人工智能生成內容AIGC大模型在公安工作中的應用探討

農忠海 蔣萍 侯文雷

摘要：隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能生成內容（AIGC） 已經成為了信息化時代的一種新型技術，其在各行業中的應用已經越來越受到重視。該文從AIGC的概念和原理入手，結合公安工作的特點，探討了AIGC在公安工作中的應用。文章首先介紹了AIGC的概念和原理，并介紹了AIGC技術的發展歷程；然后，文章結合公安工作的特點，探討了AIGC在公安工作中的應用，包括情報收集、安全檢查、安全預警、犯罪偵查等方面；最后，文章對AIGC在公安工作中存在的問題和挑戰進行了探討，并提出了相應的解決方案。

關鍵詞：人工智能；生成內容；公安工作；應用；AIGC

中圖分類號：TP3? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）13-0029-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

近年來，人工智能在人臉識別、車輛識別、人體識別和城市交通紅綠燈管理等公安工作中應用成效顯著。人工智能算法正被用于分析數據和識別有助于檢測和預防犯罪的模式。隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能生成內容（AIGC） 已經成了信息化時代的一種新型技術。AIGC技術通過人工智能算法和自然語言處理技術，能夠自動地生成各種語言形式的內容，包括文本、圖片、音頻、視頻等。這種技術已經被廣泛應用于各個領域，如新聞報道、廣告營銷、文學創作等。

2022年11月30日，美國OpenAI發布ChatGPT引起了大眾的關注，ChatGPT在對話系統和人機交互領域取得了令人矚目的效果，ChatGPT生成的內容包括文本、圖像、音頻和視頻，這些算法創建的高質量、連貫的內容與人工生成的內容幾乎無法區分。ChatGPT在發布的短短兩個月之內用戶數量達到了1個億，迅速地被推廣應用于客戶服務和銷售聊天機器人、智能助手、在線教育、醫療建議、情感識別、輔助編程、廣告設計等。

ChatGPT是人工智能生成內容（AIGC） 的一種大模型應用，AIGC大模型有許多優點。因此，本文將從AIGC的概念和原理入手，結合公安工作的特點，探討AIGC在公安工作中的應用，并分析其存在的問題和挑戰，提出相應的解決方案。

1 AIGC的原理概念和發展歷程

1.1 AIGC的概念

AIGC是指利用人工智能技術生成各種形式的內容的技術。AIGC技術基于機器學習算法、深度學習算法，通過對大量的語料庫進行訓練和學習，能夠模擬人類的思維過程，自動地生成各種形式的內容，包括文本、圖片、音頻、視頻等。AIGC技術的核心是深度學習算法，包括卷積神經網絡（CNN） 、循環神經網絡（RNN） 等。通過這些算法，AIGC技術能夠自動地提取語義特征，生成符合語法規則和語義邏輯的內容。

1.2 AIGC的訓練過程

AIGC技術的訓練過程包括數據準備、模型選擇和訓練三個步驟。首先，需要準備大量的語料庫，包括文本、圖片、音頻、視頻等，以便訓練模型。然后，需要選擇合適的模型，根據應用場景選擇不同的模型，如文本生成模型、圖像生成模型、語音合成模型等。最后，需要進行模型的訓練和優化，調整模型的參數，提高生成內容的質量和準確性。

1.3 AIGC的類比

從概念類比來看，與AIGC相似的概念包括生成式AI（Generative AI） 和人工智能合成媒體（Synthetic media，又稱AI-generated Media） 。生成式AI主要指“利用機器學習等方法從現有數據（圖像、音頻、文本）中學習內容要素，生成與原始數據保持相似的內容[1]”。人工智能合成媒體主要指“基于人工智能算法自動或人工生成、操作和修改數據和媒體，并生成相應的文字、圖像、音頻和視頻”[2]。AIGC與兩者最大的區別點在于自主完成創新過程，包括基于關鍵策略線索的局部生成、基于多模態內容的底層理解和融合生成、基于綜合或細分場景的特征生成[3]。

1.4 AIGC的發展歷程

AIGC技術的發展歷程大致可分為三個階段[4]。

1） 專家規則驅動階段。使用預定義的模式、模板和程序語言來實現對特定領域的知識和規則進行編碼和實現，從而生成特定類型的內容。

2） 統計機器學習驅動階段。利用大量的數據來訓練機器學習模型，從而使其能夠生成更加優質和多樣化的內容。

3） 深度強化學習驅動階段。利用深度強化學習和自適應多模態生成等模型，使AIGC技術能夠實現更加復雜、高級和創新性的生成，并具有更強的個性化和交互性能，且可以在沒有或者少量人工干預的情況下進行自我學習與自我適應，通過反復嘗試、調整和優化，逐漸形成對各種場景的適應能力，從而實現更加精準的內容生成。

隨著硬件的進步，各種人工智能訓練模型的規模越來越大，因此智能程度越來越高，表1就是語音識別、圖像識別、自然語言處理、推薦系統、機器翻譯、游戲AI和GPT各版本人工智能訓練模型的參數量、模型精度、計算速度、內存消耗、訓練樣本量。

2 AIGC在各行業中的應用

1） 自然語言處理（NLP） 。AIGC能夠在NLP方面產生出色的結果，包括文本生成、翻譯和情感分析等。例如，OpenAI的GPT-4模型可以通過輸入幾個單詞或短語來自動生成完整的文章或故事。

2） 對話系統。由于AIGC在自然語言處理方面的能力，因此它可以用于構建智能對話系統。例如，GPT-4可以通過聊天窗口回答用戶的問題，并提供相關的信息。

3） 輔助編程。cursor編程工具集成了GPT-4的API接口，在編程中可以使用自然語言描述讓編程工具自動提供所需代碼。

4） 語音合成。GPT-4也可以用于語音合成，例如生成逼真的語音樣本，這在虛擬助手和自動化客服等領域非常有用。

5） 人工智能輔助創作。GPT-4可以被用于輔助人工智能創作，如新聞文章、廣告、電子郵件、設計、音樂創作和視頻制作等。

6） 游戲開發。GPT-4也可以用于游戲開發，例如提供更智能的游戲AI，增強游戲中的對話系統和NPC行為。

7） 輔助辦公軟件。微軟正式宣布推出 Microsoft 365 Copilot，Office辦公套件集成了AIGC的功能，能根據用戶的自然語言命令或者提示，在文檔中生成文本、根據Word文檔創建PowerPoint演示文稿、生成Excel中的數據透視表等功能。

3 AIGC在公安工作中的應用探討

1） 偵查破案與報告撰寫。公安機關可以使用AIGC大規模語言模型生成自然語言的能力，對案件相關的大量語音進行自動轉換成文字，并對文字進行自動分析和比對，從中找到與犯罪嫌疑人相關的證據。生成有助于調查的報告、摘要和其他類型的內容。例如，AIGC算法可以用于生成嫌疑人活動的摘要或生成特定犯罪現場的報告。

2） 文書處理。公安機關需要處理大量的案件，包括調查、詢問、筆錄等各種文書，這些文書需要高度準確和規范化。利用AIGC大規模語言模型生成自然語言的能力可以自動化生成一部分文書，降低工作量和錯誤率。

3） 安全預警和風險評估。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的預測能力，分析社會事件的趨勢和風險，提前預警和采取措施。

4） 話務處理和自動應答。公安機關需要處理大量的電話、微信和其他社交媒體渠道的咨詢和投訴，利用AIGC大規模語言模型的自然語言生成和理解能力，可以自動處理和回答部分常見問題，提高工作效率。

5） 人工智能輔助翻譯。公安機關需要處理國際交流和合作中的翻譯工作，利用AIGC大規模語言模型的自然語言生成和理解能力，可以提高翻譯效率和質量。

6） 智能視頻分析和監控。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的圖像識別和自然語言處理能力，對監控視頻進行智能分析，自動檢測和報告異常事件。

7） 網絡輿情分析。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的文本分析和情感分析能力，對社交媒體等網絡平臺上的輿情進行分析和預警。

8） 犯罪預測和行為分析。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的數據分析和模式識別能力，分析犯罪的模式和趨勢，預測可能的犯罪行為和目標，提高反犯罪工作的效率和準確性[5]。

9） 智能指揮和決策支持。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的自然語言生成和理解能力，實現智能指揮和決策支持，提高應急響應和處置能力。

10） 公眾安全教育和宣傳。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型生成自然語言的能力，自動生成安全宣傳材料和教育資源，提高公眾安全意識和自我保護能力。

11） 犯罪調查和證據分析。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的自然語言理解能力，快速、準確地分析犯罪案件中的文字、聲音、圖片等證據，協助犯罪調查和證據分析工作。

12） 智能推薦和搜索。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的文本推薦和搜索能力，實現智能搜索和推薦相關資料、案例、法規等信息，提高調查和決策的效率。

13） 智能交互和問答系統。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的自然語言理解和生成能力，構建智能交互和問答系統，提高工作效率和服務質量。

14） 精準分析公眾需求。公安機關可以利用AIGC大規模語言模型的文本分析和預測能力，分析公眾需求和行為，實現精準服務，提高公眾滿意度。

15） 與其他業務系統的集成。AIGC與其他業務系統的集成，如警務信息綜合應用平臺、情報平臺、警用地理信息平臺、指揮調度平臺、現場勘驗系統等集成，能讓公安業務的智能輔助更準確、范圍更廣闊。

4 AIGC在公安工作中應用的優勢和挑戰

4.1 在公安工作中使用AIGC大模型的優勢

1） 提高了速度和效率

在公安工作中使用AIGC可以大大提高執法機構的速度和效率。AIGC算法可以快速生成報告、摘要和其他類型的內容，這可以為執法機構節省大量時間和資源。在時間至關重要的情況下，例如在危急或緊急情況下，這一點尤為重要。

2） 提高了準確性

AIGC算法被編程為高度準確，這意味著生成的內容通常比人類生成的內容更準確。這在公安工作中尤為重要，因為公安工作的準確性至關重要。例如，AIGC算法可以根據描述準確識別嫌疑人，這可以極大地幫助執法部門進行調查。

3） 一致性

AIGC算法被編程為一致的，這意味著生成的內容總是具有相同的質量。這在公共安全工作中尤為重要，因為一致性至關重要。例如，由AIGC算法生成的警務報告將始終具有相同的質量，無論是誰生成的。

4） 減少偏差

AIGC算法被編程為無偏見的，這意味著生成的內容不受人類偏見的影響。這在公安工作中尤為重要，因為偏見可能導致虛假指控和無理逮捕。AIGC算法可以通過生成純粹基于數據和事實的內容來幫助減少偏見。

4.2 AIGC技術還存在的問題

雖然AIGC技術在公安工作中有著廣泛的應用前景，但是也面臨著一些挑戰和困難。主要表現在以下幾個方面：

1） 數據質量問題

AIGC技術需要大量的數據來進行訓練和優化，但是公安工作中的數據質量存在數據缺失、數據不完整、數據質量低下等問題，這給AIGC技術的應用帶來了困難。

2） 模型精度問題

AIGC模型的精度是影響其應用效果的重要因素之一，但是AIGC技術中存在過擬合和欠擬合等問題，影響了模型的精度和應用效果。

3） 隱私和安全問題

AIGC技術需要大量的個人信息和敏感信息來進行訓練和應用，但是這些信息的泄露和濫用會給個人隱私和社會安全帶來威脅。

4） 法律和倫理問題

AIGC技術的應用涉及許多法律和倫理問題，例如隱私保護、數據安全、算法公平等問題，需要嚴格遵守法律法規和倫理規范，同時也需要加強對AIGC技術的監管和管理，避免不當試用和濫用。

5） 人工智能技術和人力資源之間的平衡問題

盡管AIGC技術的應用可以提高公安工作的效率和準確性，但是在實際應用中需要平衡人工智能技術和人力資源之間的關系，避免對人力資源的替代和浪費。

5 結束語

人工智能生成內容（AIGC） 技術是一種快速發展的技術，對公安工作的應用前景非常廣泛，可以提高公安工作的效率和準確性，為公安工作提供更為強大的技術支持。然而，AIGC技術的應用也面臨著一些挑戰和困難，需要加強研究和管理，保證其在公安工作中的正常、合法和安全應用。在未來的發展中，我們需要加強對AIGC技術的研究和應用，解決技術瓶頸和難題，不斷優化和提升AIGC模型的性能和應用效果，推動AIGC技術在公安工作中的深入應用和普及。同時也需要強化對AIGC技術的監管和管理，加強法律和倫理的約束，保護個人隱私和社會安全，避免不當試用和濫用。最終實現AIGC技術和人力資源的平衡和協調，為公安工作提供更為強大的技術支持，促進社會安全和穩定的發展。

參考文獻：

[1] Gartner. Summary Translation： Innovation Insight for Generative AI[EB/OL].[2022-06-16]. https：//www.gartner.com/en/documents/4002602.

[2] Whittaker L，Kietzmann T C，Kietzmann J，et al.all around me are synthetic faces：the mad world of AI-generated media[J].IT Professional，2020，22（5）：90-99.

[3] 詹希旎，李白楊，孫建軍.數智融合環境下AIGC的場景化應用與發展機遇[EB/OL].圖書情報知識.[2023-03-19].https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD64x4e0tUALKggwitnHT2XRsN At0OTnwnUmh9fuSfEpc8QxW8AGggrJ3&uniplatform=NZKPT &src= copy.

[4] 路遠，胡峰.AIGC技術在智慧廣電與網絡新視聽中的應用探析 [J].影視制作，2023（3）：43-47.

[5] 陳昌鳳，張夢.由數據決定？AIGC的價值觀和倫理問題[J].新聞與寫作，2023（4）：15-23.

【通聯編輯：代影】