週末早晨醒來,智能音箱提醒你今天該到賣場購物補充日常用品,你便開著具備輔助駕駛的智能車,透過車牌辨識進入賣場,享受購物及完成無人結帳。這樣的購物旅程中已經成為須多人的日常一天,也象徵著AI人工智慧(Artificial Intelligence)已在無形之中與於我們的生活緊密結合。

AI 技術在各個產業中均具有龐大潛力,其強大的能力在各個應用領域中帶來革命性的進步,大眾對於 AI 應用場景的想像與接受度大大提升,也有愈來愈多企業導入 AI 參與商業重大決策。工業 4.0、新零售、智慧城市、智慧家居等名詞也被廣泛使用在媒體報導與行銷用詞中。

如果用比較簡單的方式解構AI,可以拆解成三大步驟,資料蒐集與整理、演算法的選擇與測試修正、演算結果的落地部屬應用,看似簡單的過程,卻充滿了細節上的陷阱。

舉例而言,如果你所蒐集的資料不夠完整或是有所偏頗,演算出來的結果不僅毫無任何意義,甚至會誤導企業決策。也因此 AI 領域的發展過程中每個環節都必須謹慎應對,當人類生活因此變得更便利高效的同時,也有可能造成不可想像的後果和無法預見的負面損害。

打造RAI,讓AI更受信任

相關機構與企業必須將打造「受信任的 AI(Responsible AI, RAI)」 視為重要指導原則——意指 AI 在發展與實踐過程中均用意良善,賦予使用者能夠公平公正影響消費者和社會的能力,並使大眾能夠信任 AI、對於擴展 AI 規模充滿信心。當然相關法條規範也必須與時俱進、即時修訂,才能使 AI 在健康的環境中往正確的方向發展。

人臉辨識技術就是 AI 技術中用途相當廣泛,也已在多個層面實際應用的例子,但引發的隱私爭議、道德論戰至今熱烈未歇。

人臉辨識可利用資料庫比對生物特徵,用來辨識身份、鎖定特定人士,應用領域橫跨多個產業:社區和公司應用於門禁系統、警政單位用以維護治安打擊犯罪、企業機構用以紀錄消費者輪廓樣貌,政府可利用串連的監控系統進行管理——這些無一不涉及對於隱私界線與資料來源的討論。

以深度學習為基礎的臉部辨識技術,資料庫的深度、廣度可決定演算法的精準度,但是資料的合法性以及演算法的精確性卻一直備受爭議與考驗。像是早期Google相簿,曾因機器學習過程的錯誤,將黑人用戶標記為大猩猩。

而近期美國的人臉辨識新創公司 Clearview AI,更是從各式社群網站下載幾百億張照片作為自己的資料庫,再使用演算法將人臉與數據庫進行交互匹配,且已提供給多個警政單位執法使用。 Clearview AI 的商業模式在被媒體揭露之後引發軒然大波,也在公民團體的努力下推動了相關法律的逐步制定。

戰爭導入AI,是無槍砲的資訊戰?

至今尚未落幕的俄烏戰爭,烏克蘭國防部也導入了 Clearview AI 人臉辨識技術,可快速辨識敵軍、確認死者身份,當然也可能有其他沒有公開的用途。AI 科技的應用將戰爭推向了另一個前所未見的戰場,也包括無槍砲的資訊戰,可利用機器學習自動生成假新聞、病毒式傳播不實資訊,藉此改變大眾的觀點和態度。

值得思考的是,一旦牽涉到軍事行動,便無可避免關係到生命,無論是參戰軍人或平民百姓——首先,資料庫與演算法是否百分百無偏誤?再者,在戰爭中使用 AI 是否有任何適用條文可調查、牽制其濫用行為?這些問題都還在爭論階段,但其重要性不言可喻。

在 Covid19 疫情期間,人臉辨識技術也被應用於以體溫等資訊偵測可能的患者。

其實,現今技術完全可以做到直接以醫療紀錄鎖定確診者,即時偵測其行蹤與接觸對象——但我們真的需要如此天羅地網的「鷹眼」嗎?這是個牽涉到政府權限、政體核心價值、公民權利,公共利益等多層次的問題。這時候就必須重新思考最初的目的與手段正當性,並考量對於使用對象的後續影響,以及是否符合「比例原則」 (proportionality)?

疫情或戰爭都會過去,基本人權與隱私卻可能在不知不覺中失去。在我們享受著 AI 帶來的智慧生活時,也需要時刻反思、謹慎應對;而企業更是需要負擔起守門員責任,建立良好的科技文化與監督機制。

(本文轉載於2022-10-02遠見雜誌)

Wayne Lai

數位長, 顧問服務部執行副總經理

KPMG in Taiwan

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