文/陈根
一般来说，对于从监狱过渡到正常社会的罪犯来说，开始新生活将十分困难。而美国司法部的一项研究结果显示，超过80%的州监狱犯人在获释后的九年里至少被捕一次。其中近一半的逮捕发生在获释后的第一年。
为了帮助这些人，普渡大学理工学院的研究人员正在使用人工智能来发现风险行为，从而降低已获释罪犯的累犯率。
该研究项目将与印第安纳州蒂皮卡诺县的地方当局联合进行，通过招募250名假释犯。其中，125人将被纳入一个治疗组，他们将收到一个手镯，用于测量健康数据，如压力和心率，以及一部智能手机，可以收集其他数据，如拍摄的照片和访问过的地点。人工智能将以检测到的数据为间隔运行，而不是实时运行。研究人员表示，这些信息将被用来识别危险行为、压力情境以及其他行为和生理因素，这些因素与那些有可能重返犯罪行为的人有关。
另外125人作为对照组，观察比较差异，对照组将不被积极监测。
尽管这项研究的目的是确定早期干预的机会，以便更好地帮助这些人成功地重新融入社会。但这项研究的手段受到了其他学者的质疑。
监控技术监督项目的技术总监利兹·奥沙利文指出了她认为研究中的一个根本缺陷。当人们知道自己被跟踪时，他们会改变自己的行为，所以监控本身可能会极大地改变被研究对象的行为。
奥沙利文表示：“几乎没有证据表明人工智能可以通过生物特征来推断情绪状态。更重要的是，除非最终目标是为所有未来的假释犯配备通用的跟踪设备，否则我不相信这项研究会在多大程度上揭示侵入性的、完整的监视对犯罪意愿的影响。”
当然，目前还不清楚这种监测研究究竟会带来什么新的认识，但研究人员表示，希望通过实验的反馈最后能够开发一个系统，让办案人员能够更快地识别出那些似乎走上了导致累犯道路的人。
