《黑鏡》劇情要成真?英國用AI秘密研究「殺人犯預測」引倫理爭議!
《黑鏡》劇情要成真?英國用AI秘密研究「殺人犯預測」引倫理爭議!
英國秘密研究殺人犯預測系統,《心靈判官》動畫劇情要成真?

在日本動畫《PSYCHO-PASS 心靈判官》中,有一個名為「希貝兒先知系統」的強大監測網路,能夠主動掃描市民的心智與精神狀態,計算出所謂的「心靈指數」與「犯罪指數」,預測一個人犯罪的可能性。

如果指標超過門檻值,即使尚未犯案,此人也會被警方追捕甚至就地處決。

像這樣反烏托邦式的科幻設定,在虛構的影視中時常被採用,例如《黑鏡》、《關鍵報告》以及上述的《心靈判官》等。但隨著科技持續進步,仰賴 AI 進行社會安全管理的未來,或許真的快要到來?

非營利研究機構 Statewatch 日前揭露的政府文件顯示,英國司法部正在秘密進行一項「殺人預測計畫」(Homicide Prediction Project),企圖通過分析大量個人資料,預測哪些人可能會在未來犯下謀殺罪行。

英國殺人預測計畫是什麼?如何靠AI判斷殺人傾向?

Statewatch 透過資訊自由法,獲取一份政府文件,得知英國正在推動「殺人預測計畫」,這是由首相辦公室委託,是英國司法部、內政部、大曼徹斯特警察局以及倫敦大都會警察局共同合作的計畫。

這個殺人預測系統使用英國司法部、警察國家電腦系統以及大曼徹斯特警察局的資料進行所謂的「殺人風險評估」,大曼徹斯特警察局已向該計畫提供了 10 萬至 50 萬人的個人資料。

大曼徹斯特警方提供的資料,包含嫌疑人、受害者、目擊者、失蹤人口,以及有安全顧慮者的資訊。

英國司法部表示,健康標記數據預期具有顯著的預測力,這些資料還涉及人們的心理健康、成癮情況、自我傷害、自殺、脆弱性和殘疾等敏感資訊。

研究文件透露,司法部數據科學團隊會「開發模型」,尋找資料中強大的殺人風險預測因子,並提及這個犯罪預測系統未來可能會開始運作。

用AI預測殺人犯,真的沒問題嗎?

用犯罪預測系統來判斷某人是否會犯罪,是非常容易引發道德批判的嘗試。

Statewatch 研究員 Sofia Lyall 也對此表示「毛骨悚然」且「反烏托邦」。但更令人擔憂的是,透過 AI 演算法打造的犯罪預測系統,會讓即使尚未犯罪的人也可能被系統評為「高風險」,並遭受不必要的監控:

「研究多次表明,用於預測犯罪的演算法系統本身有缺陷。然而,政府卻在大力推動 AI 系統,該系統能夠在人們做出任何行為之前就將其定性為罪犯。」

司法部自己進行的研究發現,再犯罪預測工具「罪犯評估系統」(OASys)對黑人罪犯的預測準確度低於白人罪犯,但目前這項系統已被用於量刑決定、監獄分類和假釋決定。

Lyall 批判,利用英國帶有制度性種族歧視的警察及內政部數據的模型,將強化並放大刑事法律系統中的結構性歧視,而使用有關心理健康、成癮和殘疾的敏感數據,更是極度侵犯人民的隱私。

AI監視社會將至?研究員呼籲:立刻停止研究殺人預測!

目前,英國秘密研究的犯罪預測系統雖仍處於研究階段,但隨著 AI 技術的發展,政府必須思考如何在預防犯罪,與保護公民隱私和自由之間取得平衡。

從倫理道德的角度來看,將某個人打上「潛在殺人犯」的標籤,可能造成難以撫平的社會烙印,尤其目前的預測技術仍然有偏見和不準確的情形。

當犯罪難以避免,但政府在消減社會福利同時,還妄想能用科技解決一切時,可能會出現治標不治本的問題。

Statewatch 研究員就呼籲:

「英國司法部必須立即停止進一步發展殺人預測工具。政府不應花錢開發有問題且帶有種族歧視的 AI 和演算法,而應投資於真正有支持性的社會福利服務。」

如果透過 AI 監視社會的未來成真,那麼《PSYCHO-PASS 心靈判官》的劇情,可能將成為一種驚悚的未來預言。

隨著《衛報》等主流媒體對這份研究進行報導,公眾討論已經展開,人們開始思考:「當科幻小說和動畫中的情節逐漸走入現實,我們的社會準備好了嗎?」而在被系統長期控制的社會中,人們的自由與選擇權又該如何被維護?

本文授權轉載自:加密城市

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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