बेन हा, समाधान वास्तुकार निदेशक, सरकार, कानूनी और अनुपालन प्रभाग, वरिटोन – साक्षात्कार श्रृंखला

बेन हा वरिटोन के सरकार, कानूनी और अनुपालन प्रभाग के लिए समाधान वास्तुकार निदेशक हैं। बेन के पास सॉफ्टवेयर उद्योग में 15 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जो मुख्य रूप से तकनीकी पूर्व-बिक्री भूमिका में है। बेन पिछले 4 वर्षों से सरकार और कानूनी स्थान में ग्राहकों के साथ काम कर रहे हैं।

वरिटोन मानव-केंद्रित एआई समाधान डिज़ाइन करता है। वरिटोन के सॉफ्टवेयर और सेवाएं दुनिया के कई सबसे बड़े और सबसे प्रसिद्ध ब्रांडों के व्यक्तियों को अधिक कुशलता से चलने, निर्णय लेने में तेजी लाने और लाभदायकता बढ़ाने में सक्षम बनाती हैं।

वरिटोन का आईडीईएमएस मौजूदा कानून प्रवर्तन प्रणालियों के साथ कैसे एकीकृत होता है, और यह कौन सी विशिष्ट दक्षता प्रदान करता है?

कानून प्रवर्तन एजेंसियों (एलईए) की मौजूदा प्रणालियों में आमतौर पर विभिन्न स्रोतों से डेटा होता है, जैसे कि बॉडी-वॉर्न कैमरा प्रणाली, वीडियो प्रबंधन प्रणाली और अन्य कैमरे और उपकरण। आईडीईएमएस एलईए को इन मौजूदा प्रणालियों में कनेक्शन बनाने की अनुमति देता है एक एपीआई या अन्य एकीकरण मार्ग के माध्यम से। यह फिर इन प्रणालियों के ऊपर वर्चुअलाइज़ करता है, जिससे कानून प्रवर्तन को मास्टर डेटा को स्रोत प्रणालियों में रखने की अनुमति मिलती है। वरिटोन जांच अनुप्रयोग के अंदर, उपयोगकर्ता के पास एक कम-रिज़ॉल्यूशन प्रॉक्सी फ़ाइल तक पहुंच है जिसका उपयोग वह देखने, साझा करने, खोज करने, विश्लेषण करने आदि के लिए कर सकता है। चूंकि डेटा एक केंद्रीय स्थान पर है, इसलिए उपयोगकर्ता के लिए जांच प्रक्रिया के माध्यम से जाना आसान हो जाता है बिना सिलोयड अनुप्रयोगों के बीच स्विच किए।

वरिटोन जांच भी उपयोगकर्ता को सामग्री के अंदर क्या है इसका विश्लेषण करने के लिए एआई संज्ञान का लाभ उठाने की अनुमति देता है। दूसरे शब्दों में, एलईए सामग्री के अंदर की असंरचित डेटा को संरचित करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं, जो मेटाडेटा जानकारी प्रदान करता है जो चीजों को खोजना बहुत आसान बनाता है। अधिकांश प्रणालियां केवल डेटा भंडारण के रूप में कार्य करती हैं और सामग्री के अंदर बोले गए शब्दों या चेहरों या वस्तुओं के बारे में जानकारी नहीं रखती हैं। आईडीईएमएस और वरिटोन जांच समाधान के साथ, एआई स्वाभाविक रूप से निर्मित होता है और सामग्री को निगलने पर स्वचालित रूप से चलता है, जिससे संदर्भ प्राप्त करने के लिए सामग्री को मैन्युअल रूप से देखने या सुनने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जांच प्रक्रिया को तेज करता है।

कानून प्रवर्तन एजेंसियों को वरिटोन के आईडीईएमएस को लागू करने के लिए क्या तकनीकी आवश्यकताएं हैं?

एलईए को वरिटोन के आईडीईएमएस को लागू करने के लिए महत्वपूर्ण तकनीकी आवश्यकताओं की आवश्यकता नहीं है – वास्तव में, समाधान लगभग किसी भी आकार के एलईए के साथ काम करेगा, चाहे वे कौन सी प्रणाली हों। वरिटोन के पास विभिन्न एपीआई के साथ जुड़ने वाले इंगेस्टन एडेप्टर हैं, एलईए को केवल किसी को इन मौजूदा प्रणालियों तक पहुंच की आवश्यकता है। इसके अलावा, आईडीईएमएस क्लाउड-आधारित है, और एलईए को एक उच्च-गति इंटरनेट कनेक्शन और एक आधुनिक वेब ब्राउज़र की आवश्यकता होगी।

वरिटोन ट्रैक पारंपरिक चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकियों से कैसे अलग है सटीकता और दक्षता के मामले में?

पारंपरिक चेहरे की पहचान दृश्य चेहरे की विशेषताओं (आंखें, नाक, मुंह, आदि) पर निर्भर करती है एक व्यक्ति की पहचान करने के लिए। समस्या यह है कि यदि वीडियो व्यक्ति के चेहरे को नहीं पकड़ता है, तो प्रौद्योगिकी व्यक्ति की पहचान या ट्रैकिंग नहीं कर सकती है। उदाहरण के लिए, यदि फुटेज केवल किसी की पीठ को पकड़ता है, तो व्यक्ति का चेहरा मास्क या हुड द्वारा ढका हुआ है, या वीडियो में चेहरे का अनुकूल कोण नहीं है, तो चेहरे की पहचान काम नहीं करेगी।

इसके विपरीत, वरिटोन ट्रैक मानव जैसी वस्तुओं (एचएलओ) के रूप में संभावित व्यक्तियों की पहचान करता है। एचएलओ के माध्यम से, वरिटोन ट्रैक दृश्य रूप से विशिष्ट विशेषताओं पर आधारित एक व्यक्ति का एक अद्वितीय “व्यक्ति प्रिंट” बना सकता है। इन विशिष्ट विशेषताओं में एक टोपी, चश्मा, बैग या यदि वे अपने हाथ में कुछ ले जा रहे हैं, तो भी व्यक्ति के शरीर का प्रकार, जैसे कि बांह की लंबाई, कद, वजन, आदि।

इसके बाद, वरिटोन ट्रैक एक मानव-इन-द-लूप के माध्यम से पारंपरिक पुलिस कार्य को एकीकृत करता है जो संभावित मिलान की समीक्षा और सत्यापन करता है। अंततः, यह तरीका पारंपरिक चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकियों की तुलना में अधिक सटीक और कुशल है।

वरिटोन ट्रैक में मानव जैसी वस्तुओं (एचएलओ) का उपयोग व्यक्ति की पहचान प्रक्रिया को कैसे बढ़ाता है चेहरे की पहचान की तुलना में?

एचएलओ का लाभ यह है कि यह व्यक्ति की पहचान प्रक्रिया को बढ़ाता है क्योंकि यह पारंपरिक चेहरे की पहचान की तरह एक पूरी तरह से दिखाई देने वाले मानव चेहरे की आवश्यकता नहीं है। वरिटोन ट्रैक लचीला है कि यह जो कुछ भी उपलब्ध है उसका उपयोग करेगा, चाहे वह फुटेज की गुणवत्ता, रिज़ॉल्यूशन या कैमरे के कोण की परवाह किए बिना। इसके अलावा, वरिटोन ट्रैक और चेहरे की पहचान परस्पर अनन्य नहीं हैं – एलईए दोनों प्रौद्योगिकियों का एक ही समय में उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एलईए वरिटोन ट्रैक का उपयोग बड़ी मात्रा में कम गुणवत्ता वाले वीडियो से एक व्यक्ति प्रिंट बनाने के लिए कर सकते हैं, जबकि संभावित व्यक्ति की रुचि के सामने के शॉट्स के वीडियो नमूनों पर चेहरे की पहचान चला सकते हैं।

वरिटोन का एआई-संचालित प्रणाली जांच को तेज करने में जबकि साक्ष्य संचालन के उच्च मानकों को बनाए रखने में कैसे मदद करती है?

वरिटोन जांच, वरिटोन ट्रैक, या वरिटोन के सभी सार्वजनिक क्षेत्र के अनुप्रयोग एआई का उपयोग करके एलईए के लिए मैनुअल प्रक्रियाओं को नाटकीय रूप से तेज करते हैं, जो हफ्तों या दिनों के काम को कुछ घंटों में कम कर देता है, जो चल रहे कर्मचारी कमी के बीच बढ़ती महत्वपूर्ण है। इसके बावजूद, वरिटोन साक्ष्य संचालन के उच्च मानकों को बनाए रखता है एआई आउटपुट पर पूरी तरह से भरोसा नहीं करता है। इन समाधानों में अंतिम निर्णय लेने के लिए मानव जांचकर्ता को छोड़ दिया जाता है। वरिटोन की प्रौद्योगिकी मानवों को साक्ष्य संचालन और संरक्षण के उच्च मानकों का पालन करने में भी सक्षम बनाती है। इसके अलावा, उनमें निर्मित ऑडिट ट्रेल हैं, ताकि एलईए देख सके कि जांचकर्ता अंतिम परिणाम पर कैसे पहुंचा। साधारण शब्दों में, एआई मानवों को प्रतिस्थापित नहीं करता है – यह केवल उनकी क्षमताओं को बढ़ाता है।

एआई कानून प्रवर्तन में अल्पसंख्यकों के खिलाफ गलत उत्पीड़न के बारे में चिंताएं बढ़ाता है, खासकर शहरों जैसे डेट्रॉइट, मिशिगन में 1 वर्ष से कम समय में कई गलत गिरफ्तारियां। वरिटोन इन नैतिक चुनौतियों का सामना कैसे करता है?

सबसे पहले, वरिटोन हमेशा गलत उत्पीड़न की संभावना को कम करने के लिए सुरक्षा उपाय और सुरक्षा उपायों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, वरिटोन ट्रैक व्यक्ति प्रिंट बनाने के लिए जैविक मार्कर जैसे चेहरे की विशेषताओं का उपयोग नहीं करता है, लेकिन कपड़े, शरीर का प्रकार, आदि पर निर्भर करता है। दूसरा, ये उपकरण इंटरनेट, सोशल मीडिया या बड़े डेटाबेस जैसे पासपोर्ट एजेंसी से डेटा प्राप्त करने के लिए नहीं खोजते हैं। जब एक एलईए एक सक्रिय मामले या जांच में हमारे समाधानों का उपयोग करता है, तो यह केवल अपलोड की गई फोटो या वीडियो साक्ष्य की तुलना ज्ञात अपराधियों के डेटाबेस के साथ कर सकता है। डेट्रॉइट, मिशिगन के मामले में, कानून प्रवर्तन ने एक समाधान का उपयोग किया जो इंटरनेट से डेटा प्राप्त करता था एक मानव जांचकर्ता के बिना परिणामों की पुष्टि करने के लिए, जिसके परिणामस्वरूप निर्दोष नागरिकों का गलत उत्पीड़न हुआ।

वरिटोन का एआई जांच में उत्पन्न होने वाली सुराग की सटीकता को कैसे सुनिश्चित करता है?

वरिटोन का एआई संभावित सुराग उत्पन्न करता है जिन्हें मानव जांचकर्ता आगे बढ़ा सकते हैं। जबकि एआई जांचकर्ता को उपयोगी निष्कर्ष और परिणाम प्रदान करता है, व्यक्ति अभी भी अंतिम निर्णय लेता है। फिर से, डेट्रॉइट, मिशिगन के मामले में देखा गया कि कानून प्रवर्तन ने चेहरे की पहचान पर अकेले भरोसा किया, जो अंततः समस्याग्रस्त था क्योंकि इन मॉडलों ने डेमोग्राफिक या नस्लीय रूप से संबंधित पूर्वाग्रहों का परिणाम दिया।

वरिटोन कानून प्रवर्तन डेटा में मौजूदा पूर्वाग्रहों को बढ़ाने के लिए एआई की संभावना का सामना कैसे करता है?

वरिटोन एक बहु-मॉडल दृष्टिकोण का उपयोग करता है जो विभिन्न तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के साथ काम करता है एक बड़े परिप्रेक्ष्य प्राप्त करने के लिए एक पूरी तरह से एकल एआई मॉडल पर निर्भर नहीं है। विशेष रूप से, यह तरीका वरिटोन को एक दिए गए एआई संज्ञान श्रेणी में मानकीकरण करने की अनुमति देता है, जैसे कि प्रतिलेखन, अनुवाद, चेहरे की पहचान, वस्तु का पता लगाना या पाठ का पता लगाना। बहुसंख्यक की “बुद्धिमत्ता” का लाभ उठाकर, वरिटोन एक ही श्रेणी के भीतर कई मॉडलों के खिलाफ एक ही सामग्री चला सकता है एआई संज्ञान को संरक्षित करने में मदद करने के लिए पूर्वाग्रह।

वरिटोन के एआई अनुप्रयोगों को गोपनीयता अधिकारों का उल्लंघन नहीं करने के लिए क्या कदम उठाए जाते हैं?

वरिटोन के एआई अनुप्रयोगों को गोपनीयता अधिकारों का उल्लंघन नहीं करने के लिए दो सर्वोत्तम अभ्यास हैं। एक: ग्राहक का डेटा हमेशा ग्राहक का डेटा रहता है। उनके पास अपने डेटा को प्रबंधित करने, हटाने या जो कुछ भी वे चाहते हैं उसे करने का अधिकार है। हालांकि ग्राहक का डेटा वरिटोन के सुरक्षित क्लाउड-होस्टेड वातावरण में चलता है, वे पूर्ण स्वामित्व बनाए रखते हैं। दो: वरिटोन कभी भी ग्राहक की अनुमति या सहमति के बिना ग्राहक के डेटा का उपयोग नहीं करता है। विशेष रूप से, वरिटोन ग्राहक के डेटा का उपयोग अपने एआई मॉडलों को पुन: प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करता है। सुरक्षा और गोपनीयता सर्वोच्च महत्व के हैं, और ग्राहक केवल पहले से प्रशिक्षित मॉडल के साथ काम करेंगे जो सभी संवेदनशील, जैविक और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी से छुटकारा पा लेते हैं।

वरिटोन तेजी से तकनीकी प्रगति की आवश्यकता के साथ नैतिक मान्यताओं और सामाजिक प्रभाव को कैसे संतुलित करता है?

जब एआई को तेजी से विकसित किया जा रहा है, तो प्रवृत्ति जितना संभव हो उतना डेटा का उपयोग करना और इसे लगातार काटना है ताकि एआई मॉडल में तेजी से परिपक्वता हो। हालांकि, इस तरह के दृष्टिकोण में विभिन्न नैतिक, गोपनीयता और सामाजिक चिंताएं खुल जाती हैं।

इस संबंध में, वरिटोन हमेशा सर्वश्रेष्ठ एआई की तलाश में है। जनरेटिव एआई के दौरान, वरिटोन को ओपनएआई और अन्य भागीदारों से प्रौद्योगिकी तक जल्दी पहुंच मिली। हालांकि, इसके बजाय तुरंत नए समाधानों को तैनात करने के लिए, हमने पूछा, “हमारे ग्राहक वास्तव में एआई का उपयोग एक उचित उपयोग के मामले में कैसे करेंगे?” दूसरे शब्दों में, एलईए के मिशन और दर्द बिंदुओं की जांच करने के बाद, हमने निर्धारित किया कि जनरेटिव एआई को एक जिम्मेदार तरीके से लागू कैसे किया जाए जो मानवों को केंद्र में रखते हुए उपयोगकर्ताओं को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने और चुनौतियों को पूरा करने की अनुमति देता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें वरिटोन पर जाना चाहिए।