每年有数百万人被捕，仅2022年就有736万人被捕。对我们大多数人来说，这似乎很抽象，因为我们大多数人都不是罪犯，我们认为，如果我们没有做错任何事，我们就没什么可担心的。
但这种假设至少有两点是错误的。首先，几乎每个人在他们的生活中都做过一些非法的事情，他们认为这是一种没有受害者的犯罪，或者根本没有意识到这是非法的，所以你有一天被逮捕的几率可能比你想象的要高。其次，执法部门和企业越来越多地减少人力，依赖自动化、面部识别和人工智能(通常是结合使用)等技术，而这些技术是有缺陷的，真的有缺陷。与他们互动可能会导致错误的指控，甚至逮捕，即使你完全没有做错任何事。这里有七种方法可以让你在没有犯罪的情况下被逮捕。
自助结账亭一直备受争议，许多零售商正在重新考虑它们，但它们仍然很普遍。如果他们犯了一个错误，你会发现自己有很多麻烦。以奥运会运动员梅根·佩蒂佩特为例，她在沃尔玛的自助结账处购买了价值176美元的食品杂货。她去的售货亭少了两样东西:火腿和芦笋。佩蒂佩特确实扫描了这些物品，但售货亭没有注册——她没有做错什么。但是警察被叫来了，当他们搜查她的包时，发现了大麻和处方药，她被逮捕，并被指控盗窃和持有管制药物。
这些指控后来被撤销，但在此之前，佩蒂佩特的生活被毁了:她辞去了教练的工作，名誉受损，这将永远伴随着她。所以下次你在自助结账处买东西的时候，确保每一件东西都被扫描过。
面部识别技术存在缺陷且不可靠(通常以非常种族主义的方式)，但这并不能阻止企业和执法机构使用它，毫无疑问，后果是灾难性的。例如，休斯顿零售商梅西百货和太阳镜屋使用的面部识别软件将小哈维·墨菲(Harvey Murphy Jr.)识别为持械抢劫的肇事者，他因此被捕。墨菲在监狱里呆了两个星期，据称在此期间他被其他囚犯多次殴打。但墨菲不仅仅是无辜的:抢劫案发生时，他甚至都不在德克萨斯州。这种情况经常发生，如果面部识别工具出现故障，无缘无故地提供了你的名字，你就可能会遇到这种情况。
自动车牌读取器被警察部门用来识别涉及犯罪的车辆。例如，如果一辆车卷入了抢劫或枪击事件，读卡器可以识别车牌号码并向警察发出警报，警察可以让警察对汽车的品牌、型号和牌照号码保持警惕。
你可以猜到这是怎么回事:车牌阅读器会出错。例如，在北卡罗来纳州，杰奎琳·麦克尼尔(Jacqueline McNeill)因涉嫌参与枪击事件而被捕。这次逮捕是基于一个自动车牌阅读器错误地将她的车识别为涉案车辆。她被关押了几个小时并被审讯，然后被释放。她最终以6万美元的价格了结了对该市的诉讼。
如果你曾经与法律发生过冲突，但最终得到了解决——一个被驳回的案件，一个和解的诉讼——你可能会认为你的噩梦结束了，你可以回到你的生活中去了。但如今，案件管理越来越自动化，而处理案件的软件和所有软件一样，漏洞百出，不可靠。几年前，在加州，一个新的案件管理系统突然开始把旧的逮捕令当作最新的，由于警方得到了错误的信息，大量的错误逮捕发生了。换句话说，如果复杂数据库中的单个数据从1变为0，那么多年前处理过的事情可能会导致新的逮捕。
其实根本就没有所谓的网络隐私——你的文件、照片、语音邮件和信息都被存储在某个地方，即使它们被认为是受保护的，也有人可以访问它们。像谷歌这样的公司，看到大量的媒体通过他们的服务器，经常使用自动扫描来识别和标记可能是非法的材料，但是当它出错时，就会留下一两个被毁的生命。
例如，在2021年，一位父亲拍下了他蹒跚学步的孩子的照片，并把它们发给了他的医生进行分析。谷歌的审查算法标记了这些照片，并以涉嫌交易儿童性虐待图片为由将该男子移交执法部门。警方很快澄清了该男子的任何不法行为，但谷歌拒绝恢复他的账户。这里的教训是要记住，你发布、存储、发送电子邮件或使用任何互联网连接平台创建的所有内容都不是隐私的，很容易被无情的算法误解，导致你被捕——甚至更糟。
当警方怀疑某人受到管制药物的影响时，他们经常使用现场药物测试——在这个国家，150万起因毒品被捕的案件中，约有77.3万起是基于现场测试收集的证据。但这些测试被认为是“假定的”，因为这项技术不是很可靠。这些测试很便宜(每次大约2美元)，而且是一次性的，而且他们的工作非常糟糕，以至于他们经常把从棉花糖到维生素的所有东西都误认为是药物。
克拉丽斯·多库(Clarice Doku)于2018年被捕，此前一项现场药物测试显示，她服用的叶酸是为了怀孕的摇头丸。她和丈夫在监狱里呆了两个星期，她丢了工作，丈夫错过了入籍仪式，当然，这些指控最终被撤销了。
科技使我们的生活更容易。直到它让他们变得更加困难，尤其是当它导致了一次错误的逮捕仅仅基于一些你无法控制的虚幻数据。
