生犯罪的風險也會隨之降低。在此情況下，如果不及時更新相應(yīng)的數(shù)據(jù)，那么預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)還將維持該地方為“犯罪高風險區(qū)”的提示，此時警方如果盲目依賴預(yù)測系統(tǒng)的提示實施警務(wù)行為就會引發(fā)問題，輕則導(dǎo)致警力資源的浪費，重則可能對公民權(quán)利造成侵害。

然而，保持數(shù)據(jù)的新鮮性，如同保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性一樣絕非易事，需要投入大量的人財物力資源，需要建立相應(yīng)的長效機制；如果投入的人財物力資源不足，或者缺乏相應(yīng)的長效機制，數(shù)據(jù)庫很容易出現(xiàn)老化問題，嚴重影響預(yù)測結(jié)果的準確性。在美國，雖然其預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)比較發(fā)達，相關(guān)警察部門也非常重視預(yù)測警務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但即便如此，美國刑事司法數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量也一直廣受詬病。如美國聯(lián)邦司法統(tǒng)計局在2005年的一份報告中指出：“調(diào)查顯示，刑事歷史報告面臨很多問題，包括大量積壓、沒有處置的舊記錄以及缺乏保障記錄準確性的必要審計?！苯鹚共翊蠓ü僭凇昂樟衷V美國案”（Herring v. United States）中發(fā)出這樣的感嘆：“這些數(shù)據(jù)庫中的錯誤產(chǎn)生的風險并不小，赫林案給我們的警示是，執(zhí)法部門的數(shù)據(jù)庫沒有受到充分的監(jiān)督，并且經(jīng)常是過時的?！?/p>

（二）算法的風險：錯誤、歧視難以避免和糾正

在充分收集與犯罪有關(guān)的數(shù)據(jù)之后，警務(wù)人員必須利用計算機系統(tǒng)，采用一定的算法，對所收集的數(shù)據(jù)進行分析，從而得出有關(guān)犯罪可能性的結(jié)論。由此可見，算法是連接犯罪數(shù)據(jù)與犯罪可能性的樞紐，是計算機對數(shù)據(jù)進行分析、整理、挖掘所依據(jù)的步驟和程式，算法設(shè)置是否合理直接決定著預(yù)測結(jié)果是否準確。域外預(yù)測警務(wù)的實踐表明，預(yù)測算法作為評估未來發(fā)生犯罪可能性的模型，是極有可能出現(xiàn)錯誤的，甚至可能會對刑事訴訟的一些基本原則構(gòu)成威脅。如果對這些問題視而不見，片面迷信預(yù)測算法，不僅可能無法實現(xiàn)預(yù)測警務(wù)提升訴訟效率的功能，反而會對司法公正的價值目標造成巨大沖擊。

1.算法可能出現(xiàn)錯誤

預(yù)測算法的工作機理是根據(jù)一系列與犯罪有關(guān)的因素判斷某一地區(qū)或者某個人未來發(fā)生或?qū)嵤┓缸锏母怕?，而不是在有充分證據(jù)的基礎(chǔ)上斷定某個地區(qū)是否必然會發(fā)生犯罪或者某個人是否必然會實施犯罪。這一工作機理決定了預(yù)測的結(jié)果是有可能出現(xiàn)錯誤的?！邦A(yù)測技術(shù)是存在錯誤率的，錯誤涵蓋假陰性（false negative）和假陽性（false positive）兩種。”“假陰性”是指算法預(yù)測某一地區(qū)不太可能發(fā)生犯罪或者某人不太可能實施犯罪，但是該地區(qū)事后發(fā)生了犯罪或者該人事后實施了犯罪?！凹訇栃浴笔侵杆惴A(yù)測某一地區(qū)可能發(fā)生犯罪或者某人可能實施犯罪，但事后該地并未發(fā)生犯罪或者該人并未實施犯罪。無論出現(xiàn)了“假陰性”還是“假陽性”的預(yù)測結(jié)果，都會對刑事訴訟的價值目標造成沖擊?！凹訇幮浴钡念A(yù)測結(jié)果可能導(dǎo)致警方防范不足，被錯誤認定為“低犯罪風險”的地區(qū)或人員因為警力分配不足最終發(fā)生或?qū)嵤┝朔缸??！凹訇栃浴钡念A(yù)測結(jié)果則會導(dǎo)致警方對被錯誤認定為“高犯罪風險”的地區(qū)或人員配置過多警力，甚至對無辜公民的權(quán)利進行不當干預(yù)和侵害。相比之下，“假陽性”對刑事訴訟價值目標的沖擊更為嚴重?！凹訇幮浴北M管可能導(dǎo)致一些犯罪未能得到有效控制，但警方通過刑事追訴程序通常可以使大多數(shù)犯罪造成的損害后果得到修復(fù)；而“假陽性”則可能導(dǎo)致警方對無辜公民的人身權(quán)進行限制甚至剝奪，而對公民人身權(quán)的限制或剝奪在發(fā)現(xiàn)錯誤時很難彌補。

不僅如此，相較于預(yù)測警務(wù)1.0和2.0而言，“假陽性”對預(yù)測警務(wù)3.0造成的沖擊更大。原因在于，預(yù)測警務(wù)1.0和2.0只是預(yù)測某個地區(qū)是否可能發(fā)生犯罪，而預(yù)測警務(wù)3.0直接預(yù)測某個特定的人是否存在較高的犯罪風險，一旦出現(xiàn)“假陽性”的錯誤結(jié)果，將直接導(dǎo)致國家公權(quán)力對公民個人權(quán)利進行不當干預(yù)和侵犯?！熬皖A(yù)測警務(wù)3.0而言，當警方使用大數(shù)據(jù)技術(shù)在大型數(shù)據(jù)庫中開啟匹配嫌疑模式時，錯誤導(dǎo)致的風險上升了。假陽性的預(yù)測結(jié)果會導(dǎo)致無辜的公民被單獨挑出來，并就非犯罪行為接受調(diào)查。這些調(diào)查可能包括警察的肢體接觸、威脅甚至暴力行為?！?/p>

2.算法可能存在歧視

由于預(yù)測算法建立在客觀數(shù)據(jù)和科學分析的基礎(chǔ)上，而非基于辦案人員的主觀直覺和過往經(jīng)驗，所以很容易使人們誤以為大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)得出的結(jié)論是客觀公正，不存在偏見的。然而，算法在消費、求職等其他社會領(lǐng)域的應(yīng)用早已表明，算法絕非如其外觀呈現(xiàn)出來的那樣客觀公正，而是存在嚴重的歧視問題?！八惴ㄔ谥T多領(lǐng)域的運用中產(chǎn)生了歧視性后果，常見的表現(xiàn)形式有價格歧視、就業(yè)歧視、信用歧視。”之所以算法也會出現(xiàn)歧視，一個重要原因在于預(yù)測算法并非脫離社會生活而存在，它服務(wù)于社會生活，因而必須接受源自社會生活的大量數(shù)據(jù)的訓練，如果社會上存在對某一群體的歧視和偏見，那么用來訓練算法的數(shù)據(jù)也會存在歧視和偏見，最終導(dǎo)致算法被打上歧視和偏見的烙印。預(yù)測警務(wù)的算法也無法例外，“如果作為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)是歧視性的，那么建立在該數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的算法也會是歧視性的，那些所謂的無歧視算法（color-blind algorithms），所做的不過是強化刑事司法體系中業(yè)已存在的偏見而已”。

以美國為例，美國很多司法轄區(qū)都以攔截、逮捕或者監(jiān)禁等數(shù)據(jù)訓練預(yù)測算法，表面看來，這些數(shù)據(jù)的確與一個地區(qū)的犯罪風險程度存在相關(guān)性，并且這些數(shù)據(jù)并非族裔、收入等敏感數(shù)據(jù)，貌似與歧視和偏見無關(guān)。然而，由于美國社會存在嚴重的種族歧視和貧富差距，對少數(shù)族裔、窮人適用攔截、逮捕和監(jiān)禁的比率比對白人、富人高得多，因而其攔截、逮捕和監(jiān)禁等數(shù)據(jù)本身就存在嚴重的歧視、偏見問題，用這些數(shù)據(jù)訓練出來的算法也很難擺脫歧視和偏見的色彩。以攔截的適用為例，“盡管14至24歲之間的黑人男子和拉丁裔男子只占紐約市人口的4.7%，但是對他們的攔截卻占到了2011年紐約市攔截總量的41.6%”，不僅如此，“對年輕黑人攔截的次數(shù)已經(jīng)超過了整個城市黑人的人口數(shù)量”，與此形成鮮明對比的是，上述被攔截的人當中只有很少的人最終被逮捕。黑人和白人群體攔截數(shù)據(jù)的巨大差異可能不是因為黑人群體更可能實施犯罪，而是因為“刑事司法體系存在內(nèi)在的種族偏見，例如警察更傾向于對少數(shù)族裔而非白人采取措施，又如少數(shù)族裔社區(qū)往往被布置了更多的警力”。

很明顯，如果執(zhí)法機關(guān)用過往適用攔截、逮捕或者監(jiān)禁等措施的數(shù)據(jù)訓練算法，必然導(dǎo)致在其他變量相同的情況下，相對于白人社區(qū)，黑人或者拉丁裔等少數(shù)族裔聚居的社區(qū)更容易被算法界定為“高犯罪風險區(qū)”。一旦被界定為“高犯罪風險區(qū)”，這些地方就會受到過度監(jiān)控，居住在這些地區(qū)的居民的權(quán)利，包括人身權(quán)就更容易受到公權(quán)力的侵害。

3.算法出現(xiàn)問題很難被發(fā)現(xiàn)和糾正

無論是建立在直覺、經(jīng)驗基礎(chǔ)上的“臨床預(yù)測”，還是建立在大數(shù)據(jù)、算法基礎(chǔ)上的“精準預(yù)測”，都可能出現(xiàn)錯誤和歧視等問題。然而，與警員個體的“臨床預(yù)測”不同的是，預(yù)測警務(wù)這種“精準預(yù)測”由于有客觀數(shù)據(jù)和科學方法的加持，因而更容易呈現(xiàn)出一種客觀而準確的外觀，讓人們很容易忽視其本身可能存在的各種問題。預(yù)測警務(wù)出現(xiàn)問題很難被發(fā)現(xiàn)和糾正，還與算法不透明息息相關(guān)。許多算法開發(fā)公司都尋求知識產(chǎn)權(quán)保護，拒絕公開算法。以美國為例，刑事司法系統(tǒng)中運用最廣泛的兩大算法（COMPAS和PredPol）的開發(fā)商均主張其軟件的內(nèi)在運作機制屬于商業(yè)秘密，還經(jīng)常要求警方簽署保密協(xié)議，反對公開記錄。其實，即使開發(fā)算法的公司不尋求知識產(chǎn)權(quán)保護，預(yù)測算法存在的問題也很難被發(fā)現(xiàn)和糾正，這與算法本身難以理解不無關(guān)系。算法在社會生活各個領(lǐng)域的運用都存在“黑箱效應(yīng)”?！按髷?shù)據(jù)分析使用的人工智能在處理數(shù)據(jù)以及根據(jù)數(shù)據(jù)作出決定時使用復(fù)雜的數(shù)學算法。這些算法通常是不透明的，產(chǎn)生了所謂的‘黑箱’效應(yīng)（‘black box’ effect）?！睂τ趯儆谟嬎銠C外行的人士來說，理解算法并發(fā)現(xiàn)算法的錯誤是一件非常困難的事情。

四、大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)的法律規(guī)制

近年來，我國公安機關(guān)越來越重視預(yù)測警務(wù)的探索和運用，并取得了一定的積極成效。例如，蘇州市高新區(qū)公安分局運用“蜂巢計劃”預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)對每日警情、發(fā)案數(shù)據(jù)進行自動分析，預(yù)測重點發(fā)案點位，指導(dǎo)巡防工作，極大地節(jié)約了警力資源，“2018年1月至11月，轄區(qū)違法犯罪警情同比下降16.5%，其中刑事案件發(fā)案數(shù)同比下降31.3%，而巡防警力未增加一人”。又如，2021年，合肥市公安局研發(fā)了“守望者”綜合反詐平臺，該平臺“能夠依據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，自動建立數(shù)據(jù)連接，以預(yù)警數(shù)據(jù)中的人員信息為依據(jù)，挖掘拓展關(guān)聯(lián)信息，輸出預(yù)警線索，提高預(yù)警率”。

然而總體上看，我國預(yù)測警務(wù)的探索尚處于起步階段，目前尚未出臺全國層面統(tǒng)一的制度規(guī)范，既沒有規(guī)范性文件對處理數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)進行規(guī)制，也沒有相關(guān)文件對預(yù)測警務(wù)算法開發(fā)和應(yīng)用的條件作出明確規(guī)定，更沒有相關(guān)文件對預(yù)測警務(wù)運行過程中警察權(quán)的約束以及公民權(quán)利的保護作出規(guī)定。在這種背景下，各地對預(yù)測警務(wù)的探索往往各自為政，缺乏統(tǒng)一規(guī)制。這種狀況一方面可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)和算法的質(zhì)量無法得到保障，影響預(yù)測的準確性；另一方面，由于警察權(quán)在運作過程中缺乏約束，可能對公民權(quán)利造成侵害。

前文的分析表明，預(yù)測警務(wù)的數(shù)據(jù)和算法都可能出現(xiàn)錯誤，并且這些錯誤往往具有隱蔽性，很難被覺察和糾正。因而，我國在未來建構(gòu)大數(shù)據(jù)預(yù)測警務(wù)制度時應(yīng)當建立嚴密的約束機制，有效確保數(shù)據(jù)和算法的準確性，并在數(shù)據(jù)和算法出現(xiàn)錯誤時及時糾正；同時有效規(guī)制警察權(quán)的行使，確保公民權(quán)利免受不當干預(yù)。

（一）規(guī)范數(shù)據(jù)采集和處理程序，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

近年來，隨著大數(shù)據(jù)警務(wù)活動的開展，許多公安機關(guān)已經(jīng)收集并儲存了海量數(shù)據(jù)，這為預(yù)測警務(wù)活動的開展奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。以遼寧省為例，截至2021年，該省“已經(jīng)匯聚、整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源一百余類、二百余億條數(shù)據(jù)……省公安廳已建各類信息化系統(tǒng)、平臺共二百余個”。然而遺憾的是，針對警務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理的立法尚處于空白狀態(tài)。雖然一些非官方機構(gòu)很早就開始探索警務(wù)數(shù)據(jù)的行業(yè)標準，如2011年中國計算機軟件與技術(shù)服務(wù)股份有限公司、中國人民公安大學公安管理學院等單位聯(lián)合起草了《公安信息化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)范》，對數(shù)據(jù)的采集、審核、校驗、標記、更正等提供了行業(yè)指引，但迄今為止，公安部尚未出臺全國統(tǒng)一適用的規(guī)制警務(wù)數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性文件。實踐中，各地公安機關(guān)采集和處理數(shù)據(jù)時缺乏有效的規(guī)范和指引，導(dǎo)致處理數(shù)據(jù)的很多環(huán)節(jié)都存在問題。以數(shù)據(jù)采集為例，數(shù)據(jù)“虛采、漏采和信息不完整、不規(guī)范”仍然比較嚴重。再以數(shù)據(jù)錄入為例，有些地方的公安機關(guān)“不執(zhí)行統(tǒng)一的業(yè)務(wù)規(guī)范與數(shù)據(jù)標準，或是使用的標準版本滯后，導(dǎo)致數(shù)據(jù)格式不一致”，給數(shù)據(jù)的融合、使用造成困難。又以數(shù)據(jù)的儲存和維護為例，數(shù)據(jù)庫信息泄露風險不容忽視，甚至存在公安人員泄露公民個人信息的情況。在一些出售、非法提供公民個人信息犯罪的案件中，泄露公民個人信息的源頭就是公安機關(guān)工作人員。為確保服務(wù)于預(yù)測警務(wù)的數(shù)據(jù)的質(zhì)量，建議采取以下措施：

第一，由公安部出臺統(tǒng)一的警務(wù)數(shù)據(jù)操作管理規(guī)范，對采集和處理警務(wù)數(shù)據(jù)各個環(huán)節(jié)的要求和標準作出嚴格規(guī)定。具體而言，操作管理規(guī)范應(yīng)當根據(jù)不同類型執(zhí)法數(shù)據(jù)的特點，對數(shù)據(jù)的收集范圍、收集程序和收集方法分別作出規(guī)定，并對容易被遺漏的數(shù)據(jù)類型作出特別提示，從而確保收集數(shù)據(jù)的準確性和完整性。應(yīng)當對錄入數(shù)據(jù)的格式、創(chuàng)建條目的程序和要求等作出統(tǒng)一規(guī)定，從而確保錄入數(shù)據(jù)的規(guī)范性和統(tǒng)一性。應(yīng)當根據(jù)不同類型數(shù)據(jù)的特點，對更新數(shù)據(jù)的期限作出規(guī)定，并設(shè)置相應(yīng)的程序提醒和督促工作人員及時更新數(shù)據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)的新鮮性。應(yīng)當明確數(shù)據(jù)的復(fù)核和校準機制，在一名工作人員完成數(shù)據(jù)的錄入、更新之后，由另一名工作人員進行復(fù)核和校準，從而將錯誤率降到最低。“制定強制性的統(tǒng)一標準，指導(dǎo)如何收集數(shù)據(jù)并將其輸入預(yù)測警務(wù)項目……將顯著降低與人類收集大數(shù)據(jù)的易錯性相關(guān)的潛在風險。”

第二，公安機關(guān)設(shè)置專職的數(shù)據(jù)操作和管理人員，專門負責數(shù)據(jù)的采集、錄入、傳輸、存儲等工作。數(shù)字時代的到來意味著警務(wù)活動的樣態(tài)發(fā)生了巨大變化，與數(shù)據(jù)相關(guān)的警務(wù)活動占據(jù)了警務(wù)活動的相當部分，這在客觀上要求將更多的警力資源分配到處理數(shù)據(jù)的工作中。以數(shù)據(jù)的收集為例，雖然目前已經(jīng)出現(xiàn)了一些自動化的警務(wù)數(shù)據(jù)收集工具，但大量的警務(wù)數(shù)據(jù)還是依賴警務(wù)人員的手動輸入，例如警情、案件、入監(jiān)所人員、涉案人員等觸發(fā)型公安核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要依靠警務(wù)人員手動輸入；又如常住人口、暫住人口、出租房屋等常態(tài)型公安警種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，有相當一部分也依靠警務(wù)人員手動輸入。為保證這些數(shù)據(jù)能夠被完整收集、準確錄入，以及在發(fā)生變化后及時更新，必須投入大量的專職警力資源。

（二）建立算法審核機制，對算法的準確性和風險進行審查評估

目前，警務(wù)預(yù)測算法的設(shè)計和運用基本上是一種“警方+技術(shù)提供方”的二元封閉模式，也就是由警方負責提出建設(shè)要求和相關(guān)數(shù)據(jù)，由技術(shù)提供方負責設(shè)計算法。在這種模式下，算法進入刑事司法程序缺乏來自第三方的審查和評估，這對確保算法的準確性與合理性是明顯不利的。

第一，有些算法所依據(jù)的理論基礎(chǔ)可能是不可靠的，缺乏第三方審查可能導(dǎo)致不合理的算法進入刑事司法程序，沖擊刑事訴訟的價值目標。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，算法開發(fā)的步伐不斷加快，一些公司開發(fā)出了功能強大、對執(zhí)法機構(gòu)極具吸引力的算法。然而，有些算法所依據(jù)的理論基礎(chǔ)并不可靠，甚至可能存在嚴重問題。例如，美國聯(lián)邦政府很早就開始測試一種算法，該算法能夠根據(jù)一個人的生理數(shù)據(jù)預(yù)測該人是否意圖實施恐怖行為。挪威的研究走得更遠，一個研究項目嘗試將某些兒童預(yù)先歸類為“可能的罪犯”。挪威政府收集了大量公民的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與單一的身份文件關(guān)聯(lián)起來，研究人員希望通過挖掘兒童及其父母的身份文件，通過兒童出生時的環(huán)境來預(yù)測該兒童是否會在18歲生日之前實施犯罪。這種算法對執(zhí)法機構(gòu)具有吸引力，因為該算法聲稱，它們能夠?qū)⒖赡芪：ι鐣奈ｋU分子精準地篩查出來。然而，只要稍加分析就不難發(fā)現(xiàn)，這種算法其實就是建立在天生犯罪人理論的基礎(chǔ)之上，而天生犯罪人理論的缺陷毋庸多言，建立在該理論基礎(chǔ)上的算法的準確性是難以得到保障的。退一步而言，即便算法的準確性能夠得到保障，這些算法的內(nèi)在邏輯——犧牲某些特定群體的利益以實現(xiàn)社會安全——也是令人不安的。

第二，構(gòu)建算法時需要對一些重要的法律價值進行權(quán)衡和取舍，缺乏第三方審查可能導(dǎo)致算法對法律價值的選擇背離法律的原則與精神。預(yù)測警務(wù)算法的構(gòu)建包含許多復(fù)雜的步驟，其中很多步驟都涉及對不同法律價值的判斷和取舍，因而構(gòu)建預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時需要由執(zhí)法機構(gòu)之外的第三方進行審查和評估。例如，“在構(gòu)建算法系統(tǒng)時，必須選擇如何權(quán)衡不同的錯誤：假陽性和假陰性。這意味著在開發(fā)預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時必須判斷哪一種情況更糟糕：將無辜者視為潛在的罪犯（假陽性）或者讓算法忽視潛在的犯罪（假陰性）”；“編程人員必須對分析方法進行‘校準’，使之偏向于一種錯誤而不是另一種，或者，如果可能的話，必須嘗試平等地對每一種算法錯誤進行權(quán)衡。每一種‘校準’不僅是一種技術(shù)決策，也是一種政治決策”。很顯然，在對上述問題進行權(quán)衡和選擇的時候，執(zhí)法機構(gòu)基于打擊犯罪的立場，可能會作出與法律專家截然不同的選擇；負責開發(fā)算法的技術(shù)專家也有可能作出與法律專家完全不同的選擇，因為科學技術(shù)具有追求效率的內(nèi)生動力，而公正具有難以量化的特點，當公正與效率發(fā)生沖突時，技術(shù)專家往往會傾向于選擇效率。例如，在假陽性錯誤（冤枉無辜）和假陰性錯誤（放縱犯罪）之間，執(zhí)法機構(gòu)和技術(shù)專家可能認為后者更加難以容忍。又如，在保護公民個體權(quán)利與實現(xiàn)社會安全方面，執(zhí)法機構(gòu)和技術(shù)專家可能認為后者更值得保障。為避免算法中法律價值選擇的失衡，算法的設(shè)計過程不僅需要有技術(shù)專家的參與，也需要有法律專家的參與。即使因為客觀原因，在設(shè)計算法時未能邀請法律專家參與，也必須保證在執(zhí)法機關(guān)將其應(yīng)用于刑事司法系統(tǒng)之前由法律專家對算法進行審核，確保算法對法律價值的選擇不悖離法律的原則和精神。

筆者認為，我國在未來建構(gòu)預(yù)測警務(wù)制度時，也應(yīng)當建立嚴格的算法審核機制。具體而言，可以在省級以上公安機關(guān)設(shè)立專門的算法審查委員會，市、縣級公安機關(guān)開發(fā)或者引入預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)時，必須申請省級以上公安機關(guān)算法審查委員會進行審查。算法審查委員會由法律專家和技術(shù)專家組成，同時可以吸收社會公眾參與。委員會應(yīng)當審查算法所依據(jù)的理論基礎(chǔ)是否可靠，是否會造成對某些群體的歧視，是否與法律的基本原則、規(guī)則存在沖突等。只有經(jīng)審查，算法在以上方面都沒有問題，執(zhí)法機關(guān)才能予以引進。事實上，這也是開發(fā)與應(yīng)用人工智能的許多國家、地區(qū)的共同要求。如歐盟基本權(quán)利機構(gòu)在2022年12月發(fā)布的《算法中的偏見：人工智能與歧視》中就呼吁，人工智能算法的開發(fā)與應(yīng)用者應(yīng)當就算法對公民及其基本權(quán)利可能造成的影響進行審查，“實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與基本權(quán)利的平衡是歐盟規(guī)制人工智能及相關(guān)技術(shù)的政策努力的核心”。

（三）規(guī)制預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)的設(shè)置與使用，確保對公民權(quán)利的保障

在預(yù)測警務(wù)模式下，受益于大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)紅利，國家管理社會和預(yù)防犯罪的能力獲得大幅提升，但與此同時，國家公權(quán)力與公民個人權(quán)利的沖突樣態(tài)也發(fā)生了變化。在傳統(tǒng)警務(wù)模式下，犯罪事實發(fā)生以后警方才會采取執(zhí)法措施；而在預(yù)測警務(wù)模式下，犯罪尚未發(fā)生時警方就會積極主動預(yù)測，并采取相應(yīng)的執(zhí)法措施。在傳統(tǒng)警務(wù)模式下，警方執(zhí)法一般針對特定嫌疑人；而在預(yù)測警務(wù)模式下，警方執(zhí)法經(jīng)常針對不特定人、不特定群體。這兩大特征導(dǎo)致在預(yù)測警務(wù)模式下，警察權(quán)力更容易被濫用，公民權(quán)利更容易被侵犯，因而必須對警察權(quán)的行使進行嚴格規(guī)制，防止公民權(quán)利受到侵犯。

1.建立預(yù)測警務(wù)數(shù)據(jù)庫的嚴格管理制度，確保公民隱私和個人信息的安全

長期以來，我國刑事訴訟法對公民隱私權(quán)、個人信息的保護都明顯不足，立法中有關(guān)公民隱私權(quán)與個人信息保護的規(guī)定寥寥無幾。不僅如此，有限的與公民隱私權(quán)和個人信息保護相關(guān)的條款也主要適用于傳統(tǒng)的對已發(fā)生犯罪的偵查，并不適用于預(yù)測警務(wù)活動。可以說，我國預(yù)測警務(wù)活動中公民權(quán)利的保護尚處于立法空白狀態(tài)。這種立法現(xiàn)狀導(dǎo)致我國預(yù)測警務(wù)數(shù)據(jù)庫的建立缺乏規(guī)制，大量適用于人員預(yù)測的數(shù)據(jù)庫（類似于預(yù)測警務(wù)3.0的數(shù)據(jù)庫）被建立起來，數(shù)據(jù)采集也存在無序擴張的風險。以某地建立的禁毒數(shù)據(jù)庫為例，該數(shù)據(jù)庫目前采集的主要是涉毒人員的數(shù)據(jù)，然而，有學者因為擔心“信息采集不足，無法做到完整而準確的毒情態(tài)勢感知”，主張“數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不僅要關(guān)注已經(jīng)初步標定的涉毒目標數(shù)據(jù)，還要廣泛采集和存儲大量看似并未涉毒的目標數(shù)據(jù)，即全維度地采集社會綜合數(shù)據(jù)信息”。擴大數(shù)據(jù)庫的規(guī)模雖然對于預(yù)測和控制犯罪具有意義，但如果數(shù)據(jù)的采集不受任何限制，可能會對公民權(quán)利構(gòu)成威脅。因此，我國未來立法應(yīng)當建立嚴格的約束機制，以實現(xiàn)預(yù)測犯罪與保障公民基本權(quán)利的平衡。

（1）對人員數(shù)據(jù)庫的入庫信息進行分類管理

如前文所述，預(yù)測警務(wù)分為1.0、2.0和3.0階段，與之相應(yīng)，預(yù)測警務(wù)數(shù)據(jù)庫可以分為兩類：一類是服務(wù)于犯罪地點預(yù)測的數(shù)據(jù)庫，主要是預(yù)測警務(wù)1.0和2.0；另一類是服務(wù)于相關(guān)人員預(yù)測的數(shù)據(jù)庫（簡稱人員數(shù)據(jù)庫），主要是預(yù)測警務(wù)3.0。不同于前者，后者（人員數(shù)據(jù)庫）通常需要儲存大量的公民個人信息，如姓名、住所、職業(yè)、身份證號碼等信息，有些數(shù)據(jù)庫可能還需要儲存公民的生物特征、宗教信仰、特定身份、醫(yī)療健康、金融賬戶、行蹤軌跡等敏感個人信息。這類數(shù)據(jù)庫的建立和使用會對公民的個人信息權(quán)和隱私權(quán)構(gòu)成威脅，因此有必要對人員數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分類管理。犯罪人或者被追訴人由于被認定為實施或者涉嫌犯罪，因而對執(zhí)法機構(gòu)收集和儲存其個人信息負有一定的忍受義務(wù)，執(zhí)法機構(gòu)不僅可以收集和儲存其非敏感個人信息，也可以收集和儲存其敏感個人信息。但被害人和證人等并沒有被認定為實施或者涉嫌犯罪，收集和儲存他們的敏感個人信息可能導(dǎo)致刑事執(zhí)法活動價值取向的失衡。因而未來立法時有必要明確規(guī)定，除非征得被害人、證人的同意，執(zhí)法機構(gòu)不得收集和儲存他們的敏感個人信息。事實上，有些國家和地區(qū)已經(jīng)注意到了這一問題，例如，《歐洲議會和理事會指令2016/680》第31條明確規(guī)定，“應(yīng)當盡可能明確區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)主體的個人數(shù)據(jù)，例如：犯罪嫌疑人、被定罪的人、被害人以及其他訴訟參與人，如證人、掌握相關(guān)線索和聯(lián)系的人、嫌疑人或者罪犯的同伙”。

（2）對人員數(shù)據(jù)庫的使用進行嚴格規(guī)制

人員數(shù)據(jù)庫中的信息與公民身份是一一匹配的，如果不對其適用進行嚴格規(guī)制，容易導(dǎo)致侵犯公民隱私權(quán)和個人信息權(quán)；同時，人工智能算法能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行挖掘、整理和分析，如果不對人員數(shù)據(jù)庫的使用進行必要限制，很容易導(dǎo)致警方運用人工智能算法，通過信息碰撞實現(xiàn)對公民各個方面信息的碎片化整合，實現(xiàn)對公民生活、工作、社交等各個方面的“全景監(jiān)控”，侵犯公民個人隱私。正因為如此，域外有些國家限制甚至禁止廣泛收集公民個人信息進行犯罪預(yù)測。例如，荷蘭曾開發(fā)了一款用于預(yù)防和打擊社會保障領(lǐng)域欺詐行為的預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)——“系統(tǒng)風險提示”（System Risk Indication）預(yù)警系統(tǒng)。為了保證預(yù)測效果，該系統(tǒng)需要收集大量公民個人信息，如就業(yè)數(shù)據(jù)、公民一體化數(shù)據(jù)（civic integration data）、債務(wù)數(shù)據(jù)、健康保險數(shù)據(jù)、個人基本資料（姓名、住址、出生日期等）。由于該數(shù)據(jù)庫可能對公民隱私構(gòu)成巨大威脅，2020年荷蘭海牙地區(qū)法院裁定，因為該預(yù)測警務(wù)系統(tǒng)侵犯了《歐洲人權(quán)公約》第8條所規(guī)定的隱私權(quán)，因而不得使用。借鑒域外經(jīng)驗，建議我國未來對人員數(shù)據(jù)庫的使用設(shè)置嚴格的控制機制。首先，人員數(shù)據(jù)庫只能適用于比較嚴重的犯罪，如可能判處3年有期徒刑以上刑罰的犯罪。其次，人員數(shù)據(jù)庫的使用必須經(jīng)過嚴格的批準程序，如必須經(jīng)過縣級以上公安機關(guān)負責人批準。最后，建立數(shù)據(jù)的定期刪除制度，如對于超過一定期限的刑事案件，必須刪除數(shù)據(jù)庫中相關(guān)人員的數(shù)據(jù)。

2.除非有其他證據(jù)證明相對人實施了涉嫌犯罪的行為，不能僅憑大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)論對其權(quán)利進行限制或者剝奪

在傳統(tǒng)警務(wù)模式下，警察不可能僅僅根據(jù)一個人的身份特征對其權(quán)利進行限制或者剝奪。很難想象，警察僅僅因為一個人處于失業(yè)狀態(tài)、居住在貧民區(qū)或者屬于某個特定族群就對其采取攔截或者盤查措施。在傳統(tǒng)執(zhí)法模式下，警方必須掌握了一定的證據(jù)證明相對人可能實施了違法犯罪行為才能對其權(quán)利進行限制或剝奪，如執(zhí)法人員自己目擊相對人實施了違法犯罪行為，或者有證人指認相對人實施了違法犯罪行為，或者相對人身上、住所遺留有犯罪證據(jù)等。但在預(yù)測警務(wù)模式下，這一切很可能發(fā)生變化。如前文所述，大數(shù)據(jù)預(yù)測往往是根據(jù)周圍環(huán)境、人員構(gòu)成、收入狀態(tài)、年齡、性別等群體性特征來判斷某個地區(qū)是否是犯罪“高風險區(qū)”，或者某個人是否應(yīng)當被列入犯罪“熱點名單”。由于算法具有“黑箱效應(yīng)”，同時執(zhí)法人員往往存在“自動化偏見”（automation bias）和“確認偏見”（confirmation bias），因而執(zhí)法人員很可能對算法存在不切實際的依賴，在算法背后的運作機理尚未得到充分證明的情況下就將其奉若圭臬，完全依賴算法的結(jié)論實施警務(wù)行為。這就很有可能導(dǎo)致僅憑一個人的身份特征就對其權(quán)利進行限制或者剝奪。“很難想象現(xiàn)實社會中會出現(xiàn)這樣的場景：群體特征本身就達到了合理懷疑的標準，但是在機器預(yù)測時代，理論上是有可能達到這一結(jié)果的?！?/p>

僅僅因為一個人的身份特征而非具體行為就限制或者剝奪其權(quán)利不僅是錯誤的，而且是非常危險的。首先，這打破了國家公權(quán)力與公民個人權(quán)利之間的平衡關(guān)系。根據(jù)法治的一般原則，國家公權(quán)力與公民個人權(quán)利之間應(yīng)當維持一種合理的比例和平衡關(guān)系，只有當公民個人存在危害社會的現(xiàn)實風險時，國家公權(quán)力才能對公民個人權(quán)利進行限制或者剝奪。而只有當公民可能實施了危害社會的違法犯罪行為時，才能認為其存在危害社會的現(xiàn)實風險。如果沒有任何證據(jù)證明公民可能實施了危害社會的行為，不能僅僅因為其具有某種群體性特征，如屬于失業(yè)群體或者特定族群，就認定其存在危害社會的現(xiàn)實風險，進而采取限制或者剝奪其權(quán)利的措施。否則，將打破國家公權(quán)力與公民個人權(quán)利之間的平衡關(guān)系，突破國家行使公權(quán)力的正當性底線。其次，僅憑身份特征就限制或者剝奪公民權(quán)利會導(dǎo)致嚴重的歧視和社會不公。如果允許僅憑一個人的身份特征對其權(quán)利進行限制或者剝奪，那么，從理論上說，具備該身份特征的每一個社會成員，無論如何謹小慎微地約束自己的行為，只要其沒有擺脫自己的身份特征，就可能隨時面臨被限制或者剝奪權(quán)利的風險?！皟H僅因為一個人屬于某個特殊的群體（a specific group）就對他實施攔截、搜查或者逮捕是不合適的，這樣做等于是說一個人的群體特征是如此可疑，以至于任何特定的時刻都有理由相信他有可能從事犯罪活動。”這意味著某些群體成員僅僅因為身份烙印就被迫承受來自公權(quán)力的更多干預(yù)甚至侵犯，而無法與一般社會成員一樣享受到平等的權(quán)利保障，這將動搖公正、平等、正義等現(xiàn)代法治的基石。

基于以上原因，筆者認為，除非有其他證據(jù)證明相對人實施了違法犯罪行為，否則不能僅僅依據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)論對其權(quán)利進行限制或者剝奪。“僅僅因為一個人屬于某一特定的階層或者處于某個群體就對其采取措施，這種做法無論在道德上還是法律上都是錯誤的。這就是為什么預(yù)測算法也需要將被告人的特定行為作為考慮因素的至關(guān)重要的原因，預(yù)測算法必須這樣設(shè)計——不將預(yù)測完全建立在身份和地位的基礎(chǔ)上。換句話說，預(yù)測不能建立在一個人是誰的基礎(chǔ)之上，必須建立在一個人做了什么的基礎(chǔ)之上。”一些域外國家或地區(qū)已經(jīng)注意到這一問題，并在立法上作出明確規(guī)定。例如，歐盟2024年頒布的《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）第42條明確規(guī)定：“根據(jù)無罪推定原則，永遠只能依據(jù)自然人的實際行為對其作出判定。絕不能在缺乏客觀可核實的事實基礎(chǔ)證明一個人卷入刑事犯罪，且缺乏人工評估的情況下，由AI僅僅基于一個人的概貌、個人特征或者性格，如國籍、出生地、住所、子女數(shù)量、債務(wù)水平或者車型對一個人的行為作出預(yù)測”。

隨著我國預(yù)測警務(wù)實踐的快速發(fā)展，一些地方已經(jīng)運用預(yù)測算法打擊犯罪。以江蘇省海安市為例，該市公安系統(tǒng)搭建了“流竄盜竊犯罪預(yù)警模型”，“通過數(shù)據(jù)賦能，加強對比碰撞，實現(xiàn)‘露頭就打’。2023年12月以來，海安公安通過巡防預(yù)警抓獲盜竊嫌疑人48名”。在預(yù)測警務(wù)法律規(guī)制不完善的情況下，未來有可能出現(xiàn)主要依靠、甚至完全依靠算法預(yù)測結(jié)論限制或者剝奪公民基本權(quán)利的現(xiàn)象。為防范這種風險，建議我國在未來立法時明確規(guī)定，除非有其他證據(jù)證明相對人實施了特定的違法犯罪行為，否則不得僅僅依據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)論對相對人的權(quán)利進行限制或者剝奪。值得注意的是，我國《個人信息保護法》第24條第3款明確規(guī)定：“通過自動化決策方式作出對個人權(quán)益有重大影響的決定，個人有權(quán)要求個人信息處理者予以說明，并有權(quán)拒絕個人信息處理者僅通過自動化決策的方式作出決定?！边@一規(guī)定值得我國在將來建構(gòu)預(yù)測警務(wù)的相關(guān)法律制度時予以借鑒。

3.保障被追訴方有權(quán)知悉警方進行大數(shù)據(jù)預(yù)測所依據(jù)的算法，并有權(quán)對算法的科學性、合理性提出質(zhì)疑

（1）保障被追訴方對算法的知情權(quán)是程序正義的基本要求

程序正義有兩項重要要求：保障個體的尊嚴和確保個體對程序的充分參與。前者要求當事人在刑事訴訟中受到人道和有尊嚴的對待，如果被提起刑事指控，有權(quán)知悉指控的罪名及指控所依據(jù)的證據(jù)、事實和法律。后者要求當事人有充分的機會參與訴訟，全面收集和提出對本方有利的證據(jù)，有效反駁對自己不利的證據(jù)。

在一般人的印象中，算法是一套機械化的運算程序，會抹殺公民作為人的個體化特征，甚至將公民物化為一個個抽象的數(shù)據(jù)和概率值；在算法的世界里，公民個人更像是流水作業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品而不是有血有肉的人。在這種認知背景下，如果相對人僅僅知道其被限制或者剝奪權(quán)利是算法預(yù)測的結(jié)果，而既不被告知算法預(yù)測所依據(jù)的因素及各因素的權(quán)重，也不被告知算法運作的機理，那么他就很容易產(chǎn)生不被尊重、沒有尊嚴的感覺，也絲毫體會不到自己作為程序參與者的主體地位，因而，相對人很容易認為程序是不公正的，甚至會對程序產(chǎn)生敵意。為了解決這一問題，立法必須明確規(guī)定執(zhí)法人員有向被追訴人解釋算法的義務(wù)，確保被追訴人對算法的知情權(quán)。如果被追訴人了解算法的運作機理，知悉支撐算法的理論基礎(chǔ)，特別是知曉算法只是協(xié)助執(zhí)法人員作出判斷的依據(jù)之一，自己被限制或者剝奪權(quán)利的主要原因在于自己實施了涉嫌違法犯罪的行為，這樣其認為自己被客體化、喪失尊嚴的認知將大為弱化，甚至完全消失。

（2）保障被追訴方對算法的知情權(quán)有利于強化對算法的監(jiān)督

如前文所述，算法是有可能出現(xiàn)錯誤的，因而必須強化對算法的監(jiān)督。對算法的監(jiān)督可能來自公權(quán)力機構(gòu)，如在引入算法之前由相關(guān)機構(gòu)對其進行審查和評估。然而，僅僅依靠公權(quán)力機構(gòu)對算法進行監(jiān)督顯然是不夠的。公權(quán)力機構(gòu)行政化的運作方式及其對算法錯誤在感知上的疏離使其對算法錯誤的監(jiān)督往往較為遲滯和被動。要解決這一問題，最有效的辦法就是引入私權(quán)利主體，特別是被追訴方的監(jiān)督。被追訴方是算法判斷結(jié)果的直接承受者，一旦算法出現(xiàn)錯誤，其很有可能被錯誤地限制甚至剝奪權(quán)利，因而被追訴方有強大的動力去探尋和質(zhì)疑算法可能存在的錯誤。

要實現(xiàn)被追訴方對算法的監(jiān)督，就必須保障被追訴方有知悉算法的權(quán)利。而且，這種知悉權(quán)應(yīng)當是全面的：不僅應(yīng)當有權(quán)知悉算法的結(jié)論，而且應(yīng)當有權(quán)知悉警方是依據(jù)何種算法得出判斷結(jié)論的，還應(yīng)當有權(quán)知悉算法的運作機理以及背后的理論依據(jù)。美國有學者明確主張，刑事辯護律師應(yīng)當致力于推動檢察官披露在逮捕和起訴被告時使用的預(yù)測性警務(wù)工具（predictive policing tools）和決策支持模型（decision support models）。美國紐約州2020年1月1日生效的一項法律要求“檢察官在被告被傳訊后的15個工作日內(nèi)與被告共享其發(fā)現(xiàn)的材料”。根據(jù)該法律，檢察官需要與被告共享的材料范圍非常廣泛，警方運用算法得出判斷的過程“應(yīng)當被解釋為法律執(zhí)行機構(gòu)的報告（law enforcement report）”，屬于應(yīng)當向被告披露的內(nèi)容。

為了充分保障被追訴人的合法權(quán)益，同時強化對算法的監(jiān)督，建議我國在未來立法時充分保障被追訴方對算法的知情權(quán)，規(guī)定警方在依據(jù)算法對被追訴人的權(quán)利進行限制或者剝奪時應(yīng)當向被追訴人告知警方使用的算法，當被追訴人及其辯護人要求知悉算法的運作機理和理論基礎(chǔ)時，執(zhí)法機關(guān)應(yīng)當告知并進行詳細解釋。值得注意的是，我國《個人信息保護法》第24條第3款明確規(guī)定：“通過自動化決策方式作出對個人權(quán)益有重大影響的決定，個人有權(quán)要求個人信息處理者予以說明”；第48條進一步規(guī)定：“個人有權(quán)要求個人信息處理者對其個人信息處理規(guī)則進行解釋說明?！边@兩條規(guī)定值得我們在將來建構(gòu)預(yù)測警務(wù)的相關(guān)法律制度時予以借鑒。