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【推理大解密】人工智慧偵探, 能逮捕虛擬賊嗎?

2018/04/26 06:00:59 聯合報 文/既晴

圖/詹波
圖/詹波

邏輯遞迴方程式

2016年三月,Google旗下DeepMind團隊研發的AlphaGO打敗南韓棋王李世乭,人工智慧立刻成了當紅話題;次年五月,進化的AlphaGO Master再勝中國棋王柯潔。這兩種版本的AI,都是先學習人類棋譜,再進行自我對弈。

同年十月的AlphaGO Zero,則只給了圍棋基本規則,讓AI從零開始自學,最後居然把AlphaGO和AlphaGO Master都打敗了。未來,想戰勝只花幾小時就能超越人類數千年對弈智慧的AI,恐怕只能拔插頭了。

AI既然如此聰明,那麼,在犯罪偵查工作上,能藉助AI來破案嗎?

神津恭介,是日本推理作家高木彬光筆下的名偵探,原作中是個精通數學的法醫學教授,而在新版改編影集《無影之女》中,他成了犯罪剖繪專家。一開場,他在大學講課,展示了一段自行研發的「邏輯遞迴方程式」,只要輸入死者資料,就能計算出犯罪動機。

有學生提問,若兇手的犯罪前所未有,這個靠歷史資料建構而成的方程式不就沒效了?神津斬釘截鐵地回答,人類犯罪都來自模仿,前所未有的犯罪,並不存在。

事實上,學生問得有理,神津答得也對。犯罪模式,本來就是在偵查而得後才成立。1996年,加拿大犯罪學家金姆‧羅斯莫曾經利用數學,開發出一套地理剖繪的運算式,稱為羅斯莫公式,專門用來推算連續強暴、殺人犯的居住地範圍。

1998年,美國路易斯安那州警方找上羅斯莫,請他協助調查拉法葉市的南區姦殺魔,使犯案超過十年的離職刑警蘭迪‧寇謀落網,此案經緯,也被改編為美國電視劇《數字搜查線》的首集;2002年,溫哥華警方根據公式,再逮捕了至少姦殺了六名女性的農場主人羅柏‧皮克頓。

羅斯莫的偵察手法深具啟發性。傳統剖繪,以犯罪者的身分(Who)、動機(Why)、作案手法(How)為主,著重年齡、種族、心理分析,不但受限於社會、文化的歧異——美國成立,台灣不一定成立——難以大規模承襲既有研究成果,也因為個人成長背景的構成過於複雜,往往使推測失之毫釐、差之千里。而羅斯莫公式只考慮地緣關係(Where),不但有更高的通用性,也更容易導入電腦程式。

也就是說,輸入大量的歷史資料給AI,包括事件發生時間地點、天氣狀況,甚至社群網路留言,讓AI自學,進行大量比對,就有可能察覺人類無法輕易洞穿的犯罪模式。

AI犯罪預測系統

2017年八月,芝加哥警方公布了AI犯罪預測系統Hunchlab的使用概況。全市犯罪事件一年來微增3%,而導入Hunchlab的南區,槍擊案減少39%,殺人案減少33%,成果顯著。

加州、喬治亞州則導入另一種程式PredPol,能偵測出犯罪激增區域,預先配置警力加強巡邏。PredPol的設計有其特殊之處。加州大學的研究指出,餘震與犯罪的發生模式極為雷同。比起捉摸不定的地震,餘震較具可預測性。首起犯罪難防,但至少能抑制後續同類犯罪。

英國所推出犯罪分析程式VALCRI,則可以協助警方清查、過濾鑑識證據及筆錄資料,能進行案件關係人與犯罪現場監視器的臉部自動辨識,大幅降低繁雜的工作量,使警方能將寶貴時間放在更重要的推理事務上。

除此之外,AI也開始應用在一項新型態的鑑識工作:步姿鑑識。步行特徵極其微妙,幾乎無法透過肉眼判斷,只能靠經驗老到的刑警憑直覺來處理。2017年十一月,大阪大學產業科學研究院的八木康史,發表了一種專門用來辨識人類步行特徵的AI程式,可排除嫌犯在衣著、外貌上的偽裝,低解析度的影像資料也能使用,誤差僅有百分之四,大幅提高了嫌犯行蹤的鎖定效率。

然而,濫用AI進行偵查,也可能造成災難。2015年五月,新聞網站The Intercept揭露,美國國安局建立了一個全球竊聽網,名叫「天網」——沒錯,跟《魔鬼終結者》打算消滅全人類的AI同名——用來監控恐怖分子的動向。天網會鎖定經常旅行、出沒特定地區、頻繁換手機或SIM卡、只接聽不撥打的人,最後,竟判斷一名半島電視台主管阿瑪德‧札伊丹是蓋達組織、穆斯林兄弟會的成員。

札伊丹曾訪問過賓拉登,並多次製作專題報導,是西方世界了解中東局勢的窗口。他知悉後聲明,說他只是個為了採訪身涉險境的記者,並指稱國安局完全不諳中東的複雜局勢。2017年,他更告上美國法院,要求國安局把他的名字從「誅殺名單」中拿掉。這顯示,AI的規則過於簡單,未經專業判斷,則毫無參考價值。

2015年十一月,阿肯色州警方在調查一樁一名男子被勒死、倒在浴缸的命案時,發現現場的語音助理Echo開啟著,於是請Amazon提供伺服器資料,察看有無偶然錄到案發時的聲響;凶宅裡的智能水錶,也顯示當晚有不尋常的用水量,檢察官懷疑,兇嫌是為了沖刷血跡。此案仍纏訟中。

目前AI還無法擔任偵探,但也許,它可以當個稱職的目擊者。

殺人中東芝加哥命案國安局
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