來自普渡大學的兩位計算機科學家耗時四年時間，利用人工智能係統來追踪監控假釋者。該項目的目標是通過確定早期干預措施，幫助個人從監獄過渡到正常社會，從而降低累犯率。

Marcus Rogers

Umit Karabiyik

這項爭議的研究由普渡理工學院計算機和信息技術系的Marcus Rogers和Umit Karabiyik領導。兩人援引美國司法部的數據顯示，超過80%的假釋犯在首次獲釋後的9年內可能再次被捕，他們表示，這項研究的目標是更好地了解是什麼因素導致一個人重新犯罪。

Karabiyik 表示：“再犯罪率如此高的原因是假釋犯覺得自己不再被社區所接納。這讓他們很難受，他們馬上就會回到原來的犯罪習慣中去。他們原來的犯罪社區非常歡迎他們。”

該項目將與印第安納州一個縣Tippecanoe的地方當局聯合開展，將招募250名假釋人員。一半的隊列成員將收到一個旨在測量健康數據的手鐲，如壓力和心率，以及一部智能手機，它將收集其他數據，如拍攝的照片和訪問的地點。另一半的隊列將不被主動監測，作為對照組。

一個人工智能係統將被用來檢查所有收集到的數據，目的是為了更好地了解哪些因素會與較高的累犯率有關。研究人員指出，正在開發的人工智能係統將不會實時運行。相反，它將以間隔時間評估數據，這表明這不是關於展示一個實時監控系統。

監視技術監督項目的技術總監Liz O’Sullivan指出，她認為這項研究存在根本性的缺陷。當人們知道自己被追踪時，他們會改變自己的行為，所以監控本身可能會極大地改變被研究對象的行為。