【文／吳俊毅 圖片提供／達志影像、Gettyimages、東方IC】
每年5,515億元新台幣，這金額是什麼樣的概念？可以每年興建一條高鐵還綽綽有餘，但根據交通部數據及交通部運輸研究所報告，這是台灣在2018年因為交通事故死傷造成的經濟損失；2,976件——根據內政部統計，這是便利商店1年內報警處理的竊盜案件。這些金額與數據代表著令人憂心的治安問題。過去，要解決這些問題，只能透過政令宣導、實體警力配置交通要道、店員值班時多加留心，但是隨著警力與全台人數比例節節攀高，警力不足逐漸顯現，如何在有限的警力來逆轉違規、犯罪等情事惡化，成為2020年的發展重點。
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》。
【完整內容請見《能力雜誌》2020年3月號，非經同意不得轉載、刊登】