IT之家 10 月 31 日消息，澳大利亞警方正利用人工智能更有效地預(yù)防犯罪和抓捕嫌疑人，尤其是通過解讀現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)俚語和表情符號。警方稱社交媒體上活躍的仇恨組織年輕人為“犯罪影響者（crimefluencers）”，這些人是這一策略的重點打擊對象。

當(dāng)?shù)貢r間 10 月 29 日，據(jù)外媒 The Register 澳大利亞聯(lián)邦警察專員克里西?巴雷特表示，許多 Z 世代和 Alpha 世代年輕人被引誘加入這些去中心化的群體，為了入群往往必須完成某些“致敬行為”，例如錄制自殘行為。一旦加入，犯罪影響者便會通過難以破譯的表情符號協(xié)調(diào)現(xiàn)實世界的攻擊。

巴雷特表示：“這些‘犯罪影響者’以無政府主義和傷害他人為驅(qū)動，大多數(shù)受害者都是未成年女孩或青少年女孩?！?/p>

警方正在開發(fā)“原型 AI 工具”，用于解讀加密聊天和群組中的表情符號及 Z 世代和 Alpha 世代的俚語。該工具采用多模態(tài)自然語言模型，先把語義拆解為獨立單元，再結(jié)合上下文判斷信息是危險線索還是無害俚語。

例如，骷髏表情符號傳統(tǒng)上代表死亡或謀殺，但現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)上常被用作“笑死”；披薩表情符號可能只是披薩，也可能暗示毒品投放。如果模型看到“（披薩）今晚投放嗎？”同時配血跡表情或特定俚語，就能識別真正需要關(guān)注的消息。

IT之家從報道中獲悉，為了實現(xiàn)這種能力，AI 需要在大量開源社交媒體數(shù)據(jù)、警方內(nèi)部調(diào)查數(shù)據(jù)以及模擬在線行為的合成聊天數(shù)據(jù)上訓(xùn)練。借助 BERT 等基于 Transformer 的模型，AI 可以學(xué)習(xí)語言隨時間的變化，從而識別危險信號。

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