看過美劇《疑犯追蹤》的人想必對主人公創(chuàng)造的“機(jī)器”印象深刻,，這臺(tái)“機(jī)器”能夠通過大范圍監(jiān)控來預(yù)測,、預(yù)防犯罪。不少人感慨,，如果這些技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中存在,，對于公共治安無疑是極大利好。劇中的“機(jī)器”做到了百分百準(zhǔn)確,，現(xiàn)實(shí)版AI是否也能成功,？

　　違法預(yù)測為社會(huì)安全提供更多可能

　　最近，這項(xiàng)技術(shù)有了進(jìn)展,。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，通過分析店鋪內(nèi)監(jiān)控錄像,，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，從而達(dá)到預(yù)防違法的目的,。據(jù)日本“IT媒體”報(bào)道,，這款軟件在測試中于10天內(nèi)至少幫助發(fā)現(xiàn)了7名扒手。

　　其實(shí),，類似情景早已上演,。在洛杉磯實(shí)時(shí)犯罪預(yù)警中心，電腦屏幕墻上的洛杉磯電子地圖正不停閃爍,，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，及時(shí)干預(yù),。

　　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。雖然它還處于初級階段,，但是其潛力不可忽視,。當(dāng)AI 技術(shù)遇上安防監(jiān)控攝像頭,，加上公安系統(tǒng)長年累月收集積累下的數(shù)據(jù),，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，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,？

　　2018年,，英國警方希望使用人工智能技術(shù)來預(yù)測嚴(yán)重的暴力犯罪，然而其可靠性遭到了質(zhì)疑,。質(zhì)疑者稱,，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,，警方逮捕嫌犯概率更高,，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,。

　　那么,，用AI配合視頻監(jiān)控來預(yù)測違法，究竟靠不靠譜,？

　　從理論上來看,，基于AI的視頻監(jiān)控的“預(yù)測”是可行的，不過要看具體場景,。例如在ATM機(jī)上,，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)有人在門口長時(shí)間逗留或者在門禁設(shè)備上加裝物體時(shí),，設(shè)備將報(bào)警,，實(shí)現(xiàn)“預(yù)防”違法。但室外場景比較復(fù)雜,，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。

　　另外,，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，評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,。

　　總而言之,，從算法角度來說，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)做事前研判,，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,；但應(yīng)用于日常的提前干預(yù)來說,，該技術(shù)可行性不高。

　　結(jié)語：不少案例證明,，AI有時(shí)比人類更精準(zhǔn)公正,，但反之亦然。我們需要提倡此類研究，以驗(yàn)證AI所能做的與不能做的,。不可否認(rèn)的是,，這項(xiàng)應(yīng)用將克服上文所提及的缺陷，發(fā)展得更成熟,。當(dāng)然,，在應(yīng)用之時(shí)也不可避免地面臨倫理問題。