的厮杀。
换句话说,和完全的AI机器不同,这种机器人拥有“当场击毙”的权限。
一线治安力量的变化,民众都看得见,相比之下,监控网的升级、演进,就只能通过新闻和网络上的资料去分析和猜测。
街头巡逻的机器人,显而易见,消灭当街抢钱的毛贼是小菜一碟。
但是简单直白的暴力震慑,对有组织的复杂犯罪、或蓄谋已久的非法活动,却无能为力。
在这方面,负责联邦国内安全的FBI机构,早在十几年前就开启了一项庞大的研究计划,希望借助人工智能、大数据、云计算等领域的成果,研发出能对大量数据进行自动处理、智能分析的系统,用来辅助探员的工作。
十几年过去,今天,这一系统已上线运行,其作用和价值,甚至超越了人们最初的设想。
凭借越来越庞大,越来越稠密的联邦社会安全监控网,海量的数据,以往根本无法奢望能够获得的数据,每一刻都如泉水般奔涌而出,而承接这海量数据的,则是FBI在联邦布局的近十个超级计算中心。
在深度挖掘算法和模糊匹配算法的加持下,计算机,近乎于像一个人类侦探那样工作,以闪电般的速度,从监控数据的汪洋大海中提取线索,并分析、汇总成事件报告,提交给忙碌的系统管理员审核。
经过管理员的初筛,有较大价值的报告,或者针对某一立案的报告,会提交到FBI总部,由资深办案专家跟进。
这一连串的过程中,最终的分析、决策者,仍然是人;
但计算机系统的介入,却极大提高了办案环节中最琐碎、耗时的“侦查”,同时还节约了大量人力。
进而,还一并隔绝了大量难以量化、难以杜绝的人为干扰和疏忽。
借助现代IT技术,联邦的安全体系,今非昔比,固然会令一些宵小之徒畏惧。
但是和打击已经发生、已经完成的罪行相比,这一体系的预警、预判和干预能力,才是他关注的重点。
收集海量讯息,分辨蛛丝马迹,现如今,FBI的核心体系,已经能在某一些时候,在某一些特定的情势下,实施以往只在幻想作品里出现的行动:
提前觉察犯罪倾向,甚至,对即将发生的罪行进行预判,也就是“未卜先知”。
事实上,在过去的几年里,联邦政府一直在拨款支持FBI(当然也包括中央情报局、国家-安-全-局等机构),半公开的进行研究。
“预判犯-罪行为”这一听起来着实玄妙的研究方向,曾经在联邦社会引发争论,民众各执一词、互不相让,对这一体系的可行性、合理性,乃至其或然投入实用后的权力边界,争执的不可开交。
争论的焦点,毫无疑问,集中在一个容易摹想的场景:
(防D设置,请谅解,会尽快恢复)