在人工智能時代，人們生活、工作的方式正在被重新塑造。在英國，警察開始借助名一款為VALCRI的人工智能來破案。它通過學習以往案件，在新案件發生時，在幾秒鐘內就可以整理違法現場的所有證據，并根據警察掌握的線索，迅速勾勒出違法嫌疑人和違法細節，供警察參考。同時，它還會提供新的調查線索，并提醒警察注意以往忽略的證詞。

警用AI應用廣泛

從監控攝像機到無人機，很多城市已在公共安全領域使用人工智能技術。如已經被美國多地警方裝配的AI執法記錄儀，它可以通過攝像頭背后的算法識別和分類功能，來對執法信息進行全自動編輯和存檔。這個功能原理等同于我們手機中的圖片識別，但要建立在海量數據庫和針對警用信息的強化機器學習基礎上。有了這個能力，執法警員就不必再對拍攝的資料進行大量剪輯、歸檔，從而節省工作時間。

另外還有一個很大的市場——警車。就在不久之前，美國媒體披露福特申請了一項新的自動駕駛警車專利。根據相關信息，福特的新警車不僅能夠自動駕駛，還可以通過車載攝像頭和傳感器發現街上其他車輛的違規信息，同時它還能連接到公共攝像頭等設備，組成立體化的車輛自動執法體系。根據專利信息，這種警車可以在不用人類介入的情況下自己開出罰單，甚至還能根據事態來主動追蹤甚至跟蹤嫌疑車輛。然而福特只是自動駕駛警車眾多玩家中的一個而已，隨著自動駕駛產業的發展中，警車市場恐怕也會成為老牌車廠和新造車公司的必爭之地。

以上說的那些AI，放在警匪片里顯然都是配角。但是演主角的心是每個人都有的，AI大概也不例外。在城市攝像頭網絡與公眾安全這幕大戲中，AI已經準備作為一名“超級警察”粉墨登場。城市攝像頭背后的AI能同時看完城市中無數個攝像頭的拍攝數據，其第一個任務當然是從人海中找出逃犯。記得當年抓周克華的時候，警方出動了大量警員日夜不停的看監控，而如今，只要通過智慧安保人像識別系統，就能接連抓捕三名觀看張學友演唱會的逃犯。

另一個攝像頭背后的AI安全應用，是預判人流密集度，從而實時示警引導人群疏散。我們這樣的人口大國，在人群密集時發生踩踏事故是嚴重的社會安全隱患。用AI識別人流擁擠程度是有效的解決方案。在今天中國很多一二線城市里，城市攝像頭背后的AI預警裝置已經開始上崗工作。

與人流控制相似，車流控制也是城市安全AI的一個主攻方向。比如通過攝像頭判斷車禍發生從而第一時間報警，甚至通過車輛行駛軌跡異常來判斷酒駕和疲勞駕駛。這些都已經在部分中國城市中得到了應用。

目前有些負責城市安全的警用AI不僅能“看見”，還能“聽見”。硅谷一個創業公司開發了一個城市警用系統，它的能力是通過麥克風，借助AI能力在復雜的城市聲音中識別出槍聲。一旦聽見槍響，系統就會自動向警方報警，并準確定位槍擊事發地。

當然了，能看能聽之外，已經出現了能自己思考的AI。2016年，富士通與日本電子通訊大學公布了一個合作項目，內容是通過城市攝像頭監控到違法事件之后，AI系統自動規劃出警方案和警力調配計劃。其算法包括就近警力分配原則、預判嫌犯逃跑路線，還能設計出封閉道路和設置路障的方案。目前這個系統在人口密集、地形復雜的東京，已經可以在五分鐘內給出一個警力調配方案。

如今躲在攝像頭背后的AI警察，已經開始在全世界上班，注視著城市的一舉一動。假如你覺得這還是不夠厲害，那預測違法了解一下？

2017年9月12日英國《每日郵報》報道，據最新一份研究報告表示，人工智將獲得進一步發展，可助警方預防違法。到2030年，人們將會高度依賴“預言性監管”。報告指出，機器學習可使電腦自主學習，這項技術已經應用到實踐中，對打擊違法活動有重要影響。研究人員表示：“執法機關對檢測社交媒體破壞性事件的計劃，以及通過監控大規模聚集人群進行安全分析等越來越感興趣。”。同時，機器學習能夠極大地提高人工智能預測違法事件的能力，包括違法的時間、地點和人物。

除了預測違法之外，AI也開始在警方審訊中發力。日立和麻省理工合作推出過一個AI攝像頭解決方案，可以精準識別出被拍攝人的心跳、脈搏等數據。這項技術主要用來配合審訊，其主要應用場景就是在審訊時，監控嫌疑人的生理狀況和臉色變化等，并得出嫌疑人可能說謊或者精神高度緊張等結論。其實就相當于是一個AI測謊機。這項技術的價值在于它并沒有收集太多嫌疑人資料，而是將一個審訊員察言觀色的能力集成到了AI上，為審訊提供輔助。當然了，目前這類技術才剛剛開始出現。

AI是一把雙刃劍

雖然AI警探能夠幫助警方更快更輕松的破案，但它也并非是完美無缺的。佐治亞理工學院的馬克？里德爾（MarkRiedl）認為：“AI警探可以幫助警方，但也會帶來新的誤差。”警方很容易認為系統已經確定了所有相關的特征，但系統終歸也還是會漏判一些。VALCRI試圖通過使整個過程透明化來抵消這一點，也就是說，它永遠不會隱藏結果，并且每個判斷都可以回溯。猶他大學的邁克爾？楊（MichaelYoung）認為，這可能會導致越來越多的案件細節被提交給陪審團。這些細節將以數字化的形式一同呈現給辯方和檢方，雙方都可以在法庭上用這些信息，使雙方的辯論更加透明。

然而這并非警用AI面臨的最大的問題，對于警用AI來說最大的問題是歧視問題和隱私問題。

在道德困境面前，技術會顯得束手無策。比如說前面說過的AI預測重點巡邏地區。這件事在日本還沒開始，就已經有媒體擔憂這很有可能加大警方對某幾個具體區域的巡邏強度，從而讓這個區域的居民和店鋪產生不滿。而在美國，這種不滿早就體現出來了。2016年美國公民自由聯盟曾經聯合十幾個人權組織發表聲明，認為警方用AI作為巡邏，甚至審訊和逮捕的工具并不恰當。其背后隱藏著警察系統對某些社區甚至某些族裔居民嚴重的偏見

而關于隱私的爭論就更嚴重了，城市攝像頭追逃按說已經是比較“溫柔”的技術，但還是有很多聲音批評這些能夠高高在上認出街上每一個人的技術，其實是對居民隱私的侵犯。“不被認出來”也是隱私權力之一，更何況數據如何應用居民也無法自主。當警方手里的識別工具越來越強力，違法分子的活動空間當然會越來越小，但普通居民感到的隱私壓抑感也會隨之上升。在AI識別能力爆炸式發展的今天，這可能會是一個無法圓滿解釋的矛盾。

在的警用AI科技領域，強調公眾安全還是強調居民隱私，優先考慮技術的妥善度還是應用效率，處在一場無止境的博弈里。

結語：無論如何，警用AI已經開始向現實逼近，而一路伴隨它的，是關于隱私、歧視和不靠譜的爭議。隨著機器人技術的進一步發展，將來很有可能會出現機器人警察，配置了人工智能和武器的機器人警察，會不知疲倦，鐵面無私，相信以后違法將是一項非常困難的工作。