人工智能永遠(yuǎn)鐵面無私的入境邊檢員

莫莉·肯德里克

Unisys已經(jīng)在研發(fā)人臉識(shí)別以及其他技術(shù)，幫助邊檢人員找出可能構(gòu)成威脅的旅客

人工智能可為邊檢官員提供更多觸手可及的旅客信息

等待入境的隊(duì)伍會(huì)越來越長。被限制入境者當(dāng)中，絕大多數(shù)不會(huì)造成威脅，但卻讓本已冗長的入境手續(xù)變得更為緩慢。邊檢人員的工作很艱難。每小時(shí)要做出數(shù)百次判斷，決定是否應(yīng)該讓旅客入境。在恐怖主義、人口販賣和走私的威脅下，要把事情做對(duì)做好有很大的壓力。

雖然邊檢人員可從電腦系統(tǒng)上獲取一些額外情報(bào)，但他們檢視大多數(shù)旅客，都是憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺。對(duì)許多邊檢人員而言，這種經(jīng)驗(yàn)可能并不多——這個(gè)職位人員流動(dòng)率很高;美國邊檢人員的辭職率是其他執(zhí)法部門的兩倍。

任何一個(gè)入境時(shí)被攔下來的人，都會(huì)知道這是一個(gè)多么令人沮喪、倍感壓力的經(jīng)歷，即便是很短暫的停留也是如此。在邊防人員檢查你的護(hù)照時(shí)直視他們無情的雙眼，永遠(yuǎn)是讓人精神緊張的經(jīng)歷。

邊檢人員往往沒有什么同情的態(tài)度，但更加依賴科技可能讓入境審查流程徹底沒有了人情味

但很快就可能有一種看不見的邊檢人員，我們既無法和他們說理，也不能用一個(gè)微笑改變他們的想法。

全球多個(gè)政府正在開發(fā)人工智能系統(tǒng)，協(xié)助評(píng)估入境旅客。

美國科技公司unisys開發(fā)的系統(tǒng)就是其中之一。該公司在2001年9.11恐怖襲擊事件后，開始與美國海關(guān)和邊境巡邏隊(duì)合作研發(fā)新技術(shù)，用于在登機(jī)前確定危險(xiǎn)乘客。他們的威脅評(píng)估系統(tǒng)被稱為Linesight，收集來自不同政府機(jī)構(gòu)和其他來源的旅客數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)學(xué)上的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

他們還把這項(xiàng)技術(shù)用于尋找有潛在威脅的旅客或者貨物上。Unisys的邊境及國家安全項(xiàng)目總監(jiān)肯達(dá)爾用兩名虛構(gòu)的旅客的例子解釋了LineSight的運(yùn)作方法。

羅曼和桑德拉都持有有效護(hù)照和簽證。大部分情況下，他們能直接通過安檢系統(tǒng)，無需接受盤問。但LineSight的算法發(fā)現(xiàn)了羅曼旅行中的一些可疑之處——她在過去幾年多次前往某國，帶著許多不同姓氏的小孩同行，預(yù)測分析將此與人口販賣聯(lián)系起來。

肯達(dá)爾還表示：“羅曼買機(jī)票所用信用卡的發(fā)卡銀行與東歐一個(gè)販賣性工作者的人口走私集團(tuán)有關(guān)聯(lián)?！盠ineSight能從羅曼搭乘的航空公司獲取這些信息，并與執(zhí)法部門的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交叉核驗(yàn)。

肯達(dá)爾還補(bǔ)充說：“在羅曼和桑德拉登機(jī)之前，就可以搜集所有信息，發(fā)送給邊檢人員。我們從多個(gè)來源搜集數(shù)據(jù)。不同的政府搜集不同的信息，有的來自政府自己的數(shù)據(jù)庫，還有的來自旅行社。這些數(shù)據(jù)各式各樣的都有?！?/p>

這個(gè)系統(tǒng)可以用類似分析貨運(yùn)信息的手段，將可能的走私信息整合起來。

Unisys人工智能的強(qiáng)大之處在于可以短時(shí)間內(nèi)搜集并評(píng)估海量數(shù)據(jù)——LineSight只需兩秒鐘就能處理所有相關(guān)數(shù)據(jù)并完成威脅評(píng)估。

現(xiàn)在自動(dòng)護(hù)照檢查機(jī)在很多機(jī)場都很常見，很快這些機(jī)器就能在旅客通過時(shí)進(jìn)行詢問

旅客入境流程自動(dòng)化有助于減少排隊(duì)，但也有人擔(dān)心旅客會(huì)因?yàn)椴还脑虮痪辛?/p>

但也有人擔(dān)心這種用人工智能分析數(shù)據(jù)的方法。用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的算法在識(shí)別規(guī)律或行為時(shí)可能帶有這些歷史數(shù)據(jù)里存在的偏見。例如，人們發(fā)現(xiàn)，利用美國司法系統(tǒng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法就對(duì)非洲裔被告存在偏見。該算法會(huì)做出不正確的判斷，認(rèn)為非洲裔被告再次犯案幾率是白人的兩倍，反映的正是美國司法系統(tǒng)里的人種偏見。

布瑞南司法中心的普賽擔(dān)心，類似的偏見可能會(huì)悄然植入入境檢查的算法中。

“用過去被禁止入境旅客的信息對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練出的預(yù)測性算法幾乎都極度依賴過去數(shù)據(jù)中的代表性，進(jìn)而復(fù)制過去的規(guī)律?！逼召愓f。

根據(jù)肯達(dá)爾的說法，Unisys希望通過允許算法從過去的錯(cuò)誤中吸取經(jīng)驗(yàn)來應(yīng)對(duì)這一問題。

“如果他們把某個(gè)人攔下來，結(jié)果發(fā)現(xiàn)此人并沒有什么不妥，這就會(huì)讓算法自動(dòng)更新?！彼f?！耙虼宋覀兠孔鲆淮卧u(píng)估，算法就變得更加智能。這并不是基于直覺，也不是基于我的偏見——而是基于通過邊境的所有旅客?！?/p>

該公司還表示，LineSight并不會(huì)讓某一條數(shù)據(jù)的權(quán)重高于其他數(shù)據(jù)，而是將所有相關(guān)信息呈遞給邊檢和海關(guān)人員。