加拿大AI预测旅客违法引担忧

加拿大将利用 AI 系统预测旅客违法风险引发担忧

加拿大边境服务局（CBSA）计划使用人工智能（AI）系统来评估所有入境和回国人员的违法风险，并对被判定为“高风险”的人员进行单独检查。该系统名为旅客合规指标（TCI），预计将于2027年投入全面使用。

据一份官方报告显示，TCI 已经在六个陆路口岸进行测试，基于过去五年的旅客数据训练而成。该系统会为每位入境者分配一个“合规评分”，并协助边境官员执行《海关法》等相关法规。CBSA 称，此举旨在提高边境安全和效率，缩短边境处理时间，并提升旅客体验。

然而，该计划引发了专家对隐私权、算法偏见和潜在误判的担忧。他们指出，系统仅根据历史数据进行预测，而这些数据的质量取决于历史审查方式，可能会强化针对特定群体（如移民或来自特定国家的访客）的偏见。温哥华移民律师 Will Tao 表示：“如果历史上对某个群体有过严格审查，这些数据就会被纳入系统，并被转化到工具中。你找哪里有问题，哪里就会出现问题。”

多伦多大学教授 Ebrahim Bagheri 指出，即使最终决策仍由人类官员做出，AI 系统的“风险评分”也会潜移默化地影响他们的判断。误判可能会导致合法旅客遭受额外盘问或二次检查，甚至被拒绝入境。

Bagheri 强调，受该工具影响的个人必须能够对 AI 系统标记提出异议，并呼吁建立机制进行“去偏”，即检测和纠正模型中的系统性偏差。此外，他也建议政府确保从一开始就建立个体救济与结构性纠正机制，以持续保障公平，而非单独处理每个案例。

CBSA 承认该工具仍在不断完善中，并表示最终决策仍然由官员做出。他们也强调“旅客合规指标仅为指标，并不会取代官员判断或自动决定结果”。然而，专家们依然对该计划的潜在风险和隐患感到担忧。

阅读本文之前，你最好先了解…

• 加拿大边境服务局 (CBSA): 加拿大的联邦机构，负责管理和维护加拿大边境安全。
• 人工智能 (AI): 模拟人类智能的计算机系统，能够学习、推理和解决问题。
• 算法偏见: 指 AI 系统在训练数据中存在偏差时，导致对不同群体做出不公平或歧视性的判断。

了解这些背景信息可以帮助你更好地理解本文内容。

回到主题，专家们提出的担忧并非空穴来风。历史上的边境检查实践确实存在针对特定群体的偏见，例如种族、宗教和移民身份等因素往往成为审查的对象。如果这些偏见被纳入 AI 系统的训练数据中，那么该系统就有可能强化和传播这种不公平的现象。

此外，AI 系统的“黑盒效应”也令人担忧。 即使CBSA声称最终决策由官员做出，但AI系统如何生成“风险评分”却缺乏透明度。这使得质疑和纠正AI判断变得困难重重，进一步加剧了算法偏见的影响。

为了缓解这些问题，专家们建议：

• 确保训练数据的多样性和代表性: CBSA 需要收集更全面、更多元化的旅客数据，以减少算法偏见的影响。
• 定期审计和评估AI系统的运作机制: 透明化AI系统的工作原理，并定期进行独立的审计，以识别和纠正潜在的偏差。
• 建立有效的申诉机制: 允许个人对 AI 系统的判断提出异议，并提供合理的解决方案和救济措施。

最终目标是确保边境安全的同时，也保障每个人的公平权利。

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