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警用AI来袭 安全和隐私该如何取舍?

导读: 在人工智能时代,人们生活、工作的方式正在被重新塑造。在英国,警察开始借助名一款为VALCRI的人工智能来破案。它通过学习以往案件,在新案件发生时,在几秒钟内就可以整理违法现场的所有证据,并根据警察掌握的线索,迅速勾勒出违法嫌疑人和违法细节,供警察参考。

在人工智能时代,人们生活、工作的方式正在被重新塑造。在英国,警察开始借助名一款为VALCRI的人工智能来破案。它通过学习以往案件,在新案件发生时,在几秒钟内就可以整理违法现场的所有证据,并根据警察掌握的线索,迅速勾勒出违法嫌疑人和违法细节,供警察参考。同时,它还会提供新的调查线索,并提醒警察注意以往忽略的证词。

警用AI应用广泛

从监控摄像机到无人机,很多城市已在公共安全领域使用人工智能技术。如已经被美国多地警方装配的AI执法记录仪,它可以通过摄像头背后的算法识别和分类功能,来对执法信息进行全自动编辑和存档。这个功能原理等同于我们手机中的图片识别,但要建立在海量数据库和针对警用信息的强化机器学习基础上。有了这个能力,执法警员就不必再对拍摄的资料进行大量剪辑、归档,从而节省工作时间。

另外还有一个很大的市场——警车。就在不久之前,美国媒体披露福特申请了一项新的自动驾驶警车专利。根据相关信息,福特的新警车不仅能够自动驾驶,还可以通过车载摄像头和传感器发现街上其他车辆的违规信息,同时它还能连接到公共摄像头等设备,组成立体化的车辆自动执法体系。根据专利信息,这种警车可以在不用人类介入的情况下自己开出罚单,甚至还能根据事态来主动追踪甚至跟踪嫌疑车辆。然而福特只是自动驾驶警车众多玩家中的一个而已,随着自动驾驶产业的发展中,警车市场恐怕也会成为老牌车厂和新造车公司的必争之地。

以上说的那些AI,放在警匪片里显然都是配角。但是演主角的心是每个人都有的,AI大概也不例外。在城市摄像头网络与公众安全这幕大戏中,AI已经准备作为一名“超级警察”粉墨登场。城市摄像头背后的AI能同时看完城市中无数个摄像头的拍摄数据,其第一个任务当然是从人海中找出逃犯。记得当年抓周克华的时候,警方出动了大量警员日夜不停的看监控,而如今,只要通过智慧安保人像识别系统,就能接连抓捕三名观看张学友演唱会的逃犯。

另一个摄像头背后的AI安全应用,是预判人流密集度,从而实时示警引导人群疏散。我们这样的人口大国,在人群密集时发生踩踏事故是严重的社会安全隐患。用AI识别人流拥挤程度是有效的解决方案。在今天中国很多一二线城市里,城市摄像头背后的AI预警装置已经开始上岗工作。

与人流控制相似,车流控制也是城市安全AI的一个主攻方向。比如通过摄像头判断车祸发生从而第一时间报警,甚至通过车辆行驶轨迹异常来判断酒驾和疲劳驾驶。这些都已经在部分中国城市中得到了应用。

目前有些负责城市安全的警用AI不仅能“看见”,还能“听见”。硅谷一个创业公司开发了一个城市警用系统,它的能力是通过麦克风,借助AI能力在复杂的城市声音中识别出枪声。一旦听见枪响,系统就会自动向警方报警,并准确定位枪击事发地。

当然了,能看能听之外,已经出现了能自己思考的AI。2016年,富士通与日本电子通讯大学公布了一个合作项目,内容是通过城市摄像头监控到违法事件之后,AI系统自动规划出警方案和警力调配计划。其算法包括就近警力分配原则、预判嫌犯逃跑路线,还能设计出封闭道路和设置路障的方案。目前这个系统在人口密集、地形复杂的东京,已经可以在五分钟内给出一个警力调配方案。

如今躲在摄像头背后的AI警察,已经开始在全世界上班,注视着城市的一举一动。假如你觉得这还是不够厉害,那预测违法了解一下?

2017年9月12日英国《每日邮报》报道,据最新一份研究报告表示,人工智将获得进一步发展,可助警方预防违法。到2030年,人们将会高度依赖“预言性监管”。报告指出,机器学习可使电脑自主学习,这项技术已经应用到实践中,对打击违法活动有重要影响。研究人员表示:“执法机关对检测社交媒体破坏性事件的计划,以及通过监控大规模聚集人群进行安全分析等越来越感兴趣。”。同时,机器学习能够极大地提高人工智能预测违法事件的能力,包括违法的时间、地点和人物。

除了预测违法之外,AI也开始在警方审讯中发力。日立和麻省理工合作推出过一个AI摄像头解决方案,可以精准识别出被拍摄人的心跳、脉搏等数据。这项技术主要用来配合审讯,其主要应用场景就是在审讯时,监控嫌疑人的生理状况和脸色变化等,并得出嫌疑人可能说谎或者精神高度紧张等结论。其实就相当于是一个AI测谎机。这项技术的价值在于它并没有收集太多嫌疑人资料,而是将一个审讯员察言观色的能力集成到了AI上,为审讯提供辅助。当然了,目前这类技术才刚刚开始出现。

AI是一把双刃剑

虽然AI警探能够帮助警方更快更轻松的破案,但它也并非是完美无缺的。佐治亚理工学院的马克?里德尔(MarkRiedl)认为:“AI警探可以帮助警方,但也会带来新的误差。”警方很容易认为系统已经确定了所有相关的特征,但系统终归也还是会漏判一些。VALCRI试图通过使整个过程透明化来抵消这一点,也就是说,它永远不会隐藏结果,并且每个判断都可以回溯。犹他大学的迈克尔?杨(MichaelYoung)认为,这可能会导致越来越多的案件细节被提交给陪审团。这些细节将以数字化的形式一同呈现给辩方和检方,双方都可以在法庭上用这些信息,使双方的辩论更加透明。

然而这并非警用AI面临的最大的问题,对于警用AI来说最大的问题是歧视问题和隐私问题。

在道德困境面前,技术会显得束手无策。比如说前面说过的AI预测重点巡逻地区。这件事在日本还没开始,就已经有媒体担忧这很有可能加大警方对某几个具体区域的巡逻强度,从而让这个区域的居民和店铺产生不满。而在美国,这种不满早就体现出来了。2016年美国公民自由联盟曾经联合十几个人权组织发表声明,认为警方用AI作为巡逻,甚至审讯和逮捕的工具并不恰当。其背后隐藏着警察系统对某些社区甚至某些族裔居民严重的偏见

而关于隐私的争论就更严重了,城市摄像头追逃按说已经是比较“温柔”的技术,但还是有很多声音批评这些能够高高在上认出街上每一个人的技术,其实是对居民隐私的侵犯。“不被认出来”也是隐私权力之一,更何况数据如何应用居民也无法自主。当警方手里的识别工具越来越强力,违法分子的活动空间当然会越来越小,但普通居民感到的隐私压抑感也会随之上升。在AI识别能力爆炸式发展的今天,这可能会是一个无法圆满解释的矛盾。

在的警用AI科技领域,强调公众安全还是强调居民隐私,优先考虑技术的妥善度还是应用效率,处在一场无止境的博弈里。

结语:无论如何,警用AI已经开始向现实逼近,而一路伴随它的,是关于隐私、歧视和不靠谱的争议。随着机器人技术的进一步发展,将来很有可能会出现机器人警察,配置了人工智能和武器的机器人警察,会不知疲倦,铁面无私,相信以后违法将是一项非常困难的工作。


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