بن هـا، مدير معماري الحلول، الحكومة والقانون والامتثال، فيريتون – سلسلة المقابلات

بن هـا هو مدير معماري الحلول لشركة فيريتون في قسم الحكومة والقانون والامتثال. بن لديه أكثر من 15 عامًا من الخبرة في صناعة البرمجيات، حيث عمل بشكل رئيسي في دور مبيعات تقنية مسبقة. بن يعمل مع العملاء في مجال الحكومة والقانون منذ 4 سنوات.

Veritone تصمم حلول ذكاء اصطناعي مركزة على الإنسان. تعمل برمجيات وخدمات فيريتون على تمكين الأفراد في العديد من أكبر وأشهر العلامات التجارية في العالم لتشغيل أنفسهم بفعالية أكبر، وتسريع اتخاذ القرارات، وزيادة الربحية.

كيف يتكامل نظام iDEMS من فيريتون مع أنظمة إنفاذ القانون الحالية، وما هي الكفاءات المحددة التي يقدمها؟

تملك أنظمة إنفاذ القانون (LEAs) الحالية عادةً بيانات من مصادر مختلفة، مثل أنظمة الكاميرات التي يتم ارتداؤها على الجسم، وأنظمة إدارة الفيديو والكاميرات والأجهزة الأخرى. يسمح iDEMS لشرطة إنفاذ القانون ببناء الاتصالات في تلك الأنظمة الحالية من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) أو مسارات التكامل الأخرى. ثم يتم تحويلها افتراضيًا فوق تلك الأنظمة، مما يسمح لشرطة إنفاذ القانون بالحفاظ على البيانات الرئيسية حيث هي في الأنظمة المصدر. داخل تطبيق Veritone Investigate، يمتلك المستخدم الوصول إلى ملف تعريف منخفض الدقة يمكنه استخدامه للعرض، والمشاركة، والبحث، والتحليل، إلخ. نظرًا لأن البيانات موجودة في موقع مركزي واحد، يصبح من الأسهل للمستخدم المرور عبر عملية التحقيق دون التبديل بين التطبيقات المنفصلة.

يسمح تطبيق Veritone Investigate للمستخدم أيضًا باستخدام الإدراك الاصطناعي لتحليل ما يوجد داخل المحتوى نفسه. بعبارة أخرى، يمكن لشرطة إنفاذ القانون استخدام الإدراك الاصطناعي لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى بيانات مهيكلة، مما يوفر معلومات وصفية تجعل العثور على الأشياء أكثر سهولة. لا تقوم معظم الأنظمة ببساطة بacting كتخزين للبيانات ولا تحتوي على معلومات حول الكلمات المنطوقة أو الوجوه أو الأشياء داخل المحتوى. مع تطبيق Investigate وحل iDEMS، يتم بناء الإدراك الاصطناعي بشكل أصلي ويعمل تلقائيًا عند الابتلاع، مما يلغي الحاجة إلى مشاهدة أو الاستماع إلى المحتوى يدويًا للحصول على السياق، مما يسرع عملية التحقيق.

ما هي المتطلبات الفنية لشرطة إنفاذ القانون لتطبيق حل iDEMS من فيريتون؟

لا تحتاج شرطة إنفاذ القانون إلى امتلاك متطلبات فنية كبيرة لتطبيق حل iDEMS من فيريتون – في الواقع، سيعمل الحل مع أي حجم من شرطة إنفاذ القانون بغض النظر عن الأنظمة التي لديهم أو لا يمتلكونها. نظرًا لأن فيريتون لديها محولات ابتلاع يمكنها الاتصال بالواجهات البرمجية المختلفة، فإن الشيء الوحيد الذي ستحتاج إليه شرطة إنفاذ القانون هو شخص لديه الوصول إلى تلك الأنظمة الحالية. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد iDEMS على السحابة، وستحتاج شرطة إنفاذ القانون إلى اتصال إنترنت عالي السرعة ومتصفح ويب حديث.

هل يمكنك تقديم المزيد من التفاصيل حول كيفية تمييز تقنية التعرف على الوجوه التقليدية من تقنية Veritone Track من حيث الدقة والكفاءة؟

يعتمد التعرف على الوجوه التقليدية على الميزات الواضحة للوجه (العيون، الأنف، الفم، إلخ) لتحديد شخص يهم. المشكلة هي أنه إذا لم يلتق الفيديو بالوجه الشخصي، لا يمكن للتقنية تحديد أو تتبع ذلك الفرد. على سبيل المثال، إذا كان الفيديو يلتقط فقط ظهر شخص ما، أو يغطي الوجه بقناع أو كابوشون، أو لا يحتوي الفيديو على زاوية مثالية للوجه، فإن تقنية التعرف على الوجوه لن تعمل.

بدلاً من ذلك، تعامل تقنية Veritone Track مع الأشخاص المحتملين كأشياء في عملية تعرف باسم كائنات تشبه الإنسان (HLOs). من خلال HLOs، يمكن لتقنية Veritone Track بناء “بصمة شخص” فريدة لتلك الشخصية بناءً على السمات البصرية المميزة. يمكن أن تكون هذه السمات المميزة بصرية قبعاء، أو نظارات، أو حقيبة ظهر، أو حتى التباين اللوني بين ملابسهم وأحذيتهم، كما أنها تأخذ في الاعتبار نوع جسم الشخص، على سبيل المثال طول الذراع، والطول، والوزن، إلخ.

بعد بناء تلك البصمة الشخصية، تدمج تقنية Veritone Track العمل البوليسي التقليدي من خلال حلقة人类ية تتم مراجعة وتأكيد المطابقات المحتملة. في النهاية، هذه الطريقة أكثر دقة وكفاءة من تقنيات التعرف على الوجوه التقليدية.

كيف يعزز استخدام كائنات تشبه الإنسان (HLOs) في تقنية Veritone Track عملية التعريف مقارنة بالاعتماد على التعرف على الوجوه؟

يعزز استخدام HLOs عملية التعريف لأنها لا تتطلب من شرطة إنفاذ القانون الوصول إلى نفس المتغيرات مثل التعرف على الوجوه التقليدية، أي وجه إنسان كاملًا. تقنية Veritone Track مرنة بحيث ستستخدم أي معلومات متاحة بغض النظر عن جودة الفيديو أو الدقة أو زاوية الكاميرا (مرتفعة على السقف أو على مستوى العين). على الرغم من المزايا التي تقدمها تقنية Veritone Track، إلا أنها لا تستبعد تقنية التعرف على الوجوه – يمكن لشرطة إنفاذ القانون استخدام كلا التقنيتين في نفس الوقت. على سبيل المثال، يمكن لشرطة إنفاذ القانون استخدام تقنية Veritone Track لإنشاء بصمة شخص من كميات كبيرة من الفيديو ذي الجودة المنخفضة بينما تقوم بتشغيل التعرف على الوجوه على عينات فيديو من لقطات أمامية لشخص يهم.

كيف يساعد نظام فيريتون القائم على الذكاء الاصطناعي في تسريع التحقيقات مع الحفاظ على معايير عالية في التعامل مع الأدلة؟

يستخدم تطبيق Veritone Investigate، أو جميع تطبيقات فيريتون في القطاع العام، الذكاء الاصطناعي لتسريع العمليات اليدوية لشرطة إنفاذ القانون، مما يقلل من الأسابيع أو الأيام من العمل إلى بضع ساعات، وهو ما يزداد أهمية في ظل النقص المستمر في التمويل. على الرغم من هذا التسريع في السرعة، يحافظ فيريتون على معايير عالية في التعامل مع الأدلة من خلال عدم الثقة الكاملة في مخرجات الذكاء الاصطناعي. تترك هذه الحلول القول النهائي للمحقق البشري لمراجعة النتائج النهائية. كما تمكن تقنية فيريتون البشر من الامتثال لمعايير التعامل مع الأدلة وسلسلة الحفاظ عليها. بالإضافة إلى ذلك، تتمتع هذه الحلول بمسارات تدقيق مدمجة، بحيث يمكن لشرطة إنفاذ القانون رؤية كيف وصل المحقق إلى النتيجة النهائية. ببساطة، لا يُستبدل الذكاء الاصطناعي البشر – بل يعزز فقط قدراتهم.

يثير الذكاء الاصطناعي في إنفاذ القانون مخاوف بشأن الاضطهاد الخاطئ للأقليات، خاصة مع المدن مثل ديترويت، ميشيغان التي تشهد مضبوطات خاطئة متعددة في أقل من عام. كيف تتعامل فيريتون مع هذه التحديات الأخلاقية؟

أولاً، تستخدم فيريتون دائمًا الحواجز والأمانات لتقليل احتمالية الاضطهاد الخاطئ. على سبيل المثال، لا تستخدم تقنية Veritone Track العلامات البيومترية مثل الميزات الوجهية لبناء بصمات الأشخاص بل تعتمد على الملابس، ونوع الجسم، إلخ. ثانيًا، لا تقوم هذه الأدوات بفحص الإنترنت، أو وسائل التواصل الاجتماعي، أو قواعد بيانات كبيرة مثل وكالة الجوازات لتحصل على البيانات. عندما تستخدم شرطة إنفاذ القانون حلولنا في قضية نشطة أو تحقيق، يمكنها فقط مقارنة الأدلة الفوتوغرافية أو الفيديوية المرفوعة مع قاعدة بيانات للمجرمين المعروفين بسجلات الاعتقال. في حالة ما حدث في ديترويت، ميشيغان، استخدمت شرطة إنفاذ القانون حلًا استخدم بيانات من جميع أنحاء الإنترنت دون وجود محقق بشري “في الحلقة” لتحقق من النتائج، مما أدى إلى اضطهاد خاطئ للمواطنين الأبرياء.

هل يمكنك توضيح كيف يضمن الذكاء الاصطناعي في فيريتون دقة التوجيهات التي يتم توليدها؟

يولد الذكاء الاصطناعي في فيريتون توجيهات محتملة التي يمكن للمحققين البشريين متابعتها. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي للمحقق نتائج مفيدة، لا يزال الشخص يأخذ القرار النهائي. مرة أخرى، شهدت حالة ديترويت، ميشيغان، ثقة شرطة إنفاذ القانون في التعرف على الوجوه وحده ليعمل. كانت هذه الثقة العمياء مشكلة في النهاية لأن هذه النماذج اعتمدت على بيانات أدت إلى تحيزات ديموغرافية أو عرقية.

علاوة على ذلك، البيانات التي يختارها فيريتون لتدريب محركات ونمذجة الذكاء الاصطناعي تمثل المحتوى. قبل تدريب البيانات، يُقوم فيريتون بحذف عناصر فيديو وأudio الحساسة من مصادر مثل الكاميرات التي يتم ارتداؤها على الجسم، وصور الفيديو داخل السيارة، وصور الفيديو التلفزيونية، إلخ، أو استخدام بيانات عامة غير حساسة. كما يُقوم فيريتون بتحقق من النتائج مع ملاحظات العملاء من أجل التحسين المستمر.

كيف تتعامل فيريتون مع إمكانية الذكاء الاصطناعي لإدامة التحيزات الحالية في بيانات إنفاذ القانون؟

تستخدم فيريتون نهجًا متعدد النماذج يعمل مع العديد من مقدمي الطرف الثالث المختلفين للحصول على منظور أوسع بدلاً من الاعتماد بشكل صريح على نموذج الذكاء الاصطناعي واحد. على وجه الخصوص، يسمح هذا الأسلوب لفيريتون بمعاينة المعايير داخل فئة معينة من الإدراك الاصطناعي، مثل النسخ، أو الترجمة، أو التعرف على الوجوه، أو الكشف عن الكائنات، أو التعرف على النص. من خلال الاستفادة من “حكمة الجماعة”، يمكن لفيريتون تشغيل نفس المحتوى على نماذج متعددة داخل نفس فئة الإدراك الاصطناعي للمساعدة في الحماية ضد التحيزات.

ما هي الخطوات التي تُتخذ لضمان ألا تُخرق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في فيريتون حقوق الخصوصية؟

تتبع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في فيريتون أفضل الممارسات التالية لضمان عدم انتهاك حقوق الخصوصية. الأولى: يبقى بيانات العملاء ملكية لهم في جميع الأوقات. لديهم الحق في إدارة بياناتهم، أو حذفها، أو القيام بما يريدون بها. على الرغم من أن بيانات العملاء تعمل في بيئة سحابية آمنة من فيريتون، إلا أنهم يحتفظون بالملكية الكاملة. الثانية: لا تستخدم فيريتون بيانات العملاء بدون إذنهم أو موافقتهم. على وجه الخصوص، لا تستخدم فيريتون بيانات العملاء لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. الأمان والخصوصية من الأهمية بمكان، وسيعمل العملاء دائمًا مع نماذج مدربة مسبقًا تستخدم بيانات محذوفة من جميع المعلومات الحساسة والبيومترية والشخصية.

كيف تتوازن فيريتون بين الحاجة إلى التقدم التكنولوجي السريع والاعتبارات الأخلاقية والتأثير الاجتماعي؟

عند تطوير الذكاء الاصطناعي بسرعة، هناك ميل لاستخدام أكبر قدر من البيانات وجمعها باستمرار لتحسينها وتطويرها. بينما يؤدي هذا النهج إلى نضج سريع للنموذج الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يفتح الباب أمام مخاوف أخلاقية وخصوصية واجتماعية مختلفة.

لهذا السبب، تسعى فيريتون دائمًا إلى أفضل النماذج الذكاء الاصطناعي. خلال اندفاع الذكاء الاصطناعي التوليدي، حصلت فيريتون على وصول مبكر إلى التكنولوجيا من OpenAI وشركاء آخرين. ومع ذلك، بدلاً من المضي قدمًا وتطبيق حلول جديدة على الفور، سألنا، “كيف سيتفاعل عملاؤنا مع الذكاء الاصطناعي في حالة استخدام صحيحة؟” بعبارة أخرى، بعد فحص مهمة وpoints الألم لشرطة إنفاذ القانون، حددنا كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة مسؤولة تضع البشر في المركز بينما تسمح للمستخدمين بالحصول على أهدافهم وتحدياتهم.

على سبيل المثال، يحتوي تطبيق Veritone Investigate على نموذج لغة كبير منفرد ومتوافق مع الشبكة يمكنه تلخيص المحادثات المكتوبة أو المحتوى. إذا قامت كاميرا الجسم بتصوير حادث أو مقابلة محقق شخص ما، يمكن لتطبيق Veritone Investigate تحويل ذلك المحتوى وتلخيصه تلقائيًا، وهو ما يعد مفيدًا جدًا للمحققين أو المحققين الذين يحتاجون إلى تقديم تلخيص لجميع المقابلات في فقرة قصيرة للمدعي العام أو الادعاء. ومع ذلك، لا يزال الشخص لديه فرصة لمراجعة الإخراج الذي تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي لإجراء التعديلات والتغييرات اللازمة قبل تقديمها.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Veritone.