人工智能助公共治理鉴真伪
科技日报记者 张佳星 前不久,人工演唱会与各大节目晚会的智能助公真伪真假唱争议成了人们广泛关注的话题,利用人工智能鉴别真假唱的共治可行性也引发热烈讨论。近些年,人工人工智能技术已广泛应用于公共治理的智能助公真伪鉴定场景中。那么,共治人工智能是人工否可以成为真假“鉴定师”呢? 在信息技术领域,对于声音的智能助公真伪识别和处理算法一直都是研究的热点,声音识别和合成技术不断迭代。共治例如一种基于梅尔频率倒谱系数和卷积神经网络的人工环境声音识别算法,能够对各类异常声音进行采集和有效识别,智能助公真伪并及时反馈声音状态。共治 类似的人工新技术涌现,为各类声音识别的智能助公真伪鉴定应用场景提供了精细化管理的基础。除此之外,共治人工智能技术还在许多公共治理新场景中展现出无限潜力。 数据支撑鉴定新场景 “无论是人的活动还是物的存在,都会在虚拟世界中映射形成数据。把这些数据组合起来,我们就可以从中发现规律。”最高人民检察院副检察长张雪樵说,当数据中的共同规律被人工智能总结归纳出来,异常的数据就会凸显,这种异常就是线索的来源。 “比如企业违规开采地下水,自己关起门来打井,通过传统检查很难被发现。但是当把一些数据打通,就能找到问题。”张雪樵说,对于特定产品而言,一定的用电量和产量,对应的是一定的用水量。如果一个企业的用水量脱离了用水规律,那么就可能是出现了异常活动。这样的测算需要对大量数据进行调用,也需要执行特定任务的模型和算法。在数据化以及模型开发技术普及的基础上,检察机关已经持续开发出成百上千个模型,开启了不同种类案件排查、预警的新模式。 “一家文物保护单位认为,有一组石窟壁画近年来腐蚀严重,是由于在壁画三公里之外有大型焦化企业持续排放污染气体。但企业并不这样认为。”最高人民检察院检察技术信息研究中心主任刘喆说,要搞清楚二者是否存在直接联系,必须找到相应的证据。比如壁画周边的污染物是否超标,是否与该化工厂排放的气体相关等。这些问题在不具备技术手段的情况下,是难以得到确切答案的。 技术人员通过将1000多幅遥感数据图进行叠加,对这一年来当地近地表的二氧化硫浓度进行了可视化呈现。与此同时,技术人员还对该区域的土壤进行取样,利用色谱质谱等仪器,检出焦化厂典型污染物在化工厂下风向的分布及超标情况。通过一系列技术手段,工作人员最终找到了关联性证据。 刘喆介绍,针对不同领域的案件,需要结合不同领域的技术来证明。例如,对交通肇事和主观故意的判别,速度曲线、微积分测算等会给出强有力的数学证据;对于事件经过的还原,可以借助力学模型、虚拟仿真技术等来推演重现;对于伪造的虚假合同,则可以结合化学成分分析的方法逐一识破。 提升能力体系建设防患于未然 无论是在扑朔迷离的案件中发现线索、拨开迷雾,还是对人为设置的障碍和误导正本清源,人工智能凭借分子痕迹、发现规律异常以及模态分析等能力,突破人力的极限,甄别和锁定那些不易察觉的蛛丝马迹,催生了许多公共治理新场景。 “科学技术大大提升了公共治理领域的监督能力和纠错能力。”刘喆认为,技术进步在深度、广度、精度、时空维度等各个方面,都不断提升了证据本身的证明力。而科学技术在提升治理能力的同时,也让公共治理面临着新的挑战。总体而言,公共治理对于科学技术的需求是全领域、无止境的。如果不及时跟进信息化建设手段,也将无法适应人工智能发展可能带来的深度伪造升级。 如何加速技术的应用,实现更多公共治理中的新场景落地?“利用算法和模型应该成为包括检察机关在内的公共治理行业的共识。”张雪樵说,人工智能、云计算、区块链等技术的应用门槛正在不断降低。他呼吁让这些技术以场景为载体进一步落地,将新技术、新场景转化成公共治理的利器。 刘喆还建议,在大模型时代,算力是决定人工智能能力的基础。可以通过对优势算力进行适用范围的监管,预防强大算力使用不当。此外,设置鉴真手段也可有效预防人工智能普及带来的深度伪造。例如在音视频等最初生产时,就提早引入隐秘通信水印技术、电子签名技术等,用于伪造的甄别。 张雪樵表示,相信随着大数据的开放共享、各类数据的深度挖掘、数据作为生产要素价值的体现,人工智能等模型将不断在公共治理场景中大显身手,用严密的逻辑论证和充分、准确、有效的示证,为维护公共利益发挥应有作用。
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