加拿大边境将部署AI评估旅客风险

加拿大边境将全面部署人工智能工具评估旅客风险

加拿大联邦政府计划在全国所有陆路边境口岸部署一款名为“旅客合规指标”（TCI）的人工智能工具，用于识别潜在违反边境规定风险更高的旅客。 该系统由加拿大边境服务局（CBSA）自主研发，旨在更高效地处理旅客通关。

TCI将实时整合来自多个系统的预测性数据，并标记出那些潜在风险更高的旅客，以便边境官员决定是否将其转交二次检查。 CBSA发言人卢克·赖默强调，TCI只是一个辅助参考指标，不会替代官员的判断，最终决定权仍掌握在边境服务官员手中。

该系统自2023年起已在6个陆路口岸试点运行，计划到2027年底全面推广至所有陆路口岸。 目前尚未公布是否会扩展到机场或海运口岸的时间表。 CBSA预计，TCI全面投入使用后，能减少大量“无结果”的二次检查。

然而，多伦多大学教授易卜拉欣·巴盖里提醒，任何影响人类行为与决策的人工智能系统都可能存在固有偏见。 他指出，类似的风险评估AI曾在国外案例中导致少数族裔被负面定性，担忧TCI也可能放大类似偏见。

巴盖里解释说，AI在开发和训练过程中，往往会继承历史数据中的偏见，并将其付诸实践。 此外，还存在所谓“自动化偏见”——人们往往倾向于依赖系统的建议，而忽视自身判断。 他建议，AI也许可以用于其他边境辅助工作，而不是直接用于生成旅客的风险评分。

CBSA回应称，他们正在积极努力减少潜在偏见的影响，并已采取多项措施，包括计划监测该工具在不同公平群体中的表现，并持续修正。 但巴盖里指出，缺乏外部监督很难确保CBSA的系统能不断修正并逐步完善。

据悉，TCI的研发成本约为1530万加元，略低于预算。 CBSA补充说，该系统全面上线后，每年开发与维护的运行费用预计约为70万加元。

阅读本文之前，你最好先了解...

• 加拿大边境服务局（CBSA）: 加拿大负责管理和维护边境的联邦机构，其职责包括检查旅客身份、货物清关等。
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML): AI 是模拟人类智能的计算机系统，而 ML 是一种 AI 的子集，通过学习数据模式来进行预测和决策。

关于TCI的更多信息：

• 数据来源: TCI会整合来自多个系统的旅客数据，例如护照、签证、航班信息、移民记录等。
• 风险评估指标: 系统使用复杂的算法分析这些数据，识别潜在的边境违规风险，例如假身份、非法入境、携带危险物品等。
• 二次检查流程: 当TCI标记出旅客存在较高风险时，边境官员会对其进行进一步审查，包括口头询问、搜查个人行李等。

TCI引发的争议：

• 隐私保护: 一些人担忧TCI收集和分析大量个人数据可能会侵犯旅客的隐私权。
• 算法偏见: 正如多伦多大学教授巴盖里所指出的，AI 系统可能继承历史数据的偏见，导致少数族裔或特定人群被过度审查。
• 透明度不足: TCI 的算法和运作机制尚未公开透明，这使得公众难以评估其准确性和公平性。

未来展望：

• CBSA计划继续监控TCI的性能，并根据反馈调整算法模型以减少偏见影响。
• 加拿大政府可能会制定更严格的法律法规来规范AI系统的使用，确保其在边境安全和个人权利之间取得平衡。
• 公众需要积极参与讨论，提出对TCI的监督和改进建议，促进AI技术的健康发展。

如果你有其它意见，请评论留言。