人工智能的“天罗地网”
2026-08-05 14:54:03 投稿人 : 经典美文网 围观 : 次 评论
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本文经授权转载自公众号CSDN(ID: CSDNnews),整理:弯月,责编 :郭芮人工智能(AI)技术正在全球迅速崛起。不断涌现的最新发展令世人瞩目,从以假乱真的深度伪造视频,再到先进的算法——足以在多人扑克大战中击败世界上最好的玩家。但是,AI所引起的道德问题也受到越来越多人的关注。为了正确地解决这项技术带来的影响,我们需要了解这些工具的部署情况以及它们的使用方式。本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据,将为你呈上一份人工智能全球监控指数(AI GLOBAL SURVEILLANCE,简称AIGS)报告。报告的主要发现包括:
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AI监控技术的传播速度超出了专家的预期。全球176个国家中,至少有75个国家正在积极利用AI技术进行监控。中国是全球AI监控的主要推动者。与中国相关的公司(特别是华为、海康威视、大华和中兴通讯)为63个国家提供了AI监控技术,无人出其右。但中国并不是全球范围内唯一一个提供先进监控技术的国家,美国公司也在积极参与。其他自由民主国家(法国、德国、以色列、日本)的公司也在扩大这项技术方面发挥着重要作用。国家的军事支出与政府使用AI监控系统之间存在着密切的关系:全球50个军事国家中有40个使用了AI监控技术。“2019年网络自由”报告指出,全球65个国家中有18个国家使用了中国公司开发的AI监控技术。本报告显示,2019年,在这65个国家中使用了中国AI监控技术的国家数量已增至47个。
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AI全球监控指数简介人们一度认为AI技术只会出现在科幻世界里,但如今这些技术已经渗透到了生活的方方面面。为我们的智能手机提供动力,推荐我们喜欢的音乐,并为我们提供社交媒体信息——AI最强大的地方就在于无孔不入。按照计算机科学家Nils Nilsson的说法,一般而言,AI的目标是“实现机器的智能化”,具体方法是自动化或“让实体能够在环境中正确地运行并具有一定的预见性”。AI不是某种特定的技术,我们应该将AI视作集成系统,其融合了获取目标信息、逻辑推理原则和自我纠错能力。AI的一个主要子领域是机器学习,这是一个统计过程——通过大量的信息分析来识别模式以及解释当前数据和预测未来。该领域有几项突破性的新成就:成熟的机器学习以及刚刚崭露头角的深度学习;云计算和在线数据收集;新一代先进的微芯片和计算机硬件;复杂算法性能的提升;以及其他由市场驱动的AI技术的新用途。如果不出所料的话,AI的影响远远超出了个人消费者的选择范围。AIGS指数的发现得出了三个关键性的见解。首先,全球范围内AI监控技术的使用正在迅速蔓延。75个国家/地区(占评估国家的43%)正在以合法和非法的方式部署AI监控。“2019年网络自由”报告表示,经过对65个国家进行评估后,发现有18个国家都在使用中国公司的AI监控技术。一年后,AIGS指数发现同一批国家中有47个国家/地区目前正在部署中国公司提供的AI监控技术。下图1显示了采用了AI监控技术的国家占各自地区的百分比:其次,中国是AI监控技术的主要供应商。报告发现全球至少有64个国家采用了与中国公司相关的技术,仅华为一家就负责向至少50个国家提供AI监控技术。然而,中国并不是唯一一个提供先进的AI监控技术的国家,法国、德国、日本和美国也积极地参与了该领域。下图2显示了该行业的龙头公司:第三,自由民主国家也是AI监控技术的主要用户。AIGS指数显示,有51%的高级民主国家部署了AI监控系统。相比之下,部署了AI监控技术的封闭式专制国家占37%,选举专制/竞争性专制国家为41%,而选举民主/自由民主国家为41%。自由民主政府正在积极地利用AI工具来监视边界、逮捕潜在的罪犯、监视公民的不良行为,以及从人群中找出可疑的恐怖分子。2
AI监控的类型下面来介绍主要的AI监控技术,报告详细介绍AIGS指数考虑在内的三种AI监控工具:智能城市/安全城市平台,面部识别系统,以及智能警务。此外,其中还描述了为了让AI监控工具正常运行而需要的技术,特别是云计算和物联网(IoT)网络。不过,这些技术的采用并没有被AIGS指数考虑在内。更重要的是,AI监控并不是独立的控制工具,而是形成了一整套数字化控制工具——通过信息和通讯科技来监控、威慑、强迫和骚扰对手,从而给目标施加压力,迫使其放弃进行特定的行为。表1总结了每一种技术和相应的全球部署情况。表1 AI监控技术总结和全球普及程度
AI监控技术 |
描述 |
全球普及程度(总计75个国家) |
智能城市/安全城市 |
城市中装有传感器,用于传输实时数据,从而更容易地进行服务提供、城市管理和公共安全。通常也称为“安全城市”。该技术利用传感器、面部识别摄像头和警察佩戴的摄像头,这些设备都连接到智能控制中心,来防止犯罪、保证公共安全,以及应对紧急情况。指数中仅考虑了明确以公共安全为目标的平台。 |
56个国家 |
面部识别系统 |
利用生体技术,将摄像头(静止图像或视频)存储下的图像或实时视频在图像数据库中进行匹配。并非所有系统都着重于数据库匹配,一些系统会评价总体的统计趋势,或者根据人群的面部识别结构进行广域的情感分析。
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64个国家 |
智能警务 |
利用数据驱动的分析技术辅助调查,加快警务反应速度;一些系统会使用算法分析对可能出现的犯罪进行预测。 |
53个国家 |
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面部识别系统面部识别为利用生体技术,将摄像头(静止图像或视频)存储下的图像或实时视频在图像数据库中进行匹配的技术。并非所有系统都着重于数据库匹配,一些系统会评价总体的统计趋势,或者根据人群的面部识别结构进行广域的情感分析。不同于已在警务系统中服务了25年之久的闭路电视系统,面部识别摄像头更具侵入性。它们能扫描独特的面部特征,为每个人建立详细的生体映射,而这一切都无需获得许可。通常,面部识别监视摄像头都非常便携,而且可以进行伪装。例如,马来西亚的安全部门与中国的安全公司依图合作,为警察配备带有面部识别的便携摄像机。这样警察就可以“迅速地将摄像机拍摄的照片与中心数据库的图像进行对比”。在报告里,专家们详细解释了与面部识别有关的几点担忧。首先,关于图像数据库(用于存储面部识别摄像头捕获的图像的数据库)的访问和使用的法规非常少。政府如何使用这些信息,图像应该存储多久,执法部门从何处获得第一手数据,这些都是不透明的,而且各个地区都不一样。其次,面部识别技术的准确度波动非常大。特定的测试表明,面部识别技术的误识别率非常高。最近的一份关于英国大都会警察局的独立调研报告表明,它应用的面部识别技术的错误率高达81%。类似地,美国的警用摄像头制造商Axon也宣布他们将在产品上去除面部识别功能。Axon的道德委员会表示:“面部识别技术目前还十分不可靠,无法从道德上评判其使用效果。”但其他的评测对面部识别技术给出了正面的评价。2019~2019年间,美国国家标准技术研究所对于39家开发商提供的127种算法进行了评测,表明“在搜索数据库、找到匹配的照片方面,面部识别的效果要好20倍。”与同期相比,失败率从4%降到了0.2%。如此巨大的差异的原因之一是,面部识别在理想条件下效果非常好。但当遇到不可预测的条件——例如恶劣的天气状况,或模糊的图像等——时,失败率就会直线上升。面部识别技术也不能避免性别和种族偏见,因此对于少数族裔和女性的假阳性判断率很高——“肤色越深,错误率就越高,黑人女性的图像的错误率几乎达到了35%。”纽约时报的Steve Lohr如是说。面部识别系统迅速在全世界受到欢迎。指数表明,至少64个国家在AI监控计划中主动地采用了面部识别系统。4
智能警务智能警务背后的思想是将大量的数据输入到算法中,包括地理位置数据、历史犯罪率、犯罪类型、生体数据、社交媒体数据等,从而达到避免犯罪,实现对于犯罪的快速响应,甚至能够预测未来的犯罪行为。备受关注的领域之一就是预测性警务。2009年,在美国司法部对该项技术的研究开了绿灯之后,该技术在美国的发展一日千里。该技术的核心是,根据大量数据的分析,预测出何时实施犯罪、针对何人实施犯罪。预测性警务受到了普遍关注。例如,预测性分析程序PredPol已经被部署到了“全国超过60个警察局”。但在看到预测的有效性的同时,人们也越来越多地担心算法的倾向和偏见。最近,Caroline Haskins在给Vice提供的报道中描述了PredPol的预测性犯罪的预测算法的原理。PredPol的软件能在“最小500x500平方英尺的范围”内为警察提供犯罪预测,这个范围已经足够定位到一栋房子。它的假设是“特定时间点,特定的犯罪更容易出现在同一地点”。PredPol表示,该程序“利用每个新城市的历史事件数据来训练算法(理想状况下2~5年的新数据),然后利用每天从警察局收到的新事件来更新算法。”新的预测会在Google地图上以红框标记,表示高风险区域,以引起巡逻警察的注意。PredPol的弱点之一就是它利用过去的犯罪行为和逮捕来预测未来。已经被警察“特别关注”的特定少数族裔社区,出现在PredPol中的频率也非常高。至少有53个采用了AI监控的国家应用了智能警务系统。
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AI监控所需的技术另一类技术不是直接负责监控的程序,而是负责提供实现应用程序必不可少的关键功能。如果没有云计算功能,那么高级视频监控和面部识别摄像头将无法运行。一位专家曾说,如果视频监控是“眼睛”,那么云服务就是“通过5G网络将摄像机和硬件连接到云计算模型的”大脑”。然而,云计算并非为了监控而生。因此,我们可以将这些辅助技术归为“AI监控所需的技术”,如下表所示。表2:AI监控所需的技术| AI监控所需的技术 | 描述 |
| 自动边界控制系统 | 以面部识别来自动化机场或边境入境的生体识别系统,也可以包含生体护照和身份。 |
| 云计算 | 基础设施组件、网络以及支持AI处理和操作的传感器(例如,云服务、数据中心、物联网网络)。 |
| 物联网 | 通过互联网连接的设备,允许云端的分析处理访问数据。 |
| 其他AI技术 | 其他相关的AI技术,例如电子政府、AI培训中心以及AI研究机构。 |
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总结AI监控技术在不断蔓延。但是,AI所引起的道德问题也受到越来越多人的关注。专家们对面部识别错误率以及少数群体的误报率表示深深的担忧。越来越多的公众意识到AI训练数据集中的算法偏差,及其对预测性警务算法和执法机构使用的其他分析工具产生的偏见影响。甚至是意图良好的物联网应用程序(智能扬声器、远程无钥匙门锁、汽车智能仪表板显示器)也可能带来被监控的烦恼。尽管有人认为边境控制系统的基础是错误的科学和未经证实的研究,但各国已经开始尝试这项技术(例如iBorderCtrl等)。如果负面影响不断扩大,有可能会导致这项技术的停滞。有关高级监控技术的准确性、公平性、方法一致性和偏见的影响等令人担忧的问题也会逐步浮出水面。本文的报告旨在重点介绍这种尚未被很好地理解、但会越来越多地影响现代生活的技术的新兴趋势。不过好在我们还有足够的时间,就AI技术、监控和公民隐私权之间的适当平衡展开急需的公开辩论。—【 THE END 】—
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