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摘要 大数据时代下，公安机关的侦查模式必定由犯罪后侦查、犯罪时侦查逐步转向犯罪前侦查，以更高效地降低犯罪率，促进社会长治久安。预防性犯罪干预就是提前预知犯罪动态，并将部分犯罪扼杀在摇篮里，这是大势所趋。当然，这种技术尚未完全成熟，同时，预防性犯罪干预与传统法律赋予我们的公民权利有着必然的矛盾与冲突。在二者间取得平衡，需要我们深入思考并努力付诸实践。
关键词 大数据 犯罪预测 预防性干预 公民权利保护
随着网络技术的迅猛发展，数据传输的速度日益加快，我们的日常生活已经逐渐被分离为现实和网络两个层面。在网络层面，我们已真切进入到了“云端”生活环境，现实生活中的各种基础数据、行为数据会被即时上传和记录到这朵“云”里，庞大的数据库为我们进行各种数据分析提供了可能。随着智能手机以及可佩带计算设备的出现，人们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为可被记录和分析的数据，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。而利用大数据进行预防性犯罪干预，是公安机关在未来实现犯罪前侦查的必要手段。但硬币的另一面，如果这一手段被滥用，也必然会带来与公民权利保护之间的矛盾与冲突。
早在2011年，犯罪预测系统就已经在美国、英国的多个主要城市投入运行并取得显著成果，美国《时代》周刊更是将基于大数据的犯罪预测系统列入2012年度50大发明之一。根据2013年美国兰德公司撰写的题为《预测警务——_犯罪预测在执法机构业务运作中的作用》的研究报告，美国犯罪情报预测分析分为四大类，分别是预测犯罪的方法、预测罪犯的方法、预测犯罪者身份的方法和预测犯罪受害人的方法。具体手段主要是基于低复杂、小规模的历史犯罪数据，利用犯罪地图（crime Mapping）、犯罪热点分析（Hot-spot Policing）、计算机比较统计（comp Stat）等分析工具开展预测。。通过分析历史犯罪数据、接报警警情数据和经济状况等小范围的外部数据，结合犯罪地图以确定犯罪热点，利用电子数据制表软件生成基础回归模型，进行概率预测与警报提示。其结论是通过计算机程序运算、推演，得出的结果。
之前笔者在苏州实习时了解到，2013年，苏州市公安局虎丘分局浒墅关派出所成为第一批犯罪预测系统的试点单位。经过3个多月的试运行，派出所辖区内97种可防控的违法犯罪警情环比下降20%，其中路面盗窃类警情更是环比下降45%。该派出所针对大数据分析出的重点时间、重点区域，加大巡防力度，变重视数量为重视质量，优化了所内人力资源配置，提高了巡防工作效率。然而目前犯罪预测在我国尚处于实验状态，并未得到大规模应用，范围也较为局限。原因包括技术手段不到位、样本数据不足、国人思想观念落后等方面。由此可见，大数据时代下，我国犯罪预测领域与警务创新方面面临着新的机遇与挑战。
（一）提前预防犯罪，实现精准打击
犯罪预测，顾名思义，最直接的用处便是提前预防犯罪，以此实现精准打击。当前阶段，各侦查机关更多采用的仍是传统的犯罪后侦查手段，虽也有效惩戒了犯罪，但犯罪后果已经发生，难以弥补。与之相比，犯罪预测则能够做到预防性犯罪干预，将犯罪扼杀在摇篮提供了可能。预防性犯罪干预的具体实现，简而言之，就是通过分析数据，套用不同情况的犯罪预测模型进行程序运算，重点关注犯罪高发区域、犯罪高发时间，观察形迹可疑人员。北京市公安局怀柔分局2013年起便开始运行的“犯罪数据分析和趋势预测系统”。这套系统共收录了1.6萬余件犯罪案件数据，通过标准化分类后导入系统数据库，同时采用地图标注，将怀柔区分成16个警务辖区，抓取4700余个犯罪空间坐标实施空间网格编号，通过多种预测模型，自动预测未来某段时间、某个区域可能发生犯罪的概率以及犯罪的种类。各公安机关派出所可以根据系统运算结果，提前在犯罪率高发的时间地点，增派人手，精准打击、防范、控制犯罪。
（二）优化资源配置，提高工作效率
犯罪预测系统运算得出的结果，有利于公安机关合理分配警力，优化资源配置。前文已经提到，犯罪预测可以提前预防犯罪。诚然，机器并不全然可信，但是数据却是另一种无声而有力的语言。机器以海量云端数据为基础得出运算结果，比起人类带有主观性的判断，更具有可信性，这也是如今大数据在各种领域越来越得到广泛运用的原因。因此，在信任犯罪预测系统的基础上，公安机关可以最大程度的地利用有限的人力，完成打击犯罪、守护平安的任务。有时值班指挥官会根据以往经验来做出资源部署决策，向已知的热点地区派送更多人员，但通常这种部署决策更具被动性。但如果犯罪预测系统能够以数据为基础根据地形、时间、天气和外围事件对事件发生的可能性做出预测，指挥官便可以提前主动地做出每个派遣区域的警力部署决策。在目前中国整体警力资源不足的情况下，尽可能多地优化资源配置。一方面减少重复劳动，减轻警察压力，提高公安机关工作效率;另一方面也有助于公安机关更好地为百姓做实事。
（三）震慑不法分子，维护社会安定
目前，监控是震慑不法分子最有效的手段之一，它可以实时捕捉不法分子的犯罪动态，并成为有力证据。与监控相比，犯罪预测系统更是将犯罪控制在了发生之前，就像科幻电影《少数派报告》那样的几个超自然先知的犯罪预测出现在真实生活中，既魔幻却又现实。当然，目前犯罪预测系统还不至于预测未来，但是却能够通过分析数据推算结果，合理安排警力配置。犯罪预测的相关理论更适用于抢劫、盗窃等“陌生人犯罪”，而非某些因果关系型或激情式犯罪。前者往往是高发性犯罪，占据犯罪统计中的较大比例。不法分子若是惯犯，本身就会被系统重点标记;若是出现在犯罪率高发地段，更是会触发警报，引起公安机关重视;本身治安良好的地区，由于有保安负责、防护到位等因素，不法分子更是不敢轻举妄动，这都会使得社会治安得到更好地维护。
（一）预防性犯罪干预与公民个人数据权的保护
《民法总则》第一百一十一条规定：“自然人的个人信息受法律保护。任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。”至此，体现个人信息的个人数据作为权利得到了法律的确认。数据权利兼具人格权和财产权双重属性：数据人格权主要包括数据知情同意权、数据修改权、数据被遗忘权，其所承担的主要功能是保障隐私空间，让人们享受大数据时代的美好生活;数据财产权主要包括数据采集权、数据可携权、数据使用权和数据收益权，其功能是引导数据资源被合理高效地利用，让人们分享大数据价值增益的红利。而预防性犯罪干预的前提，必然要收集海量数据以建立云端数据库，包括公民的联系方式、犯罪记录、家庭关系等个人信息。这就使人担忧遭遇相关国家机关、社会组织过度收集、泄露、共享、甚至出售公民个人信息等情况的发生。
从我们所发放的调查问卷的结果来看，大部分问卷对预防性犯罪干预持开放性态度，这为公安机关开展预防性犯罪干预提供了社会基础，但同时对于政府监视和收集个人信息还是会感到不适，这种不适一方面来自于担心信息的泄露，另一方面源于对于政府收集个人信息的范围的不确定。如何加强公民对于政府的信任，如何从法律层面建立一套完整的个人信息收集机制，以及个人信息收集的范围都是亟需思考的问题。
另一方面，法律对于公民个人数据权的保护不到位，相关法律规定相对空泛，实践也不足。近年来，由公民个人信息泄露所引发的犯罪案件呈现逐渐高发态势。山东胶州考生常升高考志愿被篡改案，山东徐玉玉案，王某辉，库某等人侵入部委医疗服务信息系统，某省扶贫网站窃取公民个人信息7亿余条案……这些案件不断牵动人们敏感的神经。上述案件的犯罪嫌疑人最终都被绳之以法，但是关于案件的反思一直没有停止。这些受害者是否可以以个人数据权作为请求权的基础向相关和单位要求赔偿？如果对个人数据权侵犯行为的社会危害性较小，不足以构成犯罪，公民是否可以基于个人数据权向有关机构和个人提起民事诉讼？尽管理论层面是可行的，但是取证困难，实际操作不易，还需在今后的实践中破题。
（二）预防性犯罪干预与公民隐私的保护
我国在隐私权方面的研究以及立法起步较晚，对隐私权的规定较为模糊且范围狭隘。长期以来民法没有把隐私权确立为一项独立的人格权，只是借助司法解释并通过保护名誉权的方式或以维护公序良俗涵括公民的隐私权，直到《侵权责任法》出台，才明確提及隐私权，但是相关规定仍然模糊，没有对隐私权做详细阐释。刑法中的数据保护对象则主要包括与网络犯罪相关的侵犯个人信息的犯罪，传播色情淫秽物品的社会法益犯罪等。但在大数据背景下，我国刑法并未对个人信息涉及的数据保护范围进行确定，现行司法解释也相当模糊和不全面，再加上大数据量的巨大性，致使现有罪名体系无法有效保护大数据背景下的公民隐私。例如，一位公民每天行走的步数，常用的出行方式，常光顾的商铺等信息，在一般数据背景下并不涉及个人隐私，但在大数据背景下，上述信息可通过与其他信息组合通过特定的算法构成有价值的数据信息，而这些数据信息则可能侵害公民的隐私权，但我国现行法律体系对此并无限定。
（三）预防性犯罪干预与公民人身自由的保护
预防性犯罪干预在未来一定程度上可能会发展成为提前犯罪干预，这就涉及到公民人身自由的保护。犯罪预测检测到犯罪对象，在其还未实施犯罪行为的时候，公安机关是否有权力限制其人身自由，以防止数据分析得出的可能的犯罪结果发生，即保护法益和保障人权的天平要更倾向哪一端。一方面要看预测结果的严重程度和可能性，另一方面也要看对嫌疑人人权侵害是否严重。若是处理结果不当，造成冤假错案或其他后果，法律又应当考虑是开发犯罪预测系统的程序者还是执行决定者需要对此负责，或是机器失误无人需要负责。之前我们研究小组下发的调查问卷询问了这个问题，统计结果显示绝大多数人选择了执行决定者需要对此负责。由此可见，在多数人眼中，“人”仍是犯罪预测系统的核心，计算机只是提供更为精确的选择，机器无法成为法律中存在的主体。
（一）完善公民权利保护机制
1.修改相关法律，适应时代现状
目前预防性犯罪干预侵犯较多的公民权利，往往因为诉讼周期长、消耗多、回报少等问题，公民不愿意提起诉讼，于是更加难以得到有效维护。就目前来看，在犯罪预测系统收集大数据的情况下，公民的权利保护获得法律救济的途径和依据还相对模糊，现行法律中关于公民权利的内容叙述过于抽象笼统，且少有案例来做司法解释。这些都不适应大数据迅猛发展的时代现状，这就需要对法律做出相应修改，突出隐私权、个人信息的保护等。另外对于犯罪预测系统，一方面要肯定法律对机器人适用的可能性，通过修改、完善现有的法律制度，开辟出适用于人工智能的内容，通过强化法律规制的传统制度改造，同时建立严密的监管防控的政策体系，形成制度性、法治化的AI治理体系;另一方面则否认机器人的法律适用性，通过采取必要的预防性行为和因应性制度，避免在利用AI进行犯罪治理过程中所产生的负面影响，对人工智能的法律权责从人类身上进行规制。
2.从试点到推广，从理论到实践
法律的改革有其周期性，立法者修改法律往往是深思熟虑后的结果，是一个从试点到推广、理论到实践的漫长过程。因为法律既要保护法益，又要保障人权，基于足够基础的民意调查则显得非常重要。我们可以通过地区实践，从民众反响、社会舆论、执法司法等过程中感受法律修改后给民众带来的益处与缺陷，进行深层次的研究比较，并根据反映结果对法律进行适时调整，确保在最大限度利用大数据进行预防性犯罪干预的同时，保护好公民的各项权利。 3.完善权力监督体系
法律赋予了行政机关行政优位权，行政机关可以凭借单方面意志对公民的权利义务进行安排和调整。公安机关作为行政机关、司法机关，其权力需要多方面监督、约束以得到适度控制。首先，可以从警察自身职业素质入手，提高警察的执法素质;其次，强化内部监督，提高权力监督组织的实际地位;再次，强化外部权力监督，如人民代表大会这样的外部机构对权力行使情况进行评估验收，提高警察执法的规范性;最后，执法工作也要公开透明，便于群众进行监督，提出合理意见。
（二）重视信息保护
庞大的云端数据库储存了数以亿万计公民的信息，片面的、割裂的来看，它们只是一堆数字，但当它们结合起来，却可以推算出每个公民的地理位置、社交状况、活动轨迹等具体准确的信息。这是大数据的力量，可以为预测犯罪提供有效信息，这些信息同时也会是犯罪分子青睐的对象。预防性犯罪干预在打击犯罪的同时，也要小心被不法分子利用沦为其窃取信息的工具。“当你在凝望深渊的时候，深渊也在凝望着你。”公安机关也要重视信息保护，如网安设置好防火墙严防网络黑客，同时监督机构也要严防内部人员监守自盗，利用职位便利为不法分子窃取信息。
（三）加大宣傳力度
想让公民积极支持预防性犯罪干预工作，首先要做好前期的宣传工作，使其充分了解到预防性犯罪干预对于打击犯罪、维护社会稳定的重要意义。一是要做好民意调查，比如网络问卷、随机采访，充分尊重群众的意见;二是要程序正当，通过人民代表大会讨论决策，修订法律;三是做好普法工作，利用公众号、宣传栏等进行大力宣传，分析利弊。一个新理念从被提出到被接受往往旷日持久，打赢这场持久战的基本保障就是使公民了解这一新理念，并支持该理念的普及。
回收调查问卷，根据统计结果发现，现阶段绝大部分人对大数据预防犯罪手段持开放性态度，但只有少数人愿意牺牲绝对的隐私权来换取安全。为了安全，人们可以付出类似加装摄像头这种隐形隐私权的代价，也可以接受网上言论，购买火车票等信息被特定的单位或组织收集。由此可见，如果向公民解释清楚，法律上有明确规定的，收集个人信息用于什么，具体收集哪方面的信息，公民对此是能够接受的，这也提示我们将来实行预防性犯罪干预一定要公开透明。问卷还显示，大部分人认为应该修改法律来适应未来的大数据预防犯罪形式，包括改变对犯罪的界定、对负责人的判定、对犯罪者的惩罚，以使得预防性犯罪干预合法化、制度化。同时也需要尽快出台针对个人信息的保护法，以震慑惩戒妄图利用这些信息的不法分子，使民众接受大数据预防犯罪这一方式。警方也必须建立一套完善的机制，确保信息从收集、使用到保存都不给不法分子可乘之机。
关键词 大数据 犯罪预测 预防性干预 公民权利保护
随着网络技术的迅猛发展，数据传输的速度日益加快，我们的日常生活已经逐渐被分离为现实和网络两个层面。在网络层面，我们已真切进入到了“云端”生活环境，现实生活中的各种基础数据、行为数据会被即时上传和记录到这朵“云”里，庞大的数据库为我们进行各种数据分析提供了可能。随着智能手机以及可佩带计算设备的出现，人们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为可被记录和分析的数据，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。而利用大数据进行预防性犯罪干预，是公安机关在未来实现犯罪前侦查的必要手段。但硬币的另一面，如果这一手段被滥用，也必然会带来与公民权利保护之间的矛盾与冲突。
一、利用大数据进行预防性犯罪干预的现状
早在2011年，犯罪预测系统就已经在美国、英国的多个主要城市投入运行并取得显著成果，美国《时代》周刊更是将基于大数据的犯罪预测系统列入2012年度50大发明之一。根据2013年美国兰德公司撰写的题为《预测警务——_犯罪预测在执法机构业务运作中的作用》的研究报告，美国犯罪情报预测分析分为四大类，分别是预测犯罪的方法、预测罪犯的方法、预测犯罪者身份的方法和预测犯罪受害人的方法。具体手段主要是基于低复杂、小规模的历史犯罪数据，利用犯罪地图（crime Mapping）、犯罪热点分析（Hot-spot Policing）、计算机比较统计（comp Stat）等分析工具开展预测。。通过分析历史犯罪数据、接报警警情数据和经济状况等小范围的外部数据，结合犯罪地图以确定犯罪热点，利用电子数据制表软件生成基础回归模型，进行概率预测与警报提示。其结论是通过计算机程序运算、推演，得出的结果。
之前笔者在苏州实习时了解到，2013年，苏州市公安局虎丘分局浒墅关派出所成为第一批犯罪预测系统的试点单位。经过3个多月的试运行，派出所辖区内97种可防控的违法犯罪警情环比下降20%，其中路面盗窃类警情更是环比下降45%。该派出所针对大数据分析出的重点时间、重点区域，加大巡防力度，变重视数量为重视质量，优化了所内人力资源配置，提高了巡防工作效率。然而目前犯罪预测在我国尚处于实验状态，并未得到大规模应用，范围也较为局限。原因包括技术手段不到位、样本数据不足、国人思想观念落后等方面。由此可见，大数据时代下，我国犯罪预测领域与警务创新方面面临着新的机遇与挑战。
二、犯罪预测及预防性犯罪干预的价值
（一）提前预防犯罪，实现精准打击
犯罪预测，顾名思义，最直接的用处便是提前预防犯罪，以此实现精准打击。当前阶段，各侦查机关更多采用的仍是传统的犯罪后侦查手段，虽也有效惩戒了犯罪，但犯罪后果已经发生，难以弥补。与之相比，犯罪预测则能够做到预防性犯罪干预，将犯罪扼杀在摇篮提供了可能。预防性犯罪干预的具体实现，简而言之，就是通过分析数据，套用不同情况的犯罪预测模型进行程序运算，重点关注犯罪高发区域、犯罪高发时间，观察形迹可疑人员。北京市公安局怀柔分局2013年起便开始运行的“犯罪数据分析和趋势预测系统”。这套系统共收录了1.6萬余件犯罪案件数据，通过标准化分类后导入系统数据库，同时采用地图标注，将怀柔区分成16个警务辖区，抓取4700余个犯罪空间坐标实施空间网格编号，通过多种预测模型，自动预测未来某段时间、某个区域可能发生犯罪的概率以及犯罪的种类。各公安机关派出所可以根据系统运算结果，提前在犯罪率高发的时间地点，增派人手，精准打击、防范、控制犯罪。
（二）优化资源配置，提高工作效率
犯罪预测系统运算得出的结果，有利于公安机关合理分配警力，优化资源配置。前文已经提到，犯罪预测可以提前预防犯罪。诚然，机器并不全然可信，但是数据却是另一种无声而有力的语言。机器以海量云端数据为基础得出运算结果，比起人类带有主观性的判断，更具有可信性，这也是如今大数据在各种领域越来越得到广泛运用的原因。因此，在信任犯罪预测系统的基础上，公安机关可以最大程度的地利用有限的人力，完成打击犯罪、守护平安的任务。有时值班指挥官会根据以往经验来做出资源部署决策，向已知的热点地区派送更多人员，但通常这种部署决策更具被动性。但如果犯罪预测系统能够以数据为基础根据地形、时间、天气和外围事件对事件发生的可能性做出预测，指挥官便可以提前主动地做出每个派遣区域的警力部署决策。在目前中国整体警力资源不足的情况下，尽可能多地优化资源配置。一方面减少重复劳动，减轻警察压力，提高公安机关工作效率;另一方面也有助于公安机关更好地为百姓做实事。
（三）震慑不法分子，维护社会安定
目前，监控是震慑不法分子最有效的手段之一，它可以实时捕捉不法分子的犯罪动态，并成为有力证据。与监控相比，犯罪预测系统更是将犯罪控制在了发生之前，就像科幻电影《少数派报告》那样的几个超自然先知的犯罪预测出现在真实生活中，既魔幻却又现实。当然，目前犯罪预测系统还不至于预测未来，但是却能够通过分析数据推算结果，合理安排警力配置。犯罪预测的相关理论更适用于抢劫、盗窃等“陌生人犯罪”，而非某些因果关系型或激情式犯罪。前者往往是高发性犯罪，占据犯罪统计中的较大比例。不法分子若是惯犯，本身就会被系统重点标记;若是出现在犯罪率高发地段，更是会触发警报，引起公安机关重视;本身治安良好的地区，由于有保安负责、防护到位等因素，不法分子更是不敢轻举妄动，这都会使得社会治安得到更好地维护。
三、预防性犯罪干预与公民权利间的冲突与矛盾
（一）预防性犯罪干预与公民个人数据权的保护
《民法总则》第一百一十一条规定：“自然人的个人信息受法律保护。任何组织和个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。”至此，体现个人信息的个人数据作为权利得到了法律的确认。数据权利兼具人格权和财产权双重属性：数据人格权主要包括数据知情同意权、数据修改权、数据被遗忘权，其所承担的主要功能是保障隐私空间，让人们享受大数据时代的美好生活;数据财产权主要包括数据采集权、数据可携权、数据使用权和数据收益权，其功能是引导数据资源被合理高效地利用，让人们分享大数据价值增益的红利。而预防性犯罪干预的前提，必然要收集海量数据以建立云端数据库，包括公民的联系方式、犯罪记录、家庭关系等个人信息。这就使人担忧遭遇相关国家机关、社会组织过度收集、泄露、共享、甚至出售公民个人信息等情况的发生。
从我们所发放的调查问卷的结果来看，大部分问卷对预防性犯罪干预持开放性态度，这为公安机关开展预防性犯罪干预提供了社会基础，但同时对于政府监视和收集个人信息还是会感到不适，这种不适一方面来自于担心信息的泄露，另一方面源于对于政府收集个人信息的范围的不确定。如何加强公民对于政府的信任，如何从法律层面建立一套完整的个人信息收集机制，以及个人信息收集的范围都是亟需思考的问题。
另一方面，法律对于公民个人数据权的保护不到位，相关法律规定相对空泛，实践也不足。近年来，由公民个人信息泄露所引发的犯罪案件呈现逐渐高发态势。山东胶州考生常升高考志愿被篡改案，山东徐玉玉案，王某辉，库某等人侵入部委医疗服务信息系统，某省扶贫网站窃取公民个人信息7亿余条案……这些案件不断牵动人们敏感的神经。上述案件的犯罪嫌疑人最终都被绳之以法，但是关于案件的反思一直没有停止。这些受害者是否可以以个人数据权作为请求权的基础向相关和单位要求赔偿？如果对个人数据权侵犯行为的社会危害性较小，不足以构成犯罪，公民是否可以基于个人数据权向有关机构和个人提起民事诉讼？尽管理论层面是可行的，但是取证困难，实际操作不易，还需在今后的实践中破题。
（二）预防性犯罪干预与公民隐私的保护
我国在隐私权方面的研究以及立法起步较晚，对隐私权的规定较为模糊且范围狭隘。长期以来民法没有把隐私权确立为一项独立的人格权，只是借助司法解释并通过保护名誉权的方式或以维护公序良俗涵括公民的隐私权，直到《侵权责任法》出台，才明確提及隐私权，但是相关规定仍然模糊，没有对隐私权做详细阐释。刑法中的数据保护对象则主要包括与网络犯罪相关的侵犯个人信息的犯罪，传播色情淫秽物品的社会法益犯罪等。但在大数据背景下，我国刑法并未对个人信息涉及的数据保护范围进行确定，现行司法解释也相当模糊和不全面，再加上大数据量的巨大性，致使现有罪名体系无法有效保护大数据背景下的公民隐私。例如，一位公民每天行走的步数，常用的出行方式，常光顾的商铺等信息，在一般数据背景下并不涉及个人隐私，但在大数据背景下，上述信息可通过与其他信息组合通过特定的算法构成有价值的数据信息，而这些数据信息则可能侵害公民的隐私权，但我国现行法律体系对此并无限定。
（三）预防性犯罪干预与公民人身自由的保护
预防性犯罪干预在未来一定程度上可能会发展成为提前犯罪干预，这就涉及到公民人身自由的保护。犯罪预测检测到犯罪对象，在其还未实施犯罪行为的时候，公安机关是否有权力限制其人身自由，以防止数据分析得出的可能的犯罪结果发生，即保护法益和保障人权的天平要更倾向哪一端。一方面要看预测结果的严重程度和可能性，另一方面也要看对嫌疑人人权侵害是否严重。若是处理结果不当，造成冤假错案或其他后果，法律又应当考虑是开发犯罪预测系统的程序者还是执行决定者需要对此负责，或是机器失误无人需要负责。之前我们研究小组下发的调查问卷询问了这个问题，统计结果显示绝大多数人选择了执行决定者需要对此负责。由此可见，在多数人眼中，“人”仍是犯罪预测系统的核心，计算机只是提供更为精确的选择，机器无法成为法律中存在的主体。
四、在预防性犯罪干预与公民权利保护间取得平衡的方法
（一）完善公民权利保护机制
1.修改相关法律，适应时代现状
目前预防性犯罪干预侵犯较多的公民权利，往往因为诉讼周期长、消耗多、回报少等问题，公民不愿意提起诉讼，于是更加难以得到有效维护。就目前来看，在犯罪预测系统收集大数据的情况下，公民的权利保护获得法律救济的途径和依据还相对模糊，现行法律中关于公民权利的内容叙述过于抽象笼统，且少有案例来做司法解释。这些都不适应大数据迅猛发展的时代现状，这就需要对法律做出相应修改，突出隐私权、个人信息的保护等。另外对于犯罪预测系统，一方面要肯定法律对机器人适用的可能性，通过修改、完善现有的法律制度，开辟出适用于人工智能的内容，通过强化法律规制的传统制度改造，同时建立严密的监管防控的政策体系，形成制度性、法治化的AI治理体系;另一方面则否认机器人的法律适用性，通过采取必要的预防性行为和因应性制度，避免在利用AI进行犯罪治理过程中所产生的负面影响，对人工智能的法律权责从人类身上进行规制。
2.从试点到推广，从理论到实践
法律的改革有其周期性，立法者修改法律往往是深思熟虑后的结果，是一个从试点到推广、理论到实践的漫长过程。因为法律既要保护法益，又要保障人权，基于足够基础的民意调查则显得非常重要。我们可以通过地区实践，从民众反响、社会舆论、执法司法等过程中感受法律修改后给民众带来的益处与缺陷，进行深层次的研究比较，并根据反映结果对法律进行适时调整，确保在最大限度利用大数据进行预防性犯罪干预的同时，保护好公民的各项权利。 3.完善权力监督体系
法律赋予了行政机关行政优位权，行政机关可以凭借单方面意志对公民的权利义务进行安排和调整。公安机关作为行政机关、司法机关，其权力需要多方面监督、约束以得到适度控制。首先，可以从警察自身职业素质入手，提高警察的执法素质;其次，强化内部监督，提高权力监督组织的实际地位;再次，强化外部权力监督，如人民代表大会这样的外部机构对权力行使情况进行评估验收，提高警察执法的规范性;最后，执法工作也要公开透明，便于群众进行监督，提出合理意见。
（二）重视信息保护
庞大的云端数据库储存了数以亿万计公民的信息，片面的、割裂的来看，它们只是一堆数字，但当它们结合起来，却可以推算出每个公民的地理位置、社交状况、活动轨迹等具体准确的信息。这是大数据的力量，可以为预测犯罪提供有效信息，这些信息同时也会是犯罪分子青睐的对象。预防性犯罪干预在打击犯罪的同时，也要小心被不法分子利用沦为其窃取信息的工具。“当你在凝望深渊的时候，深渊也在凝望着你。”公安机关也要重视信息保护，如网安设置好防火墙严防网络黑客，同时监督机构也要严防内部人员监守自盗，利用职位便利为不法分子窃取信息。
（三）加大宣傳力度
想让公民积极支持预防性犯罪干预工作，首先要做好前期的宣传工作，使其充分了解到预防性犯罪干预对于打击犯罪、维护社会稳定的重要意义。一是要做好民意调查，比如网络问卷、随机采访，充分尊重群众的意见;二是要程序正当，通过人民代表大会讨论决策，修订法律;三是做好普法工作，利用公众号、宣传栏等进行大力宣传，分析利弊。一个新理念从被提出到被接受往往旷日持久，打赢这场持久战的基本保障就是使公民了解这一新理念，并支持该理念的普及。
五、结语
回收调查问卷，根据统计结果发现，现阶段绝大部分人对大数据预防犯罪手段持开放性态度，但只有少数人愿意牺牲绝对的隐私权来换取安全。为了安全，人们可以付出类似加装摄像头这种隐形隐私权的代价，也可以接受网上言论，购买火车票等信息被特定的单位或组织收集。由此可见，如果向公民解释清楚，法律上有明确规定的，收集个人信息用于什么，具体收集哪方面的信息，公民对此是能够接受的，这也提示我们将来实行预防性犯罪干预一定要公开透明。问卷还显示，大部分人认为应该修改法律来适应未来的大数据预防犯罪形式，包括改变对犯罪的界定、对负责人的判定、对犯罪者的惩罚，以使得预防性犯罪干预合法化、制度化。同时也需要尽快出台针对个人信息的保护法，以震慑惩戒妄图利用这些信息的不法分子，使民众接受大数据预防犯罪这一方式。警方也必须建立一套完善的机制，确保信息从收集、使用到保存都不给不法分子可乘之机。