如何看待上海交大研发人工智能：通过脸部识别技术辨别罪犯？
上海交大在人工智能领域的探索，特别是利用人脸识别技术来辅助识别罪犯，这无疑是一个非常引人注目且具有深远意义的议题。要深入看待这个问题，我们需要从多个角度去审视，包括其技术可行性、潜在的社会影响、伦理考量，以及它为打击犯罪可能带来的机遇和挑战。
首先，从技术层面来说，人脸识别技术本身已经取得了相当大的进展。上海交大作为国内顶尖的科研学府，其研发成果在算法的精准度、鲁棒性（即在各种复杂环境下识别的稳定性和准确性）以及模型训练效率方面，很可能都达到了行业前沿水平。这意味着，通过对大量人脸数据的学习和比对，系统能够对人脸特征进行量化和匹配。例如，面部关键点（如眼角、鼻尖、嘴唇位置等）的距离、角度，以及更复杂的纹理信息，都可以被编码成一串数字，形成一个“人脸特征向量”。当需要识别时，将待识别对象的人脸特征与已有的数据库（例如罪犯的生物信息库）进行比对，从而找出匹配项。
这个技术的核心在于“数据库”的建立和“比对算法”的优劣。一个全面、准确且实时更新的数据库是识别的基础，而高效、低误报率的比对算法则是关键。上海交大作为研究机构，在算法优化、深度学习模型训练等方面可能投入了大量精力，力求在复杂背景、不同光照、表情变化甚至年龄增长的情况下，依然能保持较高的识别率。
然而，将这项技术直接应用于“辨别罪犯”，则触及了更复杂的问题。
机遇与挑战并存：
机遇方面：
提升破案效率： 在监控视频海量、人力排查困难的情况下，人脸识别技术可以快速筛选出疑似人员，极大地缩短了破案时间，减轻了办案民警的负担。想象一下，在一个大型公共场所发生的案件，通过遍布各处的监控摄像头，系统可以自动捕捉和比对嫌疑人的影像，并及时发出预警，这将是破案的“神助攻”。
威慑作用： 罪犯知道自己可能被高清摄像头和智能系统捕捉，这种心理压力本身就可能产生一定的威慑作用，减少犯罪发生的几率。
维护公共安全： 在大型活动、重要场所的安全管理中，人脸识别可以用于识别已列入黑名单的可疑人员，防止其进入敏感区域，从而提升整体的安全等级。
挑战与考量：
误识率与漏识率： 尽管技术进步显著，但人脸识别并非完美无缺。
误识率（False Positive Rate）： 即将无辜的人错误地识别为罪犯。这可能导致严重的后果，比如无端被怀疑、被盘问，甚至被限制自由，严重侵犯个人隐私和合法权益。
漏识率（False Negative Rate）： 即未能识别出真正的罪犯。这会削弱技术的实际效用，甚至导致安全漏洞。
影响因素： 光照、角度、遮挡（如口罩、帽子）、面部变化（如整容、衰老、胡须）、妆容等，都可能影响识别的准确性。
数据隐私与安全：
数据库的敏感性： 建立罪犯人脸数据库本身就涉及到高度敏感的个人生物信息。这些数据的收集、存储、使用和管理必须有极其严格的法律法规约束，确保数据不被滥用、泄露或用于其他非法目的。
“谁在被监控”： 如果技术被滥用，不仅仅是罪犯，普通公民的行踪和活动也可能被持续追踪和记录，这将对公民的自由和隐私构成重大威胁，导致“数字监控社会”的出现。
技术滥用与偏见：
算法偏见： 训练数据中的偏见可能会被算法放大。例如，如果训练数据主要来源于某一特定族裔或性别，那么算法在识别其他族裔或性别时可能会表现出更高的误识率，这可能导致对某些群体的不公平对待。
“技术至上”的风险： 过分依赖技术，可能会忽略案件的复杂性，以及除了生物特征之外的其他证据（如证人证词、物证等）。技术应是辅助工具，而非最终裁决者。
法律与伦理边界：
“无罪推定”原则： 在法律上，一个人在被定罪之前是无罪的。人脸识别技术是否会因为“疑似”而导致公民的权利受到侵犯，这是需要高度警惕的。
透明度与问责机制： 谁来监督和审查这些技术的使用？当发生错误时，谁来负责？缺乏透明度和有效的问责机制，将可能导致权力滥用。
社会信任： 如果这项技术被认为是不公平、不透明或侵犯隐私的，将会严重损害公众对政府和科技的信任。
深入思考：
上海交大作为科研机构，其角色是推动技术发展和提供解决方案。但是，如何将这项技术“落地”并应用于实际的公共安全领域，则是一个涉及政府、法律、社会各界的系统性工程。
1. 法律法规的完善： 必须有明确的法律法规来规范人脸识别技术的应用范围、数据采集和存储的权限、使用目的的限定，以及对误识和滥用的处罚机制。
2. 透明度和公众监督： 技术的使用过程需要尽可能地透明化，并接受公众的监督。公民应该了解在何种情况下，以及在何种程度上，他们的面部信息可能被收集和使用。
3. 人权保障优先： 任何技术应用都不能以牺牲基本人权和自由为代价。在追求效率和安全的同时，必须确保对个人隐私和尊严的尊重。
4. 人机协作模式： 理想的模式是人脸识别技术作为辅助工具，协助执法人员进行信息分析和线索追踪，最终的判断和决策仍需由经过专业训练的人员来完成，并辅以其他证据。
5. 持续的技术迭代与伦理评估： 随着技术的发展，也需要不断地对其进行伦理评估，并优化算法，减少偏见，提高准确性。
总而言之，上海交大在人脸识别技术领域的研发，为提升社会安全提供了新的可能。然而，这项技术在“辨别罪犯”的应用上，远非简单地“技术问题”，而是一个深刻的社会、法律和伦理议题。我们需要在拥抱技术进步的同时，保持清醒的头脑，审慎地权衡其带来的机遇与挑战，确保技术的发展真正服务于社会福祉，而不是侵蚀公民的权利和自由。这需要多方协作，共同构建一个在技术驱动下，依然能保障公正、自由和人权的社会。
首先，从技术层面来说，人脸识别技术本身已经取得了相当大的进展。上海交大作为国内顶尖的科研学府，其研发成果在算法的精准度、鲁棒性（即在各种复杂环境下识别的稳定性和准确性）以及模型训练效率方面，很可能都达到了行业前沿水平。这意味着，通过对大量人脸数据的学习和比对，系统能够对人脸特征进行量化和匹配。例如，面部关键点（如眼角、鼻尖、嘴唇位置等）的距离、角度，以及更复杂的纹理信息，都可以被编码成一串数字，形成一个“人脸特征向量”。当需要识别时，将待识别对象的人脸特征与已有的数据库（例如罪犯的生物信息库）进行比对，从而找出匹配项。
这个技术的核心在于“数据库”的建立和“比对算法”的优劣。一个全面、准确且实时更新的数据库是识别的基础，而高效、低误报率的比对算法则是关键。上海交大作为研究机构，在算法优化、深度学习模型训练等方面可能投入了大量精力，力求在复杂背景、不同光照、表情变化甚至年龄增长的情况下，依然能保持较高的识别率。
然而，将这项技术直接应用于“辨别罪犯”，则触及了更复杂的问题。
机遇与挑战并存：
机遇方面：
提升破案效率： 在监控视频海量、人力排查困难的情况下，人脸识别技术可以快速筛选出疑似人员，极大地缩短了破案时间，减轻了办案民警的负担。想象一下，在一个大型公共场所发生的案件，通过遍布各处的监控摄像头，系统可以自动捕捉和比对嫌疑人的影像，并及时发出预警，这将是破案的“神助攻”。
威慑作用： 罪犯知道自己可能被高清摄像头和智能系统捕捉，这种心理压力本身就可能产生一定的威慑作用，减少犯罪发生的几率。
维护公共安全： 在大型活动、重要场所的安全管理中，人脸识别可以用于识别已列入黑名单的可疑人员，防止其进入敏感区域，从而提升整体的安全等级。
挑战与考量：
误识率与漏识率： 尽管技术进步显著，但人脸识别并非完美无缺。
误识率（False Positive Rate）： 即将无辜的人错误地识别为罪犯。这可能导致严重的后果，比如无端被怀疑、被盘问，甚至被限制自由，严重侵犯个人隐私和合法权益。
漏识率（False Negative Rate）： 即未能识别出真正的罪犯。这会削弱技术的实际效用，甚至导致安全漏洞。
影响因素： 光照、角度、遮挡（如口罩、帽子）、面部变化（如整容、衰老、胡须）、妆容等，都可能影响识别的准确性。
数据隐私与安全：
数据库的敏感性： 建立罪犯人脸数据库本身就涉及到高度敏感的个人生物信息。这些数据的收集、存储、使用和管理必须有极其严格的法律法规约束，确保数据不被滥用、泄露或用于其他非法目的。
“谁在被监控”： 如果技术被滥用，不仅仅是罪犯，普通公民的行踪和活动也可能被持续追踪和记录，这将对公民的自由和隐私构成重大威胁，导致“数字监控社会”的出现。
技术滥用与偏见：
算法偏见： 训练数据中的偏见可能会被算法放大。例如，如果训练数据主要来源于某一特定族裔或性别，那么算法在识别其他族裔或性别时可能会表现出更高的误识率，这可能导致对某些群体的不公平对待。
“技术至上”的风险： 过分依赖技术，可能会忽略案件的复杂性，以及除了生物特征之外的其他证据（如证人证词、物证等）。技术应是辅助工具，而非最终裁决者。
法律与伦理边界：
“无罪推定”原则： 在法律上，一个人在被定罪之前是无罪的。人脸识别技术是否会因为“疑似”而导致公民的权利受到侵犯，这是需要高度警惕的。
透明度与问责机制： 谁来监督和审查这些技术的使用？当发生错误时，谁来负责？缺乏透明度和有效的问责机制，将可能导致权力滥用。
社会信任： 如果这项技术被认为是不公平、不透明或侵犯隐私的，将会严重损害公众对政府和科技的信任。
深入思考：
上海交大作为科研机构，其角色是推动技术发展和提供解决方案。但是，如何将这项技术“落地”并应用于实际的公共安全领域，则是一个涉及政府、法律、社会各界的系统性工程。
1. 法律法规的完善： 必须有明确的法律法规来规范人脸识别技术的应用范围、数据采集和存储的权限、使用目的的限定，以及对误识和滥用的处罚机制。
2. 透明度和公众监督： 技术的使用过程需要尽可能地透明化，并接受公众的监督。公民应该了解在何种情况下，以及在何种程度上，他们的面部信息可能被收集和使用。
3. 人权保障优先： 任何技术应用都不能以牺牲基本人权和自由为代价。在追求效率和安全的同时，必须确保对个人隐私和尊严的尊重。
4. 人机协作模式： 理想的模式是人脸识别技术作为辅助工具，协助执法人员进行信息分析和线索追踪，最终的判断和决策仍需由经过专业训练的人员来完成，并辅以其他证据。
5. 持续的技术迭代与伦理评估： 随着技术的发展，也需要不断地对其进行伦理评估，并优化算法，减少偏见，提高准确性。
总而言之，上海交大在人脸识别技术领域的研发，为提升社会安全提供了新的可能。然而，这项技术在“辨别罪犯”的应用上，远非简单地“技术问题”，而是一个深刻的社会、法律和伦理议题。我们需要在拥抱技术进步的同时，保持清醒的头脑，审慎地权衡其带来的机遇与挑战，确保技术的发展真正服务于社会福祉，而不是侵蚀公民的权利和自由。这需要多方协作，共同构建一个在技术驱动下，依然能保障公正、自由和人权的社会。
网友意见
有不少答案从技术上讨论了识别率和技术的局限性，我看了之后觉得很有启发。但事实上，即便有一种机器学习技术，能够不从证据逻辑，而从外在特征上99.99%的识别出罪犯或者嫌疑犯，这依然是一种不应该被采用的技术，因为其造成的潜在后果是严重的，远远大于成功鉴别出少数罪犯所带来的收益。
首先，分辨罪犯和嫌犯，是一种基于事后的分析，也就是说给定这个人可能已经犯下事情了，我们用某种技术来增加自己判定的准确性。以谋杀罪为例子，么每十万人中谋杀犯罪的概率，中国大概是2.2个人左右。如果机器学习可以准确的扫描出嫌疑人中谁到底是真的凶手，而凶手也知道如此高的鉴别率的话，那么凶手的犯罪策略就会发生变化——以前可能会留下来冒充无辜，但是现在更多的人会选择逃跑。那么破案率虽然会提高，但是因为凶手犯罪策略变化所造成的对冲，所以并无法显著的降低犯罪的动机——毕竟现在谋杀的概率已经很小了。
其次，为了从这十万人中揪出这两三个人凶手，机器学习必然会有一套识别的算法，那么久而久之，大众大概就能根据结果，推测出机器学习给这些“特征”，比如眼睛、鼻梁、耳朵形状等所分配的权重是正是负，那么就自然而然的会形成基于上述特征的歧视——也就是我们平常说的“统计歧视”。
一旦存在这种统计歧视，那么也就意味着，具有上述特征的人和不具有上述特征的人，付出同样的努力，被社会所接受的程度是不同的，那么被歧视的人会从出生开始，面对周围怀疑和谨慎的目光，要远远比其他人更难以融入社会，从而他们很可能会更加的倾向选择其他的方式，比如犯罪的方式来解决，从而他们的犯罪率，会因为被歧视而显著提高，从而被更加显著的歧视……这样进入了一个恶性的循环，从事后看，机器学习准确无比，几乎是百分之百的定位了罪犯，但是从事前看，因为这种依据外生变量而非本人行为证据逻辑链而判断的行为，诱导了更多人犯罪，整个社会的治安都会恶化。
事实上，无论具有什么外在特征的人群，真正犯罪的人按比例来说都是很少的一部分；那么为了提高一点事后破案的效率，让人群中一个显著比例的人都因为其特征而受到歧视，从而诱导出更高的犯罪率，这是不可取的。这和伦理和道德都无关——只是社会福利最大化的一个事前和事后的权衡。
用机器去识别人，和用机器去识别图片是完全不同的，用机器学习去识别图片是没有副作用的，因为图片没有意识，不能“努力”让自己变成A种图片或者B种图片，所以没有这种事前和事后的权衡；但是人是有意识的，是可以决定自己的努力的方向的；一旦人类外表的特征可以用来作为犯罪与否的旁证，那么必然就会诱导那些本身就具有“高犯罪倾向”物理特征的人真的去犯罪，因为无论如何社会已经很难容下他们了。
这个也不算是特别新的吧。
最主要估计是对一些低智商特征的识别，低智商导致犯罪的概率高。
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