人工智能在行動(dòng)：公共安全

政府部門的公共安全部門是人工智能能夠產(chǎn)生重大影響的一個(gè)領(lǐng)域。美國(guó)的警察和司法部門正在采用人工智能技術(shù)希望迅速而堅(jiān)決地逮捕嫌疑犯并結(jié)案。通常，例如實(shí)施嫌疑人身份識(shí)別這樣的過程可能非常困難。調(diào)查人員審查嫌疑犯的照片或視頻監(jiān)控，通常要花費(fèi)數(shù)天甚至數(shù)周的時(shí)間，而以往是通過查看已知罪犯的文件夾或計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行人工匹配。

支持人工智能的面部識(shí)別可以使這一過程更簡(jiǎn)單，其速度提高了90％，然而，目前很少有執(zhí)法機(jī)構(gòu)能夠根據(jù)已知的罪犯數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行自動(dòng)面部識(shí)別。這導(dǎo)致了巨大的資源浪費(fèi)，同時(shí)大大增加了解決犯罪所需的時(shí)間。

當(dāng)人工智能技術(shù)被允許加速這一過程時(shí)，其結(jié)果就大不相同。例如，一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，允許調(diào)查人員快速加載嫌疑人的照片或視頻，并在幾分鐘內(nèi)在已知的犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)中通過統(tǒng)計(jì)匹配獲得一個(gè)列表。這個(gè)過程很像犯罪現(xiàn)場(chǎng)留下的指紋，可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索到匹配的指紋。在許多情況下，這有助于公共安全機(jī)構(gòu)大大加快調(diào)查速度，并幫助他們逮捕犯罪分子。

例如，加利福尼亞州的一個(gè)警察局使用人工智能工具將其連接到已知的罪犯數(shù)據(jù)庫(kù)。一旦確定可能的嫌疑人，調(diào)查人員就確認(rèn)了匹配信息，選擇附上相關(guān)的說明，并與警察局的其他同事分享。從犯罪現(xiàn)場(chǎng)錄像中生成并保存在部門數(shù)據(jù)庫(kù)中的未知人臉，可在調(diào)查人員解雇或添加到他們現(xiàn)有的相關(guān)人員數(shù)據(jù)庫(kù)的列表中進(jìn)行審查。

因此，該部門利用其預(yù)訂數(shù)據(jù)庫(kù)的功能，在6個(gè)月的時(shí)間內(nèi)識(shí)別50多名嫌疑人。在這種情況下，他們身陷這個(gè)“循環(huán)”參與可疑的識(shí)別過程，但利用人工智能技術(shù)可節(jié)省數(shù)千小時(shí)的人力和財(cái)力。

當(dāng)考慮處理爆炸式增長(zhǎng)的音頻和視頻監(jiān)控錄像時(shí)，這些人力和物力的節(jié)省變得更加顯著。而隨著越來越多的警察部門采用取證攝像頭，利用交通攝像頭和手機(jī)拍攝的視頻證據(jù)，需要篩選的音頻、視頻、圖像的數(shù)量是當(dāng)今執(zhí)法專業(yè)人員面臨的最大挑戰(zhàn)之一。

此外，最近在加利福尼亞州通過的一項(xiàng)新法律（包括紐約、內(nèi)華達(dá)和羅德島州在內(nèi)的其他州也考慮了不同程度的法律）帶來一項(xiàng)極其耗時(shí)的新挑戰(zhàn)，它要求該州警察部門處理獲得的任何音頻或視頻片段，除非是積極調(diào)查的一部分，否則應(yīng)在收集音頻和視頻片段的45天內(nèi)，根據(jù)要求向公眾提供。但是，在發(fā)布此類信息之前，必須編輯和刪除可能泄露無辜人員身份或其他個(gè)人身份信息（PII）的任何內(nèi)容。如果人工完成的話幾乎難以實(shí)現(xiàn)，因此需要采用人工智能的幫助。

同樣，當(dāng)工作人員積極參與并且進(jìn)入“循環(huán)”時(shí)，人工編校過程需要大量的人力和專業(yè)知識(shí)來審查每個(gè)框架并進(jìn)行編輯。事實(shí)上，一些警察部門已經(jīng)報(bào)告說，這個(gè)過程可能需要10分鐘或更長(zhǎng)時(shí)間，每個(gè)人需要在視頻本身每一分鐘的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行剪輯。但是，當(dāng)引入人工智能技術(shù)時(shí)，可以簡(jiǎn)化和加速編校過程，使這些視頻不僅能夠滿足法律要求，而且能夠從節(jié)省時(shí)間和成本中獲益。

展望未來

人工智能將繼續(xù)在政府部門的運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮重要作用。但政府部門通往人工智能的道路并不是投資數(shù)十億美元的資金來改革政府運(yùn)作的方式，這條路徑始于識(shí)別可以用人工智能增強(qiáng)或替換的重復(fù)過程。

隨著更多這些任務(wù)的確定，不同“循環(huán)”之間的連接對(duì)于充分利用人工智能的全部潛力將變得越來越重要。但隨著這種情況的發(fā)展，這條道路需要專注于構(gòu)建強(qiáng)力的組織，提醒人們可以“退出循環(huán)”，讓人工智能解決系統(tǒng)中的當(dāng)前挑戰(zhàn)，并首先保證公眾的安全。