国内公共安全领域首个警用 AI 助手'天擎'发布
在 2023 年 6 月 28 日的美亚柏科'智会'生态合作大会上，正式发布了名为'天擎'的公共安全大模型。这一重要突破标志着国内人工智能技术在公共安全领域的首次深度应用，彰显了 AI 技术在社会治理与警务工作中的日益重要角色。
产品背景与核心能力
美亚柏科作为国内电子数据取证行业的龙头企业，凭借其在公共安全领域二十多年的丰富经验，基于行业知识体系、警务标准件和行业数据，构建了'天擎'公共安全大模型。该模型旨在实现公共安全领域业务的全面智能化。
'天擎'大模型汇集了丰富的公共安全行业知识，具备以下核心能力：
- 警务意图识别：能够准确理解警务人员的自然语言指令。
- 警务情报分析：对海量数据进行关联分析与趋势预测。
- 案情推理：基于证据链进行逻辑推理，辅助案件侦破。
该模型通过持续的自我进化机制，能够从海量数据中学习和成长，实现行业知识与业务问题的闭环处理与解决。
应用场景：电子数据取证
过去，电子数据取证面临着多种不同的取证装备、多样化的取证目标、繁琐的取证流程、多源多样的取证数据以及众多细分业务功能的挑战。技术人员需要操作多个独立系统，耗费大量时间精力。
现在，通过应用大模型，并将业务知识库、警务标准件和业务数据相结合，'天擎'大模型的取证分析能力得到了显著提升。借助由大模型打造的名为'小美'的 MYGPT AI 助手，用户只需通过一条指令、一个入口、一套流程和一种模式，便能全面解决取证分析问题。这种智能化应用为电子数据取证领域带来了极大的便利和效率提升。
应用场景：警务调度与分析
在过去，警务人员在分析和调度事件时，通常需要同时操作多个独立的业务系统和功能入口，并具备专业的知识和操作技能才能完成任务。这种方式需要多人多系统的协同配合，不仅费时费力，还存在着复杂性和困难性。
而现在，只需向名为'小美'的警务智能助手发布一条指令，大模型就能准确地调度各类系统进行数据深度分析，并将分析结果汇总成报告。整个流程只需要几分钟时间，极大地提升了办案效率，并大幅度降低了业务成本。这一智能化的方式使得警务人员可以更加便捷地完成分析调度任务，节省了宝贵的时间和资源。
技术架构与算法支撑
这个警用 AI 助手基于先进的大模型技术，采用了包括自然语言处理（NLP）、图像识别、视频分析等多种智能算法，使其在应对各种公共安全场景中能够做出精准的判断和响应。该助手在预防犯罪、调查侦查、安全监控等方面具有广泛的应用，为警方提供了强有力的支持。
1. 自然语言处理 (NLP)
利用预训练语言模型结合警务语料进行微调，实现对非结构化文本数据的理解。例如，从报警记录中提取关键要素，自动生成摘要，或根据案情描述检索相似案例。
2. 计算机视觉 (CV) 与视频分析
在安全监控场景中，AI 助手可协助分析视频流，识别异常行为、人脸特征及车辆信息。通过多模态融合技术，将视觉信息与文本情报关联，提高预警准确率。
3. 知识库增强生成 (RAG)
为解决大模型幻觉问题，系统引入了外部知识库。通过检索警务标准件、法律法规及历史案例，确保生成的建议符合规范且具备事实依据。
挑战与伦理规范
尽管这个首个基于公共安全的警用 AI 助手代表了国内大模型应用在公共安全领域的进展，但我们也需要认识到其在使用过程中所涉及的一些挑战和关切。随着大数据和个人隐私保护等问题日益引起关注，我们需要确保这个警用 AI 助手的使用符合法律、伦理和隐私保护的要求。
数据安全与隐私保护
为确保警用 AI 助手的合理和合法使用，需要建立相关的监管机制和规范。首先，需要确保数据的安全和保护，防止数据泄露或滥用的风险。合理的数据收集和存储机制，以及严格的数据隐私保护措施是必不可少的。这包括数据脱敏、访问控制加密等技术手段。
算法透明度与公正性
其次，需要建立明确的使用规范和操作指南，确保其在合法和伦理框架内合理使用。包括确保对 AI 算法的透明度和公正性，以及明确权责清晰的监管机制。避免算法歧视，确保决策过程可解释。
持续监测与评估
同时，对警用 AI 助手进行不断的监测和评估也是必要的。及时的数据监测和分析，可以帮助优化和改进该助手的性能和表现，提高其准确性和可靠性。此外，还需要进行定期的伦理审查和评估，以确保其应用过程中不会损害个人权益或引起其他不良后果。
最重要的是，我们应该保持开放和透明的讨论，让公众了解该警用 AI 助手的工作原理、目的和应用范围，并且探讨其中的潜在影响和问题。公众参与和舆论监督是确保警用 AI 助手正确运用的关键因素。
