约翰·安德顿（John Anderton）是华盛顿特区警局预防犯罪组的负责人。这是特别的一天，早上，他冲进了住在郊区的霍华德·马克斯（Howard Marks）的家中并逮捕了他，后者打算用剪刀刺杀他的妻子，因为他发现他妻子给他戴了“绿帽子”。安德顿又防止了一起暴力犯罪案件的发生。他大声说：“我以哥伦比亚特区预防犯罪科的名义逮捕你，你即将在今天谋杀你的妻子萨拉·马克斯（Sarah Marks）……”其他的警察开始控制霍华德，霍华德大喊冤枉，“我什么都没有做啊！”

这是电影《少数派报告》（Minority Report）开始时的场景，这部电影描述的是一个未来可以准确预知的世界，而罪犯在实施犯罪前就已受到了惩罚。人们不是因为所做而受到惩罚，而是因为将做，即使他们事实上并没有犯罪。虽然电影中预测依靠的不是数据分析，而是三个超自然人的想象，但是《少数派报告》所描述的这个令人不安的社会正是不受限制的大数据分析可能会导致的：罪责的判定是基于对个人未来行为的预测。

我们已经看到了这种社会模式的萌芽。30多个州的假释委员正使用数据分析来决定是释放还是继续监禁某人。越来越多的美国城市，从洛杉矶的部分地区到整个里士满（美国弗吉尼亚州首府），都采用了“预测警务”（也就是大数据分析）来决定哪些街道、群体还是个人需要更严密的监控，仅仅因为算法系统指出他们更有可能犯罪。

在孟菲斯市，一个名为“蓝色粉碎”[3]的项目为警员提供情报，关于哪些地方更容易发生犯罪事件，什么时候更容易逮到罪犯。这个系统帮助执法部门更好地分配其有限的资源。这个项目自2006年启动以来，孟菲斯的重大财产和暴力犯罪发生率约下降了26%（虽然这与这个项目不一定有因果关系）。

在里士满市的另一个项目中，警察把犯罪数据与其他数据相关联，比方说市里的大公司何时给员工发工资，当地举办音乐会或者运动赛事的时间。这证实了警方对犯罪趋势的预测，有时也会帮助警方推算出更准确的犯罪趋势。例如，里士满市的警察一直觉得在枪击事件之后会出现一个犯罪高峰期，大数据证明了这种想法，但是也发现了一个漏洞，即高峰不是紧随枪击事件而来的，而是两个星期之后才会出现。

这些系统通过预测来预防犯罪，最终要精准到谁会犯罪这个级别。这是大数据的新用途。众多科幻小说的丰富演绎进一步揭示了机场日常安检的平庸和困境。美国国土安全部正在研发一套名为未来行为检测科技（Future Attribute Screening Technology，简称FAST）的安全系统，通过监控个人的生命体征、肢体语言和其他生理模式，发现潜在的恐怖分子。研究者认为，通过监控人类的行为可以发现他们的不良意图。美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检测的准确度可以达到70%。（测试方法并不可知，难道是要志愿者假扮恐怖分子，然后看看系统是否能发现他们的不良意图吗？）尽管这些研究还处于早期阶段，执法者和监管部门还是对其给予了高度重视。

我们可以用大数据来预防犯罪，听起来真不错。毕竟在犯罪发生之前及时制止比事后再惩罚要好得多，不是吗？因为我们避免了犯罪的发生，也就挽救了可能被伤害的人，同时社会整体也受益了。

但是这很危险，因为如果我们可以用大数据来预防犯罪，我们就可能会想进一步惩罚这个未来的罪犯。这也是符合逻辑的，因为我们会觉得如果只是阻止了他的犯罪行为而不采取惩罚措施的话，他就可能因为不受损失而再次犯罪；如果我们因为他未实施的犯罪行为而惩罚他的话，可能就会威慑到他。

基于预测基础上的惩罚似乎也是我们现在惯行方法的一种提升。现代社会是建立在预防不健康、危险和非法行为基础上的。我们为了预防肺癌而减少吸烟率、为了避免在车祸中死亡而系安全带、为了避免被劫机而不允许带枪支登机，所有这些预防措施都限制了我们的自由，但是我们愿意为了防止更大的灾难而做出适当的牺牲。

大多数情况下，我们已经在以预测之名采用大数据分析。它把我们放在一个特定的人群之中来对我们进行界定。保险精算表上指出，超过50岁的男性更容易患前列腺癌，所以你如果不幸正好处于这个年龄段，就需要支付更多的保险费用，即使你根本就没得过这个病。没有高中文凭的人更容易偿还不起债务，所以如果你没有高中文凭，就可能贷不到款或者必须支付更高的保险费。有的人在过安检的时候，可能会需要进行额外的检查，仅仅是因为他带有某种特定的特征。

这都是如今的小数据时代所采用的“画像”背后的指导思想。在一个数据库中找到普遍联系，然后对适用于这种普遍联系的个人深入勘察。这适用于团体内的每个人，是一条普遍规则。当然，“画像”意义颇多，不只意味着对一个特定群体的区分，而且指“牵连犯罪”，不过这是一种滥用，所以“画像”有严重的缺陷。

大数据洞察

大数据替我们规避了“画像”的缺陷，因为大数据区分的是个人而不是群体，所以我们不会再通过“牵连犯罪”给群体中的每个人都定罪。如今，一个用现金购买头等舱单程票的阿拉伯人不会再被认为是恐怖分子而接受额外的检查，只要他身上的其他数据表明他基本没有恐怖主义倾向。因此，大数据通过给予我们关于个人自身更详尽的数据信息，帮我们规避了“画像”的缺陷——直接将群体特征强加于个人。

其实，我们一直在用“画像”来帮助我们确定个人的罪责，大数据所做的并没有本质的差别，只是让这种方法更完善、更精准、更具体和更个性化。因此，如果大数据预测只是帮助我们预防不良行为，我们似乎是可以接受的。但是，倘若我们使用大数据预测来判定某人有罪并对其尚未实施的行为进行惩罚，就可能让我们陷入一个危险的境地。

基于未来可能行为之上的惩罚是对公平正义的亵渎，因为公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责。毕竟，想做而未做不是犯罪。社会关于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果有人在被别人用枪威胁的情况下打开了公司的保险柜，他并不需要承担责任，因为他别无选择。

如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准地预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择生活的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任，这不是很讽刺吗？

当然，精准的预测是不现实的。大数据分析只能预测一个人未来很有可能进行的行为。比方说，宾夕法尼亚大学教授理查德·伯克（Richard Berk）建立了一个大数据模型，他声称这个模型可以预测一个判缓刑或者假释的人一旦提前释放会不会再次杀人。他输入了海量的特定案件变量，包括监禁的原因、首次犯罪的时间、年龄、性别等个人数据。伯克说他的模型对未来行为预测的准确率可以达到75%。这听起来似乎还不错。但是，这也意味着如果假释委员会依靠他的分析，就会在每4个人中出现一次失误。

但是，主要的问题并不是出在社会需要面对更多威胁上，而是我们在人们真正犯罪之前对他进行惩罚否定了人的自由权利。我们永远不会知道这个受惩罚的人是否会真正犯罪，因为我们已经通过预测预先制止了这种行为，如此一来，我们就没有让他按照他的意愿去做，但是我们却依然坚持他应该为自己尚未实施的未来行为付出代价，而我们的预测也永远无法得到证实。

这否定了法律系统或者说我们的公平意识的基石——无罪推定原则。因为我们被追究责任，居然是为了我们可能永远都不会实施的行为。对预测到的未来行为判罪也否认了我们进行道德选择的能力。

大数据预测给我们带来的威胁，不仅仅局限于司法公正上，它还会威胁到任何运用大数据预测对我们的未来行为进行罪责判定的领域，比如民事法庭案件中判定过失以及公司解雇员工的决策。

大数据洞察

也许，大数据预测可以为我们打造一个更安全、更高效的社会，但是却否定了我们之所以为人的重要组成部分——自由选择的能力和行为责任自负。大数据成为了集体选择的工具，但也放弃了我们的自由意志。

大数据的不利影响并不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用大数据预测所导致的结果。大数据预测是建立在相关性基础上的。让人们为还未实施的未来行为买单是带来不利影响的主要原因，因为我们把个人罪责判定建立在大数据预测的基础上是不合理的。

大数据有利于我们理解现在和预见未来的风险，如此一来，我们就可以相对应地采取应对措施。大数据预测可以帮助患者、保险公司、银行和顾客，但是大数据不能告诉我们因果关系。相对地，进行个人罪责推定需要行为人选择某种特定的行为，他的选择是造成这个行为的原因。但大数据并不是建立在因果关系基础上的，所以它完全不应该用来帮助我们进行个人罪责推定。

麻烦的是，人们习惯性地从因果关系的视角来理解世界。因此，大数据总是被滥用于因果分析，而且我们往往非常乐观地认为，只要有了大数据预测的帮助，我们进行个人罪责判定就会更高效。

这是一个典型的滑坡，可能直接导致《少数派报告》中的情况成为现实——我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，在这里我们的道德指标将被预测系统所取代，个人一直受到集体意志的冲击。简单地说，如果一切都成为现实，大数据就会把我们禁锢在可能性之中。