心理测量？预知犯罪？AI可以减少京都之殇吗？

图源：齐鲁网

一场火，两行泪。当地时间7月18日上午约10点30分，日本知名动画制作公司京都动画遭人纵火。事发时，工作室内共有74人在工作。截止目前，大火已造成34人死亡、36人受伤（含嫌犯在内），仅有6人成功脱险。

日本共同社称，这是日本自平成时代(1989年)以来造成死亡人数最多的纵火事件。

图源：NHK

动漫美好的世界一秒崩塌，在这样一场无妄之灾面前，各届愤怒、痛惜，同时也在思考，在技术越来越先进，治安越来越好的当下，为何此类犯罪事件依旧层出不穷？难道不可以避免吗？

AI日益发展和成熟的今天，类似这样的犯罪事件能通过人工智能技术来减少，甚至是预测规避吗？

答案是：有可能。

从《少数派报告》到《心理测量者》，如何通过AI减少和避免犯罪行为

在电影《少数派报告》中，背景设定为2054年的华盛顿特区，人人都用虹膜来作为身份证生存，所有服务基本都由AI来代替执行，AI成为人类不可或缺的辅助工具。

在应对犯罪行为方面，谋杀已经消失，未来可以预知。人类利用具有感知未来的超能力人——即AI“先知”，能侦查出人的犯罪企图，所以在罪犯犯罪之前，就已经被犯罪预防组织的警察逮捕并获刑。

同样是通过AI来应对犯罪行为，在日本动作犯罪题材动漫《心理测量者》中，背景则设定在未来的科技时代，人类由一个大AI系统管理——西比拉系统。

人类的心理状态和性格倾向都能被数值化，所有的监控摄像头都与西比拉系统相连，通过监视人类的色相浑浊程度和声音、视频等信息，来随时随地计算人类的每个心理状态和个性倾向所衡量的值。这个成为判断人类灵魂标准的测量值，人们称其为“Psycho-Pass”。西比拉系统能测定人的能力推荐适的职位，甚至可以给人做私人订制。

此外，这个系统还能监测“人类内心活动”，通过无处不在的监视器不断扫描每一个经过的市民的精神状态，并将其数值化，在剧中被称为心理指数。根据测量的心理指数，计算犯罪系数。

当犯罪指数超过一定数值，即使没有做出犯罪行为，也会被当作“潜在犯”被收容进与监狱无异的机构“矫正”。而“犯罪指数”过高的人类，则会被系统判定为没有挽救价值，直接清除，来减少犯罪率。

由此，衍生出"心理搜查官"一职，他们基本等同于警察的存在，而他们要执行的任务其实只有一点，按照系统的指示，将联结西比拉系统的枪瞄准罪犯。

不管是《少数派报告》，还是《心理测量者》，都通过一种AI预知犯罪行为、将罪犯扼杀在摇篮的方式，来减少甚至是避免犯罪案件发生。如果现代AI技术能达到这种程度，京阿尼的悲剧也许就可以避免了。

但是AI真的能像《少数派报告》和《心理测量者》一样，在人还没有执行犯罪行为之前将暴露出的相关人员进行识别逮捕吗？这个还有待考证。毕竟成功案例有限，犯罪心理学家这么多年来尚且摸不准，更别说需要通过学习来提升的AI了。

但随着AI技术的日渐成熟，越来越多的“不可能”被实现。

AI与“心理测量”相融合，能否实现“犯罪预测”？

讨论能否融合、实现“犯罪预测”前，首先，我们需了解一下AI和“心理测量”的本质和构成。

从本质上来讲，AI其实就是数据与算法的结合体。

截至今日，人工智能技术经历了前前后后三起两落的发展，每次兴起与衰落都伴随着技术的突破与瓶颈。

从1956年计算机技术日渐成熟背景下，以香农为代表的科学家在达特茅斯会议上，首次提出了“ArtificialIntelligence”的概念。到JeffreyHinton促进“深度神经网络”模型的发展，让AI在语音识别、图像识别等领域都有了飞跃式的发展。人工智能不断迎来一个又一个新的高速发展阶段。

人工智能的发展向我们诉说，数据、模型、算法是人工智能的基础，它的兴衰直接受数据、模型、算法的影响。数据、模型、算法是人工智能的根本。

小芯芯总结：人工智能在本质上讲就是在数据的基础上，利用深度学习模型，拟合出结果的计算过程。

在了解了人工智能之后，我们再来看看心理测量。

心理学中，心理测量是依据一定的心理学理论对人的某项素质进行测量，实现心理素质数字化的过程。

心理测量的准确性有赖于两个重要的方面，其一是理论模型，其二是数据模型。心理测量的前提是要搞清楚拟测量的心理变量的理论构思，也就是要在理论模型层面建构心理变量的结构。

在心理测量领域，有一个概念叫构思效度，意思是指概念构思的理论结构是否是合理。一个心理变量包含了哪些心理维度，这些维度的内涵是什么，外延是什么，在理论构思的过程中都要考虑清楚。只有考虑清楚这些问题，在测量的过程中才能做到有的放矢，才能保证测量的信效度。

搞清楚理论模型之后，通过设置的题目获得了相关维度的评分之后，就涉及如何看待这些评分。心理测量所得到的分数并不是绝对的结果，而是相对的结果，是相对于数据模型的结果，这个数据模型就是“常模”。也就是说对结果的解释，必须放到一个数据框架下进行解释，脱离数据模型对结果的解释都是毫无意义的。

例如，我们知道智商在130以上可以被称为天才，但是要确定这样的结果必须是在“平均分是100分，标准差是15分”这样一个数据模型的基础上。脱离这个模型，130将毫无意义。

我们惯常所使用的心理测量就是在这两个前提下进行的。我们所使用的心理测评问卷、方法在研发的过程中首先必须进行理论水平的界定，再将获得的数据放到一定的“常模”背景下才能获得具体的解释。

在理解了“人工智能”和“心理测量”的本质和构成之后，我们再来分析一下二者之间融合、实现“犯罪预测”的可能性。

心理测量的本质是结构化的理论和数据模型，人工智能的基础是数据和算法。站在结构化和数据的角度来看，心理测量和人工智能之间有天然的联系。

（编辑：甘孜站长网）

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