如果有一天，你想打我，你以為一拳頭揮過來就完事了嗎？

現(xiàn)在可不那么簡單了。現(xiàn)在你如果想要打我，不僅要問問我爸媽同不同意，還得問問AI答不答應，可能你還沒動手，就已經(jīng)被我的AI所攔截下來了。

沒錯，“暴力檢測”成為了當下的一個熱門。在人群中實時檢測“暴力行為”成為了現(xiàn)實，如果你想打架，最好先看看AI同不同意。

“檢測暴力”的AI

這種能夠檢測“暴力行為”的AI系統(tǒng)由英國劍橋大學、印度國家技術(shù)研究院和印度科學理工學院的研究人員研發(fā)，此類AI技術(shù)利用懸停式四軸飛行器上的攝像頭來檢測每個人的身體動作。然后，當系統(tǒng)識別出攻擊性的行為，如拳打、腳踢、刺殺、射擊、掐脖子等時，它就會發(fā)出警報，準確率達到85%。

它不識別人臉——只是監(jiān)測人們之間可能的暴力行為。

借由無人機實現(xiàn)AI“暴力檢測”

這個系統(tǒng)可以擴展到自動識別非法越境的人，在公共場所發(fā)現(xiàn)綁架事件，并在發(fā)現(xiàn)暴力行為時發(fā)出警報。因此，在某種程度上，這種自主間諜無人機可以幫助警察壓制犯罪，或幫助士兵在無辜群眾中找出敵人。

AI在檢測暴力動作時，主要分為五個類型：扼殺、拳打、踢踹、槍擊，以及刺傷。系統(tǒng)先用FPN (特征金字塔網(wǎng)絡)檢測在場的所有人類，并標記出頭、上肢、下肢三個部分的14個重要位點，畫出人體的骨架。然后，SHDL網(wǎng)絡可以分析四肢朝向等數(shù)據(jù)，判斷那些人是不是在使用暴力。

可用于檢測公共區(qū)域或大型聚會中的暴力分子姿態(tài)估計pipeline

當然，AI暴力檢測的效果也與數(shù)據(jù)處理人數(shù)有著很大關(guān)系。一般來說，系統(tǒng)需要處理的人數(shù)更少時，準確率會更高。如只需處理一人時，系統(tǒng)準確率可以達到94.1%，如果人數(shù)超過了十人，準確率下降到僅79.8%。同樣，其在檢測扼殺、拳打、踢踹、槍擊，以及刺傷五種暴力行為時，也存在著準確率差異。

檢測不同暴力行為的準確率

檢測不同人數(shù)時的準確率

另一方面，無人機的應用也存在著一定的使用條件限制問題。在真正應用場景中，無人機無法直接靠近斗毆人群，只能實行高空檢測，而這一定程度上降低了能見度和檢測準確度。

AI檢測暴力，依然存在著眾多問題

AI檢測在人工智能領(lǐng)域早已經(jīng)不是新鮮事。不論是此前的Dextro公司利用機器學習來解讀視頻的聲音和圖象信息，還是谷歌解決雞尾酒會問題，并成功推出新一代Google Assistance，AI檢測一直是各領(lǐng)域應用的重要方式。

在云端執(zhí)行推理有潛在的安全和隱私風險，因為要將人們的視頻傳輸?shù)降谌接嬎阆到y(tǒng)中。當AI滲入日常生活的監(jiān)測過程之中，智能相對論（aixdlun）分析師柯鳴認為，其依然就幾個問題“有待解決”。

1.泛濫的用戶信息泄露

2017年，是數(shù)據(jù)泄露極為猖獗的一年。根據(jù)金雅拓（Gemalto）近期發(fā)布的一份報告“2017 Poor International Security Practices Take a Toll”顯示，2017年僅上半年被盜的數(shù)據(jù)，就已超過2016年全年被盜數(shù)據(jù)的總量。

2017年1月到6月，平均每天有1050萬條記錄被盜。盡管很多數(shù)據(jù)泄露來自于外部黑客攻擊所致，但所造成的記錄被盜或遺失，僅占13%；相比之下，內(nèi)部惡意泄露、員工疏忽無意泄露等造成的卻占19億被盜數(shù)據(jù)中的86%。

早在此前的Cambridge Analytica丑聞造成了8700萬人的信息泄露，并且對2016年唐納德·特朗普參與美國總統(tǒng)競選的結(jié)果造成了影響。Facebook數(shù)據(jù)泄露事件再次向人們展現(xiàn)了信息泄露的危害，“被行為”或是“誘導行為”成為許多數(shù)據(jù)公司利用用戶信息進行的不良操作。

可想而知，如果當AI監(jiān)測暴力系統(tǒng)被惡意使用，其帶來的風險更是相當嚴重。諸如此類的面部識別技術(shù)，如亞馬遜的Rekognition服務，已經(jīng)被美國警方采用。這些系統(tǒng)經(jīng)常受到高誤報率的困擾，或者根本就不準確，所以像這樣的技術(shù)要和無人機結(jié)合還需要一段時間。

2.“大數(shù)據(jù)殺熟”

從目前眾多AI應用的表現(xiàn)來看，隱私數(shù)據(jù)的泄露所導致的“大數(shù)據(jù)殺熟”是一個不容忽視的問題。

信息泄露不僅會威脅到一個普通用戶的網(wǎng)絡賬戶安全，更會直接影響到其現(xiàn)實生活中的方方面面。最近鬧得沸沸揚揚的Facebook用戶數(shù)據(jù)泄露更是讓全球用戶紛紛自危，不少知名人士更是宣布從Facebook退出，揚言保護自身隱私數(shù)據(jù)安全。

在前段時間，滴滴被曝光對用戶進行大數(shù)據(jù)殺熟，一時之間輿論紛紛，顯然被人區(qū)別對待的感受不是每個人都喜歡，尤其是在加價的情況下。雖然之后滴滴很快對其進行了澄清，但大數(shù)據(jù)殺熟這種方式卻已經(jīng)被世人獲知。

那么什么是大數(shù)據(jù)殺熟，通常而言，這種行為指的是通過大數(shù)據(jù)來判斷用戶消費潛力，當判斷用戶為高消費者時，則會對用戶進行區(qū)別對待，提高其消費價格，比其他用戶花費更多資金才能享受到相同的商品及服務。

互聯(lián)網(wǎng)上的殺熟早就不是什么新鮮的事情，自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來，這種行為便一直存在。而在2000年，也發(fā)生了一件令人矚目的殺熟事件。有亞馬遜用戶反映，在其刪除瀏覽器cookies之后，之前瀏覽過的DVD商品售價從26.24美元降至22.74美元。

此消息一出，備受輿論壓力的亞馬遜只能出來解釋，稱這項功能只是向不同顧客展示的差別定價實驗，絕對與客戶數(shù)據(jù)沒有關(guān)系。最后也只能努力公關(guān)，才度過了這個信任危機。如今的一些互聯(lián)網(wǎng)公司，顯然已經(jīng)忘記了亞馬遜當年的遭遇，試圖重蹈覆轍。

3.AI監(jiān)測恐侵犯主體的“知情權(quán)”

在AI監(jiān)測的過程中，“知情”確實成為了一個倫理爭論的焦點。“如何監(jiān)測”、“是否知情”爭議不斷。誠然，隨著行為識別技術(shù)的不斷發(fā)展，許多識別技術(shù)都可以實現(xiàn)“非受控性”：即主體無需配合，依然可以實現(xiàn)精準識別。

這無疑將AI倫理提到了一個新的高度。信息不再為我所有，確實讓人細思極恐。那么，在公安與刑偵領(lǐng)域，AI監(jiān)測尚可讓人信服，但在其他民用甚至是商用領(lǐng)域，如何平衡好“獲取信息”與保障和滿足受眾基本的知情權(quán)將會成為一個重點和難點。

顯然，許多大公司在此類“獲取信息”與“保障隱私”兩者中積極尋求平衡。Facebook首席運營官雪莉·桑德伯格(Sheryl Sandberg)宣布為了響應歐盟即將于五月份生效的新隱私法規(guī)，F(xiàn)acebook將讓其20億用戶更容易地管理自己的個人數(shù)據(jù)。

在歐盟，將于今年五月份實施的《通用數(shù)據(jù)保護條例》(General Data Protection Regulation，GDPR)是自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來對個人隱私數(shù)據(jù)法規(guī)的最大一次修訂。該條例旨在給予歐盟成員國內(nèi)居民更多管理自身信息的權(quán)限，并規(guī)定了公司使用用戶數(shù)據(jù)的方法。

總的來說，AI監(jiān)測暴力的出現(xiàn)，為安防與刑偵領(lǐng)域提供了一個便捷之道。但是，作為極為敏感的領(lǐng)域，精確性的問題依然是不可忽視的。畢竟，冤枉一個好人永遠都不是一件好事。