雖然已經是老生常談的應用，但隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的進化，AI不再只能應用於醫療、下棋、車載運算等領域，其實在揪出通緝犯這領域，早已在許多國度上線應用，成效斐然。擁有龐大人口資料的中國就是應用最為頻繁的國度，將高達14億的人臉資料交給AI分析學習，在短短1年期間就已經逮捕超過萬名的通緝犯，這樣的成績令人感嘆於AI的犀利，但是否只能在事後補救，無法在事前就預防，猶如《關鍵報告》(Minority Report)中的先知一般？答案是肯定的，過去這就像是神話，但AI並不甘心於只當警察旁邊的華生，而是希望可以成為犯罪預防中的主角，新一代福爾摩斯。

法官得力新助手

一直以來，想判斷犯人是否會再次犯下誤是場考驗，透過人類評估的準確度總有其極限，常常聽到某某犯人在法官判定可假釋出獄後就立刻再犯，但現在根據《科學進展》(Science Advances)的論文顯示，透過演算法的輔助，預測累犯的準確率已經高達90％，雖然目前只在某些模擬情境中測試，但未來似乎可以看到AI成為法官的得力助手，輔助做出更適切的判斷。

而社群媒體已經是現代人不可或缺的社交、發聲途徑，但也不可否認它已成為許多犯罪的溫床，研究人員就從中嗅到或許這可以成為揪出罪犯的途徑。紐約大學的助理教授魯米．朱納拉(Rumi Chunara)領導的團隊，分析了5.32億則公開推文，發現種族歧視的推文數量與種族仇恨的犯罪數量呈現正相關；芝加哥警局也利用AI搜尋社群媒體，找出芝加哥最危險的400人，這些都是透過AI從社群媒體中找出犯罪因子的應用。

但這些判斷都只是疑似犯罪者，能否透過AI在造成傷害之前就遏止罪惡發生呢？阻斷電話詐騙或許是其中最容易實現的應用，接到詐騙電話幾乎成為現代人的日常，在談論AI如何阻止電話詐騙前，先談談現在的AI如何利用技術為惡。在美國總統大選期間，「Deepfake」的以假亂真技術，將假臉置換到影片上造成選情影響。技術演進到2019年，已經有詐欺犯利用AI造假技術模仿企業CEO的聲音，成功詐騙了22萬歐元，這猶如魯邦三世加名偵探柯南的劇情現實上演。

但在電話詐騙盛行的台灣，是否真的無法可擋了呢？其實也不盡然，在本期封面故事可以看到遠傳電信在預防電話詐騙的投入。遠傳網路暨技術群資深協理盧祖耀表示，下定決心打擊電話詐騙的契機是接到刑事警察局來電，表示許多詐騙電話都是由遠傳易付卡撥出，甚至發話地點不在台灣，而是在廈門，但遠傳隨即明快處理，在短短一周內將詐騙電話下降近4成，雖然出乎意料，但也激發遠傳想要更加強力阻擋電話詐騙的決心。盧祖耀談到，遠傳佈局大數據已經5年，所以有著堅實的軟實力，接著只要找出詐騙電話特徵即可，遠傳先將幾百萬人的通聯紀錄(Call Detail Record, CDR)去識別化後進行分析，以機器學習的方式給機器一個區間資料，再告訴它曾發生過的詐騙電話通聯特徵為何，利用演算法計算，未來即可透過這樣算出來的結果，掌握哪通電話屬於詐騙電話，精準度超過99％。

從先知到預判犯罪

對於執法單位來說，可預先得知案件何時發生是一種夢寐以求的能力，畢竟誰都不希望案件發生，目前各界還在朝這個理想境界邁進，隨著AI進步，對於警力的配置也能有更好的安排。新北市政府警察局資訊室主任張俊揚就認為，超前部署才能讓資料發揮最大功效的應用，有別於過去的土法煉鋼，警力無法有效配置，尤其新北市幅員廣大，屬於城鄉並存的行政區，很難只透過現有警力滿足所有民眾的需要，但是隨著大數據的導入，匯入資料庫經過分析後，接著透過「治安交通戰情儀表板」，讓「熱區」、「熱時」的資訊一目了然，方便警力做有效率的分配。

不可諱言，對於日益增加的人口以及犯罪事件，警力是遠遠不足，如何透過AI來降低員警負擔。在遏止網路犯罪方面，德國已經開發出可以自動辨識「兒童色情內容」的AI，這套AI系統的工作速率將力壓專業辦案人員，3天的辨識成績大約等於1名員警1年的工作量，透過AI的輔助，可以大大減輕員警的負擔。除此之外，交通違規也是耗損警力最大的來源之一，但對於引進「科技執法」的桃園市政府來說，卻不是問題。透過安勤科技的輔助，結合AI、車載自動診斷系統(On-Board Diagnostics, OBD)與專用短程通信技術(Dedicated Short Range Communication, DSRC)的系統已經上線，安勤科技副經理劉景新表示，即使是最簡單的紅線違停系統，透過AI來執行，就可以免去人情壓力；除此之外，透過建置AI開單場景，警察不再需要蹲在天橋，拍攝各台違規的車輛，將警力解放，才能做出更有效的配置。

看透隱藏心思與關係

這些智慧影像的判讀，則是需要優良的AI來判讀，工研院就開發出「DeepLook雲端智慧影像分析系統」，發展出可協助警方彈性整合影像來源、平行化分析影像、辨識影像中所需物件的辨識平台。上述這些多元的任務，隨著AI深度學習影像辨識的快速發展，讓很多過去做不到的影像辨識功能得以實現，現在的「DeepLook」不只能找出車牌，也能快速找出寵物與更多物件。同時，透過一站式的設計，讓員警不需要額外花太多時間適應。同時，警察大學刑事警察學系助理教授蔡馥璟表示，警察大學已經將AI概念融入不同的課程裡，包括科技犯罪、犯罪偵查等科目，都會觸及AI領域，培育未來員警相關概念。

過去，看著電影中的案件發生，劇中的主角抽絲剝繭後才發現類似手法在某某年前曾經發生，但通常在找出關聯性前，不幸的事情都已經再次發生。這時候，通常都會有位神探出來突破盲點，這樣的情況非常之戲劇性。但是在現實生活中，AI的出現可以說打破這樣的戲劇性，紐約警察局開發出AI軟體「Patternizer」，可以搜尋龐大案件海中的資料，迅速找出犯案模式間的關聯性，運用演算法快速破案；日本新創公司「Vaak」開發的AI，可以從鏡頭中判別顧客肢體語言，進而得知顧客是否有行竊的動機，讓店家做出預防。關於更多AI如何運用見微知著、預判先知等能力防堵犯罪，請看本期《能力雜誌》。

【本文出自《能力雜誌》2020年3月號；訂能力電子雜誌；非經同意不得轉載、刊登】

這只是AI應用於犯罪現場的冰山一角，在虛擬世界中AI更成為維護網路安全的要角。美國市場研究機構MarketsandMarkets分析，由於聯網設備不斷增加，以社群媒體處理業務的需求提高，AI在數位安全(Cybersecurity)市場產值，預計將從2019年的88億美元，成長到2026年的382億美元，8年成長超過4倍，年複合成長率達23.3％。

英國：街頭刷臉阻擋恐攻

AI在虛擬世界的活躍已經是現在進行式，例如：守護大眾錢包，運用機器學習(Machine Learning)與AI，阻止線上數位詐欺；守護兒童安全，Facebook利用AI在3個月內刪除了近900萬張兒童裸照，並將可能的受虐細節提供給美國國家失蹤與被剝削兒童中心(National Center for Missing and Exploited Children, NCMEC)，阻止更多悲劇發生。

回到真實世界，人們最直接面對AI預防及打擊犯罪的應用，就是被稱為「刷臉」的人臉辨識(Facial Recognition)。其中，打造全球最大人臉監控系統「天網」的中國已經是刷臉第一大國。根據英國數據公司Comparitech統計，中國目前已佈建約2億台監視器，預計2022年，更將增長至高達6億台，大幅助長監控力道。同時，執法單位的資料庫也大量儲存民眾照片，透過刷臉裝置，馬上就能比對身分，一旦發現犯罪嫌疑人，即可進一步採取執法措施。

人臉辨識不只在中國發酵，在西方國家也越來越受歡迎，其中就包含紐約警局在內的美國警察部門，都使用AI技術比對照片與其他資料庫中靜態圖像，其中Clearview AI開發的人臉辨識系統大受歡迎。根據《紐約時報》(The New York Times)調查，已有超過600家執法機構使用。

倫敦警察廳在2020年1月宣佈，將使用攝影機與人臉辨識系統來鎖定街頭的犯罪嫌疑犯，就重視隱私的西方國家來說，這是罕見的監控行動，對於近年犯罪率提昇，甚至曾經遭受恐怖攻擊威脅的英國而言，警察監視系統比其他西方國家更為廣泛。倫敦警察廳表示：「作為現代化的警察部隊，我們有責任用新技術來確保人民的安全。」這個人臉辨識系統同樣將照片與數據庫比對，可立即辨識出警察監視名單中的人員。

印度：火車「影」「音」辨識抓犯人

把鏡頭轉至世界人口數量第二大的印度，綜觀印度鐵路，從喜馬拉雅山山麓一直延伸至南部的科摩林角(Cape Comorin)，是世界最大的鐵路運輸網絡之一，每天載運高達2,300萬人次，然而，這個龐大的網絡卻常被不法的販運者用來引誘婦女與兒童。

過去，這種狀況因為人力、科技不足，只能徒呼無奈，但是當地官員表示，未來印度將在多數的主要火車站，使用人臉辨識技術來打擊犯罪。這套系統目前於南印度科技重鎮班加羅爾(Bengaluru)的技術中心測試，每天約掃描50萬張臉，並用AI將其與罪犯警務資料庫中儲存的人臉進行比對。對於擁有13億人口的印度來說，警務系統的人力是嚴重不足，印度政府也坦承的確需要科技加強資源，其中鐵路官員也表示必須運用科技，沒有其他替代的選擇。目前，人臉辨識計畫也已經計畫應用於火車上，截至2020年1月為止，已在高達5.8萬個車廂中挑選了1,200個，安裝監視攝影機，同時不只借助影像，還導入測試聲音辨識，偵測爭論、尖叫等聲響功能，進一步防患未然。

日本：幫零售業預先揪出竊賊

不只政府、警察部門利用AI執行任務，在日本，甚至有企業運用AI技術開發出新軟體應用，在竊盜案發生前，就能揪出扒手，這種宛如科幻片的設定，是透過成立於2017年並獲得軟銀集團(Softbank Group Corp.)AI基金支持的新創公司「Vaak」開發的AI，這套軟體可以從安控攝影鏡頭畫面中，察覺來店顧客的坐立不安、躁動或其他可疑肢體語言，發現潛在的行竊者。早在2018年，這套AI就曾經立下大功，「Vaak」協助一家位於橫濱的商店，成功辨識可疑分子，結果在幾天後，這位可疑分子真的因偷竊而被逮捕，「Vaak」因此登上報紙頭條，聲名大噪。「Vaak」不只計畫在日本的10萬家商店中銷售該軟體，更希望在機場、大型購物中心等人潮眾多的場所，裝設判別謀殺與恐怖攻擊的AI服務，最終達到打擊更嚴重的犯罪與恐攻行動。

將AI判別運用於商場的優勢並不只有日本看到，在歐美也有相同的案例，沃爾瑪(Walmart)表示，已經在超過1,000間店中使用AI攝影機來檢測竊盜行為。透過AI與攝影機的結合，可以識別商品何時被放進購物袋，如果商品在結帳掃描前就被放入購物袋，該系統就會通知員工來「幫忙」。沃爾瑪指出，自從部署此技術後，因竊盜或其他失誤造成的商品損失已明顯下降。

利用AI科技防竊，似乎有大炮打蚊子的錯覺，但其實商機比想像中更巨大，根據泰科零售解決方案公司(Tyco Retail Solutions)在2018年針對遍佈全球14國，管理近23萬間店的1,100位零售決策者調查顯示，在美國因外部竊盜或店內行竊造成的損失，在銷售損失占比高達35.55％，由此可知從小地方著手反而有望大幅降成本。

同時，根據科技研究與顧問公司顧能(Gartner)預估，全球零售業在科技支出的投資力道不減，到2022年前將維持在3％以上的年增幅，其中，「軟體」支出不僅將年年維持成長，也是成長幅度最高的項目，2020年相關支出將達357億美元，顯示零售業者將更願意接受AI等新科技，來滿足消費者需求或加強改善現狀的力道。

矯枉過正與偏見 誤判結果

然而，AI在打擊與預防犯罪的應用上，並非一帆風順。紐約在人臉辨識試點計畫中，測試開車經過橋梁和隧道時，成效並不理想；部分英國警官擔心利用AI打擊犯罪，可能造成增加偏見的風險。

當然，更多抨擊來自於民眾對侵犯隱私權與人權的疑慮，這些疑慮已經在全球各地引發辯論和反彈，爭議不斷。2019年5月，美國加州舊金山市通過法案，禁止警察等政府機關使用人臉辨識系統，以保障人民隱私與基本人權，成為美國首個禁用臉部辨識的城市，緊接著，奧克蘭、柏克萊以及麻州的薩默維爾、布魯克萊恩等地隨後也宣佈跟進。

透過AI辦案、預防犯罪，並非一條平順的道路，如何在保護人民安全以及保障人權之間找到最恰當的平衡，將是21世紀版的福爾摩斯——AI要面對的，比找出兇惡罪犯更困難的挑戰。

【本文出自《能力雜誌》2020年3月號；訂能力電子雜誌；非經同意不得轉載、刊登】