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当AI遇上摄像头:预测违法是否靠谱?

看过美剧《疑犯追踪》的人想必对主人公创造的“机器”印象深刻,这台“机器”能够通过大范围监控来预测、预防犯罪。不少人感慨,如果这些技术在现实生活中存在,对于公共治安无疑是极大利好。剧中的“机器”做到了百分百准确,现实版AI是否也能成功?

违法预测为社会安全提供更多可能

最近,这项技术有了进展。据新华社报道,日本一家初创企业宣称研发出一款AI软件,通过分析店铺内监控录像,即可发现涉嫌偷窃的可疑行为,在窃贼“动手”之前识别他们,从而达到预防违法的目的。据日本“IT媒体”报道,这款软件在测试中于10天内至少帮助发现了7名扒手。

其实,类似情景早已上演。在洛杉矶实时犯罪预警中心,电脑屏幕墙上的洛杉矶电子地图正不停闪烁,每一次闪烁都代表那个地区可能即将发生一次恶性违法活动,工作人员可根据预警派遣警力,及时干预。

这是大数据公安警务模式的开始,也可以说是未来的警务模式。虽然它还处于初级阶段,但是其潜力不可忽视。当AI 技术遇上安防监控摄像头,加上公安系统长年累月收集积累下的数据,视频监控系统便可进行实时数据智能分析,为公安机关打击违法提供了更多可能。

这一技术是否可行?

2018年,英国警方希望使用人工智能技术来预测严重的暴力犯罪,然而其可靠性遭到了质疑。质疑者称,由于人口密集、贫困和冲突频发的地区驻扎着更多警力,警方逮捕嫌犯概率更高,系统分析时便会侧重这些地区的居民,导致结果出现误差。

那么,用AI配合视频监控来预测违法,究竟靠不靠谱?

从理论上来看,基于AI的视频监控的“预测”是可行的,不过要看具体场景。例如在ATM机上,监控视频结合自然语言识别能够实现诈骗预警;当有人在门口长时间逗留或者在门禁设备上加装物体时,设备将报警,实现“预防”违法。但室外场景比较复杂,人流以及光线等因素都会影响到其准确率,导致误报率非常高。

另外,牛津互联网研究所 Sandra Wachter 认为,此类系统的本质困难在于,评估在没有警察或其他服务干预的情况下如何证明结果准确。

总而言之,从算法角度来说,通过大数据技术做事前研判,在海关、交通等部门准确率可观,该技术已足敷应用;但应用于日常的提前干预来说,该技术可行性不高。

结语:不少案例证明,AI有时比人类更精准公正,但反之亦然。我们需要提倡此类研究,以验证AI所能做的与不能做的。不可否认的是,这项应用将克服上文所提及的缺陷,发展得更成熟。当然,在应用之时也不可避免地面临伦理问题。

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