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全球染疫人數激增 道瓊重挫943點創4個半月最大跌幅

AI福爾摩斯

【文/吳俊毅 圖片提供/達志影像、Gettyimages、東方IC】

每年5,515億元新台幣,這金額是什麼樣的概念?可以每年興建一條高鐵還綽綽有餘,但根據交通部數據及交通部運輸研究所報告,這是台灣在2018年因為交通事故死傷造成的經濟損失;2,976件——根據內政部統計,這是便利商店1年內報警處理的竊盜案件。這些金額與數據代表著令人憂心的治安問題。過去,要解決這些問題,只能透過政令宣導、實體警力配置交通要道、店員值班時多加留心,但是隨著警力與全台人數比例節節攀高,警力不足逐漸顯現,如何在有限的警力來逆轉違規、犯罪等情事惡化,成為2020年的發展重點。

雖然已經是老生常談的應用,但隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的進化,AI不再只能應用於醫療、下棋、車載運算等領域,其實在揪出通緝犯這領域,早已在許多國度上線應用,成效斐然。擁有龐大人口資料的中國就是應用最為頻繁的國度,將高達14億的人臉資料交給AI分析學習,在短短1年期間就已經逮捕超過萬名的通緝犯,這樣的成績令人感嘆於AI的犀利,但是否只能在事後補救,無法在事前就預防,猶如《關鍵報告》(Minority Report)中的先知一般?答案是肯定的,過去這就像是神話,但AI並不甘心於只當警察旁邊的華生,而是希望可以成為犯罪預防中的主角,新一代福爾摩斯。

法官得力新助手

一直以來,想判斷犯人是否會再次犯下誤是場考驗,透過人類評估的準確度總有其極限,常常聽到某某犯人在法官判定可假釋出獄後就立刻再犯,但現在根據《科學進展》(Science Advances)的論文顯示,透過演算法的輔助,預測累犯的準確率已經高達90%,雖然目前只在某些模擬情境中測試,但未來似乎可以看到AI成為法官的得力助手,輔助做出更適切的判斷。

而社群媒體已經是現代人不可或缺的社交、發聲途徑,但也不可否認它已成為許多犯罪的溫床,研究人員就從中嗅到或許這可以成為揪出罪犯的途徑。紐約大學的助理教授魯米.朱納拉(Rumi Chunara)領導的團隊,分析了5.32億則公開推文,發現種族歧視的推文數量與種族仇恨的犯罪數量呈現正相關;芝加哥警局也利用AI搜尋社群媒體,找出芝加哥最危險的400人,這些都是透過AI從社群媒體中找出犯罪因子的應用。

但這些判斷都只是疑似犯罪者,能否透過AI在造成傷害之前就遏止罪惡發生呢?阻斷電話詐騙或許是其中最容易實現的應用,接到詐騙電話幾乎成為現代人的日常,在談論AI如何阻止電話詐騙前,先談談現在的AI如何利用技術為惡。在美國總統大選期間,「Deepfake」的以假亂真技術,將假臉置換到影片上造成選情影響。技術演進到2019年,已經有詐欺犯利用AI造假技術模仿企業CEO的聲音,成功詐騙了22萬歐元,這猶如魯邦三世加名偵探柯南的劇情現實上演。

但在電話詐騙盛行的台灣,是否真的無法可擋了呢?其實也不盡然,在本期封面故事可以看到遠傳電信在預防電話詐騙的投入。遠傳網路暨技術群資深協理盧祖耀表示,下定決心打擊電話詐騙的契機是接到刑事警察局來電,表示許多詐騙電話都是由遠傳易付卡撥出,甚至發話地點不在台灣,而是在廈門,但遠傳隨即明快處理,在短短一周內將詐騙電話下降近4成,雖然出乎意料,但也激發遠傳想要更加強力阻擋電話詐騙的決心。盧祖耀談到,遠傳佈局大數據已經5年,所以有著堅實的軟實力,接著只要找出詐騙電話特徵即可,遠傳先將幾百萬人的通聯紀錄(Call Detail Record, CDR)去識別化後進行分析,以機器學習的方式給機器一個區間資料,再告訴它曾發生過的詐騙電話通聯特徵為何,利用演算法計算,未來即可透過這樣算出來的結果,掌握哪通電話屬於詐騙電話,精準度超過99%。

從先知到預判犯罪

對於執法單位來說,可預先得知案件何時發生是一種夢寐以求的能力,畢竟誰都不希望案件發生,目前各界還在朝這個理想境界邁進,隨著AI進步,對於警力的配置也能有更好的安排。新北市政府警察局資訊室主任張俊揚就認為,超前部署才能讓資料發揮最大功效的應用,有別於過去的土法煉鋼,警力無法有效配置,尤其新北市幅員廣大,屬於城鄉並存的行政區,很難只透過現有警力滿足所有民眾的需要,但是隨著大數據的導入,匯入資料庫經過分析後,接著透過「治安交通戰情儀表板」,讓「熱區」、「熱時」的資訊一目了然,方便警力做有效率的分配。

不可諱言,對於日益增加的人口以及犯罪事件,警力是遠遠不足,如何透過AI來降低員警負擔。在遏止網路犯罪方面,德國已經開發出可以自動辨識「兒童色情內容」的AI,這套AI系統的工作速率將力壓專業辦案人員,3天的辨識成績大約等於1名員警1年的工作量,透過AI的輔助,可以大大減輕員警的負擔。除此之外,交通違規也是耗損警力最大的來源之一,但對於引進「科技執法」的桃園市政府來說,卻不是問題。透過安勤科技的輔助,結合AI、車載自動診斷系統(On-Board Diagnostics, OBD)與專用短程通信技術(Dedicated Short Range Communication, DSRC)的系統已經上線,安勤科技副經理劉景新表示,即使是最簡單的紅線違停系統,透過AI來執行,就可以免去人情壓力;除此之外,透過建置AI開單場景,警察不再需要蹲在天橋,拍攝各台違規的車輛,將警力解放,才能做出更有效的配置。

看透隱藏心思與關係

這些智慧影像的判讀,則是需要優良的AI來判讀,工研院就開發出「DeepLook雲端智慧影像分析系統」,發展出可協助警方彈性整合影像來源、平行化分析影像、辨識影像中所需物件的辨識平台。上述這些多元的任務,隨著AI深度學習影像辨識的快速發展,讓很多過去做不到的影像辨識功能得以實現,現在的「DeepLook」不只能找出車牌,也能快速找出寵物與更多物件。同時,透過一站式的設計,讓員警不需要額外花太多時間適應。同時,警察大學刑事警察學系助理教授蔡馥璟表示,警察大學已經將AI概念融入不同的課程裡,包括科技犯罪、犯罪偵查等科目,都會觸及AI領域,培育未來員警相關概念。

過去,看著電影中的案件發生,劇中的主角抽絲剝繭後才發現類似手法在某某年前曾經發生,但通常在找出關聯性前,不幸的事情都已經再次發生。這時候,通常都會有位神探出來突破盲點,這樣的情況非常之戲劇性。但是在現實生活中,AI的出現可以說打破這樣的戲劇性,紐約警察局開發出AI軟體「Patternizer」,可以搜尋龐大案件海中的資料,迅速找出犯案模式間的關聯性,運用演算法快速破案;日本新創公司「Vaak」開發的AI,可以從鏡頭中判別顧客肢體語言,進而得知顧客是否有行竊的動機,讓店家做出預防。關於更多AI如何運用見微知著、預判先知等能力防堵犯罪,請看本期《能力雜誌》。

【完整內容請見《能力雜誌》2020年3月號,非經同意不得轉載、刊登】

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