本文作者 : SAS台灣總經理陳愷新

AI 為你佈下嶄新的社會安全網

AI帶動國家機器轉型。從社會福利資源的分配、兒童毒品上癮、火警預測到法律扶助,政府與非營利組織都會是這場新興科技運動參與者。

談起人工智慧(AI),你腦中乍現的畫面是什麼?是電影《機械公敵》裡擁有強大自主意識,威脅人類生存的機器人;亦或是《雲端情人》裡,能給予人類愛與歸屬感的虛擬系統?隨著5G、大數據、各類AI演算法應用成熟,人工智慧應用正大量落地實踐,未來更將如水、電般充斥你我周身,現在,你應該對人工智慧有更深一層的了解——它不只是冷冰冰的科技,或如科幻電影裡那樣讓人感到些許恐懼的存在,它,甚至能深入貧窮、健康、人權、教育與環境等議題,協助佈下更嚴密且有效的社會安全網。

現今的商業世界,因為數據價值被察覺,開始累積可觀的資料與資料科學人才,協助他們持續取得更精準的資源。SAS投入數據分析 40 年,我們發現,人工智慧不只存在於金融、科技、製造等商業上的應用,從社會福利資源的分配、兒童受虐保護到跨國難民問題,政府與非營利組織都會是這場新興科技運動參與者。

以「人工智慧」提升「法律扶助」效益

在台灣就出現了正面積極的案例。SAS與財團法人法律扶助基金會(簡稱法扶會)合作,運用「自然語言處理」技術,分析律師辦理相關案件時所需投注的活動頻率,作為法扶會未來在分派案件、簡化申請流程的參考。

法律產業的特性,在於其擁有的文本數量以及語意專業度驚人,屬於複雜度極高的自然語言處理技術。SAS與東吳大學AI中心共組的產學合作小組,分析法扶會近 21 萬份申請人案由概述,整合申請人屬性、案件屬性、人口資料、律師辦案活動頻率(開庭次數、面談次數、撰寫書狀份數)等大量資料,訓練機器預測,受不同因素影響的法扶案件,律師可能投注的活動頻率,進而優化法扶會未來分派案件的效率。

舉例來說,法扶會審查雖能初步將某一案件歸類為「毒品危害防制條例」申請案,但即使案件都與毒品相關,在律師辦案活動頻率上卻大有差異。透過SAS自然語言處理系統,能進一步從文字敘述中,解析出「持有」、「吸食」、「轉讓/販賣」等不同種類、程度的文字組成要素。例如,當該案與「轉讓/販賣」相關,初步推測或許是因罪刑重、上訴次數多,其屬於高活動頻率案件的機率會上升至64%;如果該案同時有「當事人吸食毒品」相關描述,屬於高活動頻率案件的機率則會銳減至39%,推測或許是當事人願意配合自白,以致律師辦案的活動頻率大幅減少。

同樣的情形也發生在「扶養費」案件中,透過自然語言處理,解析出「家暴」、「離婚」及「安置中心老年人」等不同種類的案由,於所有「扶養費」案件而言,有36%的機率,該案件律師在辦案時的活動頻率高於同類型案件平均活動頻率,但如果案件與「離婚」相關,則其屬於高活動頻率案件的機率會提高到43%,牽涉到「家暴」相關更會提升到57%。

目前該系統預測律師辦案活動頻率的準確度已高達 80%,SAS協助法扶會開發「線上法律診斷機制」系統,未來申請人在上網遞交法扶案申請後,即可獲得AI預診出的法律結果預測、相應所需時程與司法活動數等資訊,可使申請人對於案件進行有合理預期,減低申請人的不確定感;而法扶會也能知悉後續可能進行的程序以及預期花費的時間與心力,改善現行的派案機制及合理分配資源。

AI保護受虐兒童、毒品成癮問題

社福問題也可以透過AI改善。美國平均每天有91人死於鴉片類毒品濫用,而成年人毒品濫用更影響到下一代的健康,每19分鐘就有1個嬰兒在出生時產生戒斷症狀!

為了打擊毒品濫用,美國新罕布什爾州新漢諾威縣社會服務部(DSS)與SAS合作,分析醫生向毒品患者出售毒品、藥丸廠提供毒品和合作犯罪網絡等問題,若處方者和患者出現可疑行為,就會向社福單位提供警報,例如當系統指出該患者有開始吸食海洛因的高度風險,調查人員就可以立即介入來阻止毒品上癮,或是交由執法單位處理。

除了解決毒品濫用,DSS還運用SAS視覺化調查軟體,追蹤受虐兒童情況。SAS將犯罪審判資訊、醫療保險等資料建置預測系統,整合到社福機構資料中,一旦受保護兒童遭遇虐待或風險指標發生重要變化時,便立刻向DSS工作人員發出警報。這些重要警示包括:接到從兒童家裡打來的911電話、兒童家人被捕、兒童家庭加入新成員,或家庭捲入新的調查,讓社會工作者掌握觸發警報的原因,詳細瞭解案件情況,並制定必要的干預措施。

另一個案例是各國政府頭痛的難民問題。每年有數以千計的移民在為家人與自己尋求新居所時失蹤或是死亡,國際移民組織(IOM)統計自 2000 至 2016 年,就有超過63,000位受害者。SAS與IOM合作,分析檢視失蹤移民專案(Missing Migrants Project)的移民資訊、移民路線和移民地點等,解決移民危機的關鍵課題。

人工智慧讓我們看見數據背後更多可能,除了幫助企業盈利外,更積極正面的意義,是它也有望帶動政府與社福機構轉型,解決社會問題。世界上有許多人因為缺乏資源,包含沒有發聲管道、說客、物資或金錢等來改善生活,而協助這群人的組織,更因為疲於回應需求、投入救援等,遑論有檢視既有數據資料的能力。我們期盼,透過SAS的主要技能,來協助更多公共服務組織有效地改善資源管理能力,進一步藉由人工智慧實踐「數據為善(Data for good)」的社會願景。

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