装上 AI 大脑的无人机：人群中谁有暴力行为，它可精准识别

如果有一天，你想打我，你以为一拳头挥过来就完事了吗？

现在可不那么简单了。现在你如果想要打我，不仅要问问我爸妈同不同意，还得问问 AI 答不答应，可能你还没动手，就已经被我的 AI 所拦截下来了。

没错，" 暴力检测 " 成为了当下的一个热门。在人群中实时检测 " 暴力行为 " 成为了现实，如果你想打架，最好先看看 AI 同不同意。

" 检测暴力 " 的 AI

这种能够检测 " 暴力行为 " 的 AI 系统由英国剑桥大学、印度国家技术研究院和印度科学理工学院的研究人员研发，此类 AI 技术利用悬停式四轴飞行器上的摄像头来检测每个人的身体动作。然后，当系统识别出攻击性的行为，如拳打、脚踢、刺杀、射击、掐脖子等时，它就会发出警报，准确率达到 85%。

它不识别人脸——只是监测人们之间可能的暴力行为。

借由无人机实现 AI" 暴力检测 "

这个系统可以扩展到自动识别非法越境的人，在公共场所发现绑架事件，并在发现暴力行为时发出警报。因此，在某种程度上，这种自主间谍无人机可以帮助警察压制犯罪，或帮助士兵在无辜群众中找出敌人。

AI 在检测暴力动作时，主要分为五个类型：扼杀、拳打、踢踹、枪击，以及刺伤。系统先用 FPN ( 特征金字塔网络 ) 检测在场的所有人类，并标记出头、上肢、下肢三个部分的 14 个重要位点，画出人体的骨架。然后，SHDL 网络可以分析四肢朝向等数据，判断那些人是不是在使用暴力。

可用于检测公共区域或大型聚会中的暴力分子姿态估计 pipelin e

当然，AI 暴力检测的效果也与数据处理人数有着很大关系。一般来说，系统需要处理的人数更少时，准确率会更高。如只需处理一人时，系统准确率可以达到 94.1%，如果人数超过了十人，准确率下降到仅 79.8%。同样，其在检测扼杀、拳打、踢踹、枪击，以及刺伤五种暴力行为时，也存在着准确率差异。行为的准确率

检测不同人数时的准确率

另一方面，无人机的应用也存在着一定的使用条件限制问题。在真正应用场景中，无人机无法直接靠近斗殴人群，只能实行高空检测，而这一定程度上降低了能见度和检测准确度。

AI 检测暴力，依然存在着众多问题

AI 检测在人工智能领域早已经不是新鲜事。不论是此前的 Dextro 公司利用机器学习来解读视频的声音和图象信息，还是谷歌解决鸡尾酒会问题，并成功推出新一代 Google Assistance，AI 检测一直是各领域应用的重要方式。

在云端执行推理有潜在的安全和隐私风险，因为要将人们的视频传输到第三方计算系统中。当 AI 渗入日常生活的监测过程之中，智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，其依然就几个问题 " 有待解决 "。

1. 泛滥的用户信息泄露

2017 年，是数据泄露极为猖獗的一年。根据金雅拓（Gemalto）近期发布的一份报告 "2017 Poor International Security Practices Take a Toll" 显示，2017 年仅上半年被盗的数据，就已超过 2016 年全年被盗数据的总量。

2017 年 1 月到 6 月，平均每天有 1050 万条记录被盗。尽管很多数据泄露来自于外部黑客攻击所致，但所造成的记录被盗或遗失，仅占 13%；相比之下，内部恶意泄露、员工疏忽无意泄露等造成的却占 19 亿被盗数据中的 86%。

早在此前的 Cambridge Analytica 丑闻造成了 8700 万人的信息泄露，并且对 2016 年唐纳德 · 特朗普参与美国总统竞选的结果造成了影响。Facebook 数据泄露事件再次向人们展现了信息泄露的危害，" 被行为 " 或是 " 诱导行为 " 成为许多数据公司利用用户信息进行的不良操作。

可想而知，如果当 AI 监测暴力系统被恶意使用，其带来的风险更是相当严重。诸如此类的面部识别技术，如亚马逊的 Rekognition 服务，已经被美国警方采用。这些系统经常受到高误报率的困扰，或者根本就不准确，所以像这样的技术要和无人机结合还需要一段时间。

2." 大数据杀熟 "

从目前众多 AI 应用的表现来看，隐私数据的泄露所导致的 " 大数据杀熟 " 是一个不容忽视的问题。

信息泄露不仅会威胁到一个普通用户的网络账户安全，更会直接影响到其现实生活中的方方面面。最近闹得沸沸扬扬的 Facebook 用户数据泄露更是让全球用户纷纷自危，不少知名人士更是宣布从 Facebook 退出，扬言保护自身隐私数据安全。

在前段时间，滴滴被曝光对用户进行大数据杀熟，一时之间舆论纷纷，显然被人区别对待的感受不是每个人都喜欢，尤其是在加价的情况下。虽然之后滴滴很快对其进行了澄清，但大数据杀熟这种方式却已经被世人获知。

那么什么是大数据杀熟，通常而言，这种行为指的是通过大数据来判断用户消费潜力，当判断用户为高消费者时，则会对用户进行区别对待，提高其消费价格，比其他用户花费更多资金才能享受到相同的商品及服务。

互联网 上的杀熟早就不是什么新鲜的事情，自互联网诞生以来，这种行为便一直存在。而在 2000 年，也发生了一件令人瞩目的杀熟事件。有亚马逊用户反映，在其删除浏览器 cookies 之后，之前浏览过的 DVD 商品售价从 26.24 美元降至 22.74 美元。

此消息一出，备受舆论压力的亚马逊只能出来解释，称这项功能只是向不同顾客展示的差别定价实验，绝对与客户数据没有关系。最后也只能努力公关，才度过了这个信任危机。如今的一些互联网公司，显然已经忘记了亚马逊当年的遭遇，试图重蹈覆辙。

3.AI 监测恐侵犯主体的 " 知情权 "

在 AI 监测的过程中，" 知情 " 确实成为了一个伦理争论的焦点。" 如何监测 "、" 是否知情 " 争议不断。诚然，随着行为识别技术的不断发展，许多识别技术都可以实现 " 非受控性 "：即主体无需配合，依然可以实现精准识别。

这无疑将 AI 伦理提到了一个新的高度。信息不再为我所有，确实让人细思极恐。那么，在公安与刑侦领域，AI 监测尚可让人信服，但在其他民用甚至是商用领域，如何平衡好 " 获取信息 " 与保障和满足受众基本的知情权将会成为一个重点和难点。

显然，许多大公司在此类 " 获取信息 " 与 " 保障隐私 " 两者中积极寻求平衡。Facebook 首席运营官雪莉 · 桑德伯格 ( Sheryl Sandberg ) 宣布为了响应欧盟即将于五月份生效的新隐私法规，Facebook 将让其 20 亿用户更容易地管理自己的个人数据。

在欧盟，将于今年五月份实施的《通用数据保护条例》 ( General Data Protection Regulation，GDPR ) 是自互联网诞生以来对个人隐私数据法规的最大一次修订。该条例旨在给予欧盟成员国内居民更多管理自身信息的权限，并规定了公司使用用户数据的方法。

总的来说，AI 监测暴力的出现，为安防与刑侦领域提供了一个便捷之道。但是，作为极为敏感的领域，精确性的问题依然是不可忽视的。毕竟，冤枉一个好人永远都不是一件好事。