美國評估AI可望成為警察執法的有力夥伴，但演算法判斷失準的錯誤誰來承擔？

文：饒珮琪（Peichi Jao）

據《Electronic Frontier Foundation》（EFF）報導指出，美國西北太平洋國家實驗室（Pacific Northwest National Laboratory, PNNL）正在評估，未來將人工智慧運用於警察執法及邊境管制系統的可能性，不再像從前一樣被動地作為警察使用的工具，而是成為有實質行動能力的夥伴；包括能在警察出動捉捕犯人時啟動自動駕車模式，或是在社群媒體搜查方面提供更精準的協助。

數位警察提升執法效率，實現人機合作

PNNL研究團隊提出未來數位警察執法的願景，為了貼近真實狀況，甚至設定了一個虛擬情境與角色設定：名為Miller的警官與數位夥伴D-PO已是合作五年的同事；D-PO能夠密切關注社區裡的各種消息，並整理成摘要報告給Miller警官。

某天他們接到搶劫事件的通報後驅車前往行匪地點，D-PO負責監視警用無人機在犯罪現場盤旋所拍攝的畫面，同時透過圖像辨識技術偵測，根據所持有的特徵或相關資訊尋找嫌疑犯的蹤影。D-PO在資料搜集完整後向Miller警官匯報，甚至能啟動「自動駕駛模式」，讓警官專心研究相關資訊。到了犯罪現場後，D-PO會根據當下狀況進行風險評估，將分析結果提供Miller警官參考，讓其決定該採取何種行動將犯人逮捕。

以上所描述的情境提供了人機合作的美好想像，同時也有不少人審視其中的技術可行性後直言，D-PO也可能出現偵測錯誤，過度依賴其判斷也許會錯殺無辜，Miller警官卻能將錯誤歸咎於演算法而逃避責任。

邊境檢查過程納入AI系統，演算法偏見惹爭議

除了數位警察夥伴外，PNNL研究團隊也期望日後美國海關及邊境保衛局能夠將人工智慧技術整合至入境車輛哨站的檢查過程中。邊境檢查合作系統（BITS）可在警察檢查入境車輛並進行盤問的同時，迅速將來自聯邦或州際執法機構等組織一系列的數據庫的資料進行比對整理，甚至運用AR擴增實境技術將資料呈現於警察視線前，加速入境檢查過程。

BITS也能透過在哨站記錄下的畫面，結合分析交通路況與天氣狀況，藉此推斷駕駛是否如實申報自己的路徑與目的地，從而考量是否該深入審查。此外，利用BITS的圖像識別技術，還能夠提供警察詳細資訊，例如通報某駕駛載運的箱子和裝有爆裂物或迷幻藥物的箱子相似，使警方能快速掌握線索評估下一步行動。