原标题：杜拜警方导入机器学习犯罪预测系统 是机会更是挑战
记者／关健牛
拥有全世界最大的超级跑车巡逻队的迪拜警察局，近日再创热话。根据上周五（23日）英国每日邮报的报道，将与中东一家空间成像公司（Space Imaging Middle East, SIME）合作，运用机器学习演算法，开发出能够预测犯罪活动发生的地点与时间的软件，协助警方掌握犯罪的热区，预防犯罪的产生。
?SIME致力于提供高区辨率的卫星图像以及GIS解决方案。（图片／SIME官网）
借由电脑系统搜寻并整理、分析传统数据，机器学习现已广泛运用在预测疾病的爆发、垃圾邮件过滤及预测或预防犯罪等功能上。而SIME软件的运作原理就将机器学习的运算法，结合警方数据库的现有资料进行分析，弥补人工分析的不足，有效预测未来可能发生犯罪的地点及时间，让警方有足够的时间进行相关人力及资源部署，预防犯罪发生。
据“E安全”刊登SIME地理信息系统（Geographic Information Systems, GIS）负责人Spandan Kar表示，SIME能透过看似无关的事件准确辨别犯罪行为的复杂模式，来预测未来同类犯罪事件复发的概率。而分析结果与经验丰富警察的知识和直觉结合，很大程度上能有效阻止犯罪。
结合科技力量，提高警方办案能力，是否真的有效？目前美国多个城市已利用Predpol、HunchLab和Series Finder系统来降低犯罪率，但效益难以评估。甚至还引起反面效果，造成警方被误导或有执法不公正的疑虑。而同类SIME公司该系统目前尚未公布具体工作原理细节，更是引起外界的高度关注。
面对机器学习可能带来资讯安全的疑虑，中山大学电机工程所硕一学生王庭深同学认为：“机器学习的到来，无论是对窃取资料的攻击者，还是防御者均一视同仁。我们在未来科技发展的时代，更应提高机器学习的正确运用。”随着人工智慧的发展，机器学习的确更需人类的关注，方能带来真正意义上的帮助。
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