随着人工智能在各领域运用更加普遍，让人们渐渐意识到不管是现在还是未来，人工智能都将是转变社会生活，甚至转变世界的深刻印象动力。人工智能不仅与经济融合带给经济效益，还与社会公共安全领域紧密结合，在无形之中为每个人获取一张防护网。然而随着人工智能更加多的渗透到社会生活中，人们不已开始担忧这张网在维护我们的同时，否也不会束缚我们。
应用于普遍助力安全性此前，警方利用人脸识别技术，从一场上万人参与的演唱会中，辨识出有嫌疑人的相貌并展开精准抓获引发一时间震撼。嫌疑人直到抓获都不敢相信，自己在这么大密度的人群中被揭穿。
由此事件可显现出，在人工智能监控在城市安全性领域早已发展到成熟阶段，公安机关通过监控平台，可以对城市各街道辖区的主要道路、重点单位、热点部位展开24小时监控，有效地避免治安隐患，使找到、抓获街面现行犯罪的水平获得提升。另一个摄像头背后的AI安全性应用于，是预判人流密集度，从而动态示警引领人群撤离。
中国人口众多，在人群密集的情况下很更容易再次发生冲撞事故，是一个相当严重的社会安全隐患，二用AI技术监测人流密集度是一个有效地的解决方案，可以防治冲撞事故的再次发生，目前此技术早已在国内多个一二线城市的景点、广场等地用于。与人流掌控类似于，车流掌控也是城市安全性AI监控的一个主攻方向。比如通过摄像头辨别车祸再次发生从而第一时间报警，甚至通过车辆行经轨迹出现异常来辨别酒驾和疲惫驾驶员。
这些都早已在部分中国城市中获得了应用于。预测犯罪倍受争议然而对人工智能的研究仍在之后，人们早已不符合于事前短时间内预警以及事后及时处理，并明确提出了“预测犯罪”的概念。基本逻辑是根据过往犯罪率曲线和大大变化的犯罪事件时间、地点等数据，通过大数据分析算法，得出结论哪个街区犯罪事件高发、哪个时间段城市较为危险性这样的结论。
以此指导警方调整侦察路线和侦察时间，把更好警力投放到犯罪率偏高的时间地点上去。这个理论听得一起也无可厚非，但是涉及科学家在近期的论文中明确提出的设想是：用深度自学网络来辨识黑帮犯罪的特征，从而将黑帮分子从人群中去找出来。他们搜集了洛杉矶警局2014年到2016年所有关于黑帮犯罪的数据，输出到一个深度自学神经网络中，由算法自动分解对于黑帮犯罪的特征解读和不道德框架。
很多案件中缺陷的证据环节也将由AI来主动补足。经过长时间的训练，AI之后掌控了一套对黑帮犯罪和黑帮分子的独有解读。
返回现实中，当警方把新的嫌犯信息输出入AI系统后，就可以由AI来辨别该人是不是参与了帮派组织和黑帮犯罪。这项研究的未来目标是在缺乏很多数据的情况下，依旧能辨别嫌疑人否参与了黑帮。千万不要以为这项技术意味着是科学家的臆想，该项目具体获得美国国防部的资助，目标是以时空博弈论和机器学习技术压制极端主义。
在黑帮犯罪预测之后，还将在明确犯罪种类预测和动态预测犯罪上进行更进一步探寻。智能替换人类？关键在于做到尺度但这项技术的经常出现也让有关于人工智能的争辩又一次超过新高度，首先是对关于人工智能否不会由于种族有所不同而对犯罪可能性有有所不同辨别的辩论，其次是当人工智能辨别犯规时，警方将如何处置？当警方手里的辨识工具更加强力甚至具备预测功能时，犯罪分子的活动空间当然不会更加小，但普通居民深感的压抑感也不会随之下降，显得人心惶惶，担忧明天自己就由于人工智能判断有罪而被捕。在AI辨识能力爆发式发展的今天，这看起来是一个无法防止的对立。
事实上，人工智能不是让计算机像人类大脑那样思维，而是以编程的方式，用机器学习特海量数据的方法，大大提高结果的精确性。从表面上看，人工智能通过千万亿次运算输入的结果和人类大脑思维后得出的结论只不过并无二致，然而随着时间的流逝，在绝大多数情况下，人工智能将不会相比之下优于人类。
这只不过潜艇可以在水中行经，它最初是仿真鱼的功能，飞机可以在空中飞行中，最初也是仿真鸟的功能，但最后，潜艇和飞机的功能都相比之下远超过了鱼类和鸟类本身，至于其运动机制否和自然界的生物一样，早已无人关心了。人们所不安的是过度倚赖“会错误”的人工智能，将不会使其对于公共安全的“帮助”变成“管理”。而人们由此丧失自我辨别的能力，仅有由人工智能支配。
结语：在公共安全AI科技领域，特别强调公众安全性还是特别强调居民隐私，优先考虑到技术还是应用于效率，无时无刻不处在一场博弈论中。AI根本都是一把双刃剑，这一点在安全性领域特别是在显著。但是目前，享有自律意识或具备长年目标和意图的人工智能仍未被研发出来，而且在今后的一段时间里，这样的技术也不一定不会经常出现，我们还不必担忧人工智能不会代替人类来保持社会秩序。
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