近年來，人工智慧（AI）和相關技術的出現，改變了包括執法在內的許多領域。其中最具爭議的，是預測性警務和生物辨識監控，尤其是臉部辨識。這些技術可望提高安全性和效率，但也引發了道德和法律問題。一些民間團體聯盟正在倡導全面禁止這些技術，強調它們對邊緣化社區不成比例的影響，以及可能加劇現有的社會不平等。
由開放權利組織、老大哥觀察和警察監控網路等組織組成的聯盟認為，應徹底禁止AI驅動的預測性警務和生物識別監控，因為這些技術不成比例地針對種族、工人階級和移民社區，侵犯了他們的基本權利，包括無罪推定原則。
預測性警務使用AI演算法來分析數據，並預測犯罪可能發生的地點，或是可能實施犯罪的人，雖然這看似有效，但它往往依賴有偏見的歷史數據，導致邊緣化地區被過度目標化的惡性循環，鞏固了現有的歧視，並損害了公眾對執法的信任。
生物辨識監控，特別是臉部識別，對隱私和公民自由構成重大風險。這些系統本質上是有缺陷的，容易錯誤地識別個人，尤其是來自少數群體的人。這不僅導致錯誤逮捕，而且對言論自由和抗議產生寒蟬效應。
確保AI進步，也不該犧牲人類基本價值
目前缺乏強而有力的監管，來管理這些技術的使用，必須先有完善的立法，來確保警務中使用的任何AI系統透明度、問責制和公眾監督。此類立法應要求對AI決策進行明確的人類監督，為受影響的個人提供人工審查的解釋，並提供補救途徑。
警方還有令人不安的「保留文化」，即對應該刪除生物識別數據，也會持續保留。這包括數百萬張從未被指控犯罪的個人圖像，這種作法不僅違法，也損害了公眾的信任和隱私。
臉部辨識也威脅到公共場所的隱私和匿名概念，它在公共場所、抗議活動，甚至是學校，部署了一個持續監控的環境，個人不斷受到監視和追蹤。這可能會阻止人們行使言論自由和集會自由的權利，從而削弱民主參與。
為了解決這些問題，必須制定一個全面、透明的監管法律，來管理AI在警務中的使用。關鍵內容應包括透明度和問責制、人類審查、公眾參與、避免偏見和歧視、資料保護和高道德標準等。
禁止預測性警務和臉部辨識技術的呼籲，凸顯了重新評估AI在執法中如何使用的迫切需求。雖然這些技術提供潛在的好處，但也對公民自由、隱私和社會正義構成重大風險。執法單位應深入了解AI的問題，大眾對AI的能力和準確性也不應過度幻想，才能確保AI技術的進步，不會以犧牲人類基本價值作為代價。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為台北商大前校長、叡揚資訊數位轉型大使）
