姚胤米

由于人工智能的介入，四川、廣東等地，先后有8名被拐多年的兒童被重新找到。

這意味著，我們可能站在一個時間的分水嶺上：一種犯罪類型正在被技術(shù)逐步瓦解。

人工智能破案的事不是在未來發(fā)生的，這件事就發(fā)生在6月18日。2019年1月25日，一個星期五，四川省公安廳8層的DNA實驗室里，近300份DNA樣本被錄進檢驗系統(tǒng)中。下午兩點多，所有信息都收錄完畢，接下來是等待結(jié)果。打拐處處長蔣曉玲在辦公室里坐不住，她叫上搭檔胡麗，兩人一塊上樓，直接坐在DNA檢驗系統(tǒng)旁。

機器運轉(zhuǎn)得很慢。那個DNA庫“比較老”，蔣曉玲的手一直放在儀器旁邊的電腦鼠標上，“一會兒刷新一下，一會兒刷新一下”。她很急，想要馬上知道結(jié)果。

人工智能出現(xiàn)了

過去幾年，四川打拐的警察們都在跟一個案子纏斗。最初，只是2014年4月一個四川遂寧的兒童被拐，經(jīng)過了兩個多月的偵查，同年發(fā)生在巴中、南充的兩個拐賣案被串并到一起。四川省公安廳調(diào)度幾個市轄的警察成立專案組，稱為“4·26案”。這些案子手法一致、嫌疑人體貌特征接近。

線索都指向了王×文。

他走路有點拖，“但也不是瘸”。2014年7月31日，在四川省達州市渠縣老家，王×文被抓了，這次行動有3名男孩被解救。經(jīng)過進一步審訊，一個驚人的進展出現(xiàn)了：從2008年起，發(fā)生在四川多市縣總共13起兒童拐賣案，都跟王×文有關(guān)。很快，這個系列拐賣案被公安部列為部督案件，但這只是個開始。

干了多年警察，蔣曉玲偶爾會遇到這樣的案子。這些案子的線索就像一根斷線的風(fēng)箏，會在某個環(huán)節(jié)突然斷掉。警察們用盡一切辦法，不放過任何機會，但所有的努力都卡在一個關(guān)節(jié)處，成為積案。

王×文就是這樣一個關(guān)節(jié)——他不斷翻供，拒絕提供中間人的信息。越來越清楚，指望從他這里打開局面并不現(xiàn)實。

青少年是兒童成長最迅速的時期，孩子的臉一年一個樣子。時間每多一天，找到的概率就少了一些。最長的一起拐賣案，有的警察跟了10年，沮喪感一度籠罩著他們。DNA比對已經(jīng)進行過一次，無功而返。那一次，警察們完全依賴人的經(jīng)驗，從一個人口數(shù)據(jù)庫中，篩出一批兒童，但沒有一個中的?！词故亲钣H密的父母，對于失蹤了多年的孩子，肉眼和記憶也并不可靠。

直到人工智能出現(xiàn)了。

2018年11月，上海漕河涇開發(fā)區(qū)軟件園的優(yōu)圖實驗室里，一臺擁有4塊GPU的組裝電腦開始高速運轉(zhuǎn)。顯示屏的編程軟件終端界面上，一串串超級長的字符自動生成，動態(tài)移動，像一道向上流動的瀑布。

這些字符，代表著一個龐大數(shù)據(jù)庫中，與10位在10年前被拐兒童的相似程度。兩個小時后，研究員曉程的電腦上生成了10個文件夾壓縮包。核實無誤后，文件夾壓縮包最終被轉(zhuǎn)交到蔣曉玲的手上。

每個文件夾里有101張照片。第一張照片是被拐兒童，看著有年頭了。像素很低，很模糊，是個只有兩三歲的小男孩。

剩下的100張照片，是100個13歲左右的兒童，他們以滿分100分制降序排列。一張照片下寫著分數(shù)：98.3。這意味著照片里的人與被拐兒童有98.3%的概率是同一個人。

提交給四川警方的說明文檔中，優(yōu)圖團隊的湯海鵬做了解釋：75分是萬分之一閾值，80分是十萬分之一閾值，85分是百萬分之一閾值。以75分為例，如果兩個人臉比對分數(shù)超過75，則這兩個人臉是“萬里挑一的像”。

這是跨年齡人臉識別技術(shù)的第一次應(yīng)用。人工智能是否可以幫警方解決一個多年的難題，沒有人知道答案。在四川省公安廳，參與打拐的警察們都充滿期待。有人很樂觀，猜測可能會比對上幾個，一個干了多年警察的老刑偵比較保守，猜兩個。

多年以來，這個案子成了他們最大的心結(jié)。蔣曉玲說，要是這條路走不通，“我們可能現(xiàn)在又換另外一條路走，反正一直得往前走，走下去，不能停止，一直得走?！?/p>

那天，他們一直在DNA實驗室里等了8個小時，晚上10點多，仍然沒有結(jié)果出來，他們只好先回家。下個周一，一到公安廳，蔣曉玲就直奔八樓。她還是不停地刷，沒有，然后再刷，上午9點多，“一刷新，刷，出來了四個人?！?/p>

盯了一會兒這個數(shù)字，她趕緊回過神來?！耙幌伦訌陌藰桥艿搅鶚恰?，她找到胡麗，語氣特別興奮和激動地說：“比上了4個！”

案子拖了快10年了。兩個女警察在公安廳六樓的走廊里情不自禁地“跳圈圈”，一直在轉(zhuǎn)。“搞得整層樓別的科室的人都跑出來看，說打拐處的怎么回事?！被貞浧疬@個細節(jié)時，蔣曉玲抑制不住情緒，眼淚要掉下來。

“4·26案”是一個系統(tǒng)工程

王×文是一個記憶力極其出色的人。在描述拐賣現(xiàn)場時，他能記住幾乎所有的細節(jié)。但一旦談起孩子的下落，王×文要么翻供，要么就“不記得了”。

即使掌握著越來越多的刑事偵查手段，但面對這樣的拐賣案，也沒有立刻奏效的辦法?！e過找回失蹤兒童的黃金時間，就只能從市縣一級適齡人口中進行搜索，這意味著至少數(shù)十萬級別的檢索規(guī)模。如果進一步擴大搜索范圍至省一級，檢索規(guī)模將急劇擴大到千萬以上，堪稱“大海撈針”。

負責(zé)打拐的警察們付出了大量努力，他們的名字很難被一一記下。比如，四川省很多老刑偵都記掛著這個案子。其中一個老警察，2018年被公安部評為百佳刑警，已經(jīng)50多歲了。一直參與案件，工作做得很細。

公安廳刑偵局局長王宏偉回憶，他到省廳工作，接起這個案件，“當(dāng)時還沒有打拐處的時候，這一塊工作就抓得很緊?！?/p>

“4·26案”是一個系統(tǒng)工程。“就像我們猜謎語，你首先要揭曉謎底，這個我們有一個艱苦復(fù)雜的偵破過程?！蓖鹾陚フf。

但越到后面，案子變得越棘手。因為王×文拒不供述這些被拐兒童的下落，全國打拐DNA信息庫比對也沒有結(jié)果，案件的偵破工作陷入僵局。

對于那些丟失孩子的父母來說，10年里，他們只是在嘗試各種徒勞的辦法。桂宏正聽說深圳有個父親“通過不斷地在電腦上發(fā)發(fā)發(fā)”，找回了孩子。他就也買了一臺電腦，在天涯論壇、百度貼吧里發(fā)帖。他加了三十幾個尋子微信群，每天收到成千上萬條消息。

孩子被拐前唯一清晰的單人照，被印在各種形式的尋人啟事上。包括：張貼在電線桿、建筑物外墻上的普通A4紙;可以用一根繩子連接起來，掛在脖子上雙手托舉的泡沫板;可以被掛在汽車上幾個月不掉色的彩色噴繪布;還有尋人公益組織為了某次活動而印制分發(fā)的撲克牌。以及，鄭州一家私人手機店的墻面上——手機店的老板也是被拐孩子的父親，他的店鋪墻面上全是丟失孩子的照片。他讓來店里買手機的人都看一眼，這樣找到的希望就多一些。

但這只是其中的一個故事。現(xiàn)實比期待殘忍多了。

每天泡在數(shù)學(xué)題里

線索匱乏，專案組的警察們各種辦法都試過了。

其中的一些辦法，蔣曉玲現(xiàn)在看來，會覺得“很幼稚”。一次，專案組到廣東，借了一間辦公室。警察曹軍和十余名同事每人對著一臺電腦，一條條看別人的“家譜”?！粋€家庭里有幾個小孩？最后一個是不是男孩？和姐姐相差多大？和父母的年齡相差多大？

他們每天泡在數(shù)學(xué)題里，“看瞎了，幾乎家家戶戶都好多人啊，比我們那里人多多了?！笔畮兹f條數(shù)據(jù)，專案組的警察用肉眼一個個篩查，最終顆粒無收。

2014年底，他們曾經(jīng)冒著極大的風(fēng)險把王×文從看守所提出來，押到廣東去指認現(xiàn)場。 專案組十余名警察集體行動，曹軍也去了。他是武勝縣的警察，那起農(nóng)貿(mào)市場的案子串并后，他被領(lǐng)導(dǎo)指派加入了專案組。為此，他到廣東出了數(shù)不清多少次的差。走訪得多了，他對當(dāng)?shù)氐拿耧L(fēng)也有了解，“他們那里，家里沒有男孩是沒有地位的?！?/p>

曹軍非常符合人們想象中的基層警察，長得高大，身材很壯，能吃苦，看起來沒有架子，說話很生動。押解期間，專案組的民警們和王×文吃在一起，住在一起，24小時輪流看守，又要防止他生病，還要提防他自殘或自殺。

出發(fā)前，王×文說：“應(yīng)該能找到。”可一到目的地，他就改口說：“路都變了，認不出?！?/p>

車在市內(nèi)剛開了沒多遠，王×文說：“車開得太快了，我看不清?！辈苘娝麄冎缓醚褐聛碜呗贰Ｗ吡艘粫?，實在太慢，他們便找了幾輛“火三輪”，那是11月，三輪車沒有棚頂，露天，風(fēng)大，“慢慢開，又冷，吹得頭發(fā)全是立起來的?！?/p>

他們終于在當(dāng)?shù)匾粋€縣找到了王×文供述的“一所小學(xué)”。一下車，所有人都傻眼了——“修的房子都是一模一樣的。”曹軍說，不僅如此，村子里大部分人家連姓氏都是一樣的。

一群四川人到廣東找小孩，語言都是不通的。他們試過挨家挨戶走訪，沒有效果。他們問了一圈兒，什么都問不出，最后只能押著王×文回去。

2015年，專案組聯(lián)系了沈陽著名刑事相貌專家、中國刑警學(xué)院的趙成文教授畫像，根據(jù)孩子們的童年照片，畫出他們十幾歲的樣子。

模擬畫像是刑事偵查中的一項重要技術(shù)，它曾幫助中國警方破獲了相當(dāng)多的案件。這一次，專案組帶著這些畫像再到廣東，提取適齡兒童照片，“用肉眼找出覺得和這個像的”。

看了10天，找到176張照片帶回四川，組織家長辨認。南充市公安局刑偵支隊的賈副支隊長回憶，在辨認現(xiàn)場，一開始，孩子的父母覺得“都不像”，看著看著，一個覺得這個像，一個覺得不像，夫妻之間有時會陷入爭吵。

“你才帶了幾天，你知道像不像？”

“要不是你，孩子能丟嗎？”

一份資料里顯示：這樣的家庭，“70%夫妻關(guān)系破裂，分居或離婚”。最后，他們篩出來100多個“疑似對象”，做DNA比對，一個都沒中。

局面困在了這里。

跨年齡人臉識別

挫折接連不斷。在警方嘗試各種新辦法時，2015年，具有更大運算力和儲存空間的GPU的應(yīng)用，把人工智能的熱度推向巔峰。——GPU是圖形處理器的簡稱，比傳統(tǒng)中央處理器計算速度快10至100倍。

深度學(xué)習(xí)算法使得訓(xùn)練出一個“更聰明”的AI成為可能。人類“不可靠”的部分——人工智能總有辦法規(guī)避掉。

2017年12月，公安部刑偵局副局長陳士渠到專家組調(diào)研。專家李博士和他交流時，提到人工智能和跨年齡人臉識別技術(shù)。陳士渠很感興趣，他想起了“4·26系列”拐賣案——近10年來，公安部打拐辦和四川公安從未放棄過努力和偵查，他曾多次前往四川督辦此案。他希望找到突破口，便要求四川專案組和騰訊團隊對接，“希望利用新技術(shù)查找被拐兒童下落?！?/p>

需求被轉(zhuǎn)達給人臉識別團隊——優(yōu)圖實驗室時，沒有人感到樂觀。這是一個“全博士”團隊，都畢業(yè)于名校，技術(shù)水平很高。但得到這個消息時，優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理Kyle的第一反應(yīng)是：“難度還是挺大的?！?跨年齡比對是人臉識別領(lǐng)域一個公認的難點，特別是青少年階段，人臉特征變化最大。優(yōu)圖當(dāng)時的算法模型，并沒有進行過大規(guī)模的跨年齡比對，準確率在80%左右，這遠不是一個能夠應(yīng)用到安防打拐領(lǐng)域的算法。

之后的十幾天，守護者計劃團隊和優(yōu)圖實驗室的同事開了很多次會。2018年1月的一個深夜，12點左右，已經(jīng)入睡的優(yōu)圖實驗室總監(jiān)Allen電話突然響起，是守護者計劃安全團隊的同事，Allen當(dāng)時“并不明確公安部要做什么事情”，他的第一反應(yīng)是“這件事情肯定很重要，不然不會這么晚緊急找過來”。

第二天上午10點，Allen就接到通知，要用優(yōu)圖的技術(shù)幫助尋找這起拐賣大案中的失蹤兒童。

Allen心里沒底。跨度10年的案件難度，超過他們的想象，世界上也沒有成功的案例。但他決心要全力以赴。

執(zhí)行工作由優(yōu)圖人臉識別團隊的李博士牽頭。最重要的是“學(xué)習(xí)材料”。他們通過各種數(shù)學(xué)約束條件，教導(dǎo)AI——“這是同一個人”“這是這個人1歲的樣子，5歲的樣子，10歲的樣子，30歲的樣子”“這個大人的照片，跟其他小孩子都是不像的” 。

“它會學(xué)到一個人的面部隨年齡演變時，不變的那些量是什么?！毖芯繂T曉程說，這些面部特征，“可能對應(yīng)著一些語義描述”。

曉程總是會冒出這種又準確又干脆的詞——“比如，一個人的耳垂長得很特別，或者他的眉峰、眉骨走向不一樣。”他說，AI是無法用這樣的語言去定義的，研究員們把它“轉(zhuǎn)化成一些數(shù)學(xué)語言”。

最終的結(jié)果是，機器學(xué)習(xí)總結(jié)出了“不隨時間變化的人臉特征”——在研究員的電腦上，是由長度為512維的特征向量呈現(xiàn)出來的。很多個夜晚，研究員們消耗在這些事情上。他們加了數(shù)不清的班，提交了5個版本算法模型，其中大大小小的修改多達上千次。

中間，有一次測試的機會。2018年年初，公司年會。他們收集了一些同事小時候的照片，在年會上讓機器和人一起競猜，“人機大戰(zhàn)”?！耙驗槎际潜容^熟的人，”李博士覺得，“這肯定能認出來吧。”游戲進行了幾輪，最終的結(jié)果是，人最多猜對了4個，而算法比對了7個。 這終于讓他放心了——“這個事情雖然難度大，但算法肯定是比人強的?！?/p>

比中4個孩子

2019年1月28日，比中4個孩子的結(jié)果，陸續(xù)向整個項目的參與者傳遞。李博士是在飛機上得到消息的，四川省公安廳打拐處前副處長唐中琦給他打來電話，叫他猜，比中了幾個。

李博士沒敢多猜，他說：“一個?！碧铺幷f：“不對，再猜?！崩钚虏拢骸皟蓚€?！碧铺幗視源鸢福骸?個?！?/p>

李博士聽完，幾乎尖叫出來。湯海鵬也很激動，他已經(jīng)記不清當(dāng)時在哪兒，但非常清楚地記得，聽到結(jié)果時，他真的哭了。 當(dāng)結(jié)果傳到上海優(yōu)圖辦公室時，幾名研究員正在如常地對著電腦寫代碼，看到比對上4個，李博士、曉程、Allen幾個人“小聲地yeah了一下”。

那天是周一，Allen說，“覺得不可思議，就是一下子從凳子上坐起來，很驚奇，很驚喜?！彼念A(yù)期是能找到一個就不錯了。

打拐的警察們付出了幾個月的努力：人工智能可以幫助警方把海量的數(shù)據(jù)縮小到100個，但拿到數(shù)據(jù)，并不意味著工作就結(jié)束了。蔣曉玲組織警員，先用4個多月的時間，進行了基礎(chǔ)的刑偵工作。2019年2月11日，四川省公安廳刑偵局副局長宋月齊率12名專案組人員趕到廣東，對比中的4個孩子的情況進行落地偵查。剩下的就是最后一步——驗證結(jié)果。

春節(jié)假期剛過，警方提出進行第二次比對。研究員們又對算法進行了優(yōu)化。這一次，他們擴大了比對范圍。——原有的辦法受“學(xué)習(xí)材料”的影響很大，因為缺乏足夠的跨年齡圖像數(shù)據(jù)，這個AI并不能做到像是針對成年人的人臉識別AI那樣好。

李博士用“祖母細胞”打比方?！八僭O(shè)人，比如說腦子里面有一個祖母細胞，只有在看到祖母的時候它才會響應(yīng)?！?/p>

人類的智力不可能這樣思考。但在優(yōu)圖內(nèi)部，他們把所有的人臉識別模型都按照“祖母1、2、3、4”這樣推下來，它對熟悉的東西“學(xué)得特別好”，對不熟的東西“學(xué)得就不好”。

關(guān)鍵時刻，曉程開發(fā)了一套損失函數(shù)，把識別成年人時表現(xiàn)得“很聰明”的AI作為老師，將跨年齡識別“不夠聰明”的AI作為學(xué)生，讓學(xué)生給出的判斷結(jié)果盡可能靠近老師?，F(xiàn)實條件中，照片的質(zhì)量、人臉的角度、遮擋、光線都有可能對AI的判斷帶來影響?！拔覀?nèi)ソ踢@個老師，盡量克服其他因素的影響，去獲得人臉特征?！?/p>

對于教導(dǎo)和開發(fā)AI的研究員來說，與AI的關(guān)系是很特別的。他們雖然是AI的設(shè)計師，但AI經(jīng)過自我學(xué)習(xí)后，又變成一個強于人類智力組織的存在。

曉程說，“我們教導(dǎo)AI，通過精簡后的一些學(xué)習(xí)準則，行為設(shè)計的標準，把它生產(chǎn)出來，最終，它就會達到人類都無法達到的高度?！?/p>

AI的識別精度最終提升到接近96%。它還在不斷進化。2019年2月，第二次比對，又找到1人。2019年3月，第三次比對，又找到2人。至此，這起部督拐賣專案的13名被拐兒童，只有3人尚未被確認身份。

解釋不了一切

2019年4月，釀酒商人桂宏正和妻子終于等到了人生里最渴望的那個消息——被拐10年的兒子找到了。他們的心情和他們的狀態(tài)一樣慌亂。從警察手里接過兩張照片：那是他們的孩子，變樣了，有點陌生。他們仔細看，才看得出孩子兩三歲時的樣子。10年過去了，即使是親生父母，也不能在人群中一下認出他。

桂宏正夫婦曾經(jīng)歷過一場空歡喜，那種心情“比悲傷更要悲傷”。2012年，有志愿者聯(lián)系桂宏正，說疑似在西寧看到了孩子。志愿者發(fā)過來一張照片，男孩的眼角也是垂下來的，兩頰紅紅的。桂宏正幾乎確認那就是他兒子。幾天之后，志愿者確認那個孩子不是他的。

“那次我真的就太傷心了?！惫鸷暾统鍪謾C，打開相冊刷了幾秒鐘，點開那個小孩的照片，拿給我看：“你看像不像？”

不等我回答，他說：“整個都像?！?出現(xiàn)這樣的“錯誤”并不奇怪。生物學(xué)統(tǒng)計，女性懷雙胞胎的自然概率是八十分之一。人群中，兩個相似度極高的人出現(xiàn)的概率更高，人類肉眼分辨人臉相似度沒有那么可靠。

他們唯一能掌握的不太會被時間改變的細節(jié)，是孩子右腳小腿上的一處疤痕。那是男孩小時候在酒坊玩耍，不當(dāng)心被滾燙的水燙的。4月12日，在廣東一處民宅與兒子相認時，這對父母做的第一件事情是：一把掀開孩子的褲腳，看看小腿上是不是有一條疤。

技術(shù)帶來的結(jié)果令人欣喜，6月19日，最新的一個消息：今年四五月，優(yōu)圖的人臉識別技術(shù)又幫助深圳警方找回一個失聯(lián)多年的兒童。那是2000年，深圳羅湖發(fā)生一起綁架兒童案，綁匪索要贖金20萬元。奇怪的是，小孩和綁匪隨后卻消失了。多年來，警察沒有放棄尋找，也曾找畫像專家進行跨年齡模擬畫像，都沒有獲得有價值的線索。孩子失聯(lián)時只有3歲，19年過去了，他被找到時在深圳一家餐廳當(dāng)廚師。

陳士渠說，這些兒童被找回，“充分證明人工智能對于查找被拐多年兒童能夠發(fā)揮重要作用?！倍壳?，采取盜竊、搶奪、拐騙等方式拐賣兒童的案件，“全國年發(fā)案只有幾十起”，基本可以快偵快破。

這意味著，我們可能站在一個時間的分水嶺上：一種犯罪類型正在被技術(shù)逐步瓦解。

蔣曉玲對未來充滿期待，“我們今年準備看能不能把剩下幾個解決掉，要是這幾個也找到的話，我們的案子就比較完美了。”

四川的案子中，還有3個孩子沒有確認。這3人中，有個男孩的比對結(jié)果很特殊。3次比對，排在相似度第一位的始終是同一個人。即便以肉眼看，這個男孩與被拐兒童的面部特征都很相似——甚至耳朵上一處非常特殊的標志。但奇怪的是，幾次DNA比對都不成功。

頭兩次，機器判斷：97、98分，第三次——100分。

警察們對這個結(jié)果感到困惑。他們調(diào)查過孩子親生父母生產(chǎn)時的狀況，那對夫妻是在鎮(zhèn)上一家診所生下的男孩，診所并不正規(guī)，“都沒有留下出生記錄”。

研究員們的看法各不相同?！皺C器也有bad case?！崩畈┦空f，“所有的人工智能都不是百分之百正確，比如說它的識別能力就是95%，在一個千萬的集合里，有一兩個找不到，我覺得是在算法誤差內(nèi)，很正常?！?/p>

曉程則相信機器比人坦誠，也比人可靠。從2009年開始從事人臉識別，過去10年的工作給他帶來的一個啟發(fā)是——“它的錯肯定是有理由的?！?/p>

這個世界上有太多巧合和錯亂的事情了，再強大的AI也解釋不了一切。