原標(biāo)題：性侵犯如此猖獗，AI能提前將他們甄別嗎？

知名媒體人章文被曝性侵女生 蔣方舟：我也被他騷擾過(guò)

文|雷宇

來(lái)源|智能相對(duì)論（aixdlun）

性侵丑聞全面爆發(fā)。事情緣起7月23日，趙欣（化名）和江蘇南通環(huán)保行動(dòng)者劉斌先后發(fā)長(zhǎng)文指控公益圈兩位知名人士“億友公益”創(chuàng)始人雷闖和“源頭愛(ài)好者環(huán)境研究所”創(chuàng)始人馮永鋒對(duì)其機(jī)構(gòu)的女志愿者和女性員工實(shí)施性騷擾。

趙欣和劉斌的指控長(zhǎng)文截圖

繼多位公益人士被曝出性侵后，7月25日，一名女生舉報(bào)前媒體人章文強(qiáng)奸，事發(fā)后多名女士，包括蔣方舟、易小荷在內(nèi)也站出來(lái)指認(rèn)曾遭到章文的性騷擾。

蔣方舟朋友圈截圖

此前，好萊塢也曾爆性騷擾丑聞，涉及人包括且不限于塑造經(jīng)典上帝形象的好老戲骨摩根·弗里曼，飾演《紙牌屋》中“總統(tǒng)”的凱文·史派西，王牌制片人哈維·韋恩斯坦，至少有80位女性指控他涉嫌強(qiáng)奸、性虐待等。

這些證實(shí)性侵和涉嫌性侵的人照片被公布后，很多人認(rèn)為他們長(zhǎng)得就很那啥，雖然有馬后炮的嫌疑。但是，我們拋開(kāi)偏見(jiàn)，包括性侵犯?jìng)冊(cè)趦?nèi)的壞人是否真的具有相似的特征呢？如果有，利用人工智能技術(shù)可以將他們于人群中甄別出來(lái)嗎？

好人各有不同的好，而壞人卻有令人震驚的相似

人們對(duì)犯罪人員共性的研究已經(jīng)具有較長(zhǎng)的歷史，而且取得了一些成果。早在一百多年前，隆勃羅梭通過(guò)分析罪犯的外表來(lái)尋找他們的共同特征。并指出了天生犯罪人的一些特征，包括先天的隔代遺傳返祖現(xiàn)象，臉部具有橫向褶皺，較高的兔唇發(fā)病率，聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)的靈敏度較低等。

一百多年后的2016年，上海交通大學(xué)的武筱林和張希研發(fā)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠通過(guò)臉部識(shí)別技術(shù)辨認(rèn)罪犯。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，研究員使用了1856名男性的身份證照片，其中730 名罪犯，1126 名非罪犯，年齡在18到55歲之間。

圖為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，罪犯和非罪犯的面相的分布確實(shí)不同，在一定程度上可以區(qū)分罪犯與常人的面部特征，二者面相中差異較大的一些特征主要有：

罪犯上唇的彎曲程度比非罪犯要大23%

罪犯兩只眼睛內(nèi)角之間的距離比正常人短6%

罪犯從鼻尖到嘴角兩條線的角度比非罪犯小20%

最終，這一系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)89.5%。在實(shí)際使用中，機(jī)器識(shí)別的準(zhǔn)確率要求在90%以上，甚至到95% 左右，可是論文的數(shù)據(jù)是在純實(shí)驗(yàn)環(huán)境下進(jìn)行的，因此89.5%的準(zhǔn)確率在某種程度上已經(jīng)能夠說(shuō)明問(wèn)題了。值得注意的是，在對(duì)結(jié)論進(jìn)行分析的時(shí)候，這種看似精確的實(shí)驗(yàn)結(jié)論總是怪怪的，畢竟我們沒(méi)辦法真正拿著尺子去量某個(gè)人五官的角度和距離，而且，現(xiàn)在的整容手術(shù)可以迅速解決這些細(xì)節(jié)，參見(jiàn)一些網(wǎng)紅身上常見(jiàn)的微笑唇，開(kāi)眼角，水滴鼻……

除了在外表上的相似之外，在基因上，犯罪分子也具有相似性。20世紀(jì)八九十年代的荷蘭，有一個(gè)家族中的男人和男孩除了患有學(xué)習(xí)障礙，還非常具有攻擊性，有人變成了縱火犯，有人企圖強(qiáng)奸甚至謀殺。最終遺傳學(xué)家漢斯·布魯納找到了罪魁禍?zhǔn)祝阂粋€(gè)基因的變異。該基因位于X染色體上，代號(hào)MAOA，這就是后來(lái)的戰(zhàn)士基因，除了詐騙犯以外的絕大部分罪犯都擁有這個(gè)基因。

提前識(shí)別罪犯這門(mén)技術(shù)，除了倫理還有什么問(wèn)題？

不管是通過(guò)面部特征確認(rèn)罪犯還是通過(guò)基因定性罪犯，在我國(guó)暫時(shí)都不會(huì)得到廣泛使用，它的價(jià)值更多是體現(xiàn)在學(xué)術(shù)上。主要是在倫理上，上交的論文發(fā)表后，引起了中國(guó)以及世界的人工智能業(yè)界引發(fā)了不小的爭(zhēng)議，核心觀點(diǎn)是給人定性具有道德風(fēng)險(xiǎn)，可能引發(fā)公眾對(duì)于特定面相的歧視。如果一些人將生而就被稱作是犯罪分子，他所遭受的輿論壓力和生存環(huán)境可想而知。

除此之外，這項(xiàng)技術(shù)的使用還將引發(fā)一些難以估計(jì)的影響。智能相對(duì)論（aixdlun）分析師雷宇認(rèn)為主要分為三點(diǎn)。

1. 誤報(bào)率再小也不能忽略

從實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，即使是性能最好的 CNN 分類(lèi)器，在達(dá)到 90% 的檢出率（true positive rate）時(shí)，仍有 10% 的誤報(bào)率（false positive rate）。這意味著有 73 名罪犯被漏掉，有 113 名非罪犯被冤枉。

在人群中，罪犯的比例顯然會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于上面的數(shù)據(jù)集。截止到2013年底，中國(guó)各級(jí)監(jiān)獄內(nèi)的在押犯人數(shù)近180.76萬(wàn)人，當(dāng)時(shí)我國(guó)的人口總數(shù)是13.61億，即正常人比罪犯多了753倍，這種情況下一點(diǎn)點(diǎn)誤報(bào)都不能被忽略。而戰(zhàn)士基因之所以叫戰(zhàn)士基因，是因?yàn)樗趦?yōu)秀的戰(zhàn)士和警察身上也很常見(jiàn)。綜合這兩點(diǎn)，在使用機(jī)器識(shí)別的過(guò)程中，更大的可能是把擁有戰(zhàn)士基因的人都識(shí)別出來(lái)了。

2. 罪犯與執(zhí)法者的博弈升級(jí)

實(shí)際上，美國(guó)特定城市的警察也正在試驗(yàn)一種人工智能算法，以預(yù)測(cè)哪些居民未來(lái)最有可能犯罪。但分辨罪犯和嫌犯，往往是一種基于事后的分析，是從結(jié)論推導(dǎo)原因。當(dāng)兇手知道自己是被機(jī)器認(rèn)定的犯罪分子，那么留給他的可以選擇的生存策略就只有一種——逃跑，這樣的結(jié)果就是會(huì)造成更多的社會(huì)不安全因素，而犯罪分子很容易在這種不利的生存環(huán)境下破罐子破摔。

機(jī)器識(shí)別罪犯的本意是降低犯罪率，提高破案率，但是因?yàn)閮词址缸锊呗宰兓斐傻膶?duì)沖，并不能達(dá)到想要的結(jié)果。即使技術(shù)普及，稍微聰明點(diǎn)的壞蛋這時(shí)應(yīng)該不會(huì)選擇正面杠，早就回去升級(jí)人工智能武器了。

3. 統(tǒng)計(jì)歧視造成人工智能的恐慌

機(jī)器識(shí)別想要跑出理想的結(jié)果，勢(shì)必形成一套算法，它會(huì)給一些五官列出特殊的標(biāo)簽：比如眼睛、鼻梁、耳朵形狀等，而這樣的機(jī)器是具有歧視的。麻省理工最近研制出了全球第一個(gè)精神變態(tài)人工智能——諾曼。諾曼是一個(gè)訓(xùn)練執(zhí)行圖片處理的人工智能，但本質(zhì)上它就是圖像識(shí)別算法中的一種。有所不同的是，它看東西，帶著一點(diǎn)血腥的偏見(jiàn)。

以上圖為例，配色看上去清新自然，一般人工智看到的是“一個(gè)人在空中撐著一把傘”，諾曼則認(rèn)為自己看見(jiàn)“男人在他尖叫的妻子面前被槍殺”。工作人員給了這個(gè)AI看了十張墨跡測(cè)試圖，它的測(cè)試結(jié)果大抵都是如此，死亡方式包括且不限于觸電而死，跳樓致死，絞死等等。

而造成這一結(jié)果的主要原因就是數(shù)據(jù)，當(dāng)人們輸入了帶有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)，它就毫不猶豫的呈現(xiàn)出了有偏見(jiàn)的結(jié)果。上交在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的，是明知哪些是罪犯的，而且比例奇高，數(shù)據(jù)的均衡性并沒(méi)有得到有效保障，從數(shù)據(jù)上來(lái)說(shuō)，就帶有歧視。

不得不承認(rèn)，人工智能恐慌是全人類(lèi)的月經(jīng)，每當(dāng)人工智能取得一些成果，就會(huì)有人發(fā)出人工智能威脅論。而如果我們縱容僅僅是技術(shù)的人工智能黑化，無(wú)疑會(huì)加深公眾的恐懼。

除了提前識(shí)別外犯罪分子，人工智能還能怎樣識(shí)別壞蛋？

多數(shù)人對(duì)人工智能的打擊犯罪的認(rèn)知依然停留在基本的人臉識(shí)別上，實(shí)際上，它可以做的遠(yuǎn)不止如此。

1．測(cè)謊

雖然一些現(xiàn)有的測(cè)謊儀甚至測(cè)謊話術(shù)可以產(chǎn)生相當(dāng)可靠的結(jié)果，但它們?cè)谝恍┨囟▓?chǎng)合，比如法庭上并不是特別有用。馬里蘭大學(xué)（UMD）的研究人員開(kāi)發(fā)了測(cè)謊分析和推理引擎（DARE)，它在法庭審判視頻中自動(dòng)檢測(cè)出欺騙行為。

測(cè)謊流程

最終，DARE在測(cè)謊任務(wù)上，結(jié)合了微表情識(shí)別，比一般人表現(xiàn)要好。甚至有權(quán)威專(zhuān)家表示，未來(lái)3到4年的時(shí)間，就可以通過(guò)閱讀人類(lèi)表情背后的情感來(lái)發(fā)現(xiàn)欺騙。

2.記憶重構(gòu)

2016年，來(lái)自俄勒岡大學(xué)的一個(gè)可以通過(guò)掃描大腦讀取人們的思想的系統(tǒng)，可以重建人們大腦中所看見(jiàn)的畫(huà)面。志愿者被連接到功能磁共振成像機(jī)，當(dāng)他們對(duì)看到的每張臉進(jìn)行特征描述時(shí)，他們的大腦信息就被暴露了，研究者就可以了解到參與者的大腦活動(dòng)。

但可惜的是由于技術(shù)還不大成熟，所以暫時(shí)還不能把這個(gè)技術(shù)應(yīng)用到刑偵領(lǐng)域。理想的效果是基于犯罪分子們的大腦記憶還原犯罪現(xiàn)場(chǎng)和犯罪場(chǎng)景，甚至利用受害者的記憶來(lái)構(gòu)建罪犯的面部照片。

人工智能在打擊犯罪上還有更多可應(yīng)用的點(diǎn)，但當(dāng)我們?cè)谡f(shuō)人工智能的時(shí)候，要么是對(duì)弱人工智能的過(guò)度渲染，要么是對(duì)人工智能的一味嘲笑，其實(shí)技術(shù)本義應(yīng)該是造福于人民，再多的泡沫也不能掩蓋它的本質(zhì)，也許在未來(lái)真的會(huì)實(shí)現(xiàn)無(wú)犯罪社會(huì)。

結(jié)論

回到開(kāi)頭，顯然現(xiàn)在的人工智能技術(shù)可以將人甄別出來(lái)，但是不夠精準(zhǔn)而且容易引發(fā)一系列不良影響，暫時(shí)很難得到廣泛的使用。性侵害這種事，作為女性的受害者卻要無(wú)端承擔(dān)莫大的精神壓力和社會(huì)壓力，除了呼吁社會(huì)關(guān)注，女性更好的保護(hù)自己，居然毫無(wú)辦法。

在電影《少數(shù)派報(bào)告》中，2054年的華盛頓特區(qū)，謀殺已經(jīng)消失了。未來(lái)是可以預(yù)知的，罪犯在實(shí)施犯罪前就已受到了懲罰。那個(gè)時(shí)候，性侵害就真的成為了過(guò)去時(shí)呢，僅僅在這一點(diǎn)上，我都無(wú)比期待這一天的真正到來(lái)。

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