近年来，人工智能AI正迅速进入各个国家的各行各业。从医疗、金融到教育，越来越多的重要决策开始借助算法完成。而现在，这股技术浪潮也正在进入移民政策领域。

今天（3月4日），加拿大媒体披露：移民部IRCC正在试验一种新的人工智能工具，用来向新移民提供定居地点建议。

简单来说，这套系统会根据移民的教育背景、工作经历、技能结构等信息，预测他们在加拿大不同城市成功就业和融入社会的概率，并向新移民推荐最适合定居的地区。

虽然移民最终仍然可以自由选择居住城市，但这一试验也意味着人工智能正在逐步进入加拿大移民体系的核心运作。

这套系统名为Geomatch，由美国的斯坦福移民政策实验室（Stanford Immigration Policy Lab）开发。

Geomatch的核心逻辑是通过机器学习分析大量历史移民数据，包括：

• 移民的教育背景

• 工作经验

• 职业类别

• 语言能力

• 个人特征

然后再结合过去类似背景移民在不同城市的发展情况，例如：就业率、收入水平、社会融入程度等，通过这些数据，算法可以预测某一位新移民在加拿大不同城市发展的“成功概率”。

例如：

需要说明的是：AI的目标并不是“分配”移民，而是提供一种数据化建议，帮助新移民更容易找到适合自己的就业环境。

IRCC在其AI战略文件中强调，这类建议只是“供参考的信息”，移民并没有义务按照系统推荐定居。

表面上看，这是一次技术试验，但背后其实反映的是加拿大移民体系长期存在的一个结构性问题：移民过度集中在少数大城市。

目前，新移民最主要的三个目的地仍然是：多伦多、温哥华和蒙特利尔。

究其原因，不过是因为这些城市拥有：更完善的就业市场、更成熟的移民社区、更多语言与文化资源。

但与此同时，这种高度集中也带来了不少问题，比如房价上涨、基础设施压力、城市拥挤、住房短缺等等。

而在加拿大的许多中小城市——主要分布在大西洋四省、草原省份以及安省北部地区等等，却长期面临另一种困境：

• 人口老龄化

• 劳动力短缺

• 人口流失严重

这些地方往往拥有充足的就业机会，却很难吸引新移民长期定居。

因此过去几年，加拿大政府一直在尝试推动一种政策方向：让移民更加分散地分布在全国各地。

为此，加拿大推出了一系列项目，例如：

• 永久化太平洋移民计划Atlantic Immigration Program

• 先后试点北方/偏远小镇移民计划Rural and Northern Immigration Pilot以及偏远社区移民计划Rural Community Immigration Pilot

这些项目的核心目标都是一样的——吸引新移民前往劳动力短缺的中小城市定居。

而现在，AI算法可能成为这一政策的新工具。

很多人可能会觉得，用人工智能参与移民政策似乎有些“科幻”。但实际上，IRCC早已在多个环节使用AI技术。

目前AI在移民系统中最主要的用途包括：

1 申请分流（Triage）

AI系统可以对移民申请进行初步分析，将申请分为：

• 低风险

• 高风险

低风险申请通常会被标记为“简单案件”，可以更快进入审批流程。

2 欺诈识别

人工智能还被用来识别各种移民欺诈行为，例如：

• 伪造银行流水

• 假学历文件

• 篡改照片

• 身份信息造假

AI甚至可以识别被数字修改过的照片，例如：人脸年龄变化、图像合成、身份伪装等等。

根据IRCC提供的数据，2025年：

• 每月平均调查约8000起移民欺诈案件；

• 每月平均拒绝约7900份欺诈申请

其中，访客签证因欺诈被拒的比例也在上升：从2024年的4.6%上升到了2025年的7.1%。这也说明，人工智能正在成为移民监管的重要工具。

尽管AI技术有很多优势，但也引发了一些担忧。最有代表性的就是一些移民权益组织认为，算法可能会带来新的问题。

移民工人变革联盟的执行董事Syed Hussan就表示：移民申请表中的信息其实非常有限，系统并不了解一个人的真实生活偏好——是否喜欢大城市、是否重视文化艺术、是否有朋友或家人在某地等等。因此，仅靠算法可能无法做出真正合适的建议。

此外，如果历史数据本身存在偏见，AI也可能在无意中强化这些偏见。比如某些群体可能被系统推荐到就业机会较少的地区，从而影响长期发展。

针对这些问题，IRCC在AI战略中提出了几项原则：

第一，不使用完全自动化的AI决策。

也就是说，AI不会直接做出批准或拒绝移民申请的决定，最终判断仍然由移民官完成。

第二，避免“黑箱算法”。

所谓“黑箱AI”，指的是算法的决策逻辑无法解释。

IRCC表示，这类系统不符合加拿大行政法的原则，因为申请人有权获得清晰的审批理由。

第三，加强隐私保护。

在训练AI系统时，政府将尽量使用匿名数据、合成数据，同时确保个人信息可以被删除或更正。

从更长远的角度看，这项试验可能只是一个开始。

随着数据分析和人工智能技术的发展，未来移民系统很可能会越来越依赖算法，并应用到各种工作中：

• 预测移民就业成功率；

• 分析劳动力市场需求；

• 识别申请欺诈；

• 优化审批流程……

长此以往发展下去，移民政策可能逐渐从传统的行政体系，转变为一种更加数据驱动的管理模式。

当然，这种转变也需要在效率与公平之间找到平衡。

毕竟，移民不仅是经济决策，也涉及个人选择、社会融入和文化认同。

因此，如何在利用技术提高效率的同时，保持透明、公平和人性化，也将成为未来移民政策的重要挑战。

对于许多准备移民加拿大的人来说，这一变化或许意味着：未来在选择定居城市时，除了朋友推荐和个人经验之外，也许还会多一个新的参考来源——人工智能。

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