人工智能技术在公安执法领域的运用及法律风险防范

    内容摘要
　　由人工智能技术引领的第四次工业革命已经来临，众多行业领域借助人工智能赋能产业结构，新产品新服务层出不穷，生物识别技术、视频识别技术、智能安防技术的运用改变了人们的生活。人工智能已经不仅仅是提升工作效率的技术手段，同时还在重塑传统的产业链架构和价值创造模式。2020年已经成为人工智能运用的重要节点，相关机构预测2020年将会有超过600亿的智能设备接入互联网，智能家居、智能客服、智能教师、智能营销领域将实现跨越式发展。在上述情境下，公安执法领域同样面临全新机遇和挑战，人工智能技术可能成为新时期警务革命的根本推力。换句话讲，人工智能在公安执法领域的运用已经大势所趋，如何立足当前、着眼未来，尽早探求人工智能在公安执法领域的深度应用，已经成为警界关注的焦点议题。同样，人工智能在公安执法领域的运用也必然引发一系列现实法律问题和对未来法律体系的隐忧。我国当前立法已经无法适应人工智能时代的社会需求，亟需采取必要措施应对当前的法律风险。
　　关键词：人工智能公安执法法律风险警务工作防范
　　移动互联网时代背景下，人工智能技术的研究和运用进入全新阶段，更多的行业领域开始运用人工智能技术，传统的生产生活方式已经产生变革，人工智能产品为人们提供了极大便利。
　　在专家系统、智能识别、计算机视觉等方面，人工智能技术已经取得重大突破，智能家居、智能设备、无人驾驶、无人售货超市已经无处不在。
　　2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，首次将人工智能技术提升到国家战略层面。在公安执法领域，警力不足、警务效率低下、组织协调能力差等现实问题凸显，警务智能化已是大势所趋。当然，针对人工智能在警务领域运用的研究中，也需要分析当前存在的法律风险，并及时预判未来可能存在的法律风险。进而针对这些风险问题进行研究，并提出相应完善对策，最终确保人工智能在公安执法领域发挥最大价值。
　　一、理论与现实中的人工智能技术
　　（一）理论基础：人工智能的概念
　　人工智能（artificialintelligence，AI）自1956年在Dartmouth会议上被提出至今，学界并未对其概念形成统一意见。
　　在计算机领域，普遍被认同的观点是：人工智能技术属于计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。它试图生产出与人类思维和行动方式相符的智能机器，让智能机器在生产中替代人类的工作，包括：知识学习、逻辑推理、图像识别、语音识别、行为表达、社交行为等。人工智能技术的最终目的是研究和开发智能机器。
　　关于优秀人工智能技的特点，梁志文进行了归纳，主要包括以下三个方面：从数据或信息中学习的能力、知识处理和运用的能力、不确定性的决策能力。
　　人工智能的四大分支为：第一，模式识别，对事物的表象和行为方式信息进行处理分析，并加以描述、依照类别阐释的过程，这类技术涉及多层次处理工作；第二，机器学习，研究计算机如何模拟人类行为，进行逻辑推理，对现有知识或技能重组，进一步实现自我完善；第三，数据挖掘，通过计算机算法挖掘大数据中有价值的信息；第四，智能算法，针对性解决某类问题的计算模式，例如成本预算问题等。
　　（二）现实路径：人工智能技术在公安执法领域的具体应用
　　1.人工智能技术在公安基层接处警工作中的运用
　　接处警是基层公安执法领域最基本的工作内容，是公安民警执法办案的开端，其工作质量决定了群众对公安工作的满意程度。
　　当下看来，基层民警在接处警工作中面临了更加严峻的考验：执法要求严格，工作任务繁重，职业危险性提升。为了加速公安执法领域的警务效能提升，各地公安机关都在积极推行移动警务建设。
　　当前，基层公安民警使用的移动警务终端（即第三代移动警务通）融合了3G移动通信技术、移动智能终端、VPN、数据库同步、身份认证及webservice等多种移动通讯、信息处理和计算机网络的最新前沿技术，具备在逃人员查询、人口信息查询、身份证读取、一键报警、案件查询、人脸识别、卫星定位、毒品检测、照片上传等多种功能，可以说是人工智能在公安基层执法领域的具体应用。
　　目前，移动警务在110接处警、突发案件侦破、交通管理、行政执法领域的应用需求旺盛，基层民警体会到了人工智能技术给公安执法工作带来的便利，新一代移动警务通已经成为公安基层接处警工作的最新利器。
　　2017年，南京市公安局玄武分局开发了“滴滴报警”系统，基于微信公众号服务，市民可以在用户端及时发布警情，附近民警在收到警情后进行“抢单”接警，其运行模式受到了网约车工作机制的启发，“抢单”接警的方式将出警积极性与奖惩机制挂钩，鼓励民警积极处理案件，提升群众满意度。
　　虽然“滴滴报警”的模式仍然存在很大争议，服务职能与专政职能之间存在明显冲突，但我们要看到“滴滴报警”代表了公安民警在人工智能时代下的信息技术发展方向以及从中体现的积极探索精神。
　　2.人工智能技术在常态化巡逻警务中的运用
　　巡逻是基层公安民警执勤的主要方式。通常巡逻民警依照下述三个特点确认被盘查人：第一，行为反常，即行为人存在违背正常行为逻辑的情况；第二，前后矛盾，在言语、行动等方面存在前后不一的情况；第三，犯罪疑似，包括长相疑似通缉犯；携带危险工具；携带类似凶器；身上有血渍、体液痕迹等。
　　在常态化巡逻工作中，对巡逻民警而言，如何发现疑点是一项重要的专业基本功。尽管疑点情况复杂，不存在特定规律，但在信息技术和人工智能技术的不断发展下，如何依照上述三个特点判定犯罪嫌疑人，成为摆在巡逻民警面前的头等大事。
　　人工智能视觉识别技术已经获得重大突破，在人眼观测下，一对双胞胎的长相可能非常类似，甚至无法区分，但在计算机看来，他们的差别是非常大的，在人工智能算法下，嘴巴和鼻子之间的距离哪怕只是相差0.1毫米，计算机也能做出准确判断，而人类则不具备这样的能力，根本无法察觉细微差别。
　　当前，人工智能视觉识别技术已经广泛运用，虽然无法实现100%的识别正确率，但识别精度已经足够满足实践需求。基于人脸识别技术、虹膜识别技术，新一代移动警务终端已经将上述技术运用到了巡逻警务实践中，尽管光线、移动速度、外部环境因素会对识别精度带来一定影响，但随着技术进步，上述问题将很快得到解决。
　　2017年，德国警方就已经开发出了高精确度的人工智能监控系统，智能程序只需要拍到犯罪嫌疑人的耳朵或者下巴，就能准确识别其身份。
　　3.人工智能技术在社区警务工作中的运用
　　“社区”由一定数量的社会群体或社会组织聚集而成。传统的社区警务工作倡导“五勤”原则，即“身勤、手勤、眼勤、口勤、心勤”。为了减轻社区警务负担，当前，各地公安机关都在着手构建移动警务模式下的社区警务系统。
　　社区民警终端APP，依托新一代移动警务终端，针对治安信息采集、任务指派单、特殊人员管控等功能进行了更新和完善。例如，上海警方要求辖区内所有社区民警统一安装终端APP，并对APP的使用方法进行集中培训，有效提升了当前社区民警的警务效能。
　　在社区安防与智慧社区建设中，高清云视频协作平台，“门禁+视频”安防系统已经实现基本覆盖。人脸二维识别技术已经成熟，全球3D智能生物识别系统也已经问世。智能门禁系统在社区安防和智慧社区建设中充分发挥了“人脸卡口”作用。在部分基础建设良好的地方市、县，公安机关的信息部门已经将大量社区数据汇接到了全国公安数据网，并且同步向市、县分局信息平台推送，有效实现了信息的互联互通。
　　二、人工智能技术在公安执法领域的应用预测
　　（一）人工智能技术将引领传统处警模式变革
　　吴军博士在其《智能时代》一书中提到：“在方法论的层面，大数据是一种全新的思维方式，按照大数据的思维方式，我们在做事的方式与方法需要从根本上改变”，由此可见深度学习对于社会发展的影响。
　　在深度学习与大数据不断发展的背景下，未来传统的接处警机制必然产生深刻变革，接处警工作模式和效率都会改变，警务效能也将呈几何倍数增长。具体表现如下所述：
　　第一，公安基层接处警工作中的警力调配更加科学、高效。
　　目前，日本东京警视厅已经配备了日本富士通系统，该系统可以在接到报警后的五分钟内给出最科学的警力调配方案。同样，北京警方注重发挥大数据时代数据挖掘作用，以首都百姓数据为依据，警力的调配依照数据变化而变动，基本实现了基层警务配置最优化和警务效能最大化。
　　过去基层警务普遍存在的“大抓大放大反弹，治安状况时好时坏”的问题得到明显缓解，实施多年的“定指标、搞战役、下命令”的基层警务工作体制已经“一去不复返”。基于大数据技术和深度学习技术在基层接处警工作中的运用，未来人工智能结合相关基础性技术条件的支持，必然促使基层接处警工作中的警力调配更加科学快捷。
　　第二，公安基层接处警工作更加规范。
　　从目前接处警工作来看，警情错综复杂，五花八门，不同警务情况下需要依照相应程序，采取不同的处理方法，再加上警力不足等问题，导致公安基层民警长期处于疲惫和高压状态。
　　显而易见，伴随人工智能技术发展，不久的将来，基层接处警工作可以配备人工智能助手，实现人机互联互动，面对复杂警情，人工智能助手可以提供准确帮助，从而提升警务效能。
　　人工智能通过对现有信息和经验的深度学习，能够依照当前警情，自动适配法律法规和处理程序，同时，还可以对类似案例进行自动复查，找出当前案例出现的问题根源，防患于未然。
　　未来基层公安民警在处警工作中，配备人工智能助手，一方面能够减轻处警压力，保证程序规范，另一方面可以降低执法成本，提升群众满意度。
　　不难预见，伴随移动警务建设推进，以及人工智能识别、定位、分析技术的运用，未来可以依托公安网络信息，构建全国警用智能化平台，充分发挥人工智能技术优势，及时整合、汇总实用信息，利用人工智能的学习和分析功能，进行动态警情的监控和预判，并及时向公安基层警务人员推送信息，实现接处警的高效化运转。
　　（二）人工智能技术助力打击犯罪行为
　　人类主要依靠视觉获取信息，应当讲，视觉技术是人工智能的下一个风口。
　　近几年，视觉技术已经广泛用于信息采集、安全监测、人脸识别、工业检测、医疗诊断等领域。基于人脸识别技术，已有静态检索数据库，动态布控以及人脸追踪等应用实例，更进一步说，图像对于识别任何事物都具有重要意义，不仅仅是人脸识别，对于作案凶器识别、赃物识别、疑似血迹识别等都具有很高应用价值。
　　公安执法的最终目的是打击犯罪。目前来看，语音识别技术已经相对成熟，十年之内，视觉和图像识别技术也将十分完善，伴随人工智能技术发展，视觉和图像识别技术在公安临检、巡逻盘查、打击犯罪等执法领域的运用将会更加广阔。
　　2016年，广州公安与商汤科技共同组建“人工智能视频侦查实验室”，并基于深度学习功能研发出“模糊人脸图像专用算法模型”，对视频中比较模糊的人像实施静态对比，对视频中的人脸进行实时抓拍、智能报警，基层公安打击犯罪就会更加精准。
　　放眼未来，依托深度学习功能，计算机可以预先学习人脸图片数据库，从中找出认识、分辨人脸的特殊规律，记住全国通缉犯的人像照片，只要通缉犯出现在监控范围，就能够被一眼识别。大数据和人工智能技术的深度学习功能相结合，很可能会完成过去需要数百上千警力才能完成的打击犯罪工作。
　　随着人工智能技术的深入发展，未来人工智能警察出现在街头将不再是科幻电影中的场景。人工智能警察可以依照职务配置相应武器，他们不知疲倦，大公无私，毫不畏惧，铁面执法，未来的犯罪行为将无处遁形。
　　当然，事物通常都具有两面性。人工智能技术也可能在将来为犯罪分子提供犯罪便利，犯罪分子可能利用人工智能技术的信息识别功能，实施诈骗行为，这也是将来公安执法领域需要面临的重大挑战。
　　2017年9月，浙江绍兴警方公布，破获全国首例利用人工智能技术窃取公民个人信息的案件，截获了10亿余组公民个人信息。
　　（三）人工智能技术帮助落实社区精准警务
　　专家系统属于人工智能系统的一种，其蕴含了某个领域内顶尖专家群体的知识储备和经验汇总。专家系统通常包括模糊知识库、模糊数据库、模糊推理机、解释模块和模糊知识获取五部分。
　　我国相关警务部门应当尽快投入资金，研发社区民警专家系统，并将社区常用信息录入该系统，例如居民户口登记、社区人口普查、社区身份证查验等，从而实时掌握社区常住居民、流动人口、帮扶对象的基本情况及其内在规律。
　　对于社区居民关切的热点问题，民警可以在专家系统的帮助下给予居民满意答复；对部分流动人口、高危群体进行汇总梳理，排查是否存在违法犯罪动向，实现犯罪行为预警。
　　同时，人工智能技术能够实时获取犯罪嫌疑人信息并进行即时分析，给出犯罪嫌疑人的活动倾向和活动轨迹，从前查验监控等只能获取几天前的犯罪嫌疑人轨迹，而在人工智能技术的帮助下，公安民警可以掌握犯罪嫌疑人几分钟前的轨迹，这就为案件侦破提供了宝贵时间，依照人工智能的分析结果，公安机关也可以做出合理处警安排。
　　社区民警专家系统是社区管理的重要帮手，能够助力民警实现“平安社区”建设的美好愿景。专家系统是人工智能技术发展的产物，已经在医疗、工程、军事、教学等领域成熟应用，产生了巨大的社会效益和经济效益。
　　2019年1月14日，上海市儿童医院成为上海首家启用智能物流机器人的医院，也标志着人工智能在医院后勤建设中的应用实现了历史性跨越。智能机器人可以安抚病人，能够准确派送药物、器械，甚至还可以自行乘坐电梯，开大门。
　　毫不夸张的讲，未来五年，专家系统将是公安执法领域的下一个风口，也将是基层社区民警智慧公安建设的重要名片。
　　从当下来看，为了构建稳定可靠的专家系统，基层社区民警在进行居民信息采集等相关工作时务必要做到详细、有序、真实，必须“应采尽采、应录必录”。
　　大数据是人工智能技术的基础和保障，正所谓“无数据，不智能”。基层社区民警工作是和谐社会建设的基石，因此必须给予高度重视。不难预见，未来十年内，人工智能技术必将实现跨越式发展，人工智能的运用也将成为社会生活常态，伴随你我身边。
　　放眼未来，人工智能在基层社区的运用将会“无处不在、无时不在、无所不能”，基层社区民警的工作方式必将产生深刻变革，警务效能也会实现几何式增长。
　　三、人工智能技术在公安执法领域蕴含的法律风险
　　（一）新业态下的关切：人工智能环境下的信息安全
　　公安执法领域人工智能语境下的信息安全具有特定的复杂性。
　　公安执法领域强调信息安全，但在人工智能技术的运用下，同样面临多方面风险。公安执法领域的信息采集通常都是个人隐私，包括长相、身份证信息、手机号码、家庭住址、工作单位等，这些数据的泄露会造成较大的社会负面影响。
　　假如公民的身份证信息泄露，犯罪分子可能采用技术手段获取公民家庭住址、手机号、银行账户信息等，这就给犯罪分子实施诈骗提供了便利条件，甚至有犯罪分子利用获取的身份证信息办卡、借贷、绑定微信账户，这就严重侵犯了公民的合法权利，使其蒙受不白之冤。
　　除去信息内容以外，就数据信息面临的外部环境来讲，公安执法领域的个人信息安全要求属于最高级别。
　　开放的网络环境是人工智能技术的适用前提，因此与传统的信息存储、处理、使用相比，人工智能语境下信息的采集、处理、使用，与公共平台的接点或是传输、存储方式，都具备了更高的公开性，因此也面临更加严重的安全威胁。
　　而且，这一威胁并不能通过实施网络隔离的方式避免，开放的网络空间，海量的大数据汇总，这些都是人工智能赖以生存和发展的必要条件，也是人工智能情境下的特定要求。假如失去了信息的汇入，数据信息静止，大数据就无法发挥作用，也不可能存在真正意义上的人工智能。
　　高效的信息流动与交换是当前信息产业的发展趋势，也是人工智能技术在公安执法领域适用时，公安机关需要承担的合理义务。
　　因此，相关法律在对人工智能语境下的信息安全进行保护时，应当冷静对待信息权人主张的“信息安全”内容。至少，应当从相关信息内容的识别、判断出发，将政府公共机构数据与企业获取的信息数据区别开来，避免信息权人以“信息安全”为由逃避公安机关监管，独占数据信息，实现公共管理与个人权利保护的平衡。
　　（二）悬而未决的困惑：大数据的运用和个人信息保护的冲突
　　传统的信息技术环境下，“个人信息”受到相关主体尊重或法律的明确保护并不是一个存在争议的问题。
　　实际上，绝大多数网络服务商都会对个人信息的获取和使用保持谨慎，他们充分尊重数据信息主体的隐私权和控制权。也就是说，在人工智能语境以外，没有人会认为侵犯他人隐私的行为是合法的。
　　而风险恰恰产生在现实行为中——人工智能在公安执法领域的运用包括对个人隐私信息的采集、处理、存储和使用可能，而上述信息的处理与使用过程中，信息权人基本无法享有信息控制权。
　　在人工智能语境下，传统意义上“个人信息”的定位和作用发生了深刻转变。
　　一方面，人工智能在公安执法领域的运用中表现出的“预测”性质，使得通常情况下“侵犯个人隐私”行为不再具备现实意义。理论上讲，人工智能技术的深入学习和逻辑分析功能，使得它在获取到一定量的个人信息后，可以推断出其他个人尚未公开的信息内容，而且并没有违反相关的法律规定，甚至信息权人都无法得知信息的“泄露”。
　　另一方面，在人工智能技术的广泛适用下，越来越多的个人相关信息被获取、挖掘，与“个人”相关联的信息范围不断扩张，而人工智能在公安执法领域适用中近乎可以“预测一切”的前提下，真正能够获取法律保护的个人信息内容却日渐减少。
　　与此同时，人工智能技术在公安执法领域运用中，先天就存在“预测一切”的属性特征，这就使得它从广义上获取、处理、存储和使用个人信息的行为，从一定程度上讲是合理的。
　　这种数据信息的采集和使用，正是其发挥技术价值的重要体现，并且，“大数据”式的信息采集方式也避免了“侵犯个人隐私”的行为。但是，对“个人信息”的保护和尊重，也是技术进步应当带来的基本福利要求。
　　当下看来，人工智能的发展已经客观存在，当与现有的法律制度进行联系时，通常表现出一种“强硬”冲突态势：或是遵照当前法律，限制人工智能技术发展；或是享受人工智能福利，忽视当前法律规定的实践操作意义。
　　不难发现，在人工智能技术的发展过程中，面对技术对社会变革带来的不确定影响，法律制度的跟踪与完善同样面临严峻考验。
　　（三）“光环”背后的隐忧：人工智能的发展造成失业率上升
　　随着人工智能技术的发展和运用，机器人将逐渐替代传统人工。与传统人力劳动对比而言，机器人成本较低，行为准确性高，生产效率高，并且可以进行深度学习，不断优化，因此，在传统行业领域，已经存在部分机器人替代人工的案例。
　　例如在快递分拣领域，机器人的使用大幅提升了快递行业的工作效率。但人工智能机器人的使用也产生了一系列社会问题，劳动力利用率下降，失业率上升，影响社会的和谐、稳定。
　　在人工智能技术飞速发展的今天，甚至“世界第一围棋AI”AlphaGo已经战胜了人类顶级围棋选手柯洁，我们不难发现，人工智能是一把双刃剑。
　　人工智能越来越先进，适用的领域越来越多，意味着不同行业的失业率逐渐提高，公安执法领域同样如此。
　　随着技术进步，人类对于人工智能的掌握可能会面临更大困难。早在2015年9月，霍金就曾经提出“聪明能干的人工智能会让人类灭亡”。尽管有些危言耸听，但我们也不难发现其中蕴含的道理。
　　同样，失业率上升并不能成为阻碍科技进步的理由，虽然在人工智能普及的过程中，很多人面临淘汰，但同样给很多人提供了机遇。
　　在公安执法领域，就要求一部分人首先去拥抱变革，去了解人工智能技术，学习使用人工智能技术，这显然会提升未来的职业含金量。人工智能的发展必然会替代很多传统领域的人力劳动，但同样由于人工智能的运用实现了生产效率的提升，推动了社会进步。
　　因此，相关立法在进行抉择时就要面临考验，一味不加限制，鼓励人工智能发展，显然会带来不利影响；但由于存在不利影响而限制人工智能发展，同样不可取。在稳定失业率的前提下，保障人工智能技术发展，实现产业变革，这就是未来很长一段时间内我国法律需要面临的重大挑战。
　　四、法律制度的应对和完善
　　（一）科学预判法制建设与技术发展的关系
　　法律对新技术的运用和由此带来的全新社会关系的回应，通常是法治建设的难点。
　　如果法律毫无节制的回应技术问题，就会陷入波动和疲于应对的窘境，也会在一定程度上制约新技术发展；如果法律忽视对某些新技术应用的限制，则很可能带来严重的社会负面影响，甚至造成无法挽回的损失。
　　针对上述难题，法律制度的构建应当建立在对“新技术”和“社会关系”充分了解、清晰判断的基础上。
　　当前来看，人工智能技术仍然处于发展阶段，由此引发的公安领域信息安全风险也通常与其“智能”程度不足有关。
　　例如在公安执法领域的信息采集中，可能是由于人工智能系统存在的天然漏洞造成了信息泄露问题。但是，严格意义上讲，如何防范这些潜在风险，属于技术进步与法律发展逻辑之间的博弈，以及在博弈过程中“人”的因素影响的判断。
　　与此同时，“人工智能”所蕴含的信息安全风险与传统意义下的信息安全风险相比，并无明显区分，更多的传统风险在新业态的新表现。
　　对此带来的相关问题，事实层面可以依靠“技术逻辑”解决——技术问题可以通过技术进步和完善应对。对于人工智能背后的信息安全问题，应当依靠“法律逻辑”解决——对信息主体进行分类、判断，从法律层面规定其适当的权利义务。
　　（二）对人工智能技术在公安执法领域的运用保持清醒认识
　　公安领域的人工智能技术自带天然“效率”优势，通过海量信息数据的获取，人工智能设备拥有了“人的思维和智能”并逐步在各类执法工作中扮演重要角色。
　　在这里，针对智能设备的“智能”判断更多带有主观性色彩，而数据信息的收集则处于客观状态。我们应当明确，法律制度的首要关切在于“个人信息”，而非“智能”。
　　这就是说，法律对于人工智能在公安执法领域运用的态度，本质上就是对公安执法领域能否广泛收集个人信息，并且产生高速信息流通的态度。而法律在对上述问题进行判断时，通常面临两难抉择：是放宽信息流通限制，还是在传统信息权语境下加强规制。
　　具体来讲，人工智能在公安执法领域的运用离不开对个人信息数据的大量收集和自由使用，这里体现了人工智能对信息高速流通的强制性要求。
　　在当今社会，各种与“人”相关的信息都存在其特定价值，并不是所有的个人信息都可以被自由获取和使用，个人隐私以及具有较高经济价值的知识产权信息等就应当进行限制。
　　个人隐私与公民的人身权、财产权等基本权利密切相关，因此，有充足的理由保障公民合法权利，对上述信息内容的使用和流通进行相应规制，这也是人类法律制度出现的根本原因。
　　此时，在人工智能的使用和限制方面就存在两种冲突观念，这就将决定人工智能在公安执法领域的发展和未来。如果侧重对信息的流动、使用规制，则就意味着对人工智能技术运用的限制；反之，就会推动人工智能技术的进一步发展和运用。对此，实现两者之间的动态平衡，应当是相关法律制度拟定时需要重点关注的内容。
　　（三）为人工智能技术在公安执法领域的发展预留空间
　　在相应法律制度和必要约束空白的前提下，人工智能技术在公安执法领域的应用和发展必将带有“野蛮性”色彩，虽然可能出现一时的繁荣景象，但从长远来讲，肯定会因此受到损害。在人工智能技术高速发展的当下，由于其带来的社会关系变动仍然存在不确定性，过早过严对其加以法律规制，必然会有碍技术的进步和社会的发展。上述两种极端情况都不可取，但如何定义“合理”的发展空间，仍然是困扰当下的复杂问题。
　　笔者看来，当下应首先关注人工智能技术在公安执法领域适用中对“数据信息”的需求，并依照当前需求合理调整传统的法律规制关系，包括个人信息保护和隐私权保护相关内容。
　　实际上，在现有法律框架下，人工智能在公安执法领域的运用已经可以通过没有法律风险的手段获得足够的信息数据，而这些数据内容获取可以不被信息主体察觉。
　　也就是讲，当前法律对于个人信息保护的相关规定已经“失灵”，在上述前提下，改变现有制度框架下的法律义务已经不利于“个人信息”保护，更多的是形式上的意义，反而会对人工智能的适用和发展带来不利影响。对此，我们需要明确新形势下“个人信息”的含义，为“保护”和“利用”划出清晰界限。
　　（四）对公安执法领域的信息采集及使用提高警惕
　　公安执法与社会公共管理密切相关，而“数据信息”又在当今社会公共管理中扮演了重要角色。
　　公安领域的人工智能是“公安”与“数据信息”的有机整合，其广泛应用可能造成数据集中化和数据私有化问题，一旦出现信息泄露，其后果不堪设想，应当引起相关法律的足够重视。
　　数据信息的私有以及有可能出现的垄断状态具有很强的隐蔽性，其中蕴含的巨大价值也可能导致寻租行为。因此，相关法律如何对公安执法领域的信息采集及使用加以合理限制，仍然需要后续法学研究加以指引。
　　结语
　　人工智能技术从其发展伊始就伴随神秘色彩，是现代高新技术的重要代表，从首次提出“人工智能”概念，到现今已经有超过半个世纪的时间。
　　时至今日，人类仍然无法实现真正意义上的“人工智能”。但信息技术的发展，电子计算机的普及，从某些程度来讲，“智能”也已经变成了现实，并且在公安执法等领域发挥着越来越重要的作用。
　　可以预见，在不久的将来，人工智能技术对于公安执法领域的冲击将是全方位的，由此所引发的法律或者道德问题也是复杂且难以预测的。回归当下来看，人工智能技术在公安执法领域的运用中，最主要的法律风险是信息安全、信息使用与信息限制的冲突和矛盾。
　　针对上述问题的解决，也应当在未来的法律制度完善和发展中予以体现。