人工智能开启新途径打击非法鸦片销售和其他网络犯罪

美国卫生与公众服务部（HHS）和国家药物滥用研究所（NIDA）正在投资人工智能技术，以遏制非法鸦片销售，并希望减少药物滥用。据Vox报道，NIDA的AI工具将努力追踪非法互联网药店，但AI采用的方法可以轻松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Timothy Mackey最近接受了Vox的采访，他解释说，用于追踪非法鸦片销售的AI算法也可以用于检测其他形式的非法销售，例如假货和野生动物走私。

NIDA的AI工具必须能够区分一般的鸦片讨论和尝试销售鸦片的企图。根据Mackey的说法，只有很小一部分提到鸦片的推文实际上与非法销售有关。Mackey解释说，大约有60万条推文提到几种不同类型的鸦片，但只有大约2000条实际上在某种方式上销售了这些药物。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。非法销售药物的人经常使用编码语言和非明显的关键词来销售它们，并且他们很快改变策略。Mackey解释说，经常使用药物名称的错误别名，并且在Instagram等网站上创建列表时，经常使用与药物无关的图像。

虽然Instagram和Facebook禁止销售药物，并鼓励用户报告滥用行为，但非法内容可能很难被发现，正是因为药物销售者倾向于快速改变策略和密码。Mackey解释说，Instagram上的这些编码帖子和标签通常包含如何联系销售者并从他们那里购买非法药物的信息。Mackey还解释说，一些非法销售者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经常尝试打击这些网站，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，Mackey和其他研究人员使用了深度学习和主题建模的结合。研究团队设计了一个深度学习模型，该模型使用长短期记忆网络训练Instagram帖子的文本，以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模型辨别出与鸦片类药物相关的关键词，如芬太尼和帕克西特。这样可以使模型更加强大和复杂，并且能够匹配主题和对话，而不仅仅是单个词汇。主题建模帮助研究团队将关于芬太尼的30,000条推文的数据集减少到只有几条似乎正在销售它的推文。

Markey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大量投资于使用AI来标记违反其政策的内容。根据Markey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。

Markey解释说，为NIDA研究开发的方法可以被推广到打击其他形式的网络犯罪，例如野生动物走私和非法枪支销售。Instagram之前曾经有过非法野生动物走私的问题，2017年禁止了所有动物销售的广告，并试图删除任何有关野生动物走私的帖子，但尽管如此，仍然存在一个黑市，人们仍然可以在Instagram搜索中找到异国宠物的广告。

如果要实施NIDA工具，还有一些伦理问题需要解决。药物政策专家警告说，它可能会导致低级别药物销售者的过度刑罚，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，NIDA使用的类似技术可以被用来帮助打击鸦片类药物成瘾，在搜索时将人们引向康复资源。和任何创新一样，存在风险和机遇。