警务工作中人工智能技术应用及风险规制

杨 欢

（甘肃警察职业学院 网安教研部，甘肃 兰州 730046）

当前，人工智能技术进入快速发展时期，在推动我国经济发展的同时，对社会发展有着深远影响，也改变了人们日常生活和工作，以怎样的态度看待人工智能的发展，已经是关于人工智能发展的重要议题，学术界对此开展相关讨论[1]。在警务工作中应用人工智能技术，让警务工作从“汗水警务”转向“数据警务”“智慧警务”，以此为基础，不断提升警务工作的质量，增强公众的安全感和幸福指数。

尽管人工智能技术的运用可以提高警务工作的效率，但其蕴含的风险却是令人担忧的。人工智能发展中存在限制问题，将其应用到警务工作中虽然能够为社会治理提供便利，但是也因为技术发展的不稳定性，引发各种潜在风险。人工智能技术能够极大地提升警务工作敏锐度，在潜移默化中，会形成数据控制。数据控制会因为数据独裁以及自身发展的独裁性，增加人工智能应用的风险。因此，本文从风险视角，对人工智能在使用中产生的风险进行分析，并提出相关预防措施，促进社会治理多元化模式。

一、人工智能技术与警务工作的内在逻辑

在信息化快速发展的今天，人工智能已进入一个新的发展阶段，使之由逻辑推理走向智能，推动警务工作向高效率、现代化、智能化的方向发展。人工智能技术的应用能够优化警务工作流程、减轻工作量、满足社会发展需求。以实际应用来看，人工智能技术与警务工作存在一定的内在逻辑，如图1 所示。

（一）推进警务模式变革发展

随着我国步入信息社会，警务人员的任务量不断增加，治理压力加大，治理环境愈发复杂，对警务人员的信息处理能力和公共服务能力提出了更高的要求。2021 年全国公安工作会议中对警务工作的开展提出了新的发展战略，要求实现推进警务工作的现代化，促进工作方式的转变和发展。人工智能技术的运用，为公安机关改革工作开辟出新的发展空间，有助于提高警务人员的管理水平。运用大数据、互联网等科学手段，完善警务运行机制，以适应新时期社会发展需求，不断在工作中总结经验，探索具有中国特色的警务治理模式。利用大数据技术，可以激活现有资源，化存量为增量。建立一体化战略平台，实现全面化、智能化的管理。因此，人工智能技术在警务工作中的应用，能够推动警务模式的转变，从而实现信息化和数据化，将其应用到实际工作中，能够起到增效减负的作用。

（二）物联网融合的技术逻辑

科技对人类社会的发展起到了巨大的推动作用，科技进步不仅可以促进生产力的发展，还可以加强现实与网络世界的联系[2]。人工智能技术与警务工作的融合实际上是建立在信息技术基础上，进而实现警务工作模式变革，推动警务工作从连接网络转变为智能发展。当前警务工作已经初步形成智能化特点，如在警务工作中建立一体化警务平台，通过人脸识别、传感技术、指纹对比等实现合成作战，并建立政务服务平台，提升警务服务质量。依托人工智能技术实现智慧警务，整合相关资源，加强警务内部的沟通交流，落实信息共享，形成链条式智能化治理。人工智能技术的应用，提升了警务人员对现实社会以及虚拟空间中的事务处理效率，能够在判定嫌疑人、打击犯罪行为方面更加智能化，同时也满足了社会信息复杂的需求。

（三）人民为中心的价值逻辑

人工智能以提高人类的生活品质为目标而飞速发展。因此，为了更好地解决人们的日常需求，提升人们的便利性是这项技术的终极目标。警务人员在日常工作中应用人工智能技术，可以提高警务工作的管理水平，促进警务工作向现代化、专业化和智能化方向发展，但这并不代表警务机制、治理手段和管理模式实现了智能化。要更加突出“以人民为中心”的价值导向，重视在工作中的民生服务。人工智能技术的发展，归根到底是要回归到服务于人，以科技的进步来改变警务人员的工作方式，进而提高“为民服务”的治理水平。在现代化治理中，要坚持以人为本，注重群众的意愿。所以，在警务工作中积极采用人工智能，促进现代化发展，深化社会稳定，提升服务水平，从而增强人民群众的安全感，让人们感受到智能化的便利性，是人工智能技术与警务工作融合的价值逻辑。

二、人工智能技术在警务工作中的应用场景

目前，“AI+警务”的新型模式逐渐形成，人工智能技术在警务工作中得到了广泛应用，主要包括以下几种场景：

（一）智能交通系统

首先，能够进行违法行为识别。从原来的车牌、车标识别发展为车灯、格栅、车窗等多方位的识别，提高车辆识别的精准度，过滤其他干扰信息。其次，能够提升城市道路的通行效率。人工智能技术可以对车流的变化分红绿两种情况进行预测，帮助人们合理避开高危路段从而提升交通运行效率。最后，加强车辆与乘客之间的关系，利用人才关联系统能判断出车辆与乘客乘坐的车辆信息是否一致，如速度、位置等，从而对车辆乘员进行判定。

（二）移动警务

基础警务工作相对繁杂，任务量较重，具有执法严格、职业危险性极高、突发事件多的特点，而在外勤工作中警务人员要搜集很多资料。使用人工智能技术，可以为警务终端、警务平台等增添人脸识别，身份证读取、位置定位等功能，大幅提升警务人员信息采集的能力，提高了警务人员的工作效率。人工智能技术的应用为基层警务工作的开展提供了便利，让移动警务成为日常工作中的有力工具。

（三）寻找失踪儿童

人工智能技术能够对照片进行修复。运用人工智能技术能够将原本低分辨率的图像修复成高分辨率的图像，提高照片的清晰度。对于无法分辨的照片，在经过修复系统的处理后，能够得到一张更加清晰的照片。使用人工智能技术可以描绘出儿童成年后的模样，将失踪之前的儿童照片录入到人工智能系统里，并将其放入国家数据照片中对比，可以大大提高寻找失踪儿童的效率。在2021 年“团圆”行动中，累计找到8307名失踪被拐儿童。

（四）判定嫌疑人

基层警务工作中需要进行日常巡逻和值班。快速地从人群中找出嫌疑犯是警务人员的一项重要技能。判断一个人是否存在违法行为，主要通过观察其行为和语言逻辑，还可以通过外貌特征、携带工具、血渍等进行判断。但是这些判断具有主观性，无法准确判断锁定人员是否为嫌疑人。人工智能技术能够弥补人眼识别的不足，利用算法将五官之间差距缩小到0.1 毫米，虽然不能做到绝对无差错，但是也能大大提高精准度，帮助基层人员快速锁定嫌疑人，提高工作效率。

（五）打击犯罪行为

首先，建立数据库，包括人脸识别、声音、指纹、案件等。数据是人工智能开展的基础，没有数据就无法实现算法，无法对海量信息进行分析应用。其次，有效利用大数据技术，通过图像、声音、字迹、视频等手段，对赃物、血迹、凶器进行识别，还能帮助警员扩大排查范围，如网吧、酒店等，实现多维数据的整合分析。最后，更新移动警务，实现智能监控、安防系统在日常工作中的全面覆盖，并对巡逻过程中获得的实时数据进行分析，及时更新动态信息。利用人工智能技术，提高了研判分析的效率，让警务工作的事后侦查转变为主动预防，从而提升打击犯罪行为的效率。

三、人工智能技术在警务工作中应用的潜在风险

运用人工智能技术开展警务工作能够提高工作效率，为警务人员提供便利，为警务工作的模式变革带来新的机遇，与此同时，人工智能技术也存在诸多潜藏的危险。这些风险涉及各个领域，如图2 所示。

图2 人工智能技术在警务工作应用中的潜在风险

（一）人工智能与主观选择不一致风险

随着信息时代的到来，大数据影响着我们的日常生活和工作，公安部门利用人工智能技术不断地“修剪”民警的主观意志和道德选择。在打击犯罪等工作的开展中应用人工智能技术，需要对数据进行逻辑运算，得出运算结果，这是办案的依据，这样的处理方式，自然会让警务人员的主观判断在办案过程中变得“机械化”，不能做出任何的道德抉择，从而违背了公平、公正和自由的意志。所以，在警务执法中，一定不能违背正义观和道德观，必须做到以人的意志为主，人工智能技术为辅。

（二）中心化的智能机器系统风险

如果对人工智能技术的操作不够了解，盲目地利用所得到的数据，很有可能产生不公正的裁决。算法是人工智能技术的核心，其运算核心是数据，要符合警务活动的需求就需要大量的数据支持。这就容易促进数字技术的操作体系的更新和替换，从而实现形式的合理性，但这种方式并不能实现实质的合理性，也无法达到最佳的管理效果[3]。在实际生活中，运用数字化警务，能够简化办案流程，尽快掌握民意，剔除不满足需求的信息，这样虽然保障了数据的规律性，却不利于案件的完整判断，可能导致案件信息存在偏差风险。

（三）信息壁垒风险

当前，多数公安部门都在扩充自己的资源使用范围，提高自己部门的优先权。由于各警种分工不同，管辖的范围也不互通，如果利用人工智能对信息进行垄断，使得警方信息不能在各个部门间进行组织和相融，在问题的定义、决策和执行过程中，都会因为人为操纵而产生一种封闭的空间，不能真正地达到信息共享，很容易出现信息不对称的情况，形成信息壁垒。

（四）数据与网络安全风险

公安机关作为执法部门，其掌握的信息至关重要。尽管利用人工智能技术已经促进警务人员从“汗水警务”向“智慧警务”的转变，但在与外部连接、服务流程等方面还不够完善，社会公众知晓度不高。另外，人工智能技术在警务工作中的应用，需要工作人员具有较强的专业能力和技术能力，如果只是靠公安内部技术人员或是外聘人员，并不能支撑整个系统的运转，所以应在技术层面需要与大型网络公司合作，并需要专业人员对系统进行维护管理。公安部门的信息关乎人们的安危，一旦信息泄露，就会造成严重的后果[4]。此外，公安机关汇聚了各地信息并储存到数据库中，为了方便使用，这些数据会被分配到其他警务部门，在这个过程中存在着信息泄露的风险。加之人工智能技术本身存在算法风险，在使用中如出现漏洞，很难判断是否为恶意攻击。当前国际形势严峻，在“数字利维坦”的环境下，国家信息可能会成为攻击目标，网络恐怖主义可能会对其进行入侵[5]。公安机关掌握着关于国家安全的重要信息，这些信息一旦受到袭击，后果不堪设想。

四、人工智能技术在警务工作中的风险规制

面对人工智能技术应用在警务工作领域中伴随而来的风险挑战，应当对其加以规制，使之更好地发挥优势效能。

（一）明确人类的主体地位

首先，在人工智能技术应用过程中要明确人类的主体性。警务活动是一项服务于人的活动。科技在这方面的作用和人的作用是类似的，但是与人类活动本质是有区别的，即警察在警察工作中所体现出的个性特征和人性特征。从这个方面来讲，人工智能在实际运用中是不完美的。要解决这个问题，一是完善法律法规。警务工作决策权应掌握在人的手中，即人是警务活动、措施、落实等方面的决策者。二是赋予算法质疑权。在算法运行过程中，人们可以对其提出质疑，并对其进行复审和诉讼，进而完善相关的算法法规，以彰显人的主体地位。其次，要对人工智能进行适当部署。人工智能对公安工作有着重要作用，能够帮助警务人员减轻工作量，提高工作效率，但在实际工作中应将其放在辅助位置，不能替代人的“主观能动性”，要划定界限，对使用限度等进行制度层面的划分。

（二）优化警务工作中“人—机”的分工

根据不同警务领域进行划分，合理发挥人工智能的优势。机器可以进行模拟、操作常规化的工作，但是在创造、判断、决策等工作中，人具有不可替代性。这不仅是人主体地位的表现，也是人类自我价值的实现。在实践工作中，可对高危险、高强度的工作使用人工智能，如边境管控、交通道路、情报收集等，利用人工智能提高工作效率。在现场执法、侦查取证等环节，涉及自由裁量权、执法对象权益等问题，就需要谨慎使用人工智能，避免陷入伦理问题中，构建“人—机”共治的结构。除此之外，人工智能收集的信息需要在监督管理下才能进行，保护公众的隐私权。

（三）实现公民数据参与和双向赋权

在信息时代，警务工作中应用人工智能，公民所受的影响能从多个角度反映出来，公民能够利用数据来捍卫他们的合法利益，将数据应用到决策中，实现公民数据参与和双向赋权。主要体现在以下方面。一是公民赋权政府、公安机关等进行警务数据的查看，允许公安机关等在允许范围内对公民信息进行采集，如户籍信息、交通信息等，将收集到的信息放入数据库中进行分析处理。二是政府、公安机关对公民的赋权。群众可向有关机关申请公开警方资料，并可以对数据质疑，也就是说，政府、公安机关等数据拥有者不能以数据使用权来侵犯公众权益，要做到服务于公众，必须保障双向赋权的落实。

（四）打造多元主体联合治理模式

对于政府而言，人工智能技术应用到警务工作中，需要加强对智能警务的监督管理，尤其是在合法性和数据治理方面，要形成全面的监管体系，将技术风险关进法律制度的笼子里。对公安机关而言，人工智能技术在工作中的应用要以警务人员为责任主体，协调警务系统的实际操作，整合警务资源，建立信息共享平台，促使各项流程的结合、各要素互通。对企业公司而言，如腾讯、百度等，需要做好协调工作，与警务工作形成合作关系，对网络违法活动进行监管治理，从而有效打击网络诈骗等违法犯罪行为。对公民而言，要保证其知情权、隐私保护权，并提高公民的数据意识。

五、结语

人工智能技术飞速发展，在警务工作中应用更加广泛，能够处理人工难以解决的问题，帮助警务人员减少工作量，提高工作效率，实现警务人员与智能机器人协同处理案件的可能。人工智能技术是把双刃剑，当前人工智能技术在警务工作中的应用还处于初级阶段，不能取代警察的独立判断力。在大量的警务工作中，人工智能技术的应用将工作简化，产生了信息壁垒、人工智能伦理、数据与网络安全等风险。因此在警务工作中应以科学、谨慎的态度应用人工智能，进一步提高算法的准确性，确保个人信息安全、限制人工智能的应用范围、明确人类主体地位等，为警务工作开展提供便利。