人工智能永遠鐵面無私的入境邊檢員

莫莉·肯德里克

Unisys已經在研發人臉識別以及其他技術，幫助邊檢人員找出可能構成威脅的旅客

人工智能可為邊檢官員提供更多觸手可及的旅客信息

等待入境的隊伍會越來越長。被限制入境者當中，絕大多數不會造成威脅，但卻讓本已冗長的入境手續變得更為緩慢。邊檢人員的工作很艱難。每小時要做出數百次判斷，決定是否應該讓旅客入境。在恐怖主義、人口販賣和走私的威脅下，要把事情做對做好有很大的壓力。

雖然邊檢人員可從電腦系統上獲取一些額外情報，但他們檢視大多數旅客，都是憑借經驗和直覺。對許多邊檢人員而言，這種經驗可能并不多——這個職位人員流動率很高;美國邊檢人員的辭職率是其他執法部門的兩倍。

任何一個入境時被攔下來的人，都會知道這是一個多么令人沮喪、倍感壓力的經歷，即便是很短暫的停留也是如此。在邊防人員檢查你的護照時直視他們無情的雙眼，永遠是讓人精神緊張的經歷。

邊檢人員往往沒有什么同情的態度，但更加依賴科技可能讓入境審查流程徹底沒有了人情味

但很快就可能有一種看不見的邊檢人員，我們既無法和他們說理，也不能用一個微笑改變他們的想法。

全球多個政府正在開發人工智能系統，協助評估入境旅客。

美國科技公司unisys開發的系統就是其中之一。該公司在2001年9.11恐怖襲擊事件后，開始與美國海關和邊境巡邏隊合作研發新技術，用于在登機前確定危險乘客。他們的威脅評估系統被稱為Linesight，收集來自不同政府機構和其他來源的旅客數據，進行數學上的風險評估。

他們還把這項技術用于尋找有潛在威脅的旅客或者貨物上。Unisys的邊境及國家安全項目總監肯達爾用兩名虛構的旅客的例子解釋了LineSight的運作方法。

羅曼和桑德拉都持有有效護照和簽證。大部分情況下，他們能直接通過安檢系統，無需接受盤問。但LineSight的算法發現了羅曼旅行中的一些可疑之處——她在過去幾年多次前往某國，帶著許多不同姓氏的小孩同行，預測分析將此與人口販賣聯系起來。

肯達爾還表示：“羅曼買機票所用信用卡的發卡銀行與東歐一個販賣性工作者的人口走私集團有關聯。”LineSight能從羅曼搭乘的航空公司獲取這些信息，并與執法部門的數據庫進行交叉核驗。

肯達爾還補充說：“在羅曼和桑德拉登機之前，就可以搜集所有信息，發送給邊檢人員。我們從多個來源搜集數據。不同的政府搜集不同的信息，有的來自政府自己的數據庫，還有的來自旅行社。這些數據各式各樣的都有。”

這個系統可以用類似分析貨運信息的手段，將可能的走私信息整合起來。

Unisys人工智能的強大之處在于可以短時間內搜集并評估海量數據——LineSight只需兩秒鐘就能處理所有相關數據并完成威脅評估。

現在自動護照檢查機在很多機場都很常見，很快這些機器就能在旅客通過時進行詢問

旅客入境流程自動化有助于減少排隊，但也有人擔心旅客會因為不公正的原因被拘留

但也有人擔心這種用人工智能分析數據的方法。用歷史數據訓練出的算法在識別規律或行為時可能帶有這些歷史數據里存在的偏見。例如，人們發現，利用美國司法系統數據訓練的算法就對非洲裔被告存在偏見。該算法會做出不正確的判斷，認為非洲裔被告再次犯案幾率是白人的兩倍，反映的正是美國司法系統里的人種偏見。

布瑞南司法中心的普賽擔心，類似的偏見可能會悄然植入入境檢查的算法中。

“用過去被禁止入境旅客的信息對現有數據集進行訓練，訓練出的預測性算法幾乎都極度依賴過去數據中的代表性，進而復制過去的規律。”普賽說。

根據肯達爾的說法，Unisys希望通過允許算法從過去的錯誤中吸取經驗來應對這一問題。

“如果他們把某個人攔下來，結果發現此人并沒有什么不妥，這就會讓算法自動更新。”他說。“因此我們每做一次評估，算法就變得更加智能。這并不是基于直覺，也不是基于我的偏見——而是基于通過邊境的所有旅客。”

該公司還表示，LineSight并不會讓某一條數據的權重高于其他數據，而是將所有相關信息呈遞給邊檢和海關人員。