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的厮杀。
换句话说，和完全的AI机器不同，这种机器人拥有“当场击毙”的权限。
一线治安力量的变化，民众都看得见，相比之下，监控网的升级、演进，就只能通过新闻和网络上的资料去分析和猜测。
街头巡逻的机器人，显而易见，消灭当街抢钱的毛贼是小菜一碟。
但是简单直白的暴力震慑，对有组织的复杂犯罪、或蓄谋已久的非法活动，却无能为力。
在这方面，负责联邦国内安全的FBI机构，早在十几年前就开启了一项庞大的研究计划，希望借助人工智能、大数据、云计算等领域的成果，研发出能对大量数据进行自动处理、智能分析的系统，用来辅助探员的工作。
十几年过去，今天，这一系统已上线运行，其作用和价值，甚至超越了人们最初的设想。
凭借越来越庞大，越来越稠密的联邦社会安全监控网，海量的数据，以往根本无法奢望能够获得的数据，每一刻都如泉水般奔涌而出，而承接这海量数据的，则是FBI在联邦布局的近十个超级计算中心。
在深度挖掘算法和模糊匹配算法的加持下，计算机，近乎于像一个人类侦探那样工作，以闪电般的速度，从监控数据的汪洋大海中提取线索，并分析、汇总成事件报告，提交给忙碌的系统管理员审核。
经过管理员的初筛，有较大价值的报告，或者针对某一立案的报告，会提交到FBI总部，由资深办案专家跟进。
这一连串的过程中，最终的分析、决策者，仍然是人；
但计算机系统的介入，却极大提高了办案环节中最琐碎、耗时的“侦查”，同时还节约了大量人力。
进而，还一并隔绝了大量难以量化、难以杜绝的人为干扰和疏忽。
借助现代IT技术，联邦的安全体系，今非昔比，固然会令一些宵小之徒畏惧。
但是和打击已经发生、已经完成的罪行相比，这一体系的预警、预判和干预能力，才是他关注的重点。
收集海量讯息，分辨蛛丝马迹，现如今，FBI的核心体系，已经能在某一些时候，在某一些特定的情势下，实施以往只在幻想作品里出现的行动：
提前觉察犯罪倾向，甚至，对即将发生的罪行进行预判，也就是“未卜先知”。
事实上，在过去的几年里，联邦政府一直在拨款支持FBI（当然也包括中央情报局、国家-安-全-局等机构），半公开的进行研究。
“预判犯-罪行为”这一听起来着实玄妙的研究方向，曾经在联邦社会引发争论，民众各执一词、互不相让，对这一体系的可行性、合理性，乃至其或然投入实用后的权力边界，争执的不可开交。
争论的焦点，毫无疑问，集中在一个容易摹想的场景：
（防D设置，请谅解，会尽快恢复）
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换句话说，和完全的AI机器不同，这种机器人拥有“当场击毙”的权限。
一线治安力量的变化，民众都看得见，相比之下，监控网的升级、演进，就只能通过新闻和网络上的资料去分析和猜测。
街头巡逻的机器人，显而易见，消灭当街抢钱的毛贼是小菜一碟。
但是简单直白的暴力震慑，对有组织的复杂犯罪、或蓄谋已久的非法活动，却无能为力。
在这方面，负责联邦国内安全的FBI机构，早在十几年前就开启了一项庞大的研究计划，希望借助人工智能、大数据、云计算等领域的成果，研发出能对大量数据进行自动处理、智能分析的系统，用来辅助探员的工作。
十几年过去，今天，这一系统已上线运行，其作用和价值，甚至超越了人们最初的设想。
凭借越来越庞大，越来越稠密的联邦社会安全监控网，海量的数据，以往根本无法奢望能够获得的数据，每一刻都如泉水般奔涌而出，而承接这海量数据的，则是FBI在联邦布局的近十个超级计算中心。
在深度挖掘算法和模糊匹配算法的加持下，计算机，近乎于像一个人类侦探那样工作，以闪电般的速度，从监控数据的汪洋大海中提取线索，并分析、汇总成事件报告，提交给忙碌的系统管理员审核。
经过管理员的初筛，有较大价值的报告，或者针对某一立案的报告，会提交到FBI总部，由资深办案专家跟进。
这一连串的过程中，最终的分析、决策者，仍然是人；
但计算机系统的介入，却极大提高了办案环节中最琐碎、耗时的“侦查”，同时还节约了大量人力。
进而，还一并隔绝了大量难以量化、难以杜绝的人为干扰和疏忽。
借助现代IT技术，联邦的安全体系，今非昔比，固然会令一些宵小之徒畏惧。
但是和打击已经发生、已经完成的罪行相比，这一体系的预警、预判和干预能力，才是他关注的重点。
收集海量讯息，分辨蛛丝马迹，现如今，FBI的核心体系，已经能在某一些时候，在某一些特定的情势下，实施以往只在幻想作品里出现的行动：
提前觉察犯罪倾向，甚至，对即将发生的罪行进行预判，也就是“未卜先知”。
事实上，在过去的几年里，联邦政府一直在拨款支持FBI（当然也包括中央情报局、国家-安-全-局等机构），半公开的进行研究。
“预判犯-罪行为”这一听起来着实玄妙的研究方向，曾经在联邦社会引发争论，民众各执一词、互不相让，对这一体系的可行性、合理性，乃至其或然投入实用后的权力边界，争执的不可开交。
争论的焦点，毫无疑问，集中在一个容易摹想的场景：
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