对很多美国人来说，看着人群冲进国会大厦是难以想象的事。但对数据科学家们来说，反应就不一样了，他们会说：“我们已经想到这种状况很久了。”这种“预感”来自一个非常前沿的、被称为“动荡预测”的领域。他们把复杂的机器学习的方法应用于对政治暴力的追根溯源上。自去年1月6日国会山暴乱以来，这种方法有了一个新目标——预测美国的下一个1月6日。
上个月，三位美军退休将军在一篇社论中警告称，2024年大选之后发生军事政变的风险越来越大。前总统吉米·卡特也在媒体上撰文称，看到这个国家“现在正处于一个不断扩大的深渊的边缘”。专家们担心着各种形式的颠覆和暴力的发生。政界频频敲响的警钟让这些数据科学家们的努力变得有了紧迫感。
在美国当前的政治形势下，动乱预测似乎变得前所未有的必要。数据科学家们早就设计出了能量化各种变量的人工智能模型，纳入了一个国家的民主历史、民主“倒退”、经济动荡、社会信任水平、交通中断、气候动荡及其他因素，以一种科学的方式来预测政治暴力。
对这种模型的推崇者来说，科学足够强大，数据也足够充分，足以据此勾画出一个有意义的图像。宾夕法尼亚州立大学政治学教授菲利普·施罗德被认为是“冲突动荡预测之父”之一。他现在为美国情报机构工作，使用人工智能来预测社会暴力。他用天气来比喻暴力与动乱的威胁：“就像我们看到风暴的锋面一样。”
中佛罗里达大学的“政变预测”（CoupCast）就是这种预测模型。这个AI驱动的项目每个月都为几十个国家预测其发生政变和选举暴力的情况。它原本是科罗拉多州一个名为“一个地球未来”（One Earth Future）的非营利组织从2016年开始运营的项目，5年后被交给了中佛罗里达大学。其研究人员根据2021年1月6日的新数据重新调整了模型，纳入了一些过去被低估的变量因素。该项目的数据科学家克莱顿·贝索指出，从调整后的模型中可以清楚看出，“我们正进入一个持续发生政治暴力的风险更高的时期。”至于下一场暴乱，他表示：“我们现在有数据，有机会，可以走一条跟以前不一样的路。”
另一个非盈利组织“武装冲突地点与事件数据项目”（ACLED）也在监控和预测全球各地的危机，采用了机器学习和人类操作相应软件结合的方式。ACLED的研究与创新主管鲁达贝·基希介绍称，以前，动荡预测圈中有“美国例外论”，而这种情况显然需要改变。早在2020年10月，ACLED就预测到了美国联邦建筑遭到袭击的风险增加了。
与此同时，一个致力于通过技术解决冲突的非营利组织“和平科技实验室”（PeaceTech Lab），也将在2022年重新启动其“地面真相”（Ground Truth）计划。该计划也是使用人工智能来预测与选举和其他民主事件有关的暴力。以前，该计划专注海外，但现在将在本土加大监测。“为了2024年大选，我们绝对需要这么做。”和平科技的首席执行官谢尔顿·海默法布表示。
反对者：
模型是“死”的，人是活的
但是，不是所有专家都对这种预测模型买账。
“一个地球未来”的执行主任乔纳森·贝利希表示，他就是因为不再相信这种预测，才把“政变预测”这个项目交给了中佛罗里达大学。“这就像是试图预测太空人队（知名棒球球队）明晚会不会获胜。你可以说有55%的几率，这看起来比50%的概率要高，但是这种差别足以让人们用一种有意义的政策来解读吗？”贝利希解释道，存在这个问题的部分原因在于，尽管有数据，但很多选举暴力是地方性的，需要了解当地的人，而这一点是不能纳入模型的。
即便是那些最热情的预测模型推崇者也承认，模型可以预测长期趋势，但要预测具体的活动是不太可能的。
同时，贝利希和其他怀疑论者还指出了一个令人不安的后果：这些预测工具可以用来合理化对和平抗议的镇压，人工智能可能被用作一种“遮羞布”。“这是一种真实而可怕的顾虑。”参与“政变预测”项目的中佛罗里达大学助理教授乔纳森·鲍威尔也承认道。
此外，现实世界对模型来说有时因“太动态”而难以真正预测。ACLED的鲁达贝•基希指出：“当人们改变策略的时候，基于历史数据的模型就会漏掉。”而且，模型是“死”的，人是活的。施罗德也承认，还有一个问题就是相应的人或组织可以根据模型的预测来反向操作。比如，正在考虑采取行动的组织可能会故意选一种预测为低风险的策略，出其不意。
不过，据报道，五角大楼、中情局和国务院其实都在这个领域推进工作了。2020年，国务院建立了一个数据分析中心。中情局雇佣了AI咨询师。而军队也开始了几个新项目。去年8月，美国北方司令部司令、北美防空司令部司令格伦·范赫克也透露了军方的“全球信息优势试验”（GIDE）情况，这个项目也是让AI经过以前的全球冲突数据的训练，用来预测新冲突的发生。但是，联邦调查局和国土安全部，即负责本土恐怖主义的两个主要机构还没有采用这些模型的迹象。
（林容）
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