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    審訊中嫌疑人情緒識別技術(shù)的應用與思考

    2024-01-02 10:10:48蔡欽政
    貴州警察學院學報 2023年5期
    關(guān)鍵詞:偵查人員嫌疑人情緒

    蔡欽政

    (中國人民公安大學,北京 100032)

    一、情緒識別技術(shù)概述

    審訊作為一門傳統(tǒng)的技術(shù),是偵查中極其重要的一環(huán)。上個世紀20 年代測謊技術(shù)在美國的誕生,標志著心理學作為一門自然科學與社會科學互通的交叉學科正式引入刑事司法領域,賦予原本主要依靠經(jīng)驗總結(jié)的審訊以科學的武器,也為審訊方法的結(jié)構(gòu)化、技術(shù)化提供了無限可能[1]。然而在審訊中僅有測謊設備作為偵查人員成功獲取嫌疑人供述的輔助工具是不夠的,審訊不僅需要對嫌疑人所作供述進行真假判斷,更需要對嫌疑人的情緒狀態(tài)全面地了解掌握,審訊表面上看是舌戰(zhàn),實則更是心戰(zhàn)。情緒識別技術(shù)從多個通道采集嫌疑人的生物信息,實現(xiàn)特定情緒的特征數(shù)據(jù)與內(nèi)在情緒類型的有效映射,達到在審訊中識別嫌疑人情緒的目的,可以幫助偵查人員更有針對性地靈活轉(zhuǎn)化訊問策略和訊問模式,把握嫌疑人情緒狀態(tài)、找到審訊突破口。

    情緒識別技術(shù)在大數(shù)據(jù)及人工智能飛速發(fā)展的時代背景下漸趨成熟,由傳統(tǒng)的單模態(tài)發(fā)展成目前主流的多模態(tài)情緒識別技術(shù),在準確率上有較大提高,但在審訊實踐中發(fā)展比較緩慢。因此,本文旨在厘清審訊活動中情緒識別的概念、梳理審訊中情緒識別技術(shù)的原理、實現(xiàn)路徑,幫助偵查人員更精準地分析把握嫌疑人情緒狀態(tài),推動審訊技術(shù)向智能化方向發(fā)展。

    (一)相關(guān)概念詮釋

    近年來,情緒識別、情感計算等詞匯常常出現(xiàn)在公眾視野,在有關(guān)文獻中也常與人臉識別、語音識別、多模態(tài)等技術(shù)交叉出現(xiàn),容易產(chǎn)生諸多疑惑,諸如情緒和情感是否是同一概念的不同表述?情緒識別和情感計算之間存在怎樣的技術(shù)邏輯?審訊中面向嫌疑人的情緒識別又具有怎樣的特殊性?因此,有必要對相關(guān)的概念做出解釋,并在此基礎之上給出情緒識別在審訊場景中的特定內(nèi)涵。

    1.情緒與情感

    情緒是指能夠反映人對客觀事物態(tài)度的主觀體驗和相應的行為反應,具象化的情緒是指包含語音語言、生理信號、肢體動作、神經(jīng)機制的互相協(xié)調(diào)的一組反應。情緒心理學的相關(guān)研究表明,情緒是人在特定情境中的一種短暫而強烈的情感反應,通常表現(xiàn)為“快樂、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝和恐懼”等瞬時反應;而情感則是一個籠統(tǒng)的概念,有時包括情緒、感覺、心情,有時特指情緒,是經(jīng)過長時間積累的,具有深沉體驗的感情狀態(tài),表現(xiàn)為對特定事物穩(wěn)定、持久的心理傾向,如幸福、仇恨、喜愛、厭惡等。在大多數(shù)情況下,情緒和情感的概念可以通用。

    2.情緒識別與情感計算

    情緒識別意指通過生理信號的獲取、情緒特征的提取和分類來識別研究對象的情緒狀態(tài)。其最終的技術(shù)落腳點在于對研究對象情緒狀態(tài)的識別與分類,研究范疇包括情緒發(fā)生機制的研究、生理信號的收集、情緒模型構(gòu)建等。情感計算是由美國麻省理工學院羅莎琳德·皮卡德教授于1997 年正式提出跨學科研究概念,意指“與情緒或其他情感現(xiàn)象有關(guān)的、產(chǎn)生或有意影響情緒或其他情感現(xiàn)象的計算”,涉及計算機科學、心理學、認知科學、腦科學等多個學科,旨在研究和開發(fā)能夠識別、解釋、處理和模擬人類情感的理論、方法和系統(tǒng),最終的技術(shù)落腳點在于對人類施加影響,就研究范疇而言,情感計算包括情感發(fā)生機制的研究、生理信號的獲取、情感建模分析、情感理解、情感表達等方面,所以說情感計算是一個較為寬泛的概念,它包括任何與個人情緒、情感狀態(tài)相關(guān)的計算機程序,從這個意義上來講,情緒識別是情感計算的有機組成部分。

    (二)審訊中情緒識別的內(nèi)涵

    審訊中的情緒識別是指利用智能感知設備對犯罪嫌疑人的面部表情、語音語言、生理信號和肢體動作等生物信息進行采集分析,識別其對應的恐懼、悲傷等情緒狀態(tài),針對性地實施審訊方法與策略,確保審訊順利進行。

    審訊中,犯罪嫌疑人在畏罪、悲觀、抵觸的復雜拒供心理作用下,往往會頻繁地呈現(xiàn)情緒波動。在初犯第一次進入審訊室時,審訊流程的陌生、與世隔絕的閉塞環(huán)境、偵查人員手中的案件情況、過度估量的刑罰等因素會促使嫌疑人表現(xiàn)出強烈的恐懼情緒,爆發(fā)出極強的求生欲望。在這種情緒作用下,嫌疑人往往會矢口否認自己的罪行,或者避重就輕地交代部分犯罪事實,伴隨前言不搭后語、邏輯混亂、面目失色等現(xiàn)象。在這種情況下,偵查人員通過情緒識別技術(shù)分析犯罪嫌疑人的表情、眼動數(shù)據(jù)、話語內(nèi)容,掌握到犯罪嫌疑人的恐懼心理,就可以有意識地提防嫌疑人的拒供、謊供行為,捕捉嫌疑人話語中存在的問題;并且可以通過建立相容關(guān)系以降低嫌疑人的罪責感,消解恐懼心理,化解審訊雙方之間的對立情緒,推動審訊繼續(xù)進行。因此,情緒識別技術(shù)在準確識別犯罪嫌疑人情緒狀態(tài)的基礎之上,對于審訊進程的推動、嫌疑人情緒的調(diào)解控制、審訊突破口的選擇上有重要戰(zhàn)略意義。

    二、審訊中情緒識別的科學依據(jù)與技術(shù)原理

    (一)審訊中情緒識別的科學依據(jù)

    1.兩種情緒分類模型

    對情緒進行識別、分類是情緒識別技術(shù)的必要環(huán)節(jié),因為只有在明確的情緒分類基礎之上,情緒識別技術(shù)才能在計算分析嫌疑人生物信息后給出特定的情緒相關(guān)信息。但由于情緒是一個異常復雜的心理學概念,具有非常高的復雜性和抽象性,導致目前諸多學者在進行情感計算、情緒識別相關(guān)研究時不能達成統(tǒng)一的情緒分類標準,目前主要有離散情緒模型和維度情緒模型兩種。

    離散情緒模型源于達爾文的進化論,該理論認為情緒是由幾種相對獨立的基本情緒,及在此基礎上形成的多種復合情緒構(gòu)成的,其中具有代表性的研究是Ekman 的情緒分類學說,他通過分析人類的面部表情將人類的情緒劃分為快樂、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝和恐懼6 種。這種離散情緒分類方法使用形容詞標簽作為情緒的表征方式,相對比較簡單并且容易理解。維度情緒模型的觀點認為情緒并不是相互分離、獨立的實體,而是連續(xù)變量,應該采用二維(愉悅維—喚醒維)或三維(愉悅維—喚醒維—支配維)連續(xù)空間來描述,這種情緒模型使用維度空間中的坐標點來表征情緒,具有無限的情緒表征能力。

    但就審訊環(huán)境而言,離散情緒模型更加適合作為審訊中情緒識別技術(shù)的情緒分類模型基礎。一是,離散情緒模型的情緒表征方式簡潔易懂,更方便偵查人員于審訊室中的日常使用;二是,離散情緒識別更適合對犯罪嫌疑人特定的情緒類別進行檢測和識別,因為審訊中情緒識別技術(shù)的主要目標是識別出影響犯罪嫌疑人重大供述決定、心態(tài)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵情緒,幫助偵查人員采取下一步審訊策略和方法,例如,當審訊中情緒識別技術(shù)檢測出嫌疑人處在悲傷情緒中,偵查人員就要做好嫌疑人消極配合審訊的準備,適當為嫌疑人減壓。因此,盡管維度情緒模型具有無限的情緒表征能力,但是其各個維度之間存在相關(guān)性,空間坐標點對應到情緒的轉(zhuǎn)換困難,偵查人員難以獲得一個直觀的嫌疑人情緒描述,因此在審訊環(huán)境中很難得到發(fā)揮。所以就目前而言,離散情緒模型更加適合審訊中對嫌疑人的情緒自動識別[2]。

    2.情緒識別的生物學基礎

    與其他人工智能技術(shù)相比,情緒識別技術(shù)具有鮮明的生物學基礎,即生物演化的過程使得人類的內(nèi)在情緒狀態(tài)與外在情緒表現(xiàn)之間存在相對穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)。達爾文認為,像快樂、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝、恐懼這6 種基本情緒都有著相對固定的情緒表達,Ekman 同樣認為,自然演化使得作為生物意義的人,既擁有某些基本情緒,同樣也擁有對這些情緒跨文化的情緒表達。換言之,犯罪嫌疑人在日常生活中和審訊中擁有基本相同的情緒表達模式,快樂時會咧嘴大笑,憤怒時會生氣大吼,并且內(nèi)在情緒狀態(tài)和外在情緒表現(xiàn)之間的對應關(guān)系是基本固定的,很少會出現(xiàn)內(nèi)心情緒狀態(tài)與外在情緒表現(xiàn)不一致的情況。這種固定性、穩(wěn)態(tài)性決定了偵查員可以使用情緒識別技術(shù)來識別犯罪嫌疑人的情緒類別。

    3.情緒識別的數(shù)據(jù)科學基礎

    傳統(tǒng)的情緒識別方法主要包括自我報告法、行為分析法等。近年來,隨著計算機科學和智能裝備的飛速發(fā)展,以人工智能為代表的新興智能感知技術(shù)賦予了情緒識別研究新的價值內(nèi)涵,強調(diào)多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的審訊中嫌疑人情緒狀態(tài)的智能感知與融合,推動審訊中嫌疑人情緒識別研究朝著數(shù)據(jù)化、智能化、半自動化的方向發(fā)展。因此,審訊中情緒識別研究的關(guān)鍵在于通過對審訊中犯罪嫌疑人生物信息的測量,發(fā)現(xiàn)其情緒狀態(tài)。審訊中嫌疑人的生物信息大致可以分為內(nèi)在生理信號和個體外顯行為。前者偏向于利用皮膚電、腦電、呼吸、心率等生理信號數(shù)據(jù)分析嫌疑人的生理指標變化情況,以挖掘其潛在的情緒信息,實現(xiàn)基于內(nèi)在生理信號的智能化情緒識別;后者主要包括面部表情、肢體動作、語音語言等,偏向于利用表情識別、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等技術(shù)構(gòu)建面向真實審訊場景的生物信息感知通道,對嫌疑人的表情、動作、語音語言等外顯行為數(shù)據(jù)進行采集,并用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的方式分析嫌疑人的情緒狀態(tài)。

    (二)審訊中嫌疑人情緒識別的技術(shù)原理

    在審訊中識別犯罪嫌疑人的情緒類別屬于模式識別問題,模式識別問題又分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種,如果在采集犯罪嫌疑人生物信息的同時可以獲得每段生物信息對應的情緒類別,就屬于有監(jiān)督的模式識別問題;如果無法獲取生物信息對應的情緒類別,也無法得到情緒類別已知的生物信息樣本,則屬于無監(jiān)督模式識別問題,它的功能是找到數(shù)據(jù)的底層或隱藏結(jié)構(gòu)。如果希望算法能夠根據(jù)嫌疑人的生物信息識別出特定的幾個情緒類別,還是需要使用監(jiān)督分類算法,如隨機森林、決策樹、支持向量機等,以監(jiān)督分類算法為核心的嫌疑人情緒識別技術(shù)原理如下。

    首先,審訊中情緒識別技術(shù)人需要借助多模態(tài)智能感知設備獲取犯罪嫌疑人的原始生物信息,如面部表情、語音語言、自發(fā)生理信號、肢體動作等,同時標記好每條生物信息所對應的情緒類別。在收集嫌疑人生物信息的過程中,往往會出現(xiàn)大量干擾數(shù)據(jù)以及異常信號片段,所以需要對嫌疑人的原始生物信息進行數(shù)據(jù)預處理,俗稱降噪處理,或者數(shù)據(jù)清洗,預處理后的嫌疑人生物信息將極大提高情緒識別模型分類的準確性。其次,需要根據(jù)不同生物信息的特點,有針對性地提取出多個特征,例如生理信號中的時域特征、頻域特征,面部表情中的幾何特征、紋理特征等,再從中選取出有利于識別情緒的特征。最后,審訊中情緒識別所需的輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)全部獲得,借助攝像頭、麥克風、皮電傳感器等智能感知設備捕獲的嫌疑人面部表情、語音、皮電等生物信息,經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理、特征的提取和選擇后將作為輸入數(shù)據(jù)導入分類算法模型中。

    接下來需要選擇適當?shù)姆诸惼魉惴ǎ瑢ι鲜鼋?jīng)過處理的嫌疑人的生物信息進行分類器訓練,常見的監(jiān)督分類算法有隨機森林、決策樹、支持向量機等。當足夠多的數(shù)據(jù)作為訓練集、測試集交給分類算法學習后,人工智能可以總結(jié)規(guī)律,計算出關(guān)鍵的模型參數(shù),構(gòu)建出特定情緒的識別模型。在此基礎上,當有新的生物信息進入情緒識別系統(tǒng)中時,系統(tǒng)可以根據(jù)情緒識別模型計算出該生物信息對應的可能性最大的情緒類型,因此,從本質(zhì)上講,情緒識別是一種情緒表達的分類算法。

    三、審訊中情緒識別的實現(xiàn)路徑與應用觀察

    (一)審訊中嫌疑人情緒識別的實現(xiàn)路徑

    審訊中犯罪嫌疑人情緒識別技術(shù)融合了面部表情識別、語音識別、肢體動作識別、自發(fā)生理信號識別等多個模態(tài)的智能感知技術(shù),構(gòu)建具有自動識別犯罪嫌疑人情緒類別的智能審訊系統(tǒng)。在智能審訊過程中,偵查人員與犯罪嫌疑人以面談的方式,全程連續(xù)地對嫌疑人的情緒波動展開記錄和分析,并將異常的情緒節(jié)點實時反饋給偵查人員,偵查人員及時調(diào)整審訊思路,更快突破嫌疑人口供。具體實現(xiàn)步驟包括以下三步:

    1.根據(jù)審訊策略實施有效刺激

    犯罪嫌疑人在審訊室內(nèi)會受到各種各樣的刺激,在這里大致分為三類,第一類是審訊室環(huán)境,包括封閉性、溫度、光線、審訊椅、氣味等;第二類是嫌疑人自身狀態(tài),包括是否饑渴,是否受傷,是否內(nèi)急等;第三類是來自偵查人員,包括偵查人員的提問、拋出的證據(jù)、適當?shù)耐nD等等,刺激源來自四面八方。因此,為了確保系統(tǒng)識別到的情緒波動是由偵查人員刺激產(chǎn)生的,需要排除其他刺激的產(chǎn)生,盡可能讓嫌疑人保持松弛的狀態(tài),在這種情況下根據(jù)審訊策略對犯罪嫌疑人展開訊問,嫌疑人的情緒波動很大概率是受到偵查人員刺激后大腦認知加工所產(chǎn)生的。

    2.收集嫌疑人生物信息

    這一步需要借助感知智能設備全程、實時捕捉犯罪嫌疑人的自發(fā)生理信號、肢體動作、面部表情和語音語言等生物信息,這些生物信息的采集可以借助遠程的非接觸式傳感設備實現(xiàn),例如攝像機、話筒等,也可以借助接觸式設備實現(xiàn),如皮電傳感器、血壓儀等。

    3.根據(jù)嫌疑人情緒變化實施情緒干預與控制

    在審訊中運用情緒識別的最終目的是幫助偵查人員捕捉犯罪嫌疑人在審訊過程中的細微情緒變化,然后針對其情緒變化找到審訊突破口、調(diào)整審訊策略與方法,促使其供述。

    (二)審訊中情緒識別技術(shù)的應用觀察

    多通道、多模態(tài)目前已經(jīng)成為多個學科領域的熱點研究話題,其中在情緒識別研究中,多通道、多模態(tài)就源自人體生物信息的多樣性,不同的生物信息對應著不同的研究視角、研究渠道,在情緒識別領域的功能發(fā)揮也各有優(yōu)劣。目前,各種生物信息對應的感知智能裝備業(yè)已發(fā)展成熟,為情緒識別這項智能技術(shù)進入審訊領域提供了莫大的助力,但是必然存在“水土不服”的情況,各個模態(tài)的情緒識別技術(shù)想要順利嵌入審訊環(huán)境仍然面臨著諸多問題。

    1.人臉情緒識別技術(shù)

    日常生活交往中,人臉的表情可以直接看作情緒的代理變量,因此在一般環(huán)境下,人臉的面部表情相比于其他生物信息在數(shù)據(jù)獲取和結(jié)果預測方面有更高的可得性,但是在審訊環(huán)境下,嫌疑人為了躲避偵查人員正義的凝視,擔心偵查人員從自己臉上看出案件的蛛絲馬跡,往往會下意識地控制臉部肌肉,克制自然表情的呈現(xiàn),表現(xiàn)出微表情,甚至是虛假表情,出現(xiàn)知人知面不知心的情況。在這種情境下,感知智能設備相比人類更能精準地捕捉人臉的肌肉運動變化和幾何特征。深圳太古計算機系統(tǒng)有限公司研發(fā)的AI情緒情感識別系統(tǒng)可以在審訊場景下結(jié)合視頻圖像信息,建立量化情緒模型,利用表情自動識別技術(shù)實現(xiàn)情緒的監(jiān)控分析,但是想要達到理想的情況,對于嫌疑人的姿態(tài)以及審訊室環(huán)境都有一定要求,嫌疑人最好是要目視前方,不能搖頭晃腦;審訊室需要光線均勻,嫌疑人面部不能呈現(xiàn)陰陽臉的光線狀態(tài)等,而在實際情況中,偵查人員無法保證嫌疑人始終正襟危坐,提供理想中的面部信息。理想中的情況是,既需要穩(wěn)定的捕捉嫌疑人面部表情,又需要感知設備本身是非接觸式的,盡可能降低對嫌疑人本身的影響,這對于智能感知設備的功能、性能,甚至是設備本身的形態(tài)提出了很大的挑戰(zhàn)。

    2.語音情緒識別技術(shù)

    言語作為一種社會符號,是人們?nèi)粘=涣鞯闹匾緩街?,想要通過言語分析識別嫌疑人的情緒通常有兩種方式,一種是語言學分析的方式分析嫌疑人的言語內(nèi)容,另一種是副語言學分析的方式,從言語內(nèi)容以外的信息,例如從音調(diào)、響度、停頓等信息入手。但是相比人臉情緒識別技術(shù),語音情緒識別技術(shù)想要在審訊室環(huán)境中生效的條件更為苛刻,例如,為了獲得保質(zhì)保量的語音數(shù)據(jù),語音采集設備不能離嫌疑人過遠,同時需要聲音的收錄具有持續(xù)性;同一時間內(nèi)只能收錄一種聲音,因為在實際審訊環(huán)境中,偵查人員與嫌疑人雙方之間的對話模式并不是嚴格的一問一答,如果出現(xiàn)雙方聲音重疊的情況,目前該項技術(shù)很難像人類一樣具有聽力選擇能力,只專注于一種聲音的同時摒棄其他噪聲,即雞尾酒會效應,因此想要在審訊中充分發(fā)揮語音情緒識別技術(shù)的實力,條件較為苛刻,目前就語音語言通道而言,偵查人員身為自然人所獨有的信息加工方式相比人工智能在審訊室內(nèi)有更加亮眼的表現(xiàn)。

    3.生理信號情緒識別技術(shù)

    顧名思義,生理信號情緒識別技術(shù)主要通過處理腦電、心電、心率、呼吸、脈搏等生理信號來識別嫌疑人的情緒狀態(tài),相比于其他情緒識別技術(shù),其最大的特點就是生理信號客觀還原,不易掩飾,偵查人員可以獲得最為真實的嫌疑人生理數(shù)據(jù)信息,但需要注意的是,在審訊室內(nèi)犯罪嫌疑人產(chǎn)生的生理信號只是自主神經(jīng)系統(tǒng)活動興奮的結(jié)果,而導致其產(chǎn)生的原因則來自方方面面,可以是審訊室的環(huán)境條件,可以是嫌疑人自身生理狀態(tài),也可以是來自偵查人員各類案件信息的外界刺激,換句話說,采集固定得到的生理信號數(shù)據(jù)存在非特異性的特點,各類因素對嫌疑人的刺激都在生理信號數(shù)據(jù)中得到體現(xiàn),因此通過生理信號識別分析的結(jié)果需要在具體的審訊情景下,結(jié)合其他情緒識別技術(shù)共同發(fā)揮作用。

    4.肢體動作情緒識別技術(shù)

    在一線審訊工作中,有經(jīng)驗的偵查人員除了會觀察嫌疑人的面部表情、語音語言等信息外,肢體語言同樣是他們關(guān)注的焦點,美國行為學家莫里斯提出“距離大腦越遠,肢體的偽裝度越低”的觀點,這意味著在高壓的審訊室環(huán)境內(nèi),嫌疑人有限的認知資源將被負面情緒以及拒供心理擠占,無暇調(diào)配多余的認知資源去約束肢體的運動,因而從人體的四肢以及頭部可以觀察到嫌疑人內(nèi)心真實的情緒。目前該項技術(shù)的難點在于肢體動作情緒特征的提取,研究各個關(guān)節(jié)之間的角度、距離、速度、加速度,手與頭、肩的相對位置關(guān)系等肢體動作情緒特征與特定情緒之間的對應關(guān)系,目前主流研究的視角主要集中在一般環(huán)境下全身及上身的運動分析,而在審訊室中,嫌疑人一般被束縛在審訊椅上,手腳被控制,這意味著審訊中需要提取的情緒特征只存在于局部肢體上,例如頭部、肩、雙手雙腳等,數(shù)量少于一般環(huán)境下的肢體動作研究。盡管已經(jīng)有學者專門從審訊的角度研究嫌疑人虛假供述時的肢體語言[3],但目前只是停留在規(guī)律發(fā)現(xiàn)和經(jīng)驗總結(jié)的階段,距離肢體動作情緒識別技術(shù)真正在審訊環(huán)境下落地還需要更多的努力。

    四、審訊中情緒識別的多維挑戰(zhàn)

    除了上述提到的不同模態(tài)情緒識別技術(shù)嵌入審訊環(huán)境時出現(xiàn)的痛點問題,在審訊與情緒識別技術(shù)結(jié)合的過程中還存在共性的挑戰(zhàn),其中包括審訊中情緒識別的技術(shù)瓶頸和該項技術(shù)引發(fā)的法律問題。

    (一)審訊中情緒識別技術(shù)的技術(shù)瓶頸

    1.生物信息庫的選擇

    上文中所提到用于構(gòu)建情緒識別模型的人工智能算法需要有大數(shù)量、高質(zhì)量的生物信息作為人工智能學習的對象,才能輸出可信可靠的答案。如何選取生物信息才能保證輸出的答案能貼合審訊實際,符合審訊實戰(zhàn)的需要?答案肯定是從審訊中來,到審訊中去。從真實審訊場景中獲取的生物信息用于算法的學習訓練,結(jié)果肯定是最貼合實際情況的。但是目前市面上公開的生物信息庫都是在實驗室環(huán)境下收集得到的,主要面對一般情況下的情緒識別需求,是否適用于審訊環(huán)境還不得而知,就拿肢體動作情緒識別技術(shù)而言,目前該項技術(shù)主要處理全身及上身運動,而審訊環(huán)境下對該項技術(shù)的功能需求是在雙手雙腳被固定的情況下對嫌疑人全身的坐姿肢體運動分析,很明顯存在適用范圍上的區(qū)別,因此,構(gòu)架專業(yè)審訊環(huán)境下的嫌疑人生物信息庫能較好地解決該問題。而對于專業(yè)生物信息庫的構(gòu)建也大致存在三種方式,第一種是從真實審訊場景中獲得,第二種源于網(wǎng)絡視頻,第三種是根據(jù)劇本表演獲得的表演數(shù)據(jù)集,第一種雖然獲得的生物信息真實可靠,但是獲取成本大、難度高;第二種獲得的生物信息質(zhì)量層次不齊,并且可獲取的生物信息種類有限;第三種不是真實的情緒流露,和實用級別的生物信息庫尚有距離??傊镄畔焓乔榫w識別技術(shù)發(fā)芽成材所必需的土壤,實踐中還需要更多高質(zhì)量、非表演、真實審訊場景下的優(yōu)秀生物信息來推動該項技術(shù)的發(fā)展。

    2.情緒類別的標注

    從真實審訊場景中獲取嫌疑人的生物信息,用作專門的嫌疑人情緒識別技術(shù)研究,對于該項技術(shù)以及未來審訊技術(shù)的發(fā)展大有裨益。但是這就意味著放棄現(xiàn)有的一般情緒數(shù)據(jù)庫中的生物信息以及對應的情緒標簽,需要對審訊環(huán)境下收集的生物信息重新進行情緒標注,而最開始的標注工作往往是純?nèi)斯な謩訕俗ⅲ@是件相當費時費力且棘手的問題,因為區(qū)別于一般實驗室環(huán)境下誘發(fā)出來的靶向情緒,實際審訊環(huán)境中嫌疑人的真實情緒很難獲得,無法期望嫌疑人在審訊過程中實時匯報自己的情緒狀態(tài),把情緒標注這項工作交給偵查人員的話,增加工作負擔的同時情緒類別標注的正確率無法保證,這需要偵查人員豐富的審訊經(jīng)驗,具有相當?shù)膯栐捈记?,對嫌疑人應對外界刺激后的情緒波動有大致的預判,交給第三方研究人員的話,更難設身處地地感受嫌疑人的情緒波動,因此審訊中嫌疑人的情緒類別標注一直是一個難題。

    3.個體偏差性的干擾

    個體的偏差性是情緒識別模型構(gòu)建過程中必然會碰見的問題,因為不同嫌疑人個體面對同一刺激時觸發(fā)的生物信息必然不盡相同,直接體現(xiàn)為不同生物信息數(shù)據(jù)的分布差異,無法滿足情緒識別模型所需的樣本獨立同分布條件,因此如何針對不同生物信息提取合適的特征與情緒類型產(chǎn)生對應關(guān)系,構(gòu)建具有泛化能力的跨個體情緒識別模型成為該項技術(shù)的核心與關(guān)鍵。

    4.整合能力的差距

    截至目前,在刑事司法領域,人類的主導地位尚未被人工智能所撼動,情緒識別技術(shù)作為新興的審訊技術(shù)目前也只可能作為偵查人員輔助訊問的工具,其中一方面原因是目前偵查人員擁有人工智能難以企及的整合能力。盡管目前已經(jīng)有相當多的研究實現(xiàn)了多個模態(tài)融合的情緒識別技術(shù),其準確率也顯著高于單模態(tài)情緒識別,但是仍然面臨著許多問題:以數(shù)據(jù)級融合的整合方式直接以數(shù)據(jù)最原始的狀態(tài)進行操作,處理過程極為復雜繁瑣;以特征級融合的整合方式會面臨特征維數(shù)與模型性能的抉擇問題,同時容易忽略不同模態(tài)之間情緒特征的差異性等等。而人類則具備與生俱來的多通道整合能力,能夠在單一面孔情緒識別的同時結(jié)合肢體動作、情緒性聲音、特定氣味等其他通道綜合進行判斷[4],盡管偵查人員很難從自身角度闡述清楚這一過程而只是將其歸功于直覺或是經(jīng)驗,但是所謂直覺的背后實際是人類認知加工方式和神經(jīng)基礎共同作用的結(jié)果。

    (二)審訊中情緒識別技術(shù)的法律問題

    嫌疑人隱私權(quán)于情緒識別技術(shù)干預下的處境。在審訊中,情緒識別技術(shù)的功能導向是在識別犯罪嫌疑人生物信息的基礎上進一步推斷其內(nèi)在情緒,幫助偵查人員更好地把握嫌疑人的情緒狀態(tài),實時針對性地調(diào)整訊問策略,而在這過程中不可避免地會侵害嫌疑人的隱私權(quán)。在情緒識別過程中搜集的生物信息是與犯罪嫌疑人個體身份直接關(guān)聯(lián)的,由生物信息計算出來的情緒狀態(tài)也是與嫌疑人個體身份直接關(guān)聯(lián)的,這兩類信息屬于我國現(xiàn)行法律規(guī)范中的“個人信息”,因此情緒識別技術(shù)在搜集處理一般個體的生物信息和情感信息時會和個人信息保護的法律法規(guī)直接產(chǎn)生沖突。但在刑事訴訟中,國家為了查明犯罪事實,懲罰犯罪分子,維護社會安全秩序,具備對嫌疑人隱私權(quán)進行干預的正當理由;并且目前國家成文法體系下對于刑事訴訟中隱私權(quán)的內(nèi)涵與外延都沒有明確的界定,甚至《中華人民共和國憲法》都未將隱私權(quán)確定為一項獨立的權(quán)利[5],這說明按照我國現(xiàn)有法律的框架,在審訊中情緒識別技術(shù)對于嫌疑人隱私權(quán)的侵害缺乏法律的保障。

    情緒識別技術(shù)作為先進的科學技術(shù)直接運用在審訊實踐中,對刑事訴訟中的公民隱私權(quán)又提出了新的挑戰(zhàn),一方面隱私權(quán)的界定更加困難,因為在信息科技時代公民人身信息、空間信息、通訊信息的外延和內(nèi)涵都有了新的內(nèi)容[6],究竟是個人隱私還是公共信息更加模糊難分,而對于隱私權(quán)的清晰界定是判斷國家是否侵犯公民隱私權(quán)的前提。更重要的是情緒識別技術(shù)綜合了諸多科技手段,人臉情緒識別、語音情緒識別等等,這意味著偵查人員獲取嫌疑人信息的途徑和能力隨著科學技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)爆炸式增長,公民對于自身隱私權(quán)的保護難度越來越大,因此如何與時俱進的兼顧打擊犯罪和保護公民權(quán)利成為很大難題[7]。

    同時,情緒識別技術(shù)作為審訊中偵查人員可以采取的一種審訊技術(shù),是幫助偵查人員獲得證據(jù)、發(fā)現(xiàn)線索的前提和條件,充當?shù)氖枪ぞ咝缘慕巧?,因此,借由情緒識別技術(shù)在審訊中獲得的證據(jù)屬于“運用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析收集的證據(jù)”[8],仍然屬于物證、書證、證人證言中的一種,并未對傳統(tǒng)的證據(jù)規(guī)則產(chǎn)生沖擊。但是“運用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析收集的證據(jù)”適用的核心問題就是因為證據(jù)獲取方式不合法而導致證據(jù)不可采,因此,和其他審訊策略手段一樣,情緒識別技術(shù)的使用同樣要受到法律的約束,在適用情緒識別技術(shù)之前檢查此舉是否符合比例原則,是否超出必要的限度,是否與社會危害性相匹配等,還需要借助司法審查和非法證據(jù)排除,實現(xiàn)審訊各個階段對于公權(quán)力、情緒識別技術(shù)的監(jiān)督約束,以及對嫌疑人隱私權(quán)的保護。

    人工智能走進偵查是公安機關(guān)所面臨的日益嚴峻的犯罪態(tài)勢客觀推動的結(jié)果,也可視為順應時代發(fā)展規(guī)律、主動尋求變革的必要之舉。情緒識別技術(shù)作為時代浪潮下推動產(chǎn)生的新興人工智能技術(shù),其所象征的智能審訊模式較之傳統(tǒng)審訊工作在思維、行為模式等方面都有較大的差異。

    情緒識別技術(shù)以成熟的情緒分類研究和感知智能研發(fā)為基礎,從多個通道采集嫌疑人的生物信息,實現(xiàn)特定情緒的特征數(shù)據(jù)與內(nèi)在情緒類型的有效映射,最終達到審訊中情緒識別的目的。但該技術(shù)在審訊室使用的實際過程中,不可避免的會遇到“人工智能+審訊”兩者不兼容的情況,以及嫌疑人隱私權(quán)保護的問題,這需要偵查人員積極發(fā)現(xiàn)情緒識別技術(shù)嵌入審訊過程中的痛點,與技術(shù)研發(fā)人員共同疏通人工智能與審訊之間存在的梗阻,努力促進情緒識別技術(shù)審訊化的實現(xiàn);在程序上確保情緒識別技術(shù)在審訊中使用具有合法性的同時,關(guān)注隱私權(quán)保護中最低限度的人權(quán)準則,合理運用科技之矛與法律之盾,讓人工智能技術(shù)在審訊中發(fā)揮強勢作用。

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