قادة الفكر
كيف تُكشف الحدائق المحمية في السلامة العامة عن أزمة الخصوصية في أمريكا
الحدود المتوسعة للذكاء الاصطناعي والبيانات التي يحتاجها
الذكاء الاصطناعي يتغير بسرعة كيف نعيش ، نعمل ونحكم. في الصحة العامة والخدمات العامة ، تعد أدوات الذكاء الاصطناعي واعدة لزيادة الكفاءة وتسريع اتخاذ القرارات. ولكن تحت السطح من هذا التحول يوجد عدم توازن متزايد: قدرةنا على جمع البيانات تفوقت على قدرةنا على الحكم فيها مسؤولية.
هذا يمتد إلى ما هو أكثر من تحدي تقني ليكون أزمة خصوصية. من برامج الشرطة التنبؤية إلى أدوات المراقبة والقارئات الآلية للرقاقة ، البيانات حول الأفراد يتم جمعها وتحليلها والعمل عليها بسرعة غير مسبوقة. ومع ذلك ، فإن معظم المواطنين لا يعرفون من يملك بياناتهم ، كيف يتم استخدامها أو ما إذا كانت يتم حمايتها.
لقد رأيت هذا من قرب. كعميل خاص متقاعد في FBI والآن كمدير تنفيذي لشركة رائدة في تكنولوجيا السلامة العامة ، عملت عبر الحكومة والقطاع الخاص. شيء واحد واضح: إذا لم نصلح الطريقة التي نتعامل مع الخصوصية الآن ، فإن الذكاء الاصطناعي سيجعل المشاكل الحالية أسوأ. وأحد أكبر المشاكل هي الحدائق المحمية.
ما هي الحدائق المحمية ولماذا هي خطرة في السلامة العامة؟
الحدائق المحمية هي أنظمة مغلقة حيث يتحكم شركة واحدة في الوصول إلى البيانات وحركتها واستخدامها. وهي شائعة في الإعلان والوسائط الاجتماعية (فكر في منصات Facebook و Google و Amazon) ولكنها تظهر بشكل متزايد في السلامة العامة أيضًا.
ت扮ي شركات السلامة العامة دورًا رئيسيًا في البنية التحتية الحديثة للشرطة ، ومع ذلك ، فإن الطبيعة المملوكة لبعض هذه الأنظمة تعني أنها لا يتم دائمًا تصميمها للتفاعل بسلاسة مع أدوات من بائعين آخرين.
قد تقدم هذه الحدائق المحمية وظائف قوية مثل مقاطع الفيديو السحابية للكاميرات أو قارئات الرقاقة الآلية ، ولكنها أيضًا تُنشئ احتكارًا لطريقة تخزين البيانات ووصولها وتحليلها. غالبًا ما تجد وكالات الشرطة نفسها مقيدة بعقود طويلة الأمد مع أنظمة مملوكة لا تتحدث مع بعضها البعض. النتيجة؟ التجزئة ، والرؤى المُحجزة ، وعدم القدرة على الاستجابة بشكل فعال في المجتمع عندما يهم الأمر.
الجمهور لا يعرف ، وهذا مشكلة
معظم الناس لا يدركون كمية المعلومات الشخصية التي تتدفق إلى هذه الأنظمة. في العديد من المدن ، يمكن استنتاج موقعك ومركبتك ونشاطك على الإنترنت وحتى حالتك العاطفية وتتبعها من خلال خليط من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يمكن تسويق هذه الأدوات كتحسينات لمكافحة الجريمة ، ولكن في غياب الشفافية واللوائح ، يمكن إساءة استخدامها بسهولة.
وما زال ليس فقط أن البيانات موجودة ، ولكنها موجودة في بيئات محمية تسيطر عليها شركات خاصة مع إشراف ضعيف. على سبيل المثال ، أدوات مثل قارئات الرقاقة موجودة الآن في آلاف المجتمعات عبر الولايات المتحدة ، وتجميع البيانات وتغذيتها إلى شبكتها المملوكة. غالبًا ما لا تملك إدارات الشرطة حتى الأجهزة ، وتستأجرها ، مما يعني أن خط أنابيب البيانات والتحليل والتنبيهات يتم تحديدها بواسطة بائع وليس بواسطة الإجماع العام.
لماذا يجب أن يثير هذا انتباهنا
الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات للعمل. ولكن عندما تكون البيانات محبوسة داخل الحدائق المحمية ، لا يمكن مقارنتها أو التحقق منها أو الطعن فيها. هذا يعني أن القرارات المتعلقة بمن يتم إيقافه أو توجيه الموارد أو من يتم وضع علامة عليه كتهديد يتم اتخاذها بناءً على معلومات جزئية وأحيانًا غير دقيقة.
المخاطر؟ قرارات سيئة ، وانتهاكات محتملة للحقوق المدنية ، وفراغ متزايد بين إدارات الشرطة والمجتمعات التي تخدمها. تتحلل الشفافية. تتبخر الثقة. وتعطلت الابتكارات ، لأن الأدوات الجديدة لا يمكنها دخول السوق إلا إذا انضمت إلى قيود هذه الأنظمة المحمية.
في سيناريو حيث يتم وضع علامة على مركبة مسروقة بشكل خاطئ بواسطة نظام تعرف الرقاقة بناءً على بيانات قديمة أو مشتركة ، دون القدرة على التحقق من تلك المعلومات عبر المنصات أو تدقيق كيفية اتخاذ ذلك القرار ، قد يتصرف الضباط بناءً على إيجابيات خاطئة. لقد رأينا بالفعل حوادث حيث تكنولوجيا معيبة أدت إلى اعتقالات خاطئة أو تصاعد المواجهات. هذه النتائج ليست افتراضية ، إنها تحدث في المجتمعات عبر البلاد.
ما الذي يحتاجه تنفيذ القانون فعلا
بدلاً من حبس البيانات ، نحن بحاجة إلى بيئات مفتوحة تدعم مشاركة البيانات الآمنة والمعاييرية والمتوافقة. هذا لا يعني التضحية بالخصوصية. على العكس ، إنه الوسيلة الوحيدة لضمان أن يتم فرض حماية الخصوصية.
تعمل بعض المنصات نحو هذا. على سبيل المثال ، FirstTwo تقدم أدوات إدراك الحالة في الوقت الفعلي التي تؤكد على التكامل المسؤول للبيانات المتاحة للجمهور. أخرى ، مثل ForceMetrics ، تركز على دمج مجموعات بيانات متفرقة مثل مكالمات 911 وسجلات الصحة السلوكية وتاريخ الحوادث السابقة لتزويد الضباط بالسياق الأفضل في الميدان. ولكن بشكل حاسم ، يتم بناء هذه الأنظمة مع احتياجات السلامة العامة و احترام المجتمع كأولوية ، وليس كأمر ثانوي.
بناء بنية تحتية تضع الخصوصية في المقام الأول
نهج يضع الخصوصية في المقام الأول يعني أكثر من حزف المعلومات الحساسة. إنه يعني تقييد الوصول إلى البيانات إلا إذا كان هناك حاجة قانونية واضحة. إنه يعني توثيق كيفية اتخاذ القرارات وتمكين التدقيق من قبل الأطراف الثالثة. إنه يعني الشراكة مع أصحاب المصلحة في المجتمع وجماعات حقوق مدنية لتشكيل السياسة والتنفيذ. هذه الخطوات تؤدي إلى تعزيز الأمان والشرعية بشكل عام.
على الرغم من التقدم التكنولوجي ، ما زلنا نعمل في فراغ قانوني. الولايات المتحدة تفتقر إلى تشريعات شاملة للخصوصية ، مما يترك الوكالات والبائعين لاتخاذ القواعد كما يذهبون. أوروبا لديها GDPR ، الذي يوفر خارطة طريق لاستخدام البيانات القائم على الموافقة والمساءلة. الولايات المتحدة ، من ناحية أخرى ، لديها خليط متفرق من السياسات على مستوى الولاية التي لا تتعامل بشكل كافٍ مع تعقيدات الذكاء الاصطناعي في الأنظمة العامة.
يجب أن يتغير ذلك. نحن بحاجة إلى معايير واضحة ويمكن فرضها حول كيفية جمع وكالات تنفيذ القانون ومنظمات السلامة العامة للبيانات وتخزينها ومشاركتها. ونحن بحاجة إلى إشراك أصحاب المصلحة في المجتمع في المحادثة. الموافقة والشفافية والمساءلة يجب أن تكون مدونة في كل مستوى من النظام ، من الشراء إلى التنفيذ إلى الاستخدام اليومي.
النتيجة: بدون التوافق ، تعاني الخصوصية
في السلامة العامة ، الأرواح على المحك. فكرة أن بائعًا واحدًا يمكن أن يسيطر على الوصول إلى البيانات الحيوية ويربط كيفية استخدامها متي هو ليس فقط غير فعال. إنه غير أخلاقي.
نحن بحاجة إلى التحرك بعيدًا عن الأسطورة التي تقول إن الابتكار والخصوصية متنافيان. الذكاء الاصطناعي المسؤول يعني أنظمة أكثر مساواة وفعالية ومساءلة. إنه يعني رفض احتكار البائع ، وتحديد الأولوية للتوافق ، وطلب معايير مفتوحة. لأن في демقراطية ، لا يجب أن تسيطر شركة واحدة على البيانات التي ت决定 من يحصل على المساعدة ، من يتم إيقافه ، أو من يتم التخلي عنه.
