AI 为打击非法鸦片销售和其他网络犯罪开辟了新的途径

美国卫生与公众服务部（US HHS）和国家药物滥用研究所（National Institute on Drug Abuse，NIDA）正在投资使用人工智能来遏制非法鸦片销售，并希望减少药物滥用。 如Vox报道，NIDA的AI工具将努力跟踪非法的互联网药店市场，但AI使用的方法可以很容易地应用于其他形式的网络犯罪。

负责开发该工具的研究人员之一蒂莫西·马克（Timothy Mackey） 最近接受Vox采访，解释说，用于跟踪非法鸦片销售的AI算法也可以用于检测其他形式的非法销售，例如假冒产品和野生动物走私。

NIDA的AI工具必须能够区分一般的鸦片讨论和鸦片销售谈判。根据马克的说法，只有很小一部分提到鸦片的推文实际上与非法鸦片销售有关。马克解释说，大约有60万条推文提到几种不同鸦片，只有大约2000条实际上在某种程度上销售了这些药物。 AI工具还必须足够强大，以跟上非法销售鸦片所使用的语言变化。非法贩毒者经常使用编码语言和不明显的关键词来销售他们的产品，并且他们的策略变化很快。马克解释说，药物名称的错误别名经常被使用，Instagram等网站上的列表通常使用与所讨论的药物无关的图像。

虽然Instagram和Facebook禁止药物营销，并鼓励用户报告滥用情况，但非法内容可能很难被发现，正是因为毒贩子经常快速改变策略和密码。马克解释说，Instagram上的这些编码帖子和标签通常包含如何联系交易者和从他们那里购买非法药物的信息。马克还解释说，一些非法卖家将自己伪装成合法的制药公司，并链接到电子商务平台。虽然FDA经常试图打击这些网站，但它们仍然是一个问题。

在设计用于检测非法药物营销的AI工具时，马克和其他研究人员使用了深度学习和主题建模的组合。研究团队设计了一个深度学习模型，该模型使用Instagram帖子的文本训练长短期记忆网络，目标是创建一个可以自动标记可能与非法药物销售相关的文本分类器。研究团队还使用了主题建模，让他们的AI模型推断出与芬太尼和派克西特等鸦片相关的关键词。这可以使模型更加强大和复杂，并且能够匹配主题和对话，而不仅仅是单个词。主题建模帮助研究团队将大约3万条关于芬太尼的推文数据集减少到只有几条似乎正在销售它的推文。

马克和其他研究人员可能已经为NIDA开发了他们的AI应用程序，但像Facebook、Twitter、Reddit和YouTube这样的社交媒体公司也在使用AI来标记违反其政策的内容上投入了大量资金。根据马克的说法，他之前曾与Twitter和Facebook讨论过此类应用程序，但现在的重点是创建一个基于他为NIDA研究开发的商业应用程序，他希望该工具可以被社交媒体平台、监管机构和其他组织使用。

马克解释说，为NIDA研究开发的方法可以推广到打击其他形式的网络犯罪，例如动物走私或非法枪支销售。Instagram之前曾经有过非法动物走私问题，2017年作为回应，禁止所有动物销售广告。该公司还试图删除与动物走私相关的任何帖子，但尽管如此，仍然存在一个异国宠物和广告的黑市，它们仍然出现在Instagram搜索结果中。

如果要实施NIDA工具，需要解决一些伦理问题。药物政策专家警告说，它可能会使低级别的毒品销售者过度刑事化，并可能给人一种错误的印象，即问题正在被解决，尽管这种AI工具可能不会减少对该物质的整体需求。然而，如果正确使用，AI工具可以帮助执法机构建立在线销售者和离线供应链之间的联系，帮助他们量化问题的范围。此外，类似于NIDA使用的技术可以用来帮助打击鸦片成瘾，在搜索时将人们引导到康复资源。与任何创新一样，存在风险和机遇。