人工智能助公共治理鑒真偽

前不久，演唱會與各大節目晚會的真假唱爭議成了人們廣泛關注的話題，利用人工智能鑒別真假唱的可行性也引發熱烈討論。在信息技術領域，對于聲音的識別和處理算法一直都是研究的熱點，聲音識別和合成技術不斷迭代。例如一種基于梅爾頻率倒譜系數和卷積神經網絡的環境聲音識別算法，能夠對各類異常聲音進行采集和有效識別，并及時反饋聲音狀態。類似的新技術涌現，為各類聲音識別的鑒定應用場景提供了精細化管理的基礎。除此之外，人工智能技術還在許多公共治理新場景中展現出無限潛力。

“無論是人的活動還是物的存在，都會在虛擬世界中映射形成數據。把這些數據組合起來，我們就可以從中發現規律。”最高人民檢察院副檢察長張雪樵說，當數據中的共同規律被人工智能總結歸納出來，異常的數據就會凸顯，這種異常就是線索的來源。比如企業違規開采地下水，自己關起門來打井，通過傳統檢查很難被發現。但是檢察機關對水、電大量數據進行調用已經持續開發出成百上千個模型，開啟了不同種類案件排查、預警的新模式。

“一家文物保護單位認為，有一組石窟壁畫近年來腐蝕嚴重，是由于在壁畫三公里之外有大型焦化企業持續排放污染氣體。但企業并不這樣認為。”最高人民檢察院檢察技術信息研究中心主任劉喆說，要搞清楚二者是否存在直接聯系，必須找到相應的證據。比如壁畫周邊的污染物是否超標，是否與該化工廠排放的氣體相關等。這些問題在不具備技術手段的情況下，是難以得到確切答案的。技術人員通過將1000多幅遙感數據圖進行疊加，對這一年來當地近地表的二氧化硫濃度進行了可視化呈現。與此同時，技術人員還對該區域的土壤進行取樣，利用色譜質譜等儀器，檢出焦化廠典型污染物在化工廠下風向的分布及超標情況。通過一系列技術手段，工作人員最終找到了關聯性證據。

劉喆介紹，針對不同領域的案件，需要結合不同領域的技術來證明。例如，對交通肇事和主觀故意的判別，速度曲線、微積分測算等會給出強有力的數學證據；對于事件經過的還原，可以借助力學模型、虛擬仿真技術等來推演重現；對于偽造的虛假合同，則可以結合化學成分分析的方法逐一識破。

（摘自《科技日報》）