疑犯，還是吃瓜群眾？

生猛海鮮

如果你是閱片無數(shù)的刑偵劇資深鐵粉兒，那你一定對《犯罪心理》《24小時(shí)》《疑犯追蹤》這樣的美劇如數(shù)家珍。從最早的全靠自身能力破案，到現(xiàn)在的高科技引入，相信你一定也從這些美劇中深深體會到了科技帶來的變化。隨著犯罪分子們撲朔迷離的身份與難度超高的犯罪手法不斷進(jìn)步，探員、特工們的工作難度也在不斷增加。不過，好在有先進(jìn)的人工智能，能夠幫助他們在調(diào)查過程中提前預(yù)測到犯罪分子的動(dòng)向，查出他們的真實(shí)身份。

數(shù)據(jù)挖掘不是事兒

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是人工智能比較常見的應(yīng)用方向之一。數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，是一種在海量并且看似毫無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中尋找出大量也許有用也許沒用的發(fā)展規(guī)律，應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)并且得出結(jié)論的人工智能應(yīng)用方向。在給定大量數(shù)據(jù)的情況下，機(jī)器能通過對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)得到一個(gè)量化或者非量化的模型，并將其應(yīng)用于新得到的數(shù)據(jù)中。

在美劇《疑犯追蹤》里，人工智能The Machine就運(yùn)用了典型的數(shù)據(jù)挖掘，而兩位男主人公前期也基本是依靠The Machine提供的社保號碼來尋找救助對象，預(yù)防犯罪。不過這個(gè)人工智能，從始至終都沒有對獲取的信息進(jìn)行過單純的判斷，它只是在一個(gè)模型中通過大量的計(jì)算和分類，從而選出權(quán)重最高、特征最明顯的一個(gè)號碼。這種僅僅提取最明顯特征而不涉及任何智能化判斷的應(yīng)用，就是典型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

在這里，數(shù)據(jù)挖掘成為了統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展，它能夠在預(yù)測犯罪方面起到令人滿意的準(zhǔn)確度，但同時(shí)也對使用者的要求很高。不過隨著計(jì)算機(jī)能力的不斷增強(qiáng)，人們也能完成難度較高的數(shù)據(jù)挖掘工作。而一些新興的人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域也取得了很好的效果，如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和決策樹，在足夠多的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力下，它們幾乎不用人的關(guān)照，就能自動(dòng)完成許多有價(jià)值的功能。數(shù)據(jù)挖掘利用了人工智能和統(tǒng)計(jì)分析這兩門都致力于模式發(fā)現(xiàn)與預(yù)測的學(xué)科所帶來的好處，將這些高深復(fù)雜的技術(shù)封裝起來，使人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能，并且能夠更專注于自己所要解決的問題。

學(xué)習(xí)思維來輔助

除了簡單的數(shù)據(jù)挖掘，還有一些人工智能則或多或少運(yùn)用了“學(xué)習(xí)”的思維在里面，比如《黑鏡》第三季“全網(wǎng)公敵”中的AI。在這種情況下，人工智能不再是單純作為“計(jì)算模型”的角色，它會通過不斷地學(xué)習(xí)和歸納發(fā)展擁有自己的價(jià)值觀，并在調(diào)查過程中起到很大幫助。

事實(shí)上，人工智能的所謂價(jià)值觀從某種程度上來說，也是計(jì)算得出的產(chǎn)物，人工智能就像智商卓越但是沒有任何善惡觀的小孩子。人們必須通過不斷輸入大量數(shù)據(jù)并且監(jiān)督人工智能學(xué)習(xí)到的答案，從而不斷修正人工智能本身，最終才會得到一個(gè)具有自主判斷力的智能程序。

從《黑鏡》“全網(wǎng)公敵”一集中，推特上被投票“必須死”的人在控制人造蜜蜂的人工智能程序看來，就是被打上了“必須死”標(biāo)簽的人。因?yàn)橛羞@個(gè)標(biāo)簽，他們就是人造蜜蜂的攻擊對象。這個(gè)人工智能是不會考慮這些有標(biāo)簽的人是在什么環(huán)境因?yàn)槭裁幢淮蛏蠘?biāo)簽的，程序也不會考慮這些人做出了哪些對周圍人對社會有好處的東西。延伸一下，一個(gè)老實(shí)本分溫柔善良的人因?yàn)橐馔猓ū热缇W(wǎng)絡(luò)意外，同名同姓）錯(cuò)誤地被貼上了“必須死”的標(biāo)簽。那么哪怕這個(gè)人平時(shí)再樂于助人、行為再完美無瑕，對于控制人造蜜蜂的程序來說，這個(gè)錯(cuò)誤的受害者和之前那些被殺死的人一樣，沒有什么區(qū)別。

這種擁有自我價(jià)值判斷的人工智能也是目前研究的熱門之一，而且“是否有自我判斷功能”這個(gè)界限其實(shí)并不是特別清晰。雖然像“全網(wǎng)公敵”中的人工智能目前離我們還遙遙無期，但是利用數(shù)據(jù)挖掘和人工智能對犯罪進(jìn)行預(yù)測和偵察已經(jīng)不是什么新鮮事情了。911之后，美國國土安全局已經(jīng)開始著手建立相關(guān)的研究機(jī)構(gòu)和預(yù)警系統(tǒng)。無論是預(yù)警系統(tǒng)還是研究機(jī)構(gòu)，都是基于收集到的有關(guān)民眾的大量活動(dòng)信息數(shù)據(jù)。此外，互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生大量的信息，如何通過對這些數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行挖掘從而發(fā)現(xiàn)可疑的人物和行為，也一直是信息安全科學(xué)家們的研究方向之一。而針對大量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析也一直是數(shù)據(jù)科學(xué)家們面臨的挑戰(zhàn)之一。

從總體來看，美劇中無論是單純的“給出人物，讓執(zhí)法者自己判斷是犯罪嫌疑人還是潛在受害者”，亦或者是“程序針對給定人物判斷是不是犯罪嫌疑人”，這二者目前都沒有完全得到實(shí)現(xiàn)。但隨著科技的不斷發(fā)展，這樣的人工智能出現(xiàn)在世界上只是早晚的問題。不過，面對這樣的程序，我們做好了制定善惡的準(zhǔn)備了嗎？作為一個(gè)普通研究者，能夠承擔(dān)程序判斷“失誤”的后果嗎？畢竟這個(gè)世界上很多的事情，是不能簡單的一分為二的。或許就連機(jī)器自己，都需要一個(gè)灰色地帶來容忍判斷的失誤呢。