文/陳根

一般來說，對于從監獄過渡到正常社會的罪犯來說，開始新生活將十分困難。而美國司法部的一項研究結果顯示，超過80%的州監獄犯人在獲釋后的九年里至少被捕一次。其中近一半的逮捕發生在獲釋后的第一年。

為了幫助這些人，普渡大學理工學院的研究人員正在使用人工智能來發現風險行為，從而降低已獲釋罪犯的累犯率。

該研究項目將與印第安納州蒂皮卡諾縣的地方當局聯合進行，通過招募250名假釋犯。其中，125人將被納入一個治療組，他們將收到一個手鐲，用于測量健康數據，如壓力和心率，以及一部智能手機，可以收集其他數據，如拍攝的照片和訪問過的地點。人工智能將以檢測到的數據為間隔運行，而不是實時運行。研究人員表示，這些信息將被用來識別危險行為、壓力情境以及其他行為和生理因素，這些因素與那些有可能重返犯罪行為的人有關。

另外125人作為對照組，觀察比較差異，對照組將不被積極監測。

盡管這項研究的目的是確定早期干預的機會，以便更好地幫助這些人成功地重新融入社會。但這項研究的手段受到了其他學者的質疑。

監控技術監督項目的技術總監利茲·奧沙利文指出了她認為研究中的一個根本缺陷。當人們知道自己被跟蹤時，他們會改變自己的行為，所以監控本身可能會極大地改變被研究對象的行為。

奧沙利文表示：“幾乎沒有證據表明人工智能可以通過生物特征來推斷情緒狀態。更重要的是，除非最終目標是為所有未來的假釋犯配備通用的跟蹤設備，否則我不相信這項研究會在多大程度上揭示侵入性的、完整的監視對犯罪意愿的影響。”

當然，目前還不清楚這種監測研究究竟會帶來什么新的認識，但研究人員表示，希望通過實驗的反饋最后能夠開發一個系統，讓辦案人員能夠更快地識別出那些似乎走上了導致累犯道路的人。