来自普渡大学的两位计算机科学家耗时四年时间，利用人工智能系统来追踪监控假释者。该项目的目标是通过确定早期干预措施，帮助个人从监狱过渡到正常社会，从而降低累犯率。

Marcus Rogers

Umit Karabiyik

这项争议的研究由普渡理工学院计算机和信息技术系的 Marcus Rogers 和 Umit Karabiyik 领导。两人援引美国司法部的数据显示，超过 80% 的假释犯在首次获释后的 9 年内可能再次被捕，他们表示，这项研究的目标是更好地了解是什么因素导致一个人重新犯罪。

Karabiyik 表示：“再犯罪率如此高的原因是假释犯觉得自己不再被社区所接纳。这让他们很难受，他们马上就会回到原来的犯罪习惯中去。他们原来的犯罪社区非常欢迎他们。”

该项目将与印第安纳州一个县Tippecanoe的地方当局联合开展，将招募250名假释人员。一半的队列成员将收到一个旨在测量健康数据的手镯，如压力和心率，以及一部智能手机，它将收集其他数据，如拍摄的照片和访问的地点。另一半的队列将不被主动监测，作为对照组。

一个人工智能系统将被用来检查所有收集到的数据，目的是为了更好地了解哪些因素会与较高的累犯率有关。研究人员指出，正在开发的人工智能系统将不会实时运行。相反，它将以间隔时间评估数据，这表明这不是关于展示一个实时监控系统。

监视技术监督项目的技术总监Liz O'Sullivan指出，她认为这项研究存在根本性的缺陷。当人们知道自己被追踪时，他们会改变自己的行为，所以监控本身可能会极大地改变被研究对象的行为。