Kuidas õiguskaitseorganid saavad jälgida huvipakkuvaid isikuid ilma näotuvastusele tuginemata

Uurimisrühmade jaoks saadaolevate videotõendite hulk on jõudnud enneolematule tasemele. Justiitsabi büroo andmetel, hõlmab ligikaudu 80% kuritegudest mingisuguseid videotõendeid ja see suundumus ei näita aeglustumise märke.

Sellele videotõendite sissevoolule aitavad kaasa erinevad allikad, alates turvakaameratest ja liiklusmaterjalidest kuni kehakaamerate, armatuurkaamerate ja pihuseadmeteni. 97% ameeriklastest omab mobiilseadet, on selliste kaadrite kättesaadavus muutunud üldlevinud nii avalikus kui ka erasektoris. Veelgi enam, kehal kantavate kaamerate laialdane kasutuselevõtt kohalike politseiosakondade ja šerifi büroode poolt suurendab videotõendite levikut veelgi: üle 47% üldotstarbelistest õiguskaitseasutustest ja 80% suurtest politseijaoskondadest kasutavad kehal kantavaid kaameraid.

AI kasutamine videotõendite ülevaates

Traditsiooniliselt nõudis videomaterjali analüüsimine töömahukaid käsitsi ülevaatusprotsesse, kuid tehisintellekti tehnoloogia edusammud on võimaldanud automatiseerida ja kiirendada videotõendite analüüsi.

Näiteks saab 10-minutilist videot nüüd käsitsi ülevaatamisele kulutatud tundide asemel analüüsida mõne minutiga. Samamoodi saavad AI-algoritmid jälgida huvipakkuvaid isikuid mitmes videofailis ja -vormingus, tuvastades potentsiaalsed vasted üksikisikute spetsiifiliste omaduste põhjal.

Tehisintellekti keskne eelis avaliku turvalisuse tagamisel seisneb selle võimes kiiresti reaalajas analüüsida ulatuslikke andmekogumeid. Tänu masinõppe algoritmidele on AI platvormid suurepärased mustrite tuvastamisel, kõrvalekallete tuvastamisel ja potentsiaalsete ohtude kõrgendatud täpsusega prognoosimisel.

See võime annab õiguskaitseasutustele (LEA) – esmareageerijatele ja teistele avaliku turvalisuse sidusrühmadele – tõhusalt tegeleda turvaprobleemidega ning optimeerida ressursside jaotamist ennetavalt ja tõhusalt, hoides samal ajal inimesi automatiseerimisprotsessiga kursis ja andes neile meeskonnaliikmetele võimaluse töötada. paremate andmetega kiirema aja jooksul.

Teatud tehisintellektilahendusi võimendades saavad LEA-d videotõendite analüüsi sujuvamaks muuta, ühendades pilte erinevate failide vahel, et luua üksikisikute, sündmuste ja ajajoonte põhjalik narratiiv. See suurendab oluliselt juurdluste tõhusust ja tulemuslikkust nii õigusvaldkonnas kui ka väljaspool seda.

Sellegipoolest on tehisintellekti kasutamine uurimistes tekitanud muret eraelu puutumatuse seaduste ja isikut tuvastava teabe (PII) kaitse pärast, keskendudes eelkõige sellele, kuidas saab kasutada näotuvastustehnoloogiat neid õigusi rikkumata.

Õnneks on nüüdisaegsete AI-tehnoloogiate esilekerkimisel nüüd olemas alternatiivne lähenemine huvipakkuvate isikute jälgimiseks videofailide kaudu, mis ei sõltu näotuvastusest.

AI, mis kaitseb isikut tuvastavat teavet

On olemas alternatiivsed tehisintellekti mudelid, mis seavad esikohale PII terviklikkuse, võimaldades uurijatel tuvastada asjakohast teavet ilma näotuvastuse või muude biomeetriliste markerite kasutamiseta, mis võiksid kahjustada isiklikku privaatsust. Selline lähenemine mitte ainult ei kiirenda analüüsiprotsessi, vaid vähendab ka videovalvega seotud privaatsusriske.

Privaatsuse eelistamine kiirust ohverdamata

Aja tähtsust ei saa üle tähtsustada. Kadunud isikutega seotud juhtumite puhul on esialgne 48 tundi otsustava tähtsusega, kuna tõendid on värsked ja isiku asukoha leidmise tõenäosus on suurem. Kasutades tehisintellekti videotõendite läbivaatamise kiirendamiseks, võivad LEA-d suurendada kadunud isikute leidmise ja huvipakkuvate isikute tuvastamise tõenäosust.

Olukordades, kus näotuvastus ei ole praktiline või eetiline, muutub inimlaadse objekti (HLO) tuvastamise tehnoloogia asendamatuks. HLO tuvastamise abil tuvastab tehisintellekti mootor isikud konkreetsete tunnuste alusel, mida ta on koolitatud ära tundma, näiteks riided, augustused või jalatsid. Tehes kindlaks juhtumid, kus need funktsioonid ilmuvad, lihtsustab tehisintellekt ulatusliku videomaterjali ülevaatamise protsessi, suurendades seega aja tõhusust.

HLO tuvastamise kasutusjuhtumid hõlmavad ohvri tuvastamist, kahtlustatava tuvastamist ja kinnipidamist, tunnistaja tuvastamist ja palju muud.

Muud viisid, kuidas tehisintellekt aitab õiguskaitseorganitel videomaterjalist isikuid leida

Lisaks isikute tuvastamisele ilma näotuvastust kasutamata pakub tehisintellekt ka muid meetodeid, mis aitavad inimanalüütikutel ja uurijatel inimesi jälgida, määrata olulisi ajaskaalasid ja koguda olulist teavet – vabastades nad tüütutest ülesannetest, et nad saaksid pühendada rohkem aega oma tegevusele. kogukonnad.

Suurandmed ja ennustav analüüs

Otsinguvõimaluste valdkonnas muudab AI revolutsiooni suurandmetes ja ennustavas analüüsis, pakkudes olulisi edusamme:

• Kellegi potentsiaalsete asukohtade ja käitumismustrite ennetamiseks kasutatakse ulatuslikke andmekogumeid, mis hõlmavad sotsiaalmeedia sisu ja avalikke kirjeid.
• Ennustav modelleerimine võimaldab uurijatel täpsustada otsinguparameetreid, suunates ressursid piirkondadesse, kus neil on kõige suurem mõju.
• Loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikaid kasutatakse sotsiaalmeedia postituste läbisõelumiseks, hankides väärtuslikke teadmisi, mis suurendavad huvipakkuvate inimeste leidmist.

Georuumiline analüüs

Geograafilisi infosüsteeme (GIS) kasutades mängivad maastiku kaardistamine ja analüüs otsingu- ja päästeoperatsioonide abistamisel keskset rolli. AI-integratsiooniga on need protsessid automatiseeritud, suurendades georuumiliste andmete analüüsi täpsust. See automatiseerimine võimaldab uurijatel kiiresti töödelda suuri andmekogumeid, määrates kindlaks mustrid, mis võivad tavapäraste meetodite kasutamisel kahe silma vahele jääda.

Sõiduki jälgimine

Inimeste jälgimine videomaterjalis toimib ainult siis, kui nad on kaamerale nähtavad, mis võib muutuda probleemiks, kui nad sõidukisse satuvad. Sellele reageerimiseks on AI jälgimislahendused, mis võivad inimeste jälgimiselt sõidukite jälgimisele sujuvalt üle minna. Nii saab politsei siiski tuvastada üksikisikute asukoha ja säilitada juhtumi ajakava terviklikkuse.

AI tulevikusuundumused ja rakendused kadunud inimeste uurimisel

AI trajektoor avalikus turvalisuses on valmis koostööks LEA-de ja tehnoloogiaettevõtete vahel. Seda tüüpi partnerluse kaudu on võimalik võimsamate ja tõhusamate AI-põhiste tööriistade väljatöötamine, mis suurendavad otsingu- ja päästetööde tõhusust ning laienevad teistele asjakohastele rakendustele. Üks selline väljavaade hõlmab tehisintellekti võimendamist varajaseks tuvastamiseks ja sekkumisstrateegiateks, et ennetada kadumisi tugeva seire ja analüüsi abil.

Kuna tehnoloogilised edusammud arenevad edasi, võime eeldada uute tehisintellektiga töötavate tööriistade ja metoodikate tekkimist, mis võivad hõlmata kõrgendatud biomeetrilise tuvastamise võimeid ja täiustatud ennustavaid modelleerimistehnikaid.

Avaliku turvalisuse agentuuride jaoks on juurdepääs õigetele tööriistadele endiselt hädavajalik arenevatel uurimismaastikel navigeerimiseks – ja tehisintellekti kasutuselevõtt, mis võib muuta LEA-d tõhusamaks, täpsemaks ja hõlpsamini teenindamiseks kättesaadavaks, on suur samm edasi.

Viimased mõtted: AI aitab säilitada tasakaalu privaatsuse ja avaliku turvalisuse vahel

Seoses tehisintellekti üha suurema integreerimisega õiguskaitsesse on eraelu puutumatuse kaitsmise ja avaliku turvalisuse tagamise vahel esmatähtis tasakaalu leidmine. Kuigi tehisintellektil on lubadus tugevdada avaliku turvalisuse meetmeid, võib see kaasa tuua ka privaatsuse rikkumise ja võimu kuritarvitamise. Õigete kaitsemeetmete ja tavadega saab tehisintellekti kasutada suurema hüve teenimiseks ja toetamiseks.

Organisatsioonide jaoks on ülioluline luua eetilised ja õiguslikud raamistikud tehisintellekti kasutamise reguleerimiseks ja privaatsusõiguste kaitsmiseks. See nõuab seadusandlike algatuste ja suuniste väljatöötamist, mille eesmärk on edendada läbipaistvust, vastutust ja järelevalvet tehisintellektil juhitavate süsteemide üle.

Samuti on oluline rakendada parimaid tavasid, nagu andmete anonüümseks muutmine ja ranged turvaprotokollid, mis aitavad maandada tehisintellekti tehnoloogiatega seotud riske. Lõppkokkuvõttes jääb privaatsuse esikohale seadmine ka edaspidi avaliku turvalisuse algatuste põhisambaks, suurendades avalikkuse usaldust õiguskaitse vastu.