区块链技术在公安工作中的应用初探
此外，区块链技术还可以应用于公安、医疗、能源、互联网业务、政府公开信息、电子证据、数据安全等领域。
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公安领域信息化存在的问题
公安行业信息化主要是依托于“金盾工程”展开。1998年公安部提出建设“金盾工程”，既公安通信网络与计算机信息系统建设工程。“金盾工程”是全国公安信息化建设的基础工程，分为全国公安通信网络和全国公安应用系统两大部分。全国公安通信网络由公安专用计算机网络、公安专用电话网络、公安专用移动无线通信网络三部分内容组成，全国公安应用系统由全国公安信息系统、全国公安保密电视会议系统、公国公共信息网络安全监控中心三部分内容组成。己建成人口信息系统、全国公安快速查询综合信息（CCIC）系统、车辆管理系统、出入境信息系统等数据库等。经过多年的发展，各部门的单机、单项应用得到长足发展，积累了大量的基础信息和数据，建设规模和应用水平不断提高。但是，网络化应用、综合应用依然薄弱，跨地区、跨部门的信息共享远未实现，公安信息系统在实际应用中的作用并未充分发挥，还存在以下主要问题。
(1）信息共享程度较低
公安信息的特点是种类多、互补性强、关联关系较复杂。目前各业务应用系统大多处于独立运作、数据独立存放状态，信息系统网络化、集成化程度低。业务部门之间、甚至业务部门内部由于信息不能共享，造成资源的浪费和数据的不一致性，规模效益不高，不能满足公安执法工作对信息支持的要求。业务信息系统间普遍存在的信息交叉采集、重复录入的状况，造成存储冗余、重复建设、警力和资金浪费。
(2）信息准确性难以保证
公安领域的现有数据库建设，大多是基础数据的建设，对信息的准确性要求高，比如人口信息系统、身份证信息系统、违法犯罪人员信息系统、在逃人员信息系统、禁毒信息系统等，要求信息必须准确，并且能够作为司法依据，但是目前身份信息错误、一个人存在多重身份、案底信息不准确等问题广泛存在，由于人为或失误导致了信息错误几乎不可避免。
(3）信息安全机制不健全
由于公安系统一直采用专线通信，业务信息化程度较低等原因，在网络和信息安全管理方面的基础非常薄弱，整体上没有成熟的安全结构，管理上缺乏安全标准和规范，应用中缺乏实践经验，信息的丢失、泄露难以在实践或技术中保障。
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区块链技术在公安领域的应用初探
区块链技术已在多个领域探索了应用，在公安领域也将有重要的应用前景，主要表现在以下一些情况。
（1）去中心化解决公安信息共享问题
目前，公安领域信息系统建设各自为政，信息、共享严重不足，区块链技术去中心化的解决方案，能够将公安领域不同数据资源集成到一个区块链中，在通过数据加密哈希算法解决数据共享后的权限问题。
具体的应用包括整合人口信息系统、CCIC系统、车辆管理系统、出入境信息系统等公安基础数据库资源，实现信息资源共享；对警用装备从立项论证、研制生产、交付服役到退役报废全寿命周期进行管理，实现设计、制造、使用、维护等多部门在同一平台上进行管理等。具体以区块链应用于警用装备全寿命管理为例，如果引入区块链技术可以使上级主管部门、装备管理部门和装备使用方，甚至装备生产厂家都参与到装备战技状态的更新与维护环节中，形成一个分布的、全监督的警用装备档案登记网络，各方均保存一个完整的档案副本，就可以有效提高警用装备档案的安全性、便利性、可信度和监督力度。
(2）开创性解决公安信息信任风险
区块链技术具有开源、透明的特性，系统的参与者能够知晓系统的运行规则。在区块链技术下，由于每个数据节点都可以验证信息的内容和构造历史的真实性和完整性，确保数据历史是可靠的、没有被篡改的，相当于提高了系统的可追责性，降低了系统的信任风险。
将区块链技术应用到公安领域，特别是全国犯罪信息中心、刑侦信息系统、监营人员信息系统、禁毒人员信息系统、禁毒信息系统、办公厅管理信息系统、人口管理信息系统、出入境管理信息系统、交通管理信息系统等基础信息的维护中，能够确保原始信息的准确性，记录信息修改的全部过程，能够高效防止信息、被人为恶意篡改，杜绝通过“走关系”的行为修改基础重要数据，提升公安信息的可信程度。其他的应用还包括解决公安人力资源信息造假问题，通过区块链记录每个干部的任职履历，形成无法篡改的个人电子档案，从技术上彻底解决传统干部管理系统存在的问题和积弊；或将区块链应用于警用通信领域，有效避免警用人员通信信息被不法分子获取、窃听及截获；又或公安科技成果的知识产权保护领域，通过类似比特币的运作方式对公安科技成果数字版权文件进行认证，让版权信息能够跟具体文件绑定，并将数字资产所有权登记在基于区块链技术的公共账本上，被全网络验证并记录之后将无法修改，一旦产生产权纠纷，可追溯微数字版权交易的历史，确认数字文件的所有权归属等。
(3）自治性和不可篡改解决公安信息数据安全
区块链技术天生就是安全的数据保护方案。区块链技术可以通过多签名私钥和加密技术来防止数据的泄露。当数据被哈希后放置在区块链上后，使用多签名技术，就能够让那些获得授权的人们才可以对数据进行访问，在某些情况下，还可以设定需要3个人中2个人授权才可以进行，或者更复杂的访问规则。数据的丢失备份更不是区块链需要考虑的问题，因为每个节点中都储存着完整的数据备份，相当于有多少节点就有多少份备份，即使丢失数据也可以从其他备份中恢复过来。
区块链的安全性基本上可以应用在公安的所有领域，特别是对身份信息、犯罪信息、出入境信息等关键并且敏感的信息管理中，既能确保信息安全，又能保障信息的正常使用。以区块链技术应用在身份识别系统为例，通过程序将加密身份数据写入区块链，将整个记录存入区块链，并加以时间标记，会高效证明“你是你”之类的问题，是一种低成本、极其灵活的身份标识发行和验证程序。
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结语
区块链技术在公安领域的应用前景非常广阔，能够解决公安领域信息共享、信任问题、数据安全等多个问题，但是区块链技术也有不足的地万，比如区块链性能问题还有待突破，难以支持数据量大的运算；区块链突破了中心服务器存储数据的传统模式，共有挂上的隐私数据有待加强保护等问题。所以，不能盲目在公安领域推行区块链技术，要根据公安业务的实际需求和技术需要，充分利用区块链的优势，避免区块链的缺点。
转自：智能巅峰
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浅谈人工智能时代下的工程伦理问题
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题一、引言近年来，随着大数据基础设施建设以及人工智能技术的发展，社会中涌现出许多新技术，给人们带来更便捷的生活。但与其共生的道德风险问题也日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来的伦理结果的不确定性，其既有主观因素也有客观因素，具体表现有道德算法风险、道德决策风险、隐私数据泄露风险等。风险主要成因有技术主体、政治、经济、文化等社会因素。结合当下大数据驱动的人工智能算法特点，如何运用风险治理思想分析其背后的工程伦理问题对人工智能领域发展具有重要意义。
二、人工智能时代的当下在1956年达特茅会议中AI这个概念被提出，经历数次低谷与发展浪潮，人工智能再次活跃在大众的视野中，并且以更完备的生态以及更强的活力积极改变我们的生活。在如今的人工智能浪潮中，深度学习因为其能够胜任更复杂、更庞大的场景而成为主流。
在AI的应用层面，随着大数据基础设施建设的日趋完备，人工智能孕育出许多产业，如：数据挖掘、人脸识别、语音识别、自动驾驶等。同时医疗卫生、交通运输、仓储物流、游戏等行业都已经或正在接受人工智能的优化。
2019年11月11日24时整，“双11”全天的物流订单量达到创纪录的12.92亿元，物流订单量迎来了“爆炸式”的增长。“双11”全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，是二季度以来日常处理量的3倍，同比增长28.6%，再创历史新高。而在其背后做支撑的是一套完整的基于大数据的人工智能系统。
目前，百度、阿里、腾讯、谷歌等主流互联网公司正在大力投资人工智能相关产业与技术，而与此同时全球正有上千家公司全力押注人工智能，并且这个趋势依旧保持稳定增长的速度。
三、人工智能伦理问题日益凸显显然，在当下这个人工智能技术飞速发展的时代，人工智能技术的广泛应用为人类带来了显而易见的好处。但技术的进步不但扩大了人类对于技术的恐慌，同时也放大了由于某些技术缺陷和忽略道德伦理问题而带来的负面影响。
3.1忽略伦理问题下产生的算法歧视问题外卖作为当下快节奏生活的必需品，在其背后做支撑的是数以百万的外卖员和强大的人工智能系统。2020年9月8日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在互联网上被热议，文章指出：2016至2019年间，美团多次向配送站站长发送加速通知，3公里的送餐距离最长时限一再被缩短至38分钟；而根据相关数据显示，2019年中国全行业外卖订单单均配送时间较3年前减少了10分钟。外卖骑手在系统算法与数据的驱动下疲于奔命，逐渐变成高危职业——骑手为在算法规定的最长送餐时限内完成送餐任务无视交通规则，不断提高车速。
许多伦理问题都是由于实践主体缺乏必要的伦理意识造成的，而外卖平台算法使得外卖骑手被“困在系统里”显然是工程的决策者以及管理者没有考虑相关的伦理问题所导致的。外卖平台作为一项服务消费者、向社会提供就业岗位的工程，其目的与其他类型的工程类似，均为满足人类在某方面的需求，但工程在向社会提供服务的同时不应当忽略工程风险问题。
3.2从风险与安全角度分析外卖平台工程风险的防范与安全分为工程的质量监理与安全、意外风险控制与安全和事故应急处置与安全三个方面，分析外卖平台的工程风险主要从意外风险控制和事故应急处置两方面展开。
3.2.1意外风险控制维度的工程风险外卖平台作为服务大众的工程项目，其受众人数巨大——外卖市场规模超6500亿元，覆盖4.6亿消费者，工程一旦出现意外风险控制不当的情况则对其受众造成无法估量的损失。在基于大数据的人工智能算法的训练过程中，算法训练结果会随着数据重心的整体偏移，从而导致外卖骑手不得不加快派送的速度进而风险增加。因此，为避免人工智能系统追求极致地无限制缩短派送最长时限，工程师和程序设计者在程序设计之初应当添加阈值以保证外卖平台背后的外卖骑手能够在遵守交通规则的前提下及时、安全地完成任务。
3.2.2事故应急处置维度的工程风险事故应急处理体现着工程负责人、相关利益反对工程的理解程度。应对工程事故，应当事先准备一套完整的事故应急预案，保证迅速、有序地开展应急与救援行动，降低人员伤亡和经济损失。外卖骑手因忽视交通规则造成伤亡的事件并非最近才发生——2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，在上海，平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法伤亡。2018年9月，广州交警查处外卖骑手交通违法近2000宗，美团占一半，饿了么排第二。而外卖平台除口头告诫骑手之外并没有推出从根本处解决问题的措施，直到《人物》发表《外卖骑手，困在系统里》一文后外卖平台才相继推出多等5分钟的政策。
3.3从工程四要素角度分析外卖平台工程包括技术要素、利益要素、责任要素、环境要素以及伦理要素，接下来将从工程四要素中的技术、利益与责任这三个方面来展开。
3.3.1技术维度的道德风险基于算法和大数据的人工智能技术背后隐藏着风险。算法体现着工程师和程序设计者的思想，其政治立场和社会偏见都会不可避免的嵌入程序中。从大数据中诞生的人工智能系统通常会存在基于数据采样偏差带来的问题，而这类问题在后续的训练中不会被消除甚至可能被放大。因此，为消除算法与数据采用带来的偏见，工程师以及程序设计者在程序设计之初就应当消除主观偏见；同时在数据的处理方法中，应当极尽全力保证数据的准确，降低数据偏差带来的风险。
3.3.2利益维度的道德问题人工智能存在威胁、侵犯人类利益的风险。从安全角度来说，人工智能应当对人类来说是安全的、可靠的、不作恶的。以外卖平台派单系统为例，外卖骑手在系统的算法歧视下被迫忽视交通规则，对骑手、对行人已经构成严重的安全隐患。因此，如何通过人工智能系统，在权衡各方利益、兼顾效率、保证安全的前提下实现利益最大化是人工智能系统需要解决的核心问题。
3.3.3责任维度的道德风险人工智能在价值选择困境与责任承担困境中存在风险。外卖平台派单系统在消费者对于外卖的时间要求与外卖骑手在派送过程中的风险问题之间面临抉择，系统应当尽量满足消费者的需求而忽视外卖骑手的安全，还是应当在尽量保护骑手的安全的前提下提高派送效率？在人工智能系统作为自主行为主体的情况下，系统会逐渐压缩骑手的安全空间。而在发生事故之后的责任鉴定中，系统并没有能力为自己的决策承担其相应的责任。
四、总结为避免人工智能出现无节制的追求极致从而导致技术、利益、责任等方面的道德风险，实现人类社会可持续发展的目标，人工智能的设计应当秉承着将人类健康、安全和福祉放在首位的原则。由外卖平台人工智能系统这一例所引发出来的思考，进一步提出以下建议：
1、工程设计之初应当强化工程负责人、管理者、工程师以及程序设计者的伦理意识。由于算法、工程体现着设计人员的思想，而相关人员对伦理方面的意识缺失必将导致缺乏伦理思想的工程存在缺陷。
2、强化工程相关人员的风险与安全意识。风险与安全始终是工程无法逃避的问题，针对风险可接受性进行完备分析与评估，并对一系列不可控意外风险制定相关预警机制与应急机制是控制风险、规避风险、妥当处理事故的唯一途径。
3、强化人类主导和监督能力。人类主导以及人为监督有助于人工智能系统不会走向极端，从而出现逻辑上无比正确却存在人类伦理问题的缺陷。
4、明确人工智能系统的责任归属。程序设计之初应当对程序设计者针对不同模块的设计明确责任归属，当下人工智能的发展远远没有达到成熟阶段，相应的人工智能系统也没有能力对其发展的不良后果负责，这个责任很自然的需要其背后的软件工程师、程序设计者、工程负责人以及管理者共同承担；人工智能系统在设计阶段明确责任归属有利于工程事故发生之后的责任归属划分；有利于在程序设计阶段强化工程师们的工程伦理意识。
从技术发展的角度来看，人工智能系统因其发展历史较短、技术成熟度低等原因远未达到可以完全信赖的地步。人工智能系统在设计中应考虑预防性安全措施来防范风险，减少不可接受的伤害。
浅谈大数据及相关技术在计算机专业的应用
信息时代，各种高新科技高速发展，现代科学技术发展进入了“快车道”，科学技术的实践化应用改变了人们的生活，其中就包括人工智能技术的应用，如智能家居系统、智能汽车、智慧城市等。
所谓人工智能，是指赋予电子信息产品以人的思想，使其按照人类的思维模式进行相应操作，
人工智能技术的发展对大数据技术有着较强的依赖性，作为人工智能的核心技术之一，大数据技术在人工智能中有着较为广泛的应用。
通俗的来说，我们身边的一切，眼睛所看到的、耳朵所听到的，都属于大数据的范畴，大数据与人工智能，不断地应用到我们生活中的各个领域，带来科技的高速发展、带给我们高品质的生活。在大数据技术的支持下，人工智能在丰富人们生活的同时，将人从繁重的工作中解放出来，降低了工作、学习压力，提高了工作和学习效率。大数据技术与人工智能，从某种意义上来说，其发展依托于计算机领域的相关技术，同时，它又应用于计算机领域，并对相关技术的发展起着很重要的作用。完成人工智能相关技术依托的就是人工智能自然语言，类似于所学过的C语言、C++、Python等语言，正是依托这些语言，人工智能相关技术才换如此完善。
通过查阅相关资料，结合所了解的知识，人工智能自然语言技术在计算机专业领域有以下应用：
1、提升网络的稳定性
对于计算机网络，可以针对海量数据进行实时交换，保证实时、快速传递数据信息。应用人工智能方式，可以提升系统运行灵活性，保证计算机网络的稳定性，并针对不确定的数据信息进行合理分析和处理，提升网络的运行质量与水平。2、提升计算机运行效率
计算机运行时，每时每刻都在处理不同的信息，使用大数据与人工智能技术，对计算机网络技术进行处理，快速针对数据进行检索，并提升计算机网络系统的运行效率3、提高网络安全性
运用大数据技术，使用相关的程序代码，实时的检测网络动态，抵御网络攻击等不安全行为，提高网络系统的安全4、增加网络学习的途径
对于一个计算机专业的学生而言，也可以说是所有的学生，可以充分利用大数据时代网络上的各种学习资源，学习自己感兴趣的知识。使我感触最深的是在程序调试不成功时，复制错误信息网上搜索就会有各种回答，尝试之后基本就能找到解决方法。大数据与人工智能正在不断地应用于各个领域，有着广阔的发展前景，作为一个计算机专业的学生，我们要不断的学习前沿知识，提高自己的认知能力、丰富自己的专业知识。