出丑陋的褶皱,像极了报告上他的侧脸照片。
“陈默,28岁,软件工程师。暴力犯罪风险评估:89.7%。高风险行为特征:独居、社交圈狭窄、近三个月网购刀具三次。”
他捏着报告冲进社区警务室时,李警官正在给盆栽浇水。绿萝的叶子上还挂着水珠,在阳光下折射出细碎的光斑。
“这什么意思?”陈默把报告拍在桌上,咖啡渍在“暴力犯罪”四个字上晕开,“就因为我买了几把水果刀,就成了潜在罪犯?”
李警官慢悠悠地转过身,手指在键盘上敲了敲。屏幕上跳出陈默的消费记录:三月十七日,陶瓷刀;四月五日,折叠刀;五月二日,十八厘米长的厨房切片刀。
“系统不会平白无故预警。”李警官指着屏幕角落的红色数字,“你上周在论坛搜索‘如何快速切断防盗网’,这也是触发高风险评分的因素之一。”
陈默的后背突然沁出冷汗。他确实搜过,但那是因为租的房子防盗网生锈,想自己动手更换。现在这些碎片化的行为,被算法拼接成了犯罪预备的证据链。
“我有权知道系统是怎么得出这个结论的。”他想起新闻里说过的预测伦理原则,声音却有些发虚。
李警官叹了口气,调出另一份文件。密密麻麻的参数像蚂蚁一样爬满屏幕,陈默只认出了自己的身份证号和购物记录。中间的决策逻辑被模糊处理成“模型黑箱运算结果”,像一块遮羞布,盖住了算法真正的思考过程。
“简单来说,”李警官合上电脑,“系统认为你有89.7%的概率在未来六个月内实施暴力犯罪。在这期间,社区会对你进行‘重点关注’。”
重点关注的具体表现是:每天三次的上门查访,手机里被强制安装的定位APP,以及公司领导意味深长的谈话。陈默的工位被调到了监控最密集的角落,曾经一起打游戏的同事开始刻意避开他,连楼下便利店的老板都会在他买泡面时多刷一遍身份证。
第五周的周五,陈默在下班路上被三个蒙面人堵在巷子里。他们没抢钱,只是把他按在地上揍了一顿,嘴里骂着“潜在的杀人犯”。报警后,警察调取了监控,画面里的巷口刚好是监控盲区。
“可能是居民自发的治安维护。”李警官在电话里说,“毕竟大家都很害怕。”
陈默看着镜子里自己青肿的脸,突然笑了。他打开购物软件,把收藏夹里的刀具全部删除,然后下单了一面全身镜。镜子送到那天,他对着里面的人看了很久,突然发
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