在日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）的科研项目中，产业技术综合研究所（简称“产综研”）面向儿童相谈所（日本的儿童保护机构）的职员开发了日本首款采用人工智能（AI）技术的儿童虐待应对支援系统。该系统已经引进三重县的儿童相谈所，并从6月下旬开始实施验证实验。这是日本首次利用AI综合预测虐待危险程度。
验证实验将验证能否减轻职员的工作负担以及迅速应对虐待事件，还可开发有助于实施高质量的虐待应对支援的技术并构筑平台，推动该系统的实用化。
图1：儿童虐待应对支援系统的画面示意图
日本虐待儿童的现象不断增加，据厚生劳动省调查，1999年至2017年间，相关咨询应对件数约增加12倍。而负责应对儿童咨询和进行家庭调查的儿童福祉司的数量仅增加约2.6倍，在儿童福祉现场工作的职员的工作量非常大。
另外，接连发生的虐待致死事件的报道中也指出，目前，儿童福祉机构之间主要通过电话、邮件和传真等一对一共享信息，因此，为应对持续增加的虐待现象，需要改善儿童福祉机构的业务流程，尤其需要提高职员之间的信息共享和合作效率。
儿童虐待应对支援系统介绍
1）系统机制
通过平板终端向“AiCAN”输入儿童的基本信息和评估数据，保存至云端。统计解析软件“R”以及产综研作为NEDO项目的一部分开发的概率建模及模拟模块“PLASMA（Probabilistic Latent Structure Modeling API）”将以这些数据为基础，根据过去的数据进行预测和模拟，并在“AiCAN”上实时显示虐待危险度、复发率及是否需要实施临时保护等解析结果。
另外，通过使以前在儿童相谈所现场用纸记录的儿童信息和虐待相关调查记录实现数字化，还能在工作中利用过去的数据。
图2：虐待应对支援系统的构成
2）AI技术的特点
应对虐待咨询需要非常谨慎地做决定，预测时不仅要实现高预测精度，还要重视解释预测依据等的能力。因此，该系统组合使用了具有较高预测精度的机器学习技术和可解释性较高的概率建模技术。
儿童相谈所受理虐待事件时，为预测结束该事件所需的天数，采用了梯度提升等预测精度较高的机器学习算法。另外，虐待危险度预测采用了可解释性较高的概率建模——概率潜在语义分析，虐待复发率预测采用了基于贝叶斯网络的概率因果推理。
通过结合不同的方法并显示虐待的危险度、复发率和临时保护的必要性，将利用AI提供符合现场需求的支援。（日文发布全文）
文：JST客观日本编辑部
