加拿大边境将用AI识别旅客风险

加拿大边境将部署AI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人工智能工具，用于识别可能需要接受二次检查的旅客。该工具名为“旅客合规指标”（TCI），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流程。

TCI能够实时整合来自多个系统的预测性数据，并标记出那些潜在违反边境规定风险更高的旅客，帮助边境官员更快识别和处理守法的旅客，从而将更多精力集中在未知和高风险人群上。CBSA发言人卢克·赖默强调，TCI仅仅是一个辅助参考指标，不会替代官员的判断，也不会自动决定检查结果。最终决定权仍掌握在边境服务官员手中。

自2023年起，TCI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，当该系统全面投入使用后，将大大减少“无结果”的二次检查，提高“成功率”。

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，担心TCI也可能出现类似问题。

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，CBSA应加强对官员的培训，提高他们对系统可靠性的理解，并定期进行独立审查，以确保系统不断修正和完善。

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。

阅读本文之前，你最好先了解...

• 加拿大边境服务局（CBSA）: 负责加拿大陆、空和海运口岸的安全检查，并实施联邦政府的移民及关税政策。
• 人工智能 (AI) 和机器学习: AI 是一种模拟人类智能的技术，机器学习则是 AI 的一种子集，通过分析大量数据来识别模式和做出预测。

TCI系统面临的挑战与机遇：

挑战:

• 偏见问题: 如文章所述，任何基于数据的算法都可能继承历史数据中的偏见，导致对特定群体的不公平对待。
• 透明度与解释性: 复杂的 AI 模型往往难以被理解，这可能会导致边境官员无法解释 TCIs 如何得出结果，从而降低信任度。
• 数据安全与隐私保护: TCI 需要整合大量个人数据，因此需要确保数据的安全性以及符合加拿大隐私法规的要求。

机遇:

• 提高效率: 通过识别高风险旅客，CBSA 可以更有效地分配资源，减少“无结果”的检查，从而加快通关流程。
• 加强安全: 潜在违反边境规定风险更高的旅客会被优先审查，有助于提高边境安全水平。
• 个性化服务: 未来，TCI 可能能够根据旅客情况提供个性化的服务，例如提前预警可能遇到的问题或提供更便捷的通关路径。

未来发展方向:

CBSA 需要不断完善 TCIs 系统，使其更加准确、公平、透明和可解释。这包括：

• 持续监测系统性能并进行必要的调整，以减少偏见的影响。
• 提高系统的透明度和解释性，让边境官员能够更好地理解 TCIs 的运作机制。
• 加强数据安全与隐私保护措施，确保个人信息的安全性。
• 鼓励公众参与，收集反馈意见并改进系统设计。

如果你有其它意见，请评论留言。