民主与法制网讯（通讯员刘德金 雷良健）近年来，江西监狱依托“司法部物联网重点实验室”这个平台，设立数据感知与评估技术研究中心，专门研究罪犯危险性智能评估，不断探索科学、高效、精准、智能的罪犯危险性评估体系取得明显成效。

表情识别、生理参数计算、微运动分析，这是江西省赣州监狱运用多模态生理参数测量的客观心理评估技术，对罪犯开展评估的工作实践。同时运用人工智能自我学习的模型优化技术，根据现有的危险性评估的数据积累，投入到设定好的机器自行分析算法中进行聚类分析，再汇总现实中违规罪犯的数据，并作为对比样本，自动生成评估模型。在实践的过程中，不断加入新产生的违规数据，实现模型的自我迭代，改进和提升罪犯危险性评估科学性和准确率。目前，江西监狱自动标注罪犯评估数据30294人次，违规数据1263人次，并进行了多轮模型的优化迭代，评估准确性达到85%以上。

“罪犯龙某性格偏激，具有反社会人格，对监狱的管理存在明显的抵触情绪，经评估合议，认定罪犯具有极高行凶危险。”这是江西省赣州监狱对新入监罪犯开展评估中，对罪犯龙某作出的评估结论。根据这一评估结果，该监区认真落实对罪犯龙某的防控措施，后来罪犯龙某果然利用一次整队期间制造混乱对他人行凶，因监区防控到位，罪犯龙某的预谋未能得逞，有效避免监管事故的发生。江西省赣州监狱自主研发的罪犯危险性评估系统，与罪犯动态风险防控平台进行有效结合，提高其智能水平，形成一套更加科学、高效、准确的罪犯危险性评估系统。运用增量学习和知识迁移的深度学习技术，扩展评估模型适用性，通过对信度和效度的分析，实现现有评估量表的自适应优化，实现对未成年犯、女犯的评估。同时结合中国科学院心理研究所等研究单位的最新研究成果，将罪犯心理分析方法应用于危险性评估技术中，主要是利用随机邻近嵌入等降维方法找出其犯罪心理形成的原因，配合基于强化学习的心理态势演化分析方法对罪犯心理活动过程作出分析与判断，掌握罪犯人格方面的信息，提升危险性评估科学性。通过评估的智能提升，将罪犯评估效率提升了30%以上。

建立危险回应机制，实现评估与矫治深度融合。江西省赣州监狱在罪犯危险性评估工作中，立足监管安全和教育矫治，根据评估出罪犯危险性大小和类别，建立“分层关押、分级管理、分类矫治”的罪犯危险性管理回应机制，比如按照不同的评估结果，对应不同的关押方式，配套不同的管理模式，并按照1+1教育矫治模式，即一个管理民警加一个心理咨询师民警，共同有针对性地教育矫治高危险罪犯。江西省监狱管理局坚持每年举办对极高危险等级罪犯的个案矫治评比，建立案例知识库，再通过评估系统产生的罪犯精准画像比对案例库，进行矫治策略的个性化智能推荐，挖掘主要的风险来源和消除策略，大大提高民警教育矫治罪犯的能力。两年来，已建立了覆盖10类案由、4种风险等级、20种矫正类别的矫正案例库，入库案例超过10000条，该省顽危罪犯转化成功率提高了31%， 罪犯违规率呈现不断下降趋势。

据悉，司法部物联网重点实验室由江西省赣州监狱建设，并通过了评审验收。该实验室围绕“智慧司法•数字法治”战略需求，主要研发司法行政科技发展所需的关键技术和共性技术，通过应用为导向的产学研合作方式开展创新工作。其中罪犯危险性智能评估的研究融入到该实验室承担的科技部国家重点研发计划——“科技创新2030—新一代人工智能”项目中，对促进监狱风险智能分析和危险性事件监测预警、风险量化分级分类评估和极端心理的客观精确评估和有效防范，提升监狱风险防控水平具有重大的意义。