首*心理学 人工智能风险防控现实解决方案,智能、专业、精准、高效,为监狱智能化管理提供科学依据和手段,让狱内风险管理更科学、更便捷。借助人工智能技术,促进犯罪危险性评估的发展。
本书旨在运用犯罪心理学和人工智能学对罪犯的犯罪危险性进行智能化评估,研究将前沿的人工智能、大数据与心理学紧密结合,迈出了犯罪心理学与人工智能学交叉、整合的第一步。
本书在梳理犯罪危险性评估的发展状况和人工智能的发展状况的基础上,提出了将两者相
结合,设计出犯罪危险性智能化评估智能体的理论依据与技术架构;运用犯罪危险性智能化评估方案的实施路径,提出了“双嵌入”的指导原则,同时介绍了实验装备所使用的数据分析方法论,并在实践中分别对疑似精神障碍罪犯、疑似存在暴力风险的罪犯和疑似存在自杀风险的罪犯进行案例分析与理论分析。本书还提出了实现犯罪危险性“全息式”评估的数字心理孪生的设计蓝图,即“意识之镜计划”,并对其设计细节进行了分析。
总之,本书中的研究为监狱智能化管理提供了科学依据和手段,从根本上解决了干警经验
不足和传统评估的虚假性问题,使得有限的警力能够聚焦于实时、有中高风险的罪犯身上,让狱内风险管理更科学、更便捷。
疑似暴力风险的危险个体识别理论与案例分析
本章将对疑似暴力行为的危险个体进行理论与案例的分析。从暴力行为的不同类型和暴力行为的认知信息加工机制与认知神经机制以及成因角度,分析暴力行为的危险个体是如何生成的,暴力行为又是如何被诱发的,并从动态智能化评估系统发现并提前预警的案例中挑选几个典型个案进行分析。
暴力行为是犯罪具体行为的重要表现形式。在心理学领域,表述暴力行为的常用术语是“攻击行为”。研究表明,精神障碍中的部分特点与各类型攻击行为之间存在因果机制。攻击行为存在多种类型,对这些属于不同类型的攻击行为,也存在认知、生理、环境多层次的理论解释,下面先阐述攻击行为的分类理论,再分别针对不同的攻击类型进行多层次理论解释。
一、暴力(攻击)行为的类型
根据暴力(攻击)行为的相关理论,学术界对暴力(攻击)行为有不同依据的分类,对暴力(攻击)行为的分类也经历了多次变化。暴力(攻击)行为类型主要包括“七类说”、“三类说”和“两类说”。
关于“七类说”。梅耶尔(Mayer)(1968)最早提出了七分类的暴力(攻击)行为类型学说,认为暴力(攻击)行为包括:(1)掠夺性攻击,指的是捕食性进攻,即由饥饿和适合的捕食目标出现唤起的攻击行为;(2)雄性间进攻,专指由相同物种中陌生的雄性动物出现唤起的攻击行为;(3)恐惧诱发攻击,指出现威胁目标后产生的攻击反应;(4)应激性攻击,指由痛苦诱发的攻击行为;(5)地盘排他性攻击,指当有入侵者进入领地时引发的攻击行为;(6)母性攻击,指为保护幼崽免予威胁而实施的攻击行为;(7)工具性攻击,指为了达成某种特定目标而将攻击作为一种特定手段的行为。[1]
关于“三类说”。巴拉特(Barrat)等(1991)提出了广义化的三类型攻击行为;分别是:预谋性攻击──个体在社会环境和文化影响下习得的攻击行为;病理性攻击──由医学鉴定的精神障碍或者精神变态引发的,或者由脑外伤导致的神经系统异常、精神疾病、惊恐发作引起的攻击行为;冲动性攻击──由愤怒情绪引发的攻击行为。[2]
阿伦森(Aronson)(1992)提出“掠夺性攻击行为”“情感性攻击行为”“主动性(工具)攻击行为”三类说。其中“主动性(工具)攻击行为”指由获得金钱、歪曲对手形象等目标所驱动,具有预谋性和经精细筹算后实施的攻击行为。[3]
列维(Levy)等(2010)提出了攻击行为的“成分—类型”学说。第一种类型和成分是“掠夺性攻击”,包含无情的、有意图的成分;第二种类型和成分是“应激性攻击”,包含基于愤怒的成分;第三种类型和成分是“防御性攻击”,包含基于恐惧的成分。[4]
关于“两类说”。雷特(Later)和瑞思(Reis)(1971,1974)将梅耶尔的七种攻击行为类型重构为两种类型——掠夺性攻击行为与情感性攻击行为。
博科维兹(Berkowitz)(1993)提出两类型的攻击分类学说,将暴力(攻击)行为分为“反应性(reactive)/情感攻击”(非计划性的、冲动的、应对威胁的攻击行为)和“掠夺性/工具性(proactive/instrumental)攻击”(专门为实现某种目的而进行的攻击行为)。[5]
克奈尔(Cornell)等(1996)也提出了两类型攻击行为学说,并重新定义了两种类型:第一种为“反应性—冲动的—敌意的—情感型攻击”,第二种为“工具性—控制的—主动的—掠夺型攻击”。[6]
二、暴力(攻击)行为的认知、环境与神经层次的解释
学术界对“反应性攻击”和“工具性攻击”行为的解释较多。布兰查德(Blanchard)等(1977)认为“反应性攻击”有两种启动条件:一是发生在个体面对距离较近、强度较大的威胁性刺激的情况下,[7]也就是说反应性攻击的启动条件之一是与生俱来的、自然生成的应对威胁的反应,发生“反应性攻击”的个体会伴随着明显的从恐惧到愤怒的情绪变化;二是“反应逆转”,也称为“挫折—攻击”,指的是在期望奖赏未实现的挫折感发生的情况下,发生反应性攻击的个体会出现从沮丧、悲伤到恐惧的情绪变化过程。克奈尔等(1996)认为“工具性攻击”主要发生在“对道德违反行为无动于衷且对受害者毫无内疚同情的精神变态”个体中,故“工具性攻击”一般是有预谋的,且在实施攻击行为前伴随着愤怒情绪,属于特定精神变态群体特有的行为。[8]
对攻击行为的理论解释主要可以分为以下几个层次:层次一可称为认知信息加工能力层面的解释。主要从人类个体整体化的认知信息加工功能角度解释为何一部分个体会出现攻击行为。层次二是社会环境层面的解释。由于人类或者说灵长类动物的大脑及神经系统是在基因、遗传与环境交互作用下形成的,故除了遗传因素或者说先天因素外,成长环境起到了很重要的“神经塑造”作用。层次三是认知神经机制层面的解释,是基于认知信息加工能力和社会环境因素两个层面展开的。它从神经生物学角度寻求客观证据,以支撑认知信息加工能力层面和社会环境层面的观点。
(一)认知信息加工能力层面的解释
认知信息加工能力层面的理论包括精神病态暴力攻击者的认知理论、智力与情绪唤起理论以及注意信息加工的反应调节理论(Response Modulation Theory, RMT)。下面分别阐述这些理论的解释要点。
首先,在精神病态暴力攻击者的认知理论方面,哈特(1998)尝试着提出了三种可能的作用机制,归纳了具有精神病态特质个体所具有的特点:其一,在认知模式(cognitive pattern)上具有敌意属性偏差(hostile attributional bias)。即个体容易将其他个体判断为中性的刺激事件误认为存有敌意,从而启动应对策略,也就是启动上一段中所说的第一种反应性攻击启动条件。在注意方面有注意缺失(attentional deficits),在执行简单任务(低认知负荷任务)时很难主动加工其他个体能够加工的信息,且在执行复杂任务(高认知负荷任务)时的负荷状态会持续较长时间,这种情况主要用于解释上一段中所提到的工具性攻击的精神变态个体。同时,相较于其他个体,精神障碍个体会存在强化暴力信念(beliefs that support the reinforcing nature of violence)。其二,存在情感缺乏的特质。也就是说在日常生活中缺乏内疚、共情,不考虑自身与他人的人身安全。这种情况同样主要适用于上一段中所提到的工具性攻击的精神变态个体。范兰根(Van Langen)等(2014)进行的研究也验证了这一观点,即缺乏共情能力的个体更可能做出暴力(攻击)行为[9]。其三,存在较严重的冲动性。这种情况则主要适用于之前的反应性攻击的第一种启动条件。[10]
其次,在智力与情绪唤起理论方面,法瑟尔等(2008)对智力与暴力(攻击)行为的关系进行了研究,认为“就目前调研的情况而言,在暴力犯罪的罪犯群体中,有2.8%的罪犯存在疑似智力障碍的现象”;“在暴力犯罪的罪犯群体中,有0.5%到1.5%的罪犯属于典型的智力障碍者”;[11]在这些罪犯群体中,“存在智力障碍的罪犯有4.6%在社区服务;在调研的所有存在智力障碍的个体中,有0.8%的个体实施过犯罪行为”。[12]此外,根据霍维尔斯(Howells)(2004)的研究,实施暴力(攻击)行为的犯罪人出现了情绪唤起失调的症状。[13]
最后,在注意信息加工的反应调节理论方面,帕特森和纽曼(Newman)(1993,1998)提出了反应调节的概念,认为反应调节可以分为两种类型:第一种是快速的、相对来说自动化的、无需耗费认知资源即可进行的无意识注意力转移;第二种是需要耗费认知资源将从需要付出努力的目标以及行为与行为组织转移到对目标、行为组织的评估上。[14]针对个体为什么实施犯罪行为的问题,“反应调节理论”的核心观点是这些实施犯罪行为的个体存在自动化信息处理的减少,这种自动化信息处理是“简单并高度自动化地注意力转移,能够使个体监控并且使用主要反应的信息,且能够注意到注意点边缘的次要信息”[15]。该理论主要用于解释工具性攻击行为频发的精神变态个体。精神变态个体难以自发完成上述自动化信息加工,表现为难以自动地期待自身的所作所为、难以自发地对自身不好的行为感到羞愧、难以自发地理解挫折、难以自发地怀疑他人建议的真实性等,也就是不能够对注意焦点外围和偶然信息意义进行自动化加工;尽管在所处环境中已经存在惩罚或者挫折感的预期奖赏不兑现,个体仍然持续进行反应,倾向于指向某种目标并做出行为。[16]
“反应调节理论”的局限性在于,需要进一步基于注意信息加工领域的主流理论进行深入阐释,消除与主流注意信息加工理论的矛盾之处。当前注意信息加工领域的主流理论是德西蒙(R. Desimone)和邓肯(J. Duncan)(1995)提出的“偏向竞争理论”(Biased Competition Theory, BCT),认为注意是外部信息刺激在神经表征层面相互竞争的结果,刺激信息竞争主要发生在感觉皮层,主要有两种方式会造成偏向:一是“自下而上”的驱动机制,指的是刺激信息的显著性会引发注意偏向;二是“自上而下”的驱动机制,指的是主动加工特定类型的信息,即认知心理学中的“控制加工”概念。[17]在主流的注意信息加工理论中,反应调节理论很难解释为什么发生犯罪行为的个体难以注意那些本可以抑制其行为的惩罚性信息。这一解释障碍由此引发新的猜想,即这些信息已经被注意到,但是未能被实施犯罪行为的个体所学习。关于新的猜想的验证,主要由后续认知神经机制层面的理论,从神经缺陷层面解释为什么这些个体在学习惩罚信息时存在障碍。
[1] K.E. Mayer, “Kinds of Aggression and Their Psychological Basis” , Communications in Behavior Biology, 1968(2) , pp.65-87.
[2] E.S. Barrat, T.A. Kent, S.G. Bryant, A.R. Felthous, “A Controlled Trial of Phenytoin in Impulsive Aggression” , Journal of Clinical Psychopharmacology, 1991(11) , pp.338-389.
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[4] I. Levy, J. Snell, A.J. Nelson, A. Rustichini, P.W. Glimcher, “Neural Representation of Subjective Value Under Risk and Ambiguity” , Journal of Neurophysiology, 2010, 103(2) , pp.1036-1047.
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[17] R. Desimone, J. Duncan, “Neural Mechanisms of Selective Visual Attention” , Annual Review of Neuroscience, 1995(18) , pp.193-222.
001 第一章
犯罪危险性评估的“概念性问题”与突破整合学科研究的“认识论限制”
第一节 作为多解释层次公共元素的“犯罪”概念 ...... 005
第二节 多学科融合视角下的犯罪危险性理论 ...... 012
031 第二章
犯罪危险性评估工具的发展现状与体系
第一节 犯罪危险性评估工具的发展现状 ...... 034
第二节 犯罪危险性评估工具的理论解释 ...... 044
第三节
“基本假设─时间尺度”:二维框架下犯罪危险性评估工具的局限性 ...... 055
061 第三章
人工智能的发展脉络与犯罪危险性智能化评估工具的设计路径
第一节 人工智能发展趋势、困局与突破口 ...... 064
第二节
犯罪危险性智能化评估工具的技术资源与通用设计路径 ...... 075
第三节 发展蓝图:“数字心理孪生体”与“司法大脑” ...... 087
091 第四章 犯罪危险性智能化评估实施路线与数据分析方法论
第一节 犯罪危险性智能化评估的“双嵌入”实施路线 ...... 094
第二节 犯罪危险性智能化评估的数据分析方法论 ...... 104
119 第五章
疑似精神障碍的危险个体识别理论与案例分析
第一节 世界主流精神障碍的诊断标准与体系 ...... 122
第二节
与犯罪行为密切相关的几种精神障碍症状与理论
分析 ...... 127
第三节 疑似精神障碍案例分析 ...... 139
149 第六章
疑似暴力风险的危险个体识别理论与案例分析
第一节 暴力行为的概念、类型与多层次理论解释 ...... 152
第二节 疑似存在暴力风险的案例分析 ...... 168
175 第七章
疑似自杀风险的危险个体识别理论与案例分析
第一节 自杀行为的相关理论分析 ...... 178
第二节 疑似存在自杀风险的案例分析 ...... 185
193 第八章 迈向现代化风险治理的一种技术路径:“意识之镜计划”
第一节
“第二现代性”下的“技术治理”:提升治理能力的一条路径 ...... 196
第二节
迈向“全息式”犯罪危险性评估的“意识之镜
计划” ...... 202
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