政府通往人工智能的發(fā)展之路
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)場留下的指紋,可以在數(shù)據(jù)庫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。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)場錄像中生成并保存在部門數(shù)據(jù)庫中的未知人臉,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。

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