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    性侵犯如此猖獗,AI能提前將他們甄別嗎?

    原標(biāo)題:性侵犯如此猖獗,AI能提前將他們甄別嗎?

    知名媒體人章文被曝性侵女生 蔣方舟:我也被他騷擾過

    文|雷宇

    來源|智能相對論(aixdlun)

    性侵丑聞全面爆發(fā)。事情緣起7月23日,趙欣(化名)和江蘇南通環(huán)保行動者劉斌先后發(fā)長文指控公益圈兩位知名人士“億友公益”創(chuàng)始人雷闖和“源頭愛好者環(huán)境研究所”創(chuàng)始人馮永鋒對其機構(gòu)的女志愿者和女性員工實施性騷擾。

    趙欣和劉斌的指控長文截圖

    繼多位公益人士被曝出性侵后,7月25日,一名女生舉報前媒體人章文強奸,事發(fā)后多名女士,包括蔣方舟、易小荷在內(nèi)也站出來指認(rèn)曾遭到章文的性騷擾。

    蔣方舟朋友圈截圖

    此前,好萊塢也曾爆性騷擾丑聞,涉及人包括且不限于塑造經(jīng)典上帝形象的好老戲骨摩根·弗里曼,飾演《紙牌屋》中“總統(tǒng)”的凱文·史派西,王牌制片人哈維·韋恩斯坦,至少有80位女性指控他涉嫌強奸、性虐待等。

    這些證實性侵和涉嫌性侵的人照片被公布后,很多人認(rèn)為他們長得就很那啥,雖然有馬后炮的嫌疑。但是,我們拋開偏見,包括性侵犯們在內(nèi)的壞人是否真的具有相似的特征呢?如果有,利用人工智能技術(shù)可以將他們于人群中甄別出來嗎?

    好人各有不同的好,而壞人卻有令人震驚的相似

    人們對犯罪人員共性的研究已經(jīng)具有較長的歷史,而且取得了一些成果。早在一百多年前,隆勃羅梭通過分析罪犯的外表來尋找他們的共同特征。并指出了天生犯罪人的一些特征,包括先天的隔代遺傳返祖現(xiàn)象,臉部具有橫向褶皺,較高的兔唇發(fā)病率,聽覺、味覺、嗅覺的靈敏度較低等。

    一百多年后的2016年,上海交通大學(xué)的武筱林和張希研發(fā)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),能夠通過臉部識別技術(shù)辨認(rèn)罪犯。實驗過程中,研究員使用了1856名男性的身份證照片,其中730 名罪犯,1126 名非罪犯,年齡在18到55歲之間。

    圖為實驗數(shù)據(jù)對比

    實驗結(jié)果顯示,罪犯和非罪犯的面相的分布確實不同,在一定程度上可以區(qū)分罪犯與常人的面部特征,二者面相中差異較大的一些特征主要有:

    罪犯上唇的彎曲程度比非罪犯要大23%

    罪犯兩只眼睛內(nèi)角之間的距離比正常人短6%

    罪犯從鼻尖到嘴角兩條線的角度比非罪犯小20%

    最終,這一系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率達89.5%。在實際使用中,機器識別的準(zhǔn)確率要求在90%以上,甚至到95% 左右,可是論文的數(shù)據(jù)是在純實驗環(huán)境下進行的,因此89.5%的準(zhǔn)確率在某種程度上已經(jīng)能夠說明問題了。值得注意的是,在對結(jié)論進行分析的時候,這種看似精確的實驗結(jié)論總是怪怪的,畢竟我們沒辦法真正拿著尺子去量某個人五官的角度和距離,而且,現(xiàn)在的整容手術(shù)可以迅速解決這些細節(jié),參見一些網(wǎng)紅身上常見的微笑唇,開眼角,水滴鼻……

    除了在外表上的相似之外,在基因上,犯罪分子也具有相似性。20世紀(jì)八九十年代的荷蘭,有一個家族中的男人和男孩除了患有學(xué)習(xí)障礙,還非常具有攻擊性,有人變成了縱火犯,有人企圖強奸甚至謀殺。最終遺傳學(xué)家漢斯·布魯納找到了罪魁禍?zhǔn)祝阂粋€基因的變異。該基因位于X染色體上,代號MAOA,這就是后來的戰(zhàn)士基因,除了詐騙犯以外的絕大部分罪犯都擁有這個基因。

    提前識別罪犯這門技術(shù),除了倫理還有什么問題?

    不管是通過面部特征確認(rèn)罪犯還是通過基因定性罪犯,在我國暫時都不會得到廣泛使用,它的價值更多是體現(xiàn)在學(xué)術(shù)上。主要是在倫理上,上交的論文發(fā)表后,引起了中國以及世界的人工智能業(yè)界引發(fā)了不小的爭議,核心觀點是給人定性具有道德風(fēng)險,可能引發(fā)公眾對于特定面相的歧視。如果一些人將生而就被稱作是犯罪分子,他所遭受的輿論壓力和生存環(huán)境可想而知。

    除此之外,這項技術(shù)的使用還將引發(fā)一些難以估計的影響。智能相對論(aixdlun)分析師雷宇認(rèn)為主要分為三點。

    1. 誤報率再小也不能忽略

    從實驗使用的數(shù)據(jù)集來說,即使是性能最好的 CNN 分類器,在達到 90% 的檢出率(true positive rate)時,仍有 10% 的誤報率(false positive rate)。這意味著有 73 名罪犯被漏掉,有 113 名非罪犯被冤枉。

    在人群中,罪犯的比例顯然會遠遠低于上面的數(shù)據(jù)集。截止到2013年底,中國各級監(jiān)獄內(nèi)的在押犯人數(shù)近180.76萬人,當(dāng)時我國的人口總數(shù)是13.61億,即正常人比罪犯多了753倍,這種情況下一點點誤報都不能被忽略。而戰(zhàn)士基因之所以叫戰(zhàn)士基因,是因為他在優(yōu)秀的戰(zhàn)士和警察身上也很常見。綜合這兩點,在使用機器識別的過程中,更大的可能是把擁有戰(zhàn)士基因的人都識別出來了。

    2. 罪犯與執(zhí)法者的博弈升級

    實際上,美國特定城市的警察也正在試驗一種人工智能算法,以預(yù)測哪些居民未來最有可能犯罪。但分辨罪犯和嫌犯,往往是一種基于事后的分析,是從結(jié)論推導(dǎo)原因。當(dāng)兇手知道自己是被機器認(rèn)定的犯罪分子,那么留給他的可以選擇的生存策略就只有一種——逃跑,這樣的結(jié)果就是會造成更多的社會不安全因素,而犯罪分子很容易在這種不利的生存環(huán)境下破罐子破摔。

    機器識別罪犯的本意是降低犯罪率,提高破案率,但是因為兇手犯罪策略變化所造成的對沖,并不能達到想要的結(jié)果。即使技術(shù)普及,稍微聰明點的壞蛋這時應(yīng)該不會選擇正面杠,早就回去升級人工智能武器了。

    3. 統(tǒng)計歧視造成人工智能的恐慌

    機器識別想要跑出理想的結(jié)果,勢必形成一套算法,它會給一些五官列出特殊的標(biāo)簽:比如眼睛、鼻梁、耳朵形狀等,而這樣的機器是具有歧視的。麻省理工最近研制出了全球第一個精神變態(tài)人工智能——諾曼。諾曼是一個訓(xùn)練執(zhí)行圖片處理的人工智能,但本質(zhì)上它就是圖像識別算法中的一種。有所不同的是,它看東西,帶著一點血腥的偏見。

    以上圖為例,配色看上去清新自然,一般人工智看到的是“一個人在空中撐著一把傘”,諾曼則認(rèn)為自己看見“男人在他尖叫的妻子面前被槍殺”。工作人員給了這個AI看了十張墨跡測試圖,它的測試結(jié)果大抵都是如此,死亡方式包括且不限于觸電而死,跳樓致死,絞死等等。

    而造成這一結(jié)果的主要原因就是數(shù)據(jù),當(dāng)人們輸入了帶有偏見的數(shù)據(jù),它就毫不猶豫的呈現(xiàn)出了有偏見的結(jié)果。上交在進行實驗的,是明知哪些是罪犯的,而且比例奇高,數(shù)據(jù)的均衡性并沒有得到有效保障,從數(shù)據(jù)上來說,就帶有歧視。

    不得不承認(rèn),人工智能恐慌是全人類的月經(jīng),每當(dāng)人工智能取得一些成果,就會有人發(fā)出人工智能威脅論。而如果我們縱容僅僅是技術(shù)的人工智能黑化,無疑會加深公眾的恐懼。

    除了提前識別外犯罪分子,人工智能還能怎樣識別壞蛋?

    多數(shù)人對人工智能的打擊犯罪的認(rèn)知依然停留在基本的人臉識別上,實際上,它可以做的遠不止如此。

    1.測謊

    雖然一些現(xiàn)有的測謊儀甚至測謊話術(shù)可以產(chǎn)生相當(dāng)可靠的結(jié)果,但它們在一些特定場合,比如法庭上并不是特別有用。馬里蘭大學(xué)(UMD)的研究人員開發(fā)了測謊分析和推理引擎(DARE),它在法庭審判視頻中自動檢測出欺騙行為。

    測謊流程

    最終,DARE在測謊任務(wù)上,結(jié)合了微表情識別,比一般人表現(xiàn)要好。甚至有權(quán)威專家表示,未來3到4年的時間,就可以通過閱讀人類表情背后的情感來發(fā)現(xiàn)欺騙。

    2.記憶重構(gòu)

    2016年,來自俄勒岡大學(xué)的一個可以通過掃描大腦讀取人們的思想的系統(tǒng),可以重建人們大腦中所看見的畫面。志愿者被連接到功能磁共振成像機,當(dāng)他們對看到的每張臉進行特征描述時,他們的大腦信息就被暴露了,研究者就可以了解到參與者的大腦活動。

    但可惜的是由于技術(shù)還不大成熟,所以暫時還不能把這個技術(shù)應(yīng)用到刑偵領(lǐng)域。理想的效果是基于犯罪分子們的大腦記憶還原犯罪現(xiàn)場和犯罪場景,甚至利用受害者的記憶來構(gòu)建罪犯的面部照片。

    人工智能在打擊犯罪上還有更多可應(yīng)用的點,但當(dāng)我們在說人工智能的時候,要么是對弱人工智能的過度渲染,要么是對人工智能的一味嘲笑,其實技術(shù)本義應(yīng)該是造福于人民,再多的泡沫也不能掩蓋它的本質(zhì),也許在未來真的會實現(xiàn)無犯罪社會。

    結(jié)論

    回到開頭,顯然現(xiàn)在的人工智能技術(shù)可以將人甄別出來,但是不夠精準(zhǔn)而且容易引發(fā)一系列不良影響,暫時很難得到廣泛的使用。性侵害這種事,作為女性的受害者卻要無端承擔(dān)莫大的精神壓力和社會壓力,除了呼吁社會關(guān)注,女性更好的保護自己,居然毫無辦法。

    在電影《少數(shù)派報告》中,2054年的華盛頓特區(qū),謀殺已經(jīng)消失了。未來是可以預(yù)知的,罪犯在實施犯罪前就已受到了懲罰。那個時候,性侵害就真的成為了過去時呢,僅僅在這一點上,我都無比期待這一天的真正到來。

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    2018-07-26
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