人工智能在刑事领域的应用带来了许多便利，但也伴随着一系列刑事风险。了解这些风险及应对措施对于确保人工智能技术的合法、公正和可持续发展至关重要。
隐私侵犯
数据收集与使用
人工智能在刑事领域需要大量个人数据进行分析和预测，如果这些数据未经充分保护，可能导致隐私侵犯。例如，警方使用人脸识别技术进行犯罪嫌疑人的身份辨认，如果没有严格的数据保护措施，可能会滥用这些个人数据，导致隐私泄露和滥用。
数据隐私保护是人工智能应用中亟待解决的问题。通过制定严格的法律法规、采用数据匿名化和加密技术、确保与合作伙伴建立明确的数据隐私保护协议等措施，可以有效保护个人隐私。
非法获取计算机信息系统数据
通过AI技术实施黑客攻击、数据窃取或系统入侵，可能构成《刑法》第285条相关罪名。例如，AI幽灵事件中的李某通过AI模拟企业高管声纹、实时破解动态验证码，侵入国家级实验室服务器，窃取机密技术资料售卖给境外组织。
针对AI技术引发的数据窃取和系统入侵问题，加强网络安全措施、定期修补系统漏洞、提高相关人员的技术素养和防范意识是关键。
数据偏见
训练数据的偏见
人工智能系统的训练数据可能存在偏见，导致刑事决策的不公正性。例如，如果训练数据中存在性别、种族或社会经济因素的偏见，AI系统可能会在犯罪预测和判决中偏向某些群体，引发不公正判决的问题。
确保训练数据集的多样性、审查和测试算法以检测和修正潜在的偏见、建立独立的监管机构或专家组织负责审查算法的公正性和偏见，是减少数据偏见的重要措施。
生成式AI的类人性
生成式AI应用如ChatGPT能高度模拟真人口吻，容易让人产生信赖，易引发感情类、财产类诈骗。例如，通过ChatGPT生成完整的诈骗套路话术，把ChatGPT包装成“虚拟角色”，使受害人误以为自己“坠入爱河”并遭受诈骗。
针对生成式AI的类人性问题，加强对生成内容的审核和管理、提高公众的防范意识、建立有效的举报和监督机制，可以有效预防和打击利用AI技术进行的诈骗活动。
技术漏洞和滥用
系统漏洞和黑客攻击
人工智能系统可能存在技术漏洞，被恶意利用或滥用。例如，黑客可能入侵刑事机构的人工智能系统，篡改数据或操纵结果，导致错误的决策和判决。通过强化网络安全措施、持续监测和更新系统、提供相关人员针对人工智能系统安全性的培训和教育，可以有效防范技术漏洞和黑客攻击。
AI换脸和虚假视频
不法分子利用“AI换脸”技术实施盗窃、诈骗等犯罪，例如，通过AI换脸技术制作虚假视频，散布谣言，扰乱社会秩序。针对AI换脸和虚假视频问题，加强人脸识别技术的安全测评、及时升级安全保护措施、提高公众的信息保护意识，是防范此类犯罪的有效手段。
法律和道德问题
法律法规的制定与完善
建立和完善人工智能在刑事领域的法律法规，明确使用的范围、权限和限制，保障公民权益。通过制定和完善相关法律法规，可以为人工智能在刑事领域的应用提供明确的指导，确保技术的合法、公正和透明使用。
伦理指南的制定
制定专门的伦理指南，规范人工智能系统在刑事领域的应用，确保符合道德和社会价值观。伦理指南可以为人工智能系统的设计和应用提供道德指导，减少潜在的伦理和法律问题，促进技术的可持续发展。
信息误导和虚假证据
确保证据的准确性
采取有效的措施确保证据的真实性和可靠性，例如加强证据收集和分析的过程监督与审核。通过确保证据的准确性和可靠性，可以有效减少因虚假证据导致的错误判决，维护司法公正。
交叉验证和多因素分析
引入多种数据源和分析方法，进行交叉验证和多因素分析，减少单一证据对决策的影响。交叉验证和多因素分析可以提高决策的准确性和公正性，减少因单一证据导致的误判。
人工智能在刑事领域的应用带来了许多机遇，但也伴随着一系列刑事风险。通过制定法律法规、加强数据隐私保护、培养专业人才、强化监管和促进公众参与等措施，可以更好地应对这些风险，确保人工智能在刑事领域的公正、合法和可持续发展。
人工智能在军事上的应用有哪些具体案例？
人工智能在军事领域的应用正日益广泛，涵盖了从情报分析、自主作战到后勤保障等多个方面。以下是一些具体的应用案例：
情报分析与预判
- 乌克兰案例：乌克兰利用人工智能系统分析俄军坦克履带磨损痕迹，提前48小时预判了俄军在哈尔科夫的进攻路线。
- 美国案例：美国国防部测试的“牛蛙”人工智能机枪系统，能向无人机目标开火，精度远超常规步枪。
自主作战系统
- 美国案例：美国空军开展开创性试验，让一架有人驾驶的喷气式战斗机与一架人工智能控制的改进型F-16战斗机进行模拟空战演练。
- 乌克兰案例：乌克兰军队使用了无人艇对克里米亚大桥进行了袭击，这种无人艇具有高度的机动性和隐蔽性。
后勤保障
- 美国案例：美军曾通过AI提前3天预测坦克滤芯更换需求，英国“台风”战机借助AI传感器降低55%故障率。
- 中国案例：美陆军使用AI应用程序“超级陆军”（MEGA-Army）识别敌方装备，进行资源开发和后勤保障。
训练与模拟
- 美国案例：美军综合训练环境（STE）采用高分辨率技术构建了一个虚拟战场，支持电子战、网络空间作战，还能模拟大城市中的复杂战斗场景。
- 中国案例：DeepSeek的火爆，各个单位为了安全和私有化的训练，纷纷部署内部应用的DeepSeek全套方案。
如何通过法律手段限制人工智能的滥用？
通过法律手段限制人工智能的滥用是一个复杂而重要的任务，以下是一些关键措施：
完善立法
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制定专门的人工智能法律：
- 全国人大代表们建议加快制定人工智能单行法，提高立法位阶及其效力，以全面规范人工智能的应用和管理。
- 通过“框架立法+动态调整”模式，设定基础法律框架，并辅以行政法规、行业标准、伦理准则等层级性规范，使其能够根据技术演进动态调整。
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明确责任归属：
- 界定人工智能生成内容的版权归属，以及侵权责任认定和隐私保护标准。
- 要求深度合成服务提供商对人工智能生成的内容进行强制标识，减少恶意滥用，并有助于厘清责任。
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加强数据保护：
- 健全数据保护机制，从立法、技术、治理三个层面入手，确保数据安全和隐私保护。
强化执法和监管
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建立跨部门、跨行业的AI治理机构：
- 推动立法与科技同步演进，确保法律既能有效规范当下行业行为，又能适应未来技术发展。
- 完善监管协同机制，建立网信、工信、公安等多部门联动的动态监管体系。
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加大处罚力度：
- 对利用人工智能技术实施侵权行为的行为，应当承担相应的民事责任，对于恶意侵权、重复侵权等情节严重的，可以适用惩罚性赔偿。
- 明确对人工智能深度合成服务商未履行标识义务的惩罚制度，完善对深度合成内容服务提供商未按要求进行标识的行为界定、分类细则，以及相应的处罚标准。
提升公众意识和教育
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加大普法宣传的广度力度：
- 增强民众的警惕性和鉴别力，特别是在青少年和老年人等易受影响的群体中开展相关知识普及活动。
- 在中小学人工智能教材中加入伦理规范内容，引导公众对“AI换脸拟声”的侵权内容通过正规渠道进行举报。
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鼓励行业自律：
- 支持平台企业开发可精准识别人工智能深度合成内容的技术能力，创新直接有效的治理工具供给。
- 鼓励通过行业自律公约、先进治理平台奖励表彰、拓展跨境合作机制等举措，培育行业自治动力和共治价值。
人工智能在金融领域的应用有哪些？
人工智能在金融领域的应用广泛而深入，涵盖了多个方面，以下是一些主要的应用领域：
信贷风控
- 信用风险评估：AI通过机器学习技术对历史数据进行训练，能够从多个维度预测用户的信用价值，详尽评估用户信贷相关的风险，提升银行的信贷风控控制与信贷利率精准定价能力。
交易安全
- 反欺诈风控：AI技术实时分析大量交易数据，迅速识别异常交易状况，保护用户资金安全。
财富管理
- 财富管理服务：AI技术协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介，提升财富管理服务能力。
客户管理
- 个性化金融服务：AI技术深度分析用户的消费习惯、交易行为、职业发展状况等数据，为银行提供差异化营销建议，实现千人千面式的个性化金融服务。
合规审查
- 合规自动化：AI可以帮助金融机构自动化合规审查流程，提高审查效率和准确性。
远程银行
- 智能客服：AI技术通过语音识别和自然语言处理技术，提供智能客服服务，提升客户体验。
AI中台
- 集成多种AI技术：越来越多的银行设立AI中台，集成光学字符识别、语音识别和语音合成、生物识别比对、深度学习等AI技术，实现AI能力与金融场景的深度融合。
大模型应用
- DeepSeek等大模型：这些大模型在数据分析推理、内容自动生成、模型深度学习等方面更具智能性，广泛应用于金融市场投研分析、企业知识问答、代码生成审查、信贷风控报告准确性等方面。