全球50個(gè)軍事國(guó)家中有40個(gè)使用了AI監(jiān)控技術(shù)

人工智能（AI）技術(shù)正在全球迅速崛起。不斷涌現(xiàn)的最新發(fā)展令世人矚目，從以假亂真的深度偽造視頻，再到先進(jìn)的算法——足以在多人撲克大戰(zhàn)中擊敗世界上最好的玩家。但是，AI所引起的道德問題也受到越來越多人的關(guān)注。

為了正確地解決這項(xiàng)技術(shù)帶來的影響，我們需要了解這些工具的部署情況以及它們的使用方式。本文匯集了全球176個(gè)國(guó)家AI監(jiān)控使用的數(shù)據(jù)，將為你呈上一份人工智能全球監(jiān)控指數(shù)（AI GLOBAL SURVEILLANCE，簡(jiǎn)稱AIGS）報(bào)告。報(bào)告的主要發(fā)現(xiàn)包括：

AI監(jiān)控技術(shù)的傳播速度超出了專家的預(yù)期。全球176個(gè)國(guó)家中，至少有75個(gè)國(guó)家正在積極利用AI技術(shù)進(jìn)行監(jiān)控。

中國(guó)是全球AI監(jiān)控的主要推動(dòng)者。與中國(guó)相關(guān)的公司（特別是華為、海康威視、大華和中興通訊）為63個(gè)國(guó)家提供了AI監(jiān)控技術(shù)，無(wú)人出其右。

但中國(guó)并不是全球范圍內(nèi)唯一一個(gè)提供先進(jìn)監(jiān)控技術(shù)的國(guó)家，美國(guó)公司也在積極參與。其他自由民主國(guó)家（法國(guó)、德國(guó)、以色列、日本）的公司也在擴(kuò)大這項(xiàng)技術(shù)方面發(fā)揮著重要作用。

國(guó)家的軍事支出與政府使用AI監(jiān)控系統(tǒng)之間存在著密切的關(guān)系：全球50個(gè)軍事國(guó)家中有40個(gè)使用了AI監(jiān)控技術(shù)。

“2018年網(wǎng)絡(luò)自由”報(bào)告指出，全球65個(gè)國(guó)家中有18個(gè)國(guó)家使用了中國(guó)公司開發(fā)的AI監(jiān)控技術(shù)。本報(bào)告顯示，2019年，在這65個(gè)國(guó)家中使用了中國(guó)AI監(jiān)控技術(shù)的國(guó)家數(shù)量已增至47個(gè)。

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AI全球監(jiān)控指數(shù)簡(jiǎn)介

人們一度認(rèn)為AI技術(shù)只會(huì)出現(xiàn)在科幻世界里，但如今這些技術(shù)已經(jīng)滲透到了生活的方方面面。為我們的智能手機(jī)提供動(dòng)力，推薦我們喜歡的音樂，并為我們提供社交媒體信息——AI最強(qiáng)大的地方就在于無(wú)孔不入。

按照計(jì)算機(jī)科學(xué)家Nils Nilsson的說法，一般而言，AI的目標(biāo)是“實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能化”，具體方法是自動(dòng)化或“讓實(shí)體能夠在環(huán)境中正確地運(yùn)行并具有一定的預(yù)見性”。AI不是某種特定的技術(shù)，我們應(yīng)該將AI視作集成系統(tǒng)，其融合了獲取目標(biāo)信息、邏輯推理原則和自我糾錯(cuò)能力。AI的一個(gè)主要子領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)過程——通過大量的信息分析來識(shí)別模式以及解釋當(dāng)前數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)未來。該領(lǐng)域有幾項(xiàng)突破性的新成就：成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)以及剛剛嶄露頭角的深度學(xué)習(xí)；云計(jì)算和在線數(shù)據(jù)收集；新一代先進(jìn)的微芯片和計(jì)算機(jī)硬件；復(fù)雜算法性能的提升；以及其他由市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)的新用途。

如果不出所料的話，AI的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了個(gè)人消費(fèi)者的選擇范圍。AIGS指數(shù)的發(fā)現(xiàn)得出了三個(gè)關(guān)鍵性的見解。

首先，全球范圍內(nèi)AI監(jiān)控技術(shù)的使用正在迅速蔓延。75個(gè)國(guó)家/地區(qū)（占評(píng)估國(guó)家的43%）正在以合法和非法的方式部署AI監(jiān)控?！?018年網(wǎng)絡(luò)自由”報(bào)告表示，經(jīng)過對(duì)65個(gè)國(guó)家進(jìn)行評(píng)估后，發(fā)現(xiàn)有18個(gè)國(guó)家都在使用中國(guó)公司的AI監(jiān)控技術(shù)。一年后，AIGS指數(shù)發(fā)現(xiàn)同一批國(guó)家中有47個(gè)國(guó)家/地區(qū)目前正在部署中國(guó)公司提供的AI監(jiān)控技術(shù)。

下圖1顯示了采用了AI監(jiān)控技術(shù)的國(guó)家占各自地區(qū)的百分比：

其次，中國(guó)是AI監(jiān)控技術(shù)的主要供應(yīng)商。報(bào)告發(fā)現(xiàn)全球至少有64個(gè)國(guó)家采用了與中國(guó)公司相關(guān)的技術(shù)，僅華為一家就負(fù)責(zé)向至少50個(gè)國(guó)家提供AI監(jiān)控技術(shù)。然而，中國(guó)并不是唯一一個(gè)提供先進(jìn)的AI監(jiān)控技術(shù)的國(guó)家，法國(guó)、德國(guó)、日本和美國(guó)也積極地參與了該領(lǐng)域。

下圖2顯示了該行業(yè)的龍頭公司：

第三，自由民主國(guó)家也是AI監(jiān)控技術(shù)的主要用戶。AIGS指數(shù)顯示，有51%的高級(jí)民主國(guó)家部署了AI監(jiān)控系統(tǒng)。相比之下，部署了AI監(jiān)控技術(shù)的封閉式專制國(guó)家占37%，選舉專制/競(jìng)爭(zhēng)性專制國(guó)家為41%，而選舉民主/自由民主國(guó)家為41%。自由民主政府正在積極地利用AI工具來監(jiān)視邊界、逮捕潛在的罪犯、監(jiān)視公民的不良行為，以及從人群中找出可疑的恐怖分子。

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AI監(jiān)控的類型

下面來介紹主要的AI監(jiān)控技術(shù)，報(bào)告詳細(xì)介紹AIGS指數(shù)考慮在內(nèi)的三種AI監(jiān)控工具：智能城市/安全城市平臺(tái)，面部識(shí)別系統(tǒng)，以及智能警務(wù)。此外，其中還描述了為了讓AI監(jiān)控工具正常運(yùn)行而需要的技術(shù)，特別是云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）網(wǎng)絡(luò)。不過，這些技術(shù)的采用并沒有被AIGS指數(shù)考慮在內(nèi)。

更重要的是，AI監(jiān)控并不是獨(dú)立的控制工具，而是形成了一整套數(shù)字化控制工具——通過信息和通訊科技來監(jiān)控、威懾、強(qiáng)迫和騷擾對(duì)手，從而給目標(biāo)施加壓力，迫使其放棄進(jìn)行特定的行為。

表1總結(jié)了每一種技術(shù)和相應(yīng)的全球部署情況。

表1 AI監(jiān)控技術(shù)總結(jié)和全球普及程度

世界銀行認(rèn)為，智能城市是“科技密集”的城市中心，利用傳感器陣列，從“幾千個(gè)互聯(lián)的設(shè)備”上實(shí)時(shí)收集信息，從而改善服務(wù)提供和城市管理。該技術(shù)可以幫助當(dāng)局管理交通堵塞，將緊急響應(yīng)車輛調(diào)配至需要的位置，促進(jìn)可持續(xù)能源的使用，以及讓管理過程流水化。

但人們?cè)絹頁(yè)?dān)心，智能城市也會(huì)大幅度地增加公共監(jiān)控和侵入式安全問題。智能城市的創(chuàng)造者之一IBM設(shè)計(jì)了一種像大腦一樣的城市模型，有關(guān)城市運(yùn)營(yíng)的信息會(huì)集中起來進(jìn)行處理和分析。IBM的智能城市的關(guān)鍵部分之一就是公共安全，該功能使用了傳感器陣列、跟蹤設(shè)備和監(jiān)視技術(shù)來提高警察和安全執(zhí)法部門的能力。

華為在智能城市的公共安全方面也走在前列。華為向執(zhí)法部門宣傳的“智能城市”的功能為“預(yù)測(cè)、防止并減少犯罪”和“解決新的威脅”。在2016年發(fā)表的一份白皮書中，華為描述了“一套包含視頻監(jiān)控、緊急視頻通信、集成事件指揮和控制、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)和安全的公共安全云等的科技”，用于支持本地的執(zhí)法部門、警察以及司法系統(tǒng)。值得一提的是，在中東，該平臺(tái)可以防止“極端主義”；在拉丁美洲，智能城市可以讓政府減少犯罪；在北美，該技術(shù)可以幫助美國(guó)推進(jìn)“反恐”計(jì)劃。

在所調(diào)查的75個(gè)國(guó)家中，已至少有56個(gè)國(guó)家的與公共安全有直接關(guān)系的智能城市平臺(tái)部署了AI監(jiān)控技術(shù)。

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面部識(shí)別系統(tǒng)

面部識(shí)別為利用生體技術(shù)，將攝像頭（靜止圖像或視頻）存儲(chǔ)下的圖像或?qū)崟r(shí)視頻在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配的技術(shù)。并非所有系統(tǒng)都著重于數(shù)據(jù)庫(kù)匹配，一些系統(tǒng)會(huì)評(píng)價(jià)總體的統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，或者根據(jù)人群的面部識(shí)別結(jié)構(gòu)進(jìn)行廣域的情感分析。

不同于已在警務(wù)系統(tǒng)中服務(wù)了25年之久的閉路電視系統(tǒng)，面部識(shí)別攝像頭更具侵入性。它們能掃描獨(dú)特的面部特征，為每個(gè)人建立詳細(xì)的生體映射，而這一切都無(wú)需獲得許可。通常，面部識(shí)別監(jiān)視攝像頭都非常便攜，而且可以進(jìn)行偽裝。例如，馬來西亞的安全部門與中國(guó)的安全公司依圖合作，為警察配備帶有面部識(shí)別的便攜攝像機(jī)。這樣警察就可以“迅速地將攝像機(jī)拍攝的照片與中心數(shù)據(jù)庫(kù)的圖像進(jìn)行對(duì)比”。

在報(bào)告里，專家們?cè)敿?xì)解釋了與面部識(shí)別有關(guān)的幾點(diǎn)擔(dān)憂。

首先，關(guān)于圖像數(shù)據(jù)庫(kù)（用于存儲(chǔ)面部識(shí)別攝像頭捕獲的圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)）的訪問和使用的法規(guī)非常少。政府如何使用這些信息，圖像應(yīng)該存儲(chǔ)多久，執(zhí)法部門從何處獲得第一手?jǐn)?shù)據(jù)，這些都是不透明的，而且各個(gè)地區(qū)都不一樣。

其次，面部識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確度波動(dòng)非常大。特定的測(cè)試表明，面部識(shí)別技術(shù)的誤識(shí)別率非常高。最近的一份關(guān)于英國(guó)大都會(huì)警察局的獨(dú)立調(diào)研報(bào)告表明，它應(yīng)用的面部識(shí)別技術(shù)的錯(cuò)誤率高達(dá)81%。類似地，美國(guó)的警用攝像頭制造商Axon也宣布他們將在產(chǎn)品上去除面部識(shí)別功能。Axon的道德委員會(huì)表示：“面部識(shí)別技術(shù)目前還十分不可靠，無(wú)法從道德上評(píng)判其使用效果?！?/p>

但其他的評(píng)測(cè)對(duì)面部識(shí)別技術(shù)給出了正面的評(píng)價(jià)。2014~2018年間，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所對(duì)于39家開發(fā)商提供的127種算法進(jìn)行了評(píng)測(cè)，表明“在搜索數(shù)據(jù)庫(kù)、找到匹配的照片方面，面部識(shí)別的效果要好20倍?！迸c同期相比，失敗率從4%降到了0.2%。

如此巨大的差異的原因之一是，面部識(shí)別在理想條件下效果非常好。但當(dāng)遇到不可預(yù)測(cè)的條件——例如惡劣的天氣狀況，或模糊的圖像等——時(shí)，失敗率就會(huì)直線上升。面部識(shí)別技術(shù)也不能避免性別和種族偏見，因此對(duì)于少數(shù)族裔和女性的假陽(yáng)性判斷率很高——“膚色越深，錯(cuò)誤率就越高，黑人女性的圖像的錯(cuò)誤率幾乎達(dá)到了35%?！奔~約時(shí)報(bào)的Steve Lohr如是說。

面部識(shí)別系統(tǒng)迅速在全世界受到歡迎。指數(shù)表明，至少64個(gè)國(guó)家在AI監(jiān)控計(jì)劃中主動(dòng)地采用了面部識(shí)別系統(tǒng)。

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智能警務(wù)

智能警務(wù)背后的思想是將大量的數(shù)據(jù)輸入到算法中，包括地理位置數(shù)據(jù)、歷史犯罪率、犯罪類型、生體數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，從而達(dá)到避免犯罪，實(shí)現(xiàn)對(duì)于犯罪的快速響應(yīng)，甚至能夠預(yù)測(cè)未來的犯罪行為。

備受關(guān)注的領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性警務(wù)。2009年，在美國(guó)司法部對(duì)該項(xiàng)技術(shù)的研究開了綠燈之后，該技術(shù)在美國(guó)的發(fā)展一日千里。該技術(shù)的核心是，根據(jù)大量數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)出何時(shí)實(shí)施犯罪、針對(duì)何人實(shí)施犯罪。預(yù)測(cè)性警務(wù)受到了普遍關(guān)注。例如，預(yù)測(cè)性分析程序PredPol已經(jīng)被部署到了“全國(guó)超過60個(gè)警察局”。

但在看到預(yù)測(cè)的有效性的同時(shí)，人們也越來越多地?fù)?dān)心算法的傾向和偏見。最近，Caroline Haskins在給Vice提供的報(bào)道中描述了PredPol的預(yù)測(cè)性犯罪的預(yù)測(cè)算法的原理。PredPol的軟件能在“最小500x500平方英尺的范圍”內(nèi)為警察提供犯罪預(yù)測(cè)，這個(gè)范圍已經(jīng)足夠定位到一棟房子。它的假設(shè)是“特定時(shí)間點(diǎn)，特定的犯罪更容易出現(xiàn)在同一地點(diǎn)”。PredPol表示，該程序“利用每個(gè)新城市的歷史事件數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法（理想狀況下2~5年的新數(shù)據(jù)），然后利用每天從警察局收到的新事件來更新算法。”新的預(yù)測(cè)會(huì)在Google地圖上以紅框標(biāo)記，表示高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，以引起巡邏警察的注意。PredPol的弱點(diǎn)之一就是它利用過去的犯罪行為和逮捕來預(yù)測(cè)未來。已經(jīng)被警察“特別關(guān)注”的特定少數(shù)族裔社區(qū)，出現(xiàn)在PredPol中的頻率也非常高。

至少有53個(gè)采用了AI監(jiān)控的國(guó)家應(yīng)用了智能警務(wù)系統(tǒng)。

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AI監(jiān)控所需的技術(shù)

另一類技術(shù)不是直接負(fù)責(zé)監(jiān)控的程序，而是負(fù)責(zé)提供實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序必不可少的關(guān)鍵功能。如果沒有云計(jì)算功能，那么高級(jí)視頻監(jiān)控和面部識(shí)別攝像頭將無(wú)法運(yùn)行。一位專家曾說，如果視頻監(jiān)控是“眼睛”，那么云服務(wù)就是“通過5G網(wǎng)絡(luò)將攝像機(jī)和硬件連接到云計(jì)算模型的”大腦”。然而，云計(jì)算并非為了監(jiān)控而生。因此，我們可以將這些輔助技術(shù)歸為“AI監(jiān)控所需的技術(shù)”，如下表所示。

表2：AI監(jiān)控所需的技術(shù)

自動(dòng)邊境控制系統(tǒng)

這些技術(shù)主要應(yīng)用于國(guó)際機(jī)場(chǎng)和邊境。根據(jù)咨詢公司埃森哲的說法，自動(dòng)邊境控制系統(tǒng)（AUTOMATED BORDER CONTROL SYSTEMS，簡(jiǎn)稱ABC系統(tǒng)）利用“多模式生物特征匹配”（結(jié)合面部識(shí)別或其他生體識(shí)別與讀取電子護(hù)照）來處理入境。從乘客走入多攝像機(jī)前時(shí)啟動(dòng)該系統(tǒng)，攝像頭旁邊的數(shù)字鏡可以吸引乘客的眼睛，然后進(jìn)行圖像捕獲，再針對(duì)個(gè)人護(hù)照和某些安全監(jiān)視列表自動(dòng)驗(yàn)證身份，并以此完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。未能通過系統(tǒng)的人員必須接受人工的二次檢查。

很多政府還使用了自動(dòng)邊境控制系統(tǒng)的新功能，例如自動(dòng)測(cè)謊技術(shù)。例如，歐盟的三個(gè)國(guó)家（希臘、匈牙利和拉脫維亞）正在測(cè)試一種名為iBorderCtrl的技術(shù)，并利用該技術(shù)篩查過境點(diǎn)的移民。在這個(gè)過程中，系統(tǒng)會(huì)詢問個(gè)人有關(guān)其原籍國(guó)和離境情況的問題。然后通過基于AI的測(cè)謊系統(tǒng)對(duì)答案進(jìn)行評(píng)估。所有誠(chéng)實(shí)回答了問題的人就可以過境，而未曾通過測(cè)試的人則會(huì)被轉(zhuǎn)移給邊防人員，接受進(jìn)一步的詢問。

云計(jì)算

越來越多的政府和公司數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在異地的云上，然后通過互聯(lián)網(wǎng)訪問。云計(jì)算是一種通用技術(shù)，包括GPS地圖、社交網(wǎng)絡(luò)和電子郵件通信、文件存儲(chǔ)以及流媒體內(nèi)容訪問。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心是互聯(lián)網(wǎng)的骨干，可以即時(shí)存儲(chǔ)、通信和傳輸所產(chǎn)生的信息。因此，云計(jì)算對(duì)于AI系統(tǒng)至關(guān)重要。微軟、IBM、亞馬遜、華為和阿里巴巴都為促進(jìn)AI操作而建立了數(shù)據(jù)中心。

接受云計(jì)算的國(guó)家越來越多，而且很多政府都會(huì)將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求外包給某個(gè)公司平臺(tái)。例如，2018年，冰島與微軟簽署了一項(xiàng)服務(wù)協(xié)議，讓微軟承擔(dān)該國(guó)整個(gè)公共部門唯一的IT供應(yīng)商。云計(jì)算的趨勢(shì)也并非沒有問題。首先，云服務(wù)會(huì)成為網(wǎng)絡(luò)黑客的攻擊目標(biāo)。NSO Group等安全公司聲稱，他們能夠穿透云服務(wù)器并訪問目標(biāo)的“位置數(shù)據(jù)、歸檔的消息或照片”，因此，很多人都質(zhì)疑云計(jì)算公司是否應(yīng)該保留個(gè)人信息、公司機(jī)密、機(jī)密的政府材料或健康記錄安全。

物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵在于，越來越多的設(shè)備通過互聯(lián)網(wǎng)相互連接，并允許云端的分析處理訪問數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)的主要難題在于設(shè)備之間缺乏互操作性。當(dāng)前，iPhone、Alexa揚(yáng)聲器、Nest溫控器和OnStar自動(dòng)系統(tǒng)都可以在不同平臺(tái)上運(yùn)行并使用不同的信息源。物聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是攻克這項(xiàng)難題，并確保設(shè)備集成和數(shù)據(jù)聚合（盡管亞馬遜、蘋果和谷歌等公司統(tǒng)統(tǒng)建立了獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)，但這些生態(tài)系統(tǒng)與其他平臺(tái)的互操作性非常有限）。雖然物聯(lián)網(wǎng)能帶來高效，但也有可能將傳統(tǒng)的非聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（例如智能揚(yáng)聲器）轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)所不在的監(jiān)視工具。

圍繞物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的爭(zhēng)議越來越大。2019年初，有人披露亞馬遜的數(shù)千名員工聽了Echo智能揚(yáng)聲器記錄的對(duì)話。此外，是否應(yīng)將與犯罪有關(guān)的記錄移交給執(zhí)法機(jī)構(gòu)，有關(guān)這個(gè)話題的爭(zhēng)議也非常多。此外，也有跡象表明，谷歌和Facebook的承包商一直在定期收聽其平臺(tái)與個(gè)人消費(fèi)者之間的錄音。

物聯(lián)網(wǎng)支持的移動(dòng)監(jiān)視是此類技術(shù)的另一種可能性。記者Andy Greenberg表示，最近展示的一種新設(shè)備可以介入特斯拉Model S或Model 3汽車中，并將內(nèi)置攝像頭“變成在一定時(shí)間段內(nèi)定位、跟蹤和存儲(chǔ)車牌和面部的系統(tǒng)”。在車主停好車后，“該系統(tǒng)可以跟蹤附近的人臉，看看哪些人反復(fù)出現(xiàn)?！痹撛O(shè)備的目的是警告車主，防止小偷和故意破壞。但是，正如設(shè)備的發(fā)明者Truman Kain承認(rèn)的那樣，“這款設(shè)備也可以將特斯拉變成AI監(jiān)控器”。

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總結(jié)

AI監(jiān)控技術(shù)在不斷蔓延。但是，AI所引起的道德問題也受到越來越多人的關(guān)注。專家們對(duì)面部識(shí)別錯(cuò)誤率以及少數(shù)群體的誤報(bào)率表示深深的擔(dān)憂。越來越多的公眾意識(shí)到AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的算法偏差，及其對(duì)預(yù)測(cè)性警務(wù)算法和執(zhí)法機(jī)構(gòu)使用的其他分析工具產(chǎn)生的偏見影響。甚至是意圖良好的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序（智能揚(yáng)聲器、遠(yuǎn)程無(wú)鑰匙門鎖、汽車智能儀表板顯示器）也可能帶來被監(jiān)控的煩惱。盡管有人認(rèn)為邊境控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)是錯(cuò)誤的科學(xué)和未經(jīng)證實(shí)的研究，但各國(guó)已經(jīng)開始嘗試這項(xiàng)技術(shù)（例如iBorderCtrl等）。如果負(fù)面影響不斷擴(kuò)大，有可能會(huì)導(dǎo)致這項(xiàng)技術(shù)的停滯。有關(guān)高級(jí)監(jiān)控技術(shù)的準(zhǔn)確性、公平性、方法一致性和偏見的影響等令人擔(dān)憂的問題也會(huì)逐步浮出水面。

本文的報(bào)告旨在重點(diǎn)介紹這種尚未被很好地理解、但會(huì)越來越多地影響現(xiàn)代生活的技術(shù)的新興趨勢(shì)。不過好在我們還有足夠的時(shí)間，就AI技術(shù)、監(jiān)控和公民隱私權(quán)之間的適當(dāng)平衡展開急需的公開辯論。