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AI能不能成为寻找拐卖儿童和犯罪嫌疑人的新希望?

2019-11-22 09:34 投中网
关键词:AI人工智能

导读:Apple CEO蒂姆·库克说:“我并不担心机器会像人一样思考,我担心人像机器一样思考,没有价值观,没有同情心,没有对结果的敬畏之心。”

全网都在通缉“梅姨”,她是谁,却是个谜。

“梅姨” 真名不详,涉嫌拐卖九名儿童,九个家庭的幸福也因“梅姨”遭到摧毁:十几年过去了,大部分孩子仍然没有踪影,其中一名孩子的父亲连续三年寻子无果,从火车厕所内的窗户跳车自杀,母亲也随后改嫁。

近日,一张“梅姨”的彩色照片在网上被疯传,多地热心人士报警称自己发现了“梅姨”,但事情又突然反转,公安部官方微博发布消息辟谣,称第二张画像并非官方发布。

画像专家林宇辉在接受梨视频的采访中表示,第二张画像是他收到广东增城警方的邀请,根据梅姨前男友的表述所画,只是提前发布到了网上:“老汉明确和我说,画的相似度已经很高了,接近90%”。

“梅姨”真实存在,并且尚未落网,她可能就潜伏在你我周围。

然而,要想找到她,靠人力如同大海捞针,光辨认就有难度。“说实话,这个长相真的没有太多辨识度,感觉就是普通大妈”,网友们留言道。

AI,成为了寻找拐卖儿童和犯罪嫌疑人的新希望。

AI研究员王宽告诉投中网,运用跨年龄人脸识别算法,通过走失儿童小时候的照片,可以认出长大后的孩子。人工智能的技术正在升级,并且运用到寻人和打拐的具体场景中,让更多孩子找到回家的路。而目前,直接通过素描用人脸识别找到嫌疑人的可能性不大。

AI更好识别“梅姨”?

想要用肉眼把孩子从茫茫人海里捞出来有多难?

据此前媒体报道,2015年,警方通过孩子画像带回了300余份疑似照片,组织走失家长进行辨认,确定了176个疑似对象,但最终无一命中。专案组还曾经尝试过用肉眼把十几万张疑似照片和走失儿童一张一张进行比对,但还是没能找出孩子。

在传统的寻人方式下,很多走失者的家人付出了沉痛的代价。

公布了“梅姨”新画像的人,叫申军良,他的孩子申聪在2005年在家里被“梅姨”团伙抢走。从28岁到42岁,他几乎在没有过过正常的生活,妻子因为打击太大,精神出现问题,正在接受治疗。从失去孩子的那一刻起,近十五年来,他一直没有放弃寻找,即使是用“最笨”的办法找儿子。

只是为了一段很小的监控视频线索,申军良当众给人下跪哀求。他走遍了广州、东莞、珠海、深圳的大街小巷,有人提供线索,说儿子还在增城,他就挨个街道张贴寻人启事。

为了找孩子,他辞去了正式的工作,只要哪里有线索,他就会不计代价地跑过去。但人海茫茫,“梅姨”的行踪至今不明。申军良担心,无法认出孩子,因此找到画像专家为孩子画素描,他盼望:有了孩子长大后的画像,就不会和儿子擦肩而过了。

然而,时隔十五年,孩子长什么样,谁又能知道呢?或许 AI正在突破这一难题。

AI研究员王宽告诉投中网,AI寻人从技术框架上来说,很好理解,主要分为:前置任务、人脸特征提取、人脸比对和检索三个流程。走失者的照片会被提取人脸特征,录入到底库系统中。同时,通过火车站、机场、商场等地点,进行人脸的动态布控,如果发现相似度较高的路人则系统发出警报,一般还需要通过的人工核验。

目前,AI寻人已经取得了成果。百度和“宝贝回家”展开合作,对两万多条寻亲照片进行对比评测,并成功找回一名丢失了27年的孩子。目前,百度AI寻人支持了数万名走失人员进行实时比对,基于2亿张图片的训练样本数据,百度人脸识别准确率已达到99.7%。

2017年,警方也在腾讯优图跨年龄人脸识别系统的帮助下,成功找到“426大案”被拐10个孩子中的7个。优图团队的研究人员对0~18岁的人脸成长变化进行模拟建模,基于DDL(分布式蒸馏学习法则)学习策略的正则化迁移学习策略,通过算法模型机器得以认出长大后的孩子。

小玉就是通过人脸识别技术找回来的孩子,1993年,小玉在天津火车站与亲生父母走散,25年后,志愿者通过将小玉提供的照片放进“百度AI寻人”进行人脸对比,成功配对此前寻亲帖中的照片,相似度达到77.82%,经过多次DNA比对,2019年,小玉终于和母亲相认。

除了人脸识别、基于地理位置和精准推送等方式也得到了广泛应用,信息推送以失踪地点为中心,随着失踪时间推移扩大定向推送范围。以“团圆”系统为例,家长报警,警察核实后,立即联系打拐警察,截止到 2019 年 6 月份,“团圆”共发布失踪儿童信息 3978 条,找回 3901 名,找回率高达 98%。

在科技的加持之下,AI寻人直接采用人脸识别、大数据的挖掘和信息推送,寻人正在从传统的1.0时代向2.0迈进。新一代寻人技术和传统寻人方式相比,实现了质的飞跃。

为何巨头不约而同选择AI寻人?

11月7号,百度公布了2019年第三季度财报,财报提及, “百度AI寻人”与民政部、宝贝回家等机构联合,至2016年底推出以来,已经通过AI人脸识别技术,帮助7900多个走失者回家。

无独有偶,“科技向善,我们的使命和愿景” ,马化腾在5月5号的凌晨宣告了腾讯新的愿景与使命。没有通稿和发布会,只用了一篇腾讯帮助警方找回被拐儿童的文章。

腾讯优图利用跨年龄人脸识别算法,在大量人脸数据中寻找走失者。腾讯方面告诉投中网,目前,腾讯优图已经找回多名被拐超过10年的儿童,截止2018年12月,其还帮助福建省公安厅找回1000余人。

今日头条也在寻人广场上挂着自己的成绩单:“我们弹窗了97590天寻人启事,成功帮助11734名走失者回家”。

同样,阿里巴巴与公安部协同打造了“团圆”系统,走失者家属报警之后,打拐民警使用“团圆”系统发布走失信息,根据时间和半径画圆向周围的民警和大众发送消息,饿了么旗下 300 万外卖小哥的手机均接入了系统。

巨头们都钟情做AI寻人,或许和“企业社会责任”的压力有关。

随着互联网巨头掌握着高精尖的科学技术,在创造商业价值同时,科技公司对于技术能力、算法、用户隐私的越界使用,正在引起人们的警觉。

2019年,关于人脸识别技术相关的事件就相继发生:国外,微软疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb,Facebook因人脸识别功能面临着高达350亿美元的集体索赔;国内,AI换脸软件ZAO因涉嫌侵犯隐私被工信部约谈整改。

当质疑之声兴起,巨头们首当其冲遭到挑战。行业人士对投中网分析到,头戴“紧箍咒”的巨头需要松绑,向政府和公众输出更加友好的企业形象,AI寻人无疑是“高性价比”之选。

知情人士也表示,头条更多的是做即时性推广,通过头条和抖音和海量人群分发“寻人启事”,同时做信息备份。百度和腾讯在人脸识别的分析技术上储备可能相对完善,而阿里巴巴和公安的结合更加深度。

一方面,基于人脸识别和基于地理位置的精准推送在技术层面已经相对成熟,落地难度并不高;一方面,除了面对政府的安防项目外,AI寻人可以释放的商业价值有限,但是社会和公益价值却很大。

做了就能出成果,有利于企业形象,还不用大动干戈,BAT加头条齐聚AI寻人。

相对而言,人脸识别仍然是目前生物识别领域安全性较高的,不过,它也并非万无一失,想要实现人脸识别安全、规模化落地需要技术水平、法律法规和行业标准逐步完善。

当然,中国人民大学法学院副教授兼张吉豫也在此前接受媒体报道时表示:“一般来讲,‘比例原则’会是一个很重要的衡量指标,就是看这种新的技术是不是为我们社会带来了新的价值;如果带来了新的价值,它又损害了其他方面的一些利益和价值,那就要看这个手段是不是必要的。”

让天下不再有“梅姨”

成千上万的走失者家属还在焦急地等待着。

新华网报道,公益网站“宝贝回家”上失踪的40000多个孩子,没有找回来占绝大多数。罗兴珍的儿子和女儿在25年前被人贩子双双拐走,她每天守在汽车站旁的鞋摊,期盼着自己的孩子有一天能回来。

帮助千千万万个罗兴珍之前,AI寻人还有几道坎要跨过。

首先AI寻人需要更多的采集面和数据量。

在技术人员眼里看来,人脸识别需要大量的机器学习才能更加精准判断,算法也需要有一个学习的过程,再辅之以大量的数据,才能更加精准有效。毕竟,走失儿童照片素材的模糊、缺失,以及走失多年面部特征发生的巨大变化,都会给算法带来一定的挑战。

目前,一二线城市布有大量的监控设备,相关社会层面的采集,例如去购票,商场购物信息、上网、酒店登记信息等更容易被监控,而人贩子往往在广大的农村偏远地区,那里的监控缺乏,很难定位到他们。

发动更多人加入AI寻人,成为科技寻人的眼线是其中的一个弥补方法。目前为止,仍然有很多人不知道新的寻人方式。

投中网采访的多位行业人士也号召,应当让给更多人,特别是为农村朋友们普及相关信息,通过流量精准推送的方式,让人人加入通缉人贩子和寻找走失者的阵营。

“打通各方现有数据,让信息共享也可以提高找人效率”,知情人士告诉投中网,“找寻走失者的数据库、各地监控视频资源、社会化监控视频资源等分散各地。”

腾讯安全管理部安全专家汤海鹏表示:“这个系统虽说现在已经成熟了,但如果想在全国推广去用,这个过程会很长,因为要涉及很多要协调的事情,我们一个省的一个案子就协调了好几个月。”

其次,制约AI寻人发展的另一道坎是隐私和伦理问题。

民众对于数据隐私越发敏感,10月28日,浙江理工大学特聘副教授郭兵就对一家杭州的动物园进行起诉,理由是动物园未经用户许可,把要把之前的指纹入园认证改为人脸识别认证。此外,校园安防监控项目与脑机接口头环引发的校园监控事件也牵动着公众的神经。

人脸识别作为一项技术,其本身并没有什么问题,关键在于如何运用。同样的人脸识别技术,帮助幼儿园和小学建立智慧安防系统,用来寻找丢失的幼童或监护老人,就很少陷入争议。

但与此同时,在教育场景内使用AI技术,需要进一步推进法治化进程,建立相关法律法规,做到有法可依。这是确保技术不被滥用、限制技术的负面影响、真正发挥其促进教育教学作用的关键所在。

汤海鹏此前向媒体透露,“这里面有很大的伦理道德难题,我们其实压力非常大...我们只能尽量走得谨慎一些,尽量去避免发生一些负面的影响。”

金杜研究院在《人工智能系列之人脸识别信息的内涵与合规难题》的报告中建议:“企业在对相关技术进行部署和应用时,应持续遵守合法、正当与必要的原则,在部署前开展必要的个人信息安全影响评估,以确保生物识别信息的处理严格遵从法律法规和监管要求。”

Apple CEO蒂姆·库克说:“我并不担心机器会像人一样思考,我担心人像机器一样思考,没有价值观,没有同情心,没有对结果的敬畏之心。”