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第3章 将“山羊”和“绵羊”分离

2025 年感恩节前的星期三,杜勒斯国际机场。今天是一年中最繁忙的旅游日,机场里到处是家长拖着孩子、孩子拖着毛绒玩具在各个门之间穿梭的场景。但是,尽管人流涌动,和我们今天熟知的场景却有一点明显不同。人们没有在排队,也没有收拾衣物准备经过安检机器的模样。没有脱下鞋子、解下皮带,或接受安检人员搜身检查。大家径直走到各自的登机口,准备登机。放眼望去,似乎看不到任何安检设备。

人流中唯一的瓶颈似乎出现在登机口旁边的入口。几年前,旅客在这里要接受各种检查:金属、气体或粉末物质类检查。而在未来的杜勒斯,旅客们只要走向一个机器,看镜头,回答几个问题。

游客们鱼贯而入,完成指定动作,速度很快……除了一个人,回答问题时遇到了点障碍机器不让他通行,队伍一下子慢下来。第三次尝试还是不行,两个肩膀宽阔的交通安全管理局(TSA)工作人员出现了,站在乘客旁边。

“这机器大概坏了吧。 ”这个人对他们说。工作人员笑了笑,摇摇头,抓住他的胳膊,把他带走了。机器没有故障,其他乘客看到这个场景,不知道他被带到哪里,也不关心。他们只知道,一个障碍被扫清了,他们会赶上自己的飞机。因为第二道搜查仅在特殊情况下启用,所以下面没什么事要做了,即便被带走的人也不会耽搁太久——当然,假设系统判断他没有造成什么非法威胁。

有关上述程序,其实全国少数机场已应用了它的早期版本(金属探测器还没有被卸掉) 。这一检查的对象不是行李、穿着或人们的身体,而是内心想法。

当今的计算机测谎仪外形上是一个电脑智能亭,根据瞳孔是否放大和其他因素辨别某位乘客是否说谎。当然,这个智能亭不会深入搜索,但是如果它认为你显得诡诈,必须深入询问才能登机,就会自动召来工作人员。

它们的工作原理是基于保罗·艾克曼博士的研究成果,他开展了全球最前沿的测谎实验,尤其是如何通过面部表情测谎。艾克曼之前的研究表明,只需稍加训练,就可以根据某些视觉、听觉线索——比如,睁大的恐惧的双眼和焦虑不安——判断某个人是否在说谎,准确率高达 90%,耗时仅 30 秒。如果你是 TSA 工作人员,需要在繁忙的机场检查上百名乘客,30秒内就必须做出决策,是把可疑人员揪出来还是让他通行。

生物测谎方法有很多种,最有潜力的是对焦虑程度的热成像分析。如果你用热感摄像机观察某个人脸上的热度,会看到眼眶周围出现大量热点。这表明交感神经—肾上腺素神经系统活动;是恐惧的指示,不一定表示撒谎。一个人站在检查站,眼周热度高,很可能是对某事感到紧张。而站在机场检查站,出现高度紧张表现,就需要额外审查。测谎行业中的人们希望,将高度敏感的传感器放在对象脸部几英尺范围,就可以提供有关谎言

的可靠数据。

2006 年,TSA 开始利用摄像头实地审查人们的脸部表情、特殊行为习惯等,寻找谎言迹象,该项目称为 SPOT( 利用观测技术进行乘客审查 )。一次,接受过“行为检测”训练的机场警方,骚扰了金·道宁——担任美国公民自由联盟协调员的美国黑人,一场尴尬的诉讼随之而来。道宁的律师约翰·雷恩斯坦对《纽约时报》记者埃里克·利普顿说, “这种安检方式很可能被歧视性地滥用,因为审查过程中,工作人员需要对很多高度敏感的因素进行判断。 ”

之 后, 美 国 政 府 问 责 办 公 室(the U.S. Government Accountability Office,GAO)告知国会,TSA 在“全国范围内部署行为检测程序之前并没有先充分考虑这一程序的科学依据” 。

美国国防部高级研究计划局的拉里·威利斯在国会前为该程序辩护,表示“采用 SPOT 比采用一般检测方法,确认高度危险旅客的概率提高了9 倍” 。或许你觉得,在机场运用电脑行为检测令人毛骨悚然,但是,让机器人根据我们的眼球运动和脸部热成像图来测谎,难道不比某个警察根据他们所看到的情况主观推测好一些吗?而警察或机器人这两种方式,难道不比现在的情形好吗——如果你的名字和检查清单上的某个人有一点相似之处,就无法登机?有证据表明,当前机场安检系统最糟糕的一面或许在于,我们并没有获得想象中的安全保障。当初给《未来主义者》杂志写稿时,发现最近有研究表明,美国机场现行的更为严格的安检措施,实际上在降低飞行安全度,机场其实变得更为脆弱。根据伊利诺伊大学数学系教授谢尔顿·杰克布森的研究,大量资金实际花在了审查威胁很小的乘客身上,而这却降低了 TSA 辨认出真正威胁的能力。仔细考虑一秒钟。我们最后的状况是,一个戴着徽章的陌生人可以命令我们……走着走着……当众……脱衣服……我们毫无怨言地接受了这种安排……而实际上,这种措施并没有让我们更安全。

我们现行的方案肯定不会持续下去。10 年之后,我们不可能还脱鞋子接受检查。但是,取而代之的是什么呢?怎样才能最有效地防止一些疯子摧毁飞机,却同时能保证国际航班按时起降?杰克布森的研究表明,最好的方式就是在所有人接近登机口之前,将少量高风险乘客与大量低风险乘客分离开来。用乘客数据将“山羊”和“绵羊”分离开来,可以缩短机场审查排队,解除更多真正威胁,提高整体系统效率。为了实现以上三大好处,我们都需要放弃更多隐私。一开始,我们可能有些怨言,在推特和博客上大加批判,就像乔治·奥威尔对 TSA 的不满一样,但是很快我们会精力耗尽,妥协于预测性审查,从而节省 20 分钟。我们的最终头像,就像未来很多其他方面一样,已经可以完美地预测。

原因如下:

我们对更强大的安全系统的抗拒,源自对权威的一种自然而适度的怀疑,但同时也担心成为“错误判断”的牺牲品。正是出于这种担心,我们才会对法庭上的被告表示同情,对那些被错误添加到黑名单、无辜受害无法登机的人表示同情。事实上,我们整个刑事司法体系的正常运转需要所有人的努力,作为目击者、陪审团成员、纳税人,对“假阳性”者表示多关心。随着“假阳性”案例减少,我们对额外安检的接纳程度就会增长。

误判某个人犯罪是代价高昂的(代价往往超过犯罪本身) 。这些代价大多数时候由受到指控的个人承担,但社会也受到连累。逮捕一位无辜的旁观者,代价也很高,不过程度稍轻一些。相对来说,把错误的目标从安检队伍中挑出来进行额外审查,成本较低,但如果反复如此,成本也会上升。你增加了其他人的等待时间(因为这段时间可以用来做其他事) ,而正如杰克布森模型所示,它很快会侵蚀整个系统的表现。

于是,有关数字的暴政出现了:减少高成本的假阳性案例,你就可以做更多的仓促逮捕;而这个数字如果降下来,你就可以负担更多搜身检查或安检搜查。如果最后这个数字降下来,资产负债表上似乎就有了改善。犯罪率看上去降低了;机场安检队伍似乎移动更快了。生活变得更美好了。而如果摄像头、机器人、大数据系统和预测性分析对此结果有帮助,我们就更容易接受机器人、摄像头和系统来量化我们登机时的潜在威胁。总体来说,我们更适应监管,尤其当额外监管带有一种自愿性质,因为顺从很便利,而抵抗尤为不便。这就是为什么在美国国安局启动元数据监管项目之后,皮尤调查显示大部分(56%)美国人相信,国安局的策略是可以接受的。这个结果有些令人吃惊,因为目前媒体的观点显然是站在对立面的。

另一个可选择性监管系统的案例是 TSA 的预检系统,通过整体飞行人群中个体风险评分,加快合格乘客的审查过程。为了在预检时显示合格,你需要向国家安全局提供一个关于个人生活的窗口,包括你将去哪里、职业是什么、绿卡编号(针对合法外国人) 、指纹和其他一些表明你无罪的事实和小报道,假设 TSA 已经掌握了相关信息(美国国内税务局已经拥有大量信息) 。虽然它不像全身扫描那么具有侵入性,但是实际很多方面信息是更加个人的。国家安全局利用这些信息来计算你成为安全威胁的可能性。如果你和美国大多数人一样,是一个自然出生的公民,没有任何特殊理由,就不会被判定危险。

使用 TSA 预检系统的人,感觉好像回到了更简单、更纯真的年代。但是存在下降趋势,正如杂货店的顾客忠诚度下降一样。预检系统等项目让更多人接受更高级别的频繁监管。突然,那些不愿意接受的人似乎变得更可疑。从定义上看,他们就成了“非正常”者。安检变得更快、更高效,通过预测分析和自动化变得更有价值,因此,以后除了机场安检口之外,你会在更多地方接受预测性审查。但是对电脑程序来说,让人们通过检查登机,并不像把仪器设备装进箱子那么简单。受训算法并不会像南方的老派治安官一样对“非正常”现象高度敏感。但是当一个州警察在路边盘问你,他所能知道的就是他用眼睛、耳朵和鼻子感知的一切信息(或许还有警犬鼻子感知的内容) 。因为我们留下来的数据痕迹实在太庞大,这些程序的潜在覆盖范围只会大得多。而且他们已经在监视着你。如今,很多类似程序已经在扫描“内部威胁” 。如果你不认为自己是内部人员,请三思。

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