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深入公共安全引争议 AI当何去何从?
时间:2018-05-11 12:48 来源:中国安防展览网整理 作者:admin 点击:
深入公共安全引争议 AI当何去何从?
随着人工智能在各领域运用越来越广泛,让人们逐渐意识到不管是现在还是未来,人工智能都将是改变社会生活,甚至改变世界的深刻动力。人工智能不仅与经济结合带来经济效益,还与社会公共安全领域紧密结合,在无形之中为每个人提供一张防护网。然而随着人工智能越来越多的渗透到社会生活中,人们不禁开始担心这张网在保护我们的同时,是否也会束缚我们。
 
深入公共安全引争议 AI当何去何从?
 
  应用广泛 助力安全
 
  此前,警方借助人脸识别技术,从一场上万人参加的演唱会中,识别出嫌疑人的长相并进行精准抓捕引起一时轰动。嫌疑人直到落网都不敢相信,自己在这么大密度的人群中被识破。由此事件可看出,在人工智能监控在城市安全领域已经发展到成熟阶段,公安机关通过监控平台,可以对城市各街道辖区的主要道路、重点单位、热点部位进行24小时监控,有效消除治安隐患,使发现、抓捕街面现行犯罪的水平得到提高。
 
  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。中国人口众多,在人群密集的情况下很容易发生踩踏事故,是一个严重的社会安全隐患,二用AI技术监测人流密集度是一个有效的解决方案,可以预防踩踏事故的发生,目前此技术已经在国内多个一二线城市的景点、广场等地使用。与人流控制类似,车流控制也是城市安全AI监控的一个主攻方向。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。
 
  预测犯罪 备受争议
 
  然而对人工智能的研究仍在继续,人们已经不满足于事前短时间内预警以及事后及时处理,并提出了“预测犯罪”的概念。基本逻辑是根据过往犯罪率曲线和不断变化的犯罪事件时间、地点等数据,通过大数据分析算法,得出哪个街区犯罪事件高发、哪个时间段城市比较危险这样的结论。以此指导警方调整巡逻路线和巡逻时间,把更多警力投入到犯罪率偏高的时间地点上去。这个理论听起来也无可厚非,但是相关科学家在最新的论文中提出的设想是:用深度学习网络来识别帮派犯罪的特征,从而将帮派分子从人群中找出来。他们收集了洛杉矶警局2014年到2016年所有关于黑帮犯罪的数据,输入到一个深度学习神经网络中,由算法自动生成对于帮派犯罪的特征理解和行为框架。很多案件中缺失的证据环节也将由AI来主动补充。经过长时间的训练,AI便掌握了一套对帮派犯罪和黑帮分子的独特理解。回到现实中,当警方把新的嫌犯信息输入进AI系统后,就可以由AI来判断该人是不是参加了帮派组织和帮派犯罪。这项研究的未来目标是在缺少很多数据的情况下,依旧能判断嫌疑人是否参加了帮派。
 
  千万不要以为这项技术仅仅是科学家的臆想,该项目明确拿到美国国防部的资助,目标是以时空博弈论和机器学习技术打击极端主义。在帮派犯罪预测之后,还将在具体犯罪种类预测和实时预测犯罪上展开进一步探索。
 
  智能代替人类?关键在于把握尺度
 
  但这项技术的出现也让有关于人工智能的争论又一次达到新高度,首先是对关于人工智能是否会由于种族不同而对犯罪可能性有不同判断的讨论,其次是当人工智能判断失误时,警方将如何处理?当警方手里的识别工具越来越强力甚至具有预测功能时,犯罪分子的活动空间当然会越来越小,但普通居民感到的压抑感也会随之上升,变得人心惶惶,担心明天自己就由于人工智能判定有罪而入狱。在AI识别能力爆发式发展的今天,这看上去是一个无法避免的矛盾。
 
  事实上,人工智能不是让计算机像人类大脑那样思考,而是以编程的方式,用机器学习加海量数据的方法,不断提升结果的精确性。从表面上看,人工智能通过千万亿次运算输出的结果和人类大脑思考后给出的结论其实并无二致,然而随着时间的推移,在绝大多数情况下,人工智能将会远远强于人类。这好比潜艇可以在水中行驶,它最初是模拟鱼的功能,飞机可以在空中飞行,最初也是模拟鸟的功能,但最终,潜艇和飞机的功能都远远超出了鱼类和鸟类本身,至于其运动机制是否和自然界的生物一样,已经无人关心了。人们所恐惧的是过度依赖“不会出错”的人工智能,将会使其对于公共安全的“协助”变为“管理”。而人们由此失去自我判断的能力,全由人工智能支配。
 
  结语:在公共安全AI科技领域,强调公众安全还是强调居民隐私,优先考虑技术还是应用效率,无时无刻不处在一场博弈中。AI从来都是一把双刃剑,这一点在安全领域尤其明显。但是目前,拥有自主意识或具有长期目标和意图的人工智能尚未被开发出来,而且在今后的一段时间里,这样的技术也未必会出现,我们还不用担心人工智能会取代人类来维持社会秩序。(本文根据虎嗅、南方日报、千家网、爱范儿、百度信息整理,中国安防展览网编辑发布)

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