前不久，演唱會(huì)與各大節(jié)目晚會(huì)的真假唱爭(zhēng)議成了人們廣泛關(guān)注的話題，利用人工智能鑒別真假唱的可行性也引發(fā)熱烈討論。近些年，人工智能技術(shù)已廣泛應(yīng)用于公共治理的鑒定場(chǎng)景中。那么，人工智能是否可以成為真假“鑒定師”呢？

在信息技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)于聲音的識(shí)別和處理算法一直都是研究的熱點(diǎn)，聲音識(shí)別和合成技術(shù)不斷迭代。例如一種基于梅爾頻率倒譜系數(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境聲音識(shí)別算法，能夠?qū)Ω黝惍惓Ｂ曇暨M(jìn)行采集和有效識(shí)別，并及時(shí)反饋聲音狀態(tài)。

類似的新技術(shù)涌現(xiàn)，為各類聲音識(shí)別的鑒定應(yīng)用場(chǎng)景提供了精細(xì)化管理的基礎(chǔ)。除此之外，人工智能技術(shù)還在許多公共治理新場(chǎng)景中展現(xiàn)出無(wú)限潛力。

數(shù)據(jù)支撐鑒定新場(chǎng)景

“無(wú)論是人的活動(dòng)還是物的存在，都會(huì)在虛擬世界中映射形成數(shù)據(jù)。把這些數(shù)據(jù)組合起來(lái)，我們就可以從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律?！弊罡呷嗣駲z察院副檢察長(zhǎng)張雪樵說(shuō)，當(dāng)數(shù)據(jù)中的共同規(guī)律被人工智能總結(jié)歸納出來(lái)，異常的數(shù)據(jù)就會(huì)凸顯，這種異常就是線索的來(lái)源。

“比如企業(yè)違規(guī)開(kāi)采地下水，自己關(guān)起門(mén)來(lái)打井，通過(guò)傳統(tǒng)檢查很難被發(fā)現(xiàn)。但是當(dāng)把一些數(shù)據(jù)打通，就能找到問(wèn)題?！睆堁╅哉f(shuō)，對(duì)于特定產(chǎn)品而言，一定的用電量和產(chǎn)量，對(duì)應(yīng)的是一定的用水量。如果一個(gè)企業(yè)的用水量脫離了用水規(guī)律，那么就可能是出現(xiàn)了異常活動(dòng)。這樣的測(cè)算需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)用，也需要執(zhí)行特定任務(wù)的模型和算法。在數(shù)據(jù)化以及模型開(kāi)發(fā)技術(shù)普及的基礎(chǔ)上，檢察機(jī)關(guān)已經(jīng)持續(xù)開(kāi)發(fā)出成百上千個(gè)模型，開(kāi)啟了不同種類案件排查、預(yù)警的新模式。

“一家文物保護(hù)單位認(rèn)為，有一組石窟壁畫(huà)近年來(lái)腐蝕嚴(yán)重，是由于在壁畫(huà)三公里之外有大型焦化企業(yè)持續(xù)排放污染氣體。但企業(yè)并不這樣認(rèn)為?！弊罡呷嗣駲z察院檢察技術(shù)信息研究中心主任劉喆說(shuō)，要搞清楚二者是否存在直接聯(lián)系，必須找到相應(yīng)的證據(jù)。比如壁畫(huà)周邊的污染物是否超標(biāo)，是否與該化工廠排放的氣體相關(guān)等。這些問(wèn)題在不具備技術(shù)手段的情況下，是難以得到確切答案的。

技術(shù)人員通過(guò)將1000多幅遙感數(shù)據(jù)圖進(jìn)行疊加，對(duì)這一年來(lái)當(dāng)?shù)亟乇淼亩趸驖舛冗M(jìn)行了可視化呈現(xiàn)。與此同時(shí)，技術(shù)人員還對(duì)該區(qū)域的土壤進(jìn)行取樣，利用色譜質(zhì)譜等儀器，檢出焦化廠典型污染物在化工廠下風(fēng)向的分布及超標(biāo)情況。通過(guò)一系列技術(shù)手段，工作人員最終找到了關(guān)聯(lián)性證據(jù)。

劉喆介紹，針對(duì)不同領(lǐng)域的案件，需要結(jié)合不同領(lǐng)域的技術(shù)來(lái)證明。例如，對(duì)交通肇事和主觀故意的判別，速度曲線、微積分測(cè)算等會(huì)給出強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)證據(jù)；對(duì)于事件經(jīng)過(guò)的還原，可以借助力學(xué)模型、虛擬仿真技術(shù)等來(lái)推演重現(xiàn)；對(duì)于偽造的虛假合同，則可以結(jié)合化學(xué)成分分析的方法逐一識(shí)破。

提升能力體系建設(shè)防患于未然

無(wú)論是在撲朔迷離的案件中發(fā)現(xiàn)線索、撥開(kāi)迷霧，還是對(duì)人為設(shè)置的障礙和誤導(dǎo)正本清源，人工智能憑借分子痕跡、發(fā)現(xiàn)規(guī)律異常以及模態(tài)分析等能力，突破人力的極限，甄別和鎖定那些不易察覺(jué)的蛛絲馬跡，催生了許多公共治理新場(chǎng)景。

“科學(xué)技術(shù)大大提升了公共治理領(lǐng)域的監(jiān)督能力和糾錯(cuò)能力?！眲凑J(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步在深度、廣度、精度、時(shí)空維度等各個(gè)方面，都不斷提升了證據(jù)本身的證明力。而科學(xué)技術(shù)在提升治理能力的同時(shí)，也讓公共治理面臨著新的挑戰(zhàn)?？傮w而言，公共治理對(duì)于科學(xué)技術(shù)的需求是全領(lǐng)域、無(wú)止境的。如果不及時(shí)跟進(jìn)信息化建設(shè)手段，也將無(wú)法適應(yīng)人工智能發(fā)展可能帶來(lái)的深度偽造升級(jí)。

如何加速技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)更多公共治理中的新場(chǎng)景落地？“利用算法和模型應(yīng)該成為包括檢察機(jī)關(guān)在內(nèi)的公共治理行業(yè)的共識(shí)?！睆堁╅哉f(shuō)，人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻正在不斷降低。他呼吁讓這些技術(shù)以場(chǎng)景為載體進(jìn)一步落地，將新技術(shù)、新場(chǎng)景轉(zhuǎn)化成公共治理的利器。

劉喆還建議，在大模型時(shí)代，算力是決定人工智能能力的基礎(chǔ)。可以通過(guò)對(duì)優(yōu)勢(shì)算力進(jìn)行適用范圍的監(jiān)管，預(yù)防強(qiáng)大算力使用不當(dāng)。此外，設(shè)置鑒真手段也可有效預(yù)防人工智能普及帶來(lái)的深度偽造。例如在音視頻等最初生產(chǎn)時(shí)，就提早引入隱秘通信水印技術(shù)、電子簽名技術(shù)等，用于偽造的甄別。

張雪樵表示，相信隨著大數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享、各類數(shù)據(jù)的深度挖掘、數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素價(jià)值的體現(xiàn)，人工智能等模型將不斷在公共治理場(chǎng)景中大顯身手，用嚴(yán)密的邏輯論證和充分、準(zhǔn)確、有效的示證，為維護(hù)公共利益發(fā)揮應(yīng)有作用。

來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)