美国如何用AI让精神病患者免于牢狱之灾？

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　　编者按：多数犯人都具有心理疾病，但患有精神疾病的人却不一定会对这个社会造成危害。十年前，美国迈阿密戴德县一度将大量精神病患者关进监狱，但这种治标不治本的做法，不仅让病情毫无好转，反而造成了大量的财政耗费。而这个问题，现在可以用人工智能来解决了。本文译自 Wired，未经雷锋网许可不得转载。

　　作为资深法学家，Steve Leifman 深知迈阿密戴德县的法庭存在一个巨大的问题：十年前它们不分青红皂白，将大量患有精神疾病的人投入监狱。因此，Steve 面向戴德县的 4700 名狱警推出了一项精神科训练计划，同时还为精神疾病患者提供心理咨询服务。随着“真相”水落石出，住监狱“罪犯”的数量大幅下降，戴德县甚至直接关闭了一所监狱。

　　不过，Steve 依然觉得这些努力不够，因此他请求佛罗里达精神卫生研究所广泛调查戴德县内的监狱、精神卫生设施和医院，以便查出到底有多少精神病人错进了监狱。结果发现，过去五年内，共有 97 名严重精神疾病患者进了监狱，它们占到该县监狱人口的 5% ，共花掉了戴德县政府 1300 万美元的资金。“这些精神病人是监狱系统的大包袱，将他们投入监狱对监狱、社会和其他人都没什么好处。”Steve 说道。

　　戴德县监狱只是美国监狱的小缩影，美国的监狱其实早已成了精神病患者的“储藏室”。数据显示，全美超过一半的羁押犯人患有 1 级精神疾病，而 20% 的犯人精神疾病非常严重。因此，全美各地法庭不得不找出解决这一问题的办法，他们可不想让监狱变成疯人院，同时这些人消耗的费用也成了各地政府的财政负担。

　　Steve 的团队接过了这一重担，他们正在不断强化自己的关怀系统。如今，南佛罗里达的 36 家医疗卫生提供商都接上了医疗数据库，它们知道哪些人需要精神方面的帮助。虽然在隐私法的约束下它们权限有限，但 Steve 希望该数据库最终能成为医疗卫生提供商的标配。

　　眼下，美国其他城市也都学起了戴德县模式，它们试图利用数据分析将那些危险度较低的精神病罪犯“请”出监狱，同时找出谁需要精神治疗，以便能为其办理保释或假释。同时，执法机构也会充分利用这些数据来分配警力，在抓捕犯人后，警方则会借助卫生机构的数据和机器学习技术来找出到底该如何处理这些犯人。现在，白宫也看到了这一模式的好处，它们专门推出了数据驱动的正义行动计划，在全美 7 个州进行推广。

　　未来，所有与迈阿密戴德县司法体系打交道的犯人都会为数据库“添砖加瓦”，他们的医疗和家庭情况、前科等信息都会被纳入数据库。眼下，负责打造该数据库的还有日本制药公司 Otsuka ，该公司在这一项目上已经花费了 7000 万美元，它们开发的新算法可以提前帮助法庭预测犯人所需帮助的类型。“如果我们能将这些犯人当成病人来治疗，其效果要比将他们投入监狱好得多。”Steve 说道。

　　全新的算法预测系统是一大创举，它比简单的精神卫生护理要有效得多。不过，该系统的效果取决于数据库的深度，否则 AI 系统在判断时就容易“偏心”，让穷人和少数族裔成为受害者。一项 ProPublica 的调查显示，佛罗里达布劳沃德县用的评估工具就有失公平，非裔美国人被判定有罪的可能性比普通人高出了 77% 。“算法和预测工具需要完整数据的支撑，”Ezekiel Edwards 说道，他是美国公民自由联盟刑法改革项目的负责人。“可惜，大多数的数据都是由人创造的，而这些人普遍带有偏见。”

　　因此，如果要大面积推广，这些预测系统需要得到充分的监督，它们还必须完全透明。同时，Steve 表示：“人类应该紧握最终决定权，而不是将它交给机器。”虽然如今 AI 算法还不够成熟，但没人会否定它在节省预算、提高犯人生活状况和推动司法系统公平性上的巨大作用。