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深入公共安全引爭議 AI當何去何從?

8gVR_D1Net08 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-15 15:19 ? 次閱讀

隨著人工智能在各領域運用越來越廣泛,讓人們逐漸意識到不管是現在還是未來,人工智能都將是改變社會生活,甚至改變世界的深刻動力。人工智能不僅與經濟結合帶來經濟效益,還與社會公共安全領域緊密結合,在無形之中為每個人提供一張防護網。然而隨著人工智能越來越多的滲透到社會生活中,人們不禁開始擔心這張網在保護我們的同時,是否也會束縛我們。

應用廣泛 助力安全

此前,警方借助人臉識別技術,從一場上萬人參加的演唱會中,識別出嫌疑人的長相并進行精準抓捕引起一時轟動。嫌疑人直到落網都不敢相信,自己在這么大密度的人群中被識破。由此事件可看出,在人工智能監控在城市安全領域已經發展到成熟階段,公安機關通過監控平臺,可以對城市各街道轄區的主要道路、重點單位、熱點部位進行24小時監控,有效消除治安隱患,使發現、抓捕街面現行犯罪的水平得到提高。

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。中國人口眾多,在人群密集的情況下很容易發生踩踏事故,是一個嚴重的社會安全隱患,二用AI技術監測人流密集度是一個有效的解決方案,可以預防踩踏事故的發生,目前此技術已經在國內多個一二線城市的景點、廣場等地使用。與人流控制類似,車流控制也是城市安全AI監控的一個主攻方向。比如通過攝像頭判斷車禍發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。這些都已經在部分中國城市中得到了應用。

預測犯罪 備受爭議

然而對人工智能的研究仍在繼續,人們已經不滿足于事前短時間內預警以及事后及時處理,并提出了“預測犯罪”的概念。基本邏輯是根據過往犯罪率曲線和不斷變化的犯罪事件時間、地點等數據,通過大數據分析算法,得出哪個街區犯罪事件高發、哪個時間段城市比較危險這樣的結論。以此指導警方調整巡邏路線和巡邏時間,把更多警力投入到犯罪率偏高的時間地點上去。這個理論聽起來也無可厚非,但是相關科學家在最新的論文中提出的設想是:用深度學習網絡來識別幫派犯罪的特征,從而將幫派分子從人群中找出來。他們收集了洛杉磯警局2014年到2016年所有關于黑幫犯罪的數據,輸入到一個深度學習神經網絡中,由算法自動生成對于幫派犯罪的特征理解和行為框架。很多案件中缺失的證據環節也將由AI來主動補充。經過長時間的訓練,AI便掌握了一套對幫派犯罪和黑幫分子的獨特理解。回到現實中,當警方把新的嫌犯信息輸入進AI系統后,就可以由AI來判斷該人是不是參加了幫派組織和幫派犯罪。這項研究的未來目標是在缺少很多數據的情況下,依舊能判斷嫌疑人是否參加了幫派。

千萬不要以為這項技術僅僅是科學家的臆想,該項目明確拿到美國國防部的資助,目標是以時空博弈論和機器學習技術打擊極端主義。在幫派犯罪預測之后,還將在具體犯罪種類預測和實時預測犯罪上展開進一步探索。

智能代替人類?關鍵在于把握尺度

但這項技術的出現也讓有關于人工智能的爭論又一次達到新高度,首先是對關于人工智能是否會由于種族不同而對犯罪可能性有不同判斷的討論,其次是當人工智能判斷失誤時,警方將如何處理?當警方手里的識別工具越來越強力甚至具有預測功能時,犯罪分子的活動空間當然會越來越小,但普通居民感到的壓抑感也會隨之上升,變得人心惶惶,擔心明天自己就由于人工智能判定有罪而入獄。在AI識別能力爆發式發展的今天,這看上去是一個無法避免的矛盾。

事實上,人工智能不是讓計算機像人類大腦那樣思考,而是以編程的方式,用機器學習加海量數據的方法,不斷提升結果的精確性。從表面上看,人工智能通過千萬億次運算輸出的結果和人類大腦思考后給出的結論其實并無二致,然而隨著時間的推移,在絕大多數情況下,人工智能將會遠遠強于人類。這好比潛艇可以在水中行駛,它最初是模擬魚的功能,飛機可以在空中飛行,最初也是模擬鳥的功能,但最終,潛艇和飛機的功能都遠遠超出了魚類和鳥類本身,至于其運動機制是否和自然界的生物一樣,已經無人關心了。人們所恐懼的是過度依賴“不會出錯”的人工智能,將會使其對于公共安全的“協助”變為“管理”。而人們由此失去自我判斷的能力,全由人工智能支配。

結語:在公共安全AI科技領域,強調公眾安全還是強調居民隱私,優先考慮技術還是應用效率,無時無刻不處在一場博弈中。AI從來都是一把雙刃劍,這一點在安全領域尤其明顯。但是目前,擁有自主意識或具有長期目標和意圖的人工智能尚未被開發出來,而且在今后的一段時間里,這樣的技術也未必會出現,我們還不用擔心人工智能會取代人類來維持社會秩序。

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