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              警用AI來襲 安全和隱私該如何取舍?

                  在人工智能時代,人們生活、工作的方式正在被重新塑造。在英國,警察開始借助名一款為VALCRI的人工智能來破案。它通過學習以往案件,在新案件發(fā)生時,在幾秒鐘內(nèi)就可以整理違法現(xiàn)場的所有證據(jù),并根據(jù)警察掌握的線索,迅速勾勒出違法嫌疑人和違法細節(jié),供警察參考。同時,它還會提供新的調(diào)查線索,并提醒警察注意以往忽略的證詞。

                                                   安防監(jiān)控

                  警用AI應用廣泛

                  從監(jiān)控攝像機到無人機,很多城市已在公共安全領域使用人工智能技術。如已經(jīng)被美國多地警方裝配的AI執(zhí)法記錄儀,它可以通過攝像頭背后的算法識別和分類功能,來對執(zhí)法信息進行全自動編輯和存檔。這個功能原理等同于我們手機中的圖片識別,但要建立在海量數(shù)據(jù)庫和針對警用信息的強化機器學習基礎上。有了這個能力,執(zhí)法警員就不必再對拍攝的資料進行大量剪輯、歸檔,從而節(jié)省工作時間。

                  另外還有一個很大的市場——警車。就在不久之前,美國媒體披露福特申請了一項新的自動駕駛警車。根據(jù)相關信息,福特的新警車不僅能夠自動駕駛,還可以通過車載攝像頭和傳感器發(fā)現(xiàn)街上其他車輛的違規(guī)信息,同時它還能連接到公共攝像頭等設備,組成立體化的車輛自動執(zhí)法體系。根據(jù)信息,這種警車可以在不用人類介入的情況下自己開出罰單,甚至還能根據(jù)事態(tài)來主動追蹤甚至跟蹤嫌疑車輛。然而福特只是自動駕駛警車眾多玩家中的一個而已,隨著自動駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中,警車市場恐怕也會成為老牌車廠和新造車公司的必爭之地。

                  以上說的那些AI,放在警匪片里顯然都是配角。但是演主角的心是每個人都有的,AI大概也不例外。在城市攝像頭網(wǎng)絡與公眾安全這幕大戲中,AI已經(jīng)準備作為一名“超級警察”粉墨登場。城市攝像頭背后的AI能同時看完城市中無數(shù)個攝像頭的拍攝數(shù)據(jù),其第一個任務當然是從人海中找出逃犯。記得當年抓周克華的時候,警方出動了大量警員日夜不停的看監(jiān)控,而如今,只要通過智慧安保人像識別系統(tǒng),就能接連抓捕三名觀看張學友演唱會的逃犯。

                   另一個攝像頭背后的AI安全應用,是預判人流密集度,從而實時示警引導人群疏散。我們這樣的人口大國,在人群密集時發(fā)生踩踏事故是嚴重的社會安全隱患。用AI識別人流擁擠程度是有效的解決方案。在今天中國很多一二線城市里,城市攝像頭背后的AI預警裝置已經(jīng)開始上崗工作。

                   與人流控制相似,車流控制也是城市安全AI的一個主攻方向。比如通過攝像頭判斷車禍發(fā)生從而第一時間報警,甚至通過車輛行駛軌跡異常來判斷酒駕和疲勞駕駛。這些都已經(jīng)在部分中國城市中得到了應用。

                   目前有些負責城市安全的警用AI不僅能“看見”,還能“聽見”。硅谷一個創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)了一個城市警用系統(tǒng),它的能力是通過麥克風,借助AI能力在復雜的城市聲音中識別出槍聲。一旦聽見槍響,系統(tǒng)就會自動向警方報警,并準確定位槍擊事發(fā)地。

                   當然了,能看能聽之外,已經(jīng)出現(xiàn)了能自己思考的AI。2016年,富士通與日本電子通訊大學公布了一個合作項目,內(nèi)容是通過城市攝像頭監(jiān)控到違法事件之后,AI系統(tǒng)自動規(guī)劃出警方案和警力調(diào)配計劃。其算法包括就近警力分配原則、預判嫌犯逃跑路線,還能設計出封閉道路和設置路障的方案。目前這個系統(tǒng)在人口密集、地形復雜的東京,已經(jīng)可以在五分鐘內(nèi)給出一個警力調(diào)配方案。

                   如今躲在攝像頭背后的AI警察,已經(jīng)開始在全世界上班,注視著城市的一舉一動。假如你覺得這還是不夠厲害,那預測違法了解一下?

                   2017年9月12日英國《每日郵報》報道,據(jù)新一份研究報告表示,人工智將獲得進一步發(fā)展,可助警方預防違法。到2030年,人們將會高度依賴“預言性監(jiān)管”。報告指出,機器學習可使電腦自主學習,這項技術已經(jīng)應用到實踐中,對打擊違法活動有重要影響。研究人員表示:“執(zhí)法機關對檢測社交媒體破壞性事件的計劃,以及通過監(jiān)控大規(guī)模聚集人群進行安全分析等越來越感興趣。”。同時,機器學習能夠極大地提高人工智能預測違法事件的能力,包括違法的時間、地點和人物。

                   除了預測違法之外,AI也開始在警方審訊中發(fā)力。日立和麻省理工合作推出過一個AI攝像頭解決方案,可以精準識別出被拍攝人的心跳、脈搏等數(shù)據(jù)。這項技術主要用來配合審訊,其主要應用場景就是在審訊時,監(jiān)控嫌疑人的生理狀況和臉色變化等,并得出嫌疑人可能說謊或者精神高度緊張等結論。其實就相當于是一個AI測謊機。這項技術的價值在于它并沒有收集太多嫌疑人資料,而是將一個審訊員察言觀色的能力集成到了AI上,為審訊提供輔助。當然了,目前這類技術才剛剛開始出現(xiàn)。

                   AI是一把雙刃劍

                   雖然AI警探能夠幫助警方更快更輕松的破案,但它也并非是完美無缺的。佐治亞理工學院的馬克•里德爾(MarkRiedl)認為:“AI警探可以幫助警方,但也會帶來新的誤差!本胶苋菀渍J為系統(tǒng)已經(jīng)確定了所有相關的特征,但系統(tǒng)終歸也還是會漏判一些。VALCRI試圖通過使整個過程透明化來抵消這一點,也就是說,它永遠不會隱藏結果,并且每個判斷都可以回溯。猶他大學的邁克爾•楊(MichaelYoung)認為,這可能會導致越來越多的案件細節(jié)被提交給陪審團。這些細節(jié)將以數(shù)字化的形式一同呈現(xiàn)給辯方和檢方,雙方都可以在法庭上用這些信息,使雙方的辯論更加透明。

                   然而這并非警用AI面臨的大的問題,對于警用AI來說大的問題是歧視問題和隱私問題。

                   在道德困境面前,技術會顯得束手無策。比如說前面說過的AI預測重點巡邏地區(qū)。這件事在日本還沒開始,就已經(jīng)有媒體擔憂這很有可能加大警方對某幾個具體區(qū)域的巡邏強度,從而讓這個區(qū)域的居民和店鋪產(chǎn)生不滿。而在美國,這種不滿早就體現(xiàn)出來了。2016年美國公民自由聯(lián)盟曾經(jīng)聯(lián)合十幾個人權組織發(fā)表聲明,認為警方用AI作為巡邏,甚至審訊和逮捕的工具并不恰當。其背后隱藏著警察系統(tǒng)對某些社區(qū)甚至某些族裔居民嚴重的偏見

                   而關于隱私的爭論就更嚴重了,城市攝像頭追逃按說已經(jīng)是比較“溫柔”的技術,但還是有很多聲音批評這些能夠高高在上認出街上每一個人的技術,其實是對居民隱私的侵犯!安槐徽J出來”也是隱私權力之一,更何況數(shù)據(jù)如何應用居民也無法自主。當警方手里的識別工具越來越強力,違法分子的活動空間當然會越來越小,但普通居民感到的隱私壓抑感也會隨之上升。在AI識別能力爆炸式發(fā)展的今天,這可能會是一個無法圓滿解釋的矛盾。

                   在的警用AI科技領域,強調(diào)公眾安全還是強調(diào)居民隱私,優(yōu)先考慮技術的妥善度還是應用效率,處在一場無止境的博弈里。

                   結語:無論如何,警用AI已經(jīng)開始向現(xiàn)實逼近,而一路伴隨它的,是關于隱私、歧視和不靠譜的爭議。隨著機器人技術的進一步發(fā)展,將來很有可能會出現(xiàn)機器人警察,配置了人工智能和武器的機器人警察,會不知疲倦,鐵面無私,相信以后違法將是一項非常困難的工作。

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