看過美劇《疑犯追蹤》的人想必對(duì)主人公創(chuàng)造的“機(jī)器”印象深刻讽空，這臺(tái)“機(jī)器”能夠通過大范圍監(jiān)控來預(yù)測(cè)、預(yù)防犯罪练歇。不少人感慨楞盼，如果這些技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中存在，對(duì)于公共治安無疑是極大利好蔑枣。劇中的“機(jī)器”做到了百分百準(zhǔn)確锄镜，現(xiàn)實(shí)版AI是否也能成功？
違法預(yù)測(cè)為社會(huì)安全提供更多可能
最近仿吞，這項(xiàng)技術(shù)有了進(jìn)展滑频。據(jù)新華社報(bào)道，日本一家初創(chuàng)企業(yè)宣稱研發(fā)出一款A(yù)I軟件唤冈，通過分析店鋪內(nèi)監(jiān)控錄像峡迷，即可發(fā)現(xiàn)涉嫌偷竊的可疑行為，在竊賊“動(dòng)手”之前識(shí)別他們你虹，從而達(dá)到預(yù)防違法的目的绘搞。據(jù)日本“IT媒體”報(bào)道，這款軟件在測(cè)試中于10天內(nèi)至少幫助發(fā)現(xiàn)了7名扒手傅物。
其實(shí)夯辖，類似情景早已上演。在洛杉磯實(shí)時(shí)犯罪預(yù)警中心挟伙，電腦屏幕墻上的洛杉磯電子地圖正不停閃爍楼雹，每一次閃爍都代表那個(gè)地區(qū)可能即將發(fā)生一次惡性違法活動(dòng)，工作人員可根據(jù)預(yù)警派遣警力尖阔，及時(shí)干預(yù)贮缅。
這是大數(shù)據(jù)公安警務(wù)模式的開始，也可以說是未來的警務(wù)模式。雖然它還處于初級(jí)階段焕鲸，但是其潛力不可忽視忿韧。當(dāng)AI 技術(shù)遇上安防監(jiān)控?cái)z像頭，加上公安系統(tǒng)長(zhǎng)年累月收集積累下的數(shù)據(jù)落寡，視頻監(jiān)控系統(tǒng)便可進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)智能分析成止，為公安機(jī)關(guān)打擊違法提供了更多可能。
這一技術(shù)是否可行痒仆？
2018年揣蒿，英國(guó)警方希望使用人工智能技術(shù)來預(yù)測(cè)嚴(yán)重的暴力犯罪，然而其可靠性遭到了質(zhì)疑豪服。質(zhì)疑者稱刨德，由于人口密集、貧困和沖突頻發(fā)的地區(qū)駐扎著更多警力吁巫，警方逮捕嫌犯概率更高汰日，系統(tǒng)分析時(shí)便會(huì)側(cè)重這些地區(qū)的居民，導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差龟夜。
那么挂捅，用AI配合視頻監(jiān)控來預(yù)測(cè)違法，究竟靠不靠譜堂湖？
從理論上來看闲先，基于AI的視頻監(jiān)控的“預(yù)測(cè)”是可行的，不過要看具體場(chǎng)景苗缩。例如在ATM機(jī)上饵蒂，監(jiān)控視頻結(jié)合自然語言識(shí)別能夠?qū)崿F(xiàn)詐騙預(yù)警；當(dāng)有人在門口長(zhǎng)時(shí)間逗留或者在門禁設(shè)備上加裝物體時(shí)酱讶，設(shè)備將報(bào)警，實(shí)現(xiàn)“預(yù)防”違法彼乌。但室外場(chǎng)景比較復(fù)雜泻肯，人流以及光線等因素都會(huì)影響到其準(zhǔn)確率，導(dǎo)致誤報(bào)率非常高慰照。
另外灶挟，牛津互聯(lián)網(wǎng)研究所 Sandra Wachter 認(rèn)為，此類系統(tǒng)的本質(zhì)困難在于毒租，評(píng)估在沒有警察或其他服務(wù)干預(yù)的情況下如何證明結(jié)果準(zhǔn)確稚铣。
總而言之，從算法角度來說凳渗，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)做事前研判秽擦，在海關(guān)、交通等部門準(zhǔn)確率可觀，該技術(shù)已足敷應(yīng)用资汛；但應(yīng)用于日常的提前干預(yù)來說帐捺，該技術(shù)可行性不高。
結(jié)語：不少案例證明呼雨，AI有時(shí)比人類更精準(zhǔn)公正赫捕，但反之亦然。我們需要提倡此類研究凑魔，以驗(yàn)證AI所能做的與不能做的飘拂。不可否認(rèn)的是，這項(xiàng)應(yīng)用將克服上文所提及的缺陷壶碴，發(fā)展得更成熟显艘。當(dāng)然，在應(yīng)用之時(shí)也不可避免地面臨倫理問題审拉。
違法預(yù)測(cè)為社會(huì)安全提供更多可能
最近仿吞，這項(xiàng)技術(shù)有了進(jìn)展滑频。據(jù)新華社報(bào)道，日本一家初創(chuàng)企業(yè)宣稱研發(fā)出一款A(yù)I軟件唤冈，通過分析店鋪內(nèi)監(jiān)控錄像峡迷，即可發(fā)現(xiàn)涉嫌偷竊的可疑行為，在竊賊“動(dòng)手”之前識(shí)別他們你虹，從而達(dá)到預(yù)防違法的目的绘搞。據(jù)日本“IT媒體”報(bào)道，這款軟件在測(cè)試中于10天內(nèi)至少幫助發(fā)現(xiàn)了7名扒手傅物。
其實(shí)夯辖，類似情景早已上演。在洛杉磯實(shí)時(shí)犯罪預(yù)警中心挟伙，電腦屏幕墻上的洛杉磯電子地圖正不停閃爍楼雹，每一次閃爍都代表那個(gè)地區(qū)可能即將發(fā)生一次惡性違法活動(dòng)，工作人員可根據(jù)預(yù)警派遣警力尖阔，及時(shí)干預(yù)贮缅。
這是大數(shù)據(jù)公安警務(wù)模式的開始，也可以說是未來的警務(wù)模式。雖然它還處于初級(jí)階段焕鲸，但是其潛力不可忽視忿韧。當(dāng)AI 技術(shù)遇上安防監(jiān)控?cái)z像頭，加上公安系統(tǒng)長(zhǎng)年累月收集積累下的數(shù)據(jù)落寡，視頻監(jiān)控系統(tǒng)便可進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)智能分析成止，為公安機(jī)關(guān)打擊違法提供了更多可能。
這一技術(shù)是否可行痒仆？
2018年揣蒿，英國(guó)警方希望使用人工智能技術(shù)來預(yù)測(cè)嚴(yán)重的暴力犯罪，然而其可靠性遭到了質(zhì)疑豪服。質(zhì)疑者稱刨德，由于人口密集、貧困和沖突頻發(fā)的地區(qū)駐扎著更多警力吁巫，警方逮捕嫌犯概率更高汰日，系統(tǒng)分析時(shí)便會(huì)側(cè)重這些地區(qū)的居民，導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差龟夜。
那么挂捅，用AI配合視頻監(jiān)控來預(yù)測(cè)違法，究竟靠不靠譜堂湖？
從理論上來看闲先，基于AI的視頻監(jiān)控的“預(yù)測(cè)”是可行的，不過要看具體場(chǎng)景苗缩。例如在ATM機(jī)上饵蒂，監(jiān)控視頻結(jié)合自然語言識(shí)別能夠?qū)崿F(xiàn)詐騙預(yù)警；當(dāng)有人在門口長(zhǎng)時(shí)間逗留或者在門禁設(shè)備上加裝物體時(shí)酱讶，設(shè)備將報(bào)警，實(shí)現(xiàn)“預(yù)防”違法彼乌。但室外場(chǎng)景比較復(fù)雜泻肯，人流以及光線等因素都會(huì)影響到其準(zhǔn)確率，導(dǎo)致誤報(bào)率非常高慰照。
另外灶挟，牛津互聯(lián)網(wǎng)研究所 Sandra Wachter 認(rèn)為，此類系統(tǒng)的本質(zhì)困難在于毒租，評(píng)估在沒有警察或其他服務(wù)干預(yù)的情況下如何證明結(jié)果準(zhǔn)確稚铣。
總而言之，從算法角度來說凳渗，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)做事前研判秽擦，在海關(guān)、交通等部門準(zhǔn)確率可觀，該技術(shù)已足敷應(yīng)用资汛；但應(yīng)用于日常的提前干預(yù)來說帐捺，該技術(shù)可行性不高。
結(jié)語：不少案例證明呼雨，AI有時(shí)比人類更精準(zhǔn)公正赫捕，但反之亦然。我們需要提倡此類研究凑魔，以驗(yàn)證AI所能做的與不能做的飘拂。不可否認(rèn)的是，這項(xiàng)應(yīng)用將克服上文所提及的缺陷壶碴，發(fā)展得更成熟显艘。當(dāng)然，在應(yīng)用之時(shí)也不可避免地面臨倫理問題审拉。
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