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1* 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院院长兼系主任。2 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院研究学者。电子邮件：2 mayurisingh@Csjmu.Ac.In 通信电子邮件：1* amit.Singh@Mjpru.Ac.In 摘要人工智能 (AI) 正在迅速影响一系列领域，包括执法。预测警务系统越来越多地被实施，以预测潜在的犯罪活动并优化资源。人工智能预测警务通过分析大量数据集、发现虐待趋势并在家庭暴力、性骚扰和人口贩运等犯罪发生之前进行预防，在打击针对妇女的犯罪方面具有巨大潜力。这些工具可以提高警察干预的准确性、速度和效率，同时为执法机构提供有用的预防措施信息。然而，人工智能在预测警务中的应用是一把双刃剑。虽然人工智能有可能改善犯罪预防，但也带来了数据偏见、隐私问题以及社会不公加剧的可能性。由于预测算法主要依赖于过去的犯罪数据，因此它们可能会受到社会偏见、性别偏见或针对妇女的犯罪报告不足的影响。这可能导致预测结果偏向边缘地区或对弱势群体的保护不足。此外，过度依赖人工智能来做决定可能会损害公民自由、减少人类监督并混淆问责制。本文探讨了人工智能驱动的预测警务对针对妇女的犯罪的双重影响。它探讨了潜在的好处（提高效率、主动预防）、道德和法律挑战，以及延续性别偏见、侵犯隐私和歧视的风险。这篇论文呼吁谨慎、平衡地将人工智能融入执法，强调透明度、道德算法设计和持续的人为监督的必要性，以确保人工智能驱动的警务支持妇女的安全和权利，而不会加剧现有的不公正现象。关键词：人工智能、预测性警务、针对妇女的犯罪、技术、隐私。DOI 编号：10.48047/NQ.2022.20.1.NQ22435 NEUROQUANTOLOGY 2022；20(1):1430-1452
人工智能在预测警务中的作用
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