人工智能生成内容AIGC大模型在公安工作中的应用探讨

农忠海 蒋萍 侯文雷

摘要：随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC） 已经成为了信息化时代的一种新型技术，其在各行业中的应用已经越来越受到重视。该文从AIGC的概念和原理入手，结合公安工作的特点，探讨了AIGC在公安工作中的应用。文章首先介绍了AIGC的概念和原理，并介绍了AIGC技术的发展历程；然后，文章结合公安工作的特点，探讨了AIGC在公安工作中的应用，包括情报收集、安全检查、安全预警、犯罪侦查等方面；最后，文章对AIGC在公安工作中存在的问题和挑战进行了探讨，并提出了相应的解决方案。

关键词：人工智能；生成内容；公安工作；应用；AIGC

中图分类号：TP3        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）13-0029-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

近年来，人工智能在人脸识别、车辆识别、人体识别和城市交通红绿灯管理等公安工作中应用成效显著。人工智能算法正被用于分析数据和识别有助于检测和预防犯罪的模式。随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC） 已经成了信息化时代的一种新型技术。AIGC技术通过人工智能算法和自然语言处理技术，能够自动地生成各种语言形式的内容，包括文本、图片、音频、视频等。这种技术已经被广泛应用于各个领域，如新闻报道、广告营销、文学创作等。

2022年11月30日，美国OpenAI发布ChatGPT引起了大众的关注，ChatGPT在对话系统和人机交互領域取得了令人瞩目的效果，ChatGPT生成的内容包括文本、图像、音频和视频，这些算法创建的高质量、连贯的内容与人工生成的内容几乎无法区分。ChatGPT在发布的短短两个月之内用户数量达到了1个亿，迅速地被推广应用于客户服务和销售聊天机器人、智能助手、在线教育、医疗建议、情感识别、辅助编程、广告设计等。

ChatGPT是人工智能生成内容（AIGC） 的一种大模型应用，AIGC大模型有许多优点。因此，本文将从AIGC的概念和原理入手，结合公安工作的特点，探讨AIGC在公安工作中的应用，并分析其存在的问题和挑战，提出相应的解决方案。

1 AIGC的原理概念和发展历程

1.1 AIGC的概念

AIGC是指利用人工智能技术生成各种形式的内容的技术。AIGC技术基于机器学习算法、深度学习算法，通过对大量的语料库进行训练和学习，能够模拟人类的思维过程，自动地生成各种形式的内容，包括文本、图片、音频、视频等。AIGC技术的核心是深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN） 、循环神经网络（RNN） 等。通过这些算法，AIGC技术能够自动地提取语义特征，生成符合语法规则和语义逻辑的内容。

1.2 AIGC的训练过程

AIGC技术的训练过程包括数据准备、模型选择和训练三个步骤。首先，需要准备大量的语料库，包括文本、图片、音频、视频等，以便训练模型。然后，需要选择合适的模型，根据应用场景选择不同的模型，如文本生成模型、图像生成模型、语音合成模型等。最后，需要进行模型的训练和优化，调整模型的参数，提高生成内容的质量和准确性。

1.3 AIGC的类比

从概念类比来看，与AIGC相似的概念包括生成式AI（Generative AI） 和人工智能合成媒体（Synthetic media，又称AI-generated Media） 。生成式AI主要指“利用机器学习等方法从现有数据（图像、音频、文本）中学习内容要素，生成与原始数据保持相似的内容[1]”。人工智能合成媒体主要指“基于人工智能算法自动或人工生成、操作和修改数据和媒体，并生成相应的文字、图像、音频和视频”[2]。AIGC与两者最大的区别点在于自主完成创新过程，包括基于关键策略线索的局部生成、基于多模态内容的底层理解和融合生成、基于综合或细分场景的特征生成[3]。

1.4 AIGC的发展历程

AIGC技术的发展历程大致可分为三个阶段[4]。

1） 专家规则驱动阶段。使用预定义的模式、模板和程序语言来实现对特定领域的知识和规则进行编码和实现，从而生成特定类型的内容。

2） 统计机器学习驱动阶段。利用大量的数据来训练机器学习模型，从而使其能够生成更加优质和多样化的内容。

3） 深度强化学习驱动阶段。利用深度强化学习和自适应多模态生成等模型，使AIGC技术能够实现更加复杂、高级和创新性的生成，并具有更强的个性化和交互性能，且可以在没有或者少量人工干预的情况下进行自我学习与自我适应，通过反复尝试、调整和优化，逐渐形成对各种场景的适应能力，从而实现更加精准的内容生成。

随着硬件的进步，各种人工智能训练模型的规模越来越大，因此智能程度越来越高，表1就是语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统、机器翻译、游戏AI和GPT各版本人工智能训练模型的参数量、模型精度、计算速度、内存消耗、训练样本量。

2 AIGC在各行业中的应用

1） 自然语言处理（NLP） 。AIGC能够在NLP方面产生出色的结果，包括文本生成、翻译和情感分析等。例如，OpenAI的GPT-4模型可以通过输入几个单词或短语来自动生成完整的文章或故事。

2） 对话系统。由于AIGC在自然语言处理方面的能力，因此它可以用于构建智能对话系统。例如，GPT-4可以通过聊天窗口回答用户的问题，并提供相关的信息。

3） 辅助编程。cursor编程工具集成了GPT-4的API接口，在编程中可以使用自然语言描述让编程工具自动提供所需代码。

4） 语音合成。GPT-4也可以用于语音合成，例如生成逼真的语音样本，这在虚拟助手和自动化客服等领域非常有用。

5） 人工智能辅助创作。GPT-4可以被用于辅助人工智能创作，如新闻文章、广告、电子邮件、设计、音乐创作和视频制作等。

6） 游戏开发。GPT-4也可以用于游戏开发，例如提供更智能的游戏AI，增强游戏中的对话系统和NPC行为。

7） 辅助办公软件。微软正式宣布推出 Microsoft 365 Copilot，Office办公套件集成了AIGC的功能，能根据用户的自然语言命令或者提示，在文档中生成文本、根据Word文档创建PowerPoint演示文稿、生成Excel中的数据透视表等功能。

3 AIGC在公安工作中的应用探讨

1） 侦查破案与报告撰写。公安机关可以使用AIGC大规模语言模型生成自然语言的能力，对案件相关的大量语音进行自动转换成文字，并对文字进行自动分析和比对，从中找到与犯罪嫌疑人相关的证据。生成有助于调查的报告、摘要和其他类型的内容。例如，AIGC算法可以用于生成嫌疑人活动的摘要或生成特定犯罪现场的报告。

2） 文书处理。公安机关需要处理大量的案件，包括调查、询问、笔录等各种文书，这些文书需要高度准确和规范化。利用AIGC大规模语言模型生成自然语言的能力可以自动化生成一部分文书，降低工作量和错误率。

3） 安全预警和风险评估。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的预测能力，分析社会事件的趋势和风险，提前预警和采取措施。

4） 话务处理和自动应答。公安机关需要处理大量的电话、微信和其他社交媒体渠道的咨询和投诉，利用AIGC大规模语言模型的自然语言生成和理解能力，可以自动处理和回答部分常见问题，提高工作效率。

5） 人工智能辅助翻译。公安机关需要处理国际交流和合作中的翻译工作，利用AIGC大规模语言模型的自然语言生成和理解能力，可以提高翻译效率和质量。

6） 智能视频分析和监控。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的图像识别和自然语言处理能力，对监控视频进行智能分析，自动检测和报告异常事件。

7） 网络舆情分析。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的文本分析和情感分析能力，对社交媒体等网络平台上的舆情进行分析和预警。

8） 犯罪预测和行为分析。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的数据分析和模式识别能力，分析犯罪的模式和趋势，预测可能的犯罪行为和目标，提高反犯罪工作的效率和准确性[5]。

9） 智能指挥和决策支持。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的自然语言生成和理解能力，实现智能指挥和决策支持，提高应急响应和处置能力。

10） 公众安全教育和宣传。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型生成自然语言的能力，自动生成安全宣传材料和教育资源，提高公众安全意识和自我保护能力。

11） 犯罪调查和证据分析。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的自然语言理解能力，快速、准确地分析犯罪案件中的文字、声音、图片等证据，协助犯罪调查和证据分析工作。

12） 智能推荐和搜索。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的文本推荐和搜索能力，实现智能搜索和推荐相关资料、案例、法规等信息，提高调查和决策的效率。

13） 智能交互和问答系统。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的自然语言理解和生成能力，构建智能交互和问答系统，提高工作效率和服务质量。

14） 精准分析公众需求。公安机关可以利用AIGC大规模语言模型的文本分析和预测能力，分析公众需求和行为，实现精准服务，提高公众满意度。

15） 与其他业务系统的集成。AIGC与其他業务系统的集成，如警务信息综合应用平台、情报平台、警用地理信息平台、指挥调度平台、现场勘验系统等集成，能让公安业务的智能辅助更准确、范围更广阔。

4 AIGC在公安工作中应用的优势和挑战

4.1 在公安工作中使用AIGC大模型的优势

1） 提高了速度和效率

在公安工作中使用AIGC可以大大提高执法机构的速度和效率。AIGC算法可以快速生成报告、摘要和其他类型的内容，这可以为执法机构节省大量时间和资源。在时间至关重要的情况下，例如在危急或紧急情况下，这一点尤为重要。

2） 提高了准确性

AIGC算法被编程为高度准确，这意味着生成的内容通常比人类生成的内容更准确。这在公安工作中尤为重要，因为公安工作的准确性至关重要。例如，AIGC算法可以根据描述准确识别嫌疑人，这可以极大地帮助执法部门进行调查。

3） 一致性

AIGC算法被编程为一致的，这意味着生成的内容总是具有相同的质量。这在公共安全工作中尤为重要，因为一致性至关重要。例如，由AIGC算法生成的警务报告将始终具有相同的质量，无论是谁生成的。

4） 减少偏差

AIGC算法被编程为无偏见的，这意味着生成的内容不受人类偏见的影响。这在公安工作中尤为重要，因为偏见可能导致虚假指控和无理逮捕。AIGC算法可以通过生成纯粹基于数据和事实的内容来帮助减少偏见。

4.2 AIGC技术还存在的问题

虽然AIGC技术在公安工作中有着广泛的应用前景，但是也面临着一些挑战和困难。主要表现在以下几个方面：

1） 数据质量问题

AIGC技术需要大量的数据来进行训练和优化，但是公安工作中的数据质量存在数据缺失、数据不完整、数据质量低下等问题，这给AIGC技术的应用带来了困难。

2） 模型精度问题

AIGC模型的精度是影响其应用效果的重要因素之一，但是AIGC技术中存在过拟合和欠拟合等问题，影响了模型的精度和应用效果。

3） 隐私和安全问题

AIGC技术需要大量的个人信息和敏感信息来进行训练和应用，但是这些信息的泄露和滥用会给个人隐私和社会安全带来威胁。

4） 法律和伦理问题

AIGC技术的应用涉及许多法律和伦理问题，例如隐私保护、数据安全、算法公平等问题，需要严格遵守法律法规和伦理规范，同时也需要加强对AIGC技术的监管和管理，避免不当试用和滥用。

5） 人工智能技术和人力资源之间的平衡问题

尽管AIGC技术的应用可以提高公安工作的效率和准确性，但是在实际应用中需要平衡人工智能技术和人力资源之间的关系，避免对人力资源的替代和浪费。

5 结束语

人工智能生成内容（AIGC） 技术是一种快速发展的技术，对公安工作的应用前景非常广泛，可以提高公安工作的效率和准确性，为公安工作提供更为强大的技术支持。然而，AIGC技术的应用也面临着一些挑战和困难，需要加强研究和管理，保证其在公安工作中的正常、合法和安全应用。在未来的发展中，我们需要加强对AIGC技术的研究和应用，解决技术瓶颈和难题，不断优化和提升AIGC模型的性能和应用效果，推动AIGC技术在公安工作中的深入应用和普及。同时也需要强化对AIGC技术的监管和管理，加强法律和伦理的约束，保护个人隐私和社会安全，避免不当试用和滥用。最终实现AIGC技术和人力资源的平衡和协调，为公安工作提供更为强大的技术支持，促进社会安全和稳定的发展。

参考文献：

[1] Gartner. Summary Translation： Innovation Insight for Generative AI[EB/OL].[2022-06-16]. https：//www.gartner.com/en/documents/4002602.

[2] Whittaker L，Kietzmann T C，Kietzmann J，et al.all around me are synthetic faces：the mad world of AI-generated media[J].IT Professional，2020，22（5）：90-99.

[3] 詹希旎，李白杨，孙建军.数智融合环境下AIGC的场景化应用与发展机遇[EB/OL].图书情报知识.[2023-03-19].https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD64x4e0tUALKggwitnHT2XRsN At0OTnwnUmh9fuSfEpc8QxW8AGggrJ3&uniplatform=NZKPT &src= copy.

[4] 路远，胡峰.AIGC技术在智慧广电与网络新视听中的应用探析 [J].影视制作，2023（3）：43-47.

[5] 陈昌凤，张梦.由数据决定？AIGC的价值观和伦理问题[J].新闻与写作，2023（4）：15-23.

【通联编輯：代影】