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      技术进步降低人类犯罪率,未来能否“天下无贼”?

      文章来源:网络整理作者:采集侠2017-09-06 15:58

      导读:

      [现在回想,早在大数据概念呼之欲出之时,“大数据时代人类犯罪率是否会降低”的探讨便不断涌现。

      现在回想,早在大数据概念呼之欲出之时,“大数据时代人类犯罪率是否会降低”的探讨便不断涌现。

      其实早在这一波智能技术渗透进人类生活之前,人类整体犯罪率就已经在持续下降。数据显示:19世纪全球最大城市伦敦的谋杀率是万分之几;20世纪全球最大城市纽约的谋杀率是十万分之几,谋杀率在一百年里下降十倍以上;过去二十多年美国人口增加20%,同期暴力犯罪率却下降了30%;再比如,最近有人在国外问答社区Quora上发问“为什么这么多人喜欢中国”,其中一个引起共鸣的答案就是“安全”。

      不过,就好比“飞机比汽车更安全”有悖于直觉一样,很多人并不相信犯罪率下降的事实。举个例子,从2002年开始,每年都有60-70%的受访者认为犯罪率比前一年有所增加,于是不少政客也就顺势充当了“末日贩子”角色,当特朗普大肆宣扬“美国治安糟透了”时,选民自然感同身受。

      但真相是,技术确实正在降低犯罪率。

      技术进步,致使犯罪率下降

      就在此刻,大数据正在让公安部门有效配置警力资源,减少各类犯罪案件发生。

      数月前,在中央政法委组织的“政法干部学习讲座”讲座上,马化腾就“现代科技发展带来的机遇和挑战”作了演讲,其中一章就是“科技创新破解社会难题”,马化腾用腾讯产品举例:“腾讯LBS应用目前已覆盖24个城市,服务100余次大型安保活动,覆盖活动人数5000万人次。利用人脸识别技术,提高涉恐识别、预警能力,也应用于寻找逃犯、嫌疑人快速查询等。”

      而大数据在垂直领域的深耕更多不是来自巨头。国内这边,曾被比尔盖茨造访的数据运营商海云数据就开发了大数据可视指挥决策平台智警,这一系统已经可以做到将卡口视频,警力分布,警车GPS等相关数据放到空间和地理维度分析。根据视觉结果分析,公共安全管理者能有效部署警力,建立快速反应安全控制机制。

      这很容易令人想到《速度与激情》中“天眼”系统:“天眼”能整合这个世界上一切数据采集,调用任意角落的摄像头与音频系统,再用人脸识别等技术,令所寻之人或物无处遁形——这种上帝视角颇为迷人,以至于有十余部电影都将“天眼”视作是未来的一部分。

      这并不难理解,每个人都想活在一个更安全的世界。就像在熟人构成的村落中,人们可以靠本能迅速识别“危险的异己者”,现代人也期盼在陌生人集聚的城市,通过技术扑灭藏于暗处的犯罪火花——欣喜的是,如开篇所言,这种情况正在发生,只是多数人并未意识到。

      犯罪率下降的事实,的确与直觉不符,毕竟新闻和社交媒体里的世界危机四伏,暴力事件频发——然而,这在很大程度上是因为麦克卢汉“地球村”的比喻已经成真,此时此刻,不论在伦敦,巴黎,东京还是首尔,任何一桩“大案”都会在瞬间传遍整个世界,并被几乎所有主流媒体大肆报道,而当“枪杀”“爆炸”“抢劫”等负面字眼进入读者大脑,第一也是最重要的过滤器就是杏仁核,它总处于高度戒备状态,找寻任何可能威胁生存的东西,媒体最喜欢争夺的就是杏仁核的注意,这也是为什么“坏消息”总比“好消息”更容易传播的原因。

      真正值得关心的是:究竟是哪些原因致使犯罪率下降。最近在我听到了一种令人信服的解释:在经济发展促进就业,以及娱乐业高度发达的常规性解释之外,人类犯罪率整体下降最根本的原因,是技术进步提升了犯罪成本。

      举个例子,上世纪八十年代,纽约犯罪问题非常严重,但到了九十年代,纽约犯罪率突然一路走低,甚至低于美国平均犯罪率——理由是,人类这个时候发明了网络摄像头,纽约率先开始大规模安装摄像头,这大幅提高了破案率,也让犯罪率得以下降。

      而几乎可以肯定,从现在到未来,从政府到家庭,摄像头将无所不在,全天候的无死角监控将成为常态,加之人脸识别技术的成熟,犯罪成本和破案率都会增高。

      事实上,若你见过公安系统的监控设备,就会惊叹于公安系统视频信息量的庞大,它们已在安全态势和案情分析中发挥了巨大作用。但问题是,与“天眼”系统的多维侦测不同,如今这些视频信息更多以“默片”方式存在,现有技术不可能采集到音频信息(人物活动地点离摄像头都有一定距离),这种情况下,通过判断嘴型叠加“音频”信息——即唇语识别就变得非常重要。

      机器读唇术

      作为一项集机器视觉与自然语言处理于一体的复合型技术,唇语识别系统通过机器视觉从图像中连续识别出人脸,提取口型的连续变化特征,随即将连续变化的特征输入到识别模型中,识别出讲话人口型对应的发音,计算出可能性最大的表达语句。

      在现阶段,唇语识别主要存在于学术领域,比较知名的有牛津大学研发的Lipnet,Google团队研发的Deepmind,但离投入实战还有较长的路要走。国内这边目前海云数据的唇语识别中文准确率也已达到71%,英文识别率则为80%。

      总之,我听到的最乐观的预测是,有朝一日,诸如盗窃和谋杀等城市犯罪行为将变得极为罕见。诚如马化腾所言:“社会治理得跟上社会变化,只有积极拥抱新技术,利用新技术来反制,那么提升社会治理水平也就会变得更加积极主动。”——不过有趣的是,他又话锋一转:“当然,随着技术不断进步发展和更新迭代,技术反制犯罪,犯罪利用技术,这样的缠斗可能会一直持续下去。”

      也许吧,说不定未来“科技犯罪”就彻底取代“现实犯罪”了呢。但无论怎样,你都应该相信凯文凯利的判断:人类正以“进托邦”(protobia)的方式发展(从来都没有乌托邦和反乌托邦),这种模式里,今天总比昨天更好,尽管变好的程度可能只是一点点。

      李北辰/文(科技自媒体,致力于用文字优雅的文章,为您提供谈资与见识)

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