概述
人工智能帮助政府筛查旅客、监控边境和处理移民文书，但它也引发了有关监视、偏见和正当程序的严重问题。这是现实世界中最具争议的人工智能部署之一。
边境安全和移民中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。
深入探讨
边境和移民机构将人工智能用于三项广泛的工作：检测、识别和处理。具有计算机视觉功能的摄像塔和无人机会对穿越偏远地区的人员或车辆进行标记（美国的“虚拟墙”使用安杜里尔和埃尔比特岗哨塔）。面部识别将旅行者与护照照片和监视列表进行匹配——美国海关和边境保护局的旅行者验证服务将实时照片与根据现有政府图像构建的图库进行比较。在幕后，机器学习对签证和庇护申请进行分类，预测逾期居留风险并转交案件。欧盟计划的出入境系统和 ETIAS 自动筛查非欧盟访客。包括美国公民自由联盟和欧盟监管机构在内的批评者警告说，这些系统更频繁地错误识别深色皮肤和女性面孔，并且可能会在没有解释的情况下拒绝人们。
技术洞察
边境人脸识别通常是1:1验证（这张实况照片与本护照相符吗？），而不是针对百万人的1:N识别，后者更容易出错。系统输出相似度分数和阈值来决定匹配。风险评分工具将结构化数据（旅行历史、之前的签证记录、传记字段）融合到一个模型中，标记案例以供人工审查。准确性在很大程度上取决于训练数据的多样性； NIST 测试记录了某些人口群体的错误匹配率较高。
掌握边境安全和移民领域的人工智能
人工智能帮助政府筛查旅客、监控边境和处理移民文书，但它也引发了有关监视、偏见和正当程序的严重问题。这是现实世界中最具争议的人工智能部署之一。边境安全和移民中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。为了建立深入的理解，请将边境安全和移民中的人工智能视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在边境安全和移民领域使用人工智能的强大团队将技术能力与领域政策、可审计性和一线决策结合起来。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。同时，监管要求可能会使原本强大的原型失效。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
美国 CBP 的旅客验证服务使用面部识别技术将航空公司乘客与登机口的护照照片进行匹配
美墨边境的安杜里尔和埃尔比特自主哨塔使用计算机视觉来检测和分类人员和车辆
欧盟的 ETIAS 和出入境系统可对免签证非欧盟旅客进行自动筛查和生物识别记录
庇护和签证机构使用机器学习来分类案件、检测文件欺诈并标记潜在的签证逾期居留
实施模式
人工智能在边境安全和移民领域的实践
美国海关和边境保护局的旅客验证服务使用面部识别技术将航空公司乘客与登机口的护照照片进行匹配。
美国 CBP 的旅行者验证服务使用面部识别技术将航空公司乘客与登机口的护照照片进行匹配。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在边境安全和移民领域的实践
美墨边境沿线的安杜里尔和埃尔比特自主哨塔使用计算机视觉来检测人员和车辆并对其进行分类。
美国-墨西哥边境的安杜里尔和埃尔比特自主哨塔使用计算机视觉来检测和分类人员和车辆。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人员升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
人工智能在边境安全和移民领域的实践
欧盟的 ETIAS 和出入境系统可对免签证的非欧盟旅客进行自动筛查和生物识别记录。
欧盟的 ETIAS 和出入境系统可对免签证的非欧盟旅行者进行自动筛选和生物识别记录。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在边境安全和移民领域的实践
庇护和签证机构使用机器学习来分类案件量、检测文件欺诈并标记潜在的签证逾期居留。
庇护和签证机构使用机器学习来分类案件量、检测文件欺诈并标记潜在的签证逾期。当团队预先定义质量阈值、为边缘案件保留人工升级路径并跟踪随着时间的推移提高的生产力和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在启动前设计审计跟踪和文档。
在启动前设计审计跟踪和文档。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
尽早验证合规性和安全义务。
尽早验证合规性和安全义务。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。