記者／關健牛
擁有全世界最大的超級跑車巡邏隊的迪拜警察局，近日再創熱話。根據上週五（23日）英國每日郵報的報導，將與中東一家空間成像公司（Space Imaging Middle East, SIME）合作，運用機器學習演算法，開發出能夠預測犯罪活動發生的地點與時間的軟體，協助警方掌握犯罪的熱區，預防犯罪的產生。
￭SIME致力於提供高區辨率的衛星圖像以及GIS解決方案。（圖片／SIME官網）
藉由電腦系統搜尋並整理、分析傳統數據，機器學習現已廣泛運用在預測疾病的爆發、垃圾郵件過濾及預測或預防犯罪等功能上。而SIME軟體的運作原理就將機器學習的運算法，結合警方數據庫的現有資料進行分析，彌補人工分析的不足，有效預測未來可能發生犯罪的地點及時間，讓警方有足夠的時間進行相關人力及資源部署，預防犯罪發生。
據「E安全」刊登SIME地理信息系统（Geographic Information Systems, GIS）負責人Spandan Kar表示，SIME能透過看似無關的事件準確辨别犯罪行為的複雜模式，來預測未來同類犯罪事件復發的概率。而分析結果與經驗豐富警察的知識和直覺結合，很大程度上能有效阻止犯罪。
結合科技力量，提高警方辦案能力，是否真的有效？目前美國多個城市已利用Predpol、HunchLab和Series Finder系統來降低犯罪率，但效益難以評估。甚至還引起反面效果，造成警方被誤導或有執法不公正的疑慮。而同類SIME公司該系統目前尚未公佈具體工作原理細節，更是引起外界的高度關注。
面對機器學習可能帶來資訊安全的疑慮，中山大學電機工程所碩一學生王庭深同學認為：「機器學習的到來，無論是對竊取資料的攻擊者，還是防禦者均一視同仁。我們在未來科技發展的時代，更應提高機器學習的正確運用。」隨著人工智慧的發展，機器學習的確更需人類的關注，方能帶來真正意義上的幫助。