क्यों आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आखिरकार सार्वजनिक सुरक्षा में अपनी जगह बना रहा है

दो साल पहले, यदि कोई व्यक्ति पुलिस प्रमुख के कार्यालय में गया और “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” शब्द का उल्लेख किया, तो बातचीत जल्दी ही रुक जाएगी। नहीं क्योंकि प्रमुख नए प्रौद्योगिकी के लिए बंद थे, (अधिकांश एजेंसियों ने पिछले दशक में डिस्पैच से लेकर रिकॉर्ड प्रबंधन तक सब कुछ डिजिटल करने में बिताया है), लेकिन क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल्स की पहली लहर ने जितना वादा किया था, उससे कहीं अधिक वादा किया था। विक्रेताओं ने परिवर्तन बेचा। एजेंसियों को ऐसे टूल मिले जो फील्ड में खड़े नहीं उतरे, जो वास्तविक कार्य प्रवाह में फिट नहीं हुए, और जिन्हें आवश्यक विश्वास हासिल करने के लिए पर्याप्त नहीं थे।

आज उस बातचीत का रूप अलग है। प्रमुख यह नहीं पूछ रहे हैं कि क्या वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अन्वेषण करना चाहिए। वे यह पूछ रहे हैं कि यह वास्तव में किन समस्याओं को हल करने में अच्छा है, और इसे कैसे तैनात किया जाए ताकि यह जांच को सहन कर सके। यह परिवर्तन इसलिए नहीं हुआ क्योंकि हype जोर से हो गया है। यह इसलिए हुआ क्योंकि एक नए पीढ़ी के टूल वास्तविक संचालन समस्याओं को हल करना शुरू कर दिया, और एजेंसियां वास्तविक क्षमता और एक डेमो के बीच अंतर बताने में बहुत तेज हो गईं।

वास्तव में क्या बदला

आज जो टूल विश्वास हासिल कर रहे हैं उनमें एक सामान्य धागा है: वे निर्णय लेने की कोशिश नहीं कर रहे हैं। वे इसे अधिक कार्य करने का अवसर देने की कोशिश कर रहे हैं।

सार्वजनिक सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसे उपयोगी अनुप्रयोग वर्तमान में उन कार्यों को संभालते हैं जो समय को खपत करते हैं लेकिन सुरक्षा मूल्य नहीं जोड़ते हैं: जानकारी को छानना, बिखरे हुए रिकॉर्ड को जोड़ना, और जो पहले से ही जाना जाता है उसे सारांशित करना ताकि कोई व्यक्ति तेजी से कार्रवाई कर सके। ये सहायक टूल हैं, निर्णय निर्माता नहीं। वे उन लोगों पर संज्ञानात्मक भार को कम करते हैं जो पहले से ही पतले हैं, और वे वास्तविक कॉल (किसे आरोपित करना है, कैसे प्रतिक्रिया देनी है, क्या प्राथमिकता देनी है) को ठीक वहीं छोड़ देते हैं जहां वे属于 हैं: अधिकारी के साथ, जांचकर्ता के साथ, विश्लेषक के साथ।

यह अंतर है जो ट्रैक्शन प्राप्त करने वाले टूल्स को उन लोगों से अलग करता है जो नहीं करते हैं। एजेंसियों ने प्रोक्योरमेंट के दौरान सही प्रश्न पूछने में बेहतर प्रदर्शन किया है: मेरा डेटा कैसे उजागर किया जाता है? प्रणाली अपना आउटपुट कैसे प्राप्त करती है? क्या हम इसे ऑडिट कर सकते हैं? यह गलत होने पर क्या होता है? कौन से मॉडल किस कार्य के लिए सबसे अच्छे हैं? जो विक्रेता स्पष्ट रूप से उत्तर दे सकते हैं वे सौदे जीत रहे हैं। “जिम्मेदार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” के लिए बार तीन साल पहले की तुलना में अधिक है, और यह एक अच्छी बात है। यह प्रौद्योगिकी को बेहतर बनाने के लिए मजबूर कर रहा है।

मूल्य वास्तव में कहां दिखाई देता है

सार्वजनिक सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए ईमानदार मामला नाटकीय नहीं है। यह समय के बारे में है, और उन चीजों को उजागर करने के बारे में है जो हमेशा वहां थीं लेकिन बहुत मुश्किल थीं।

शोर में सुराग ढूंढना जांचकर्ता नियमित रूप से डिजिटल साक्ष्य के पहाड़ों पर बैठते हैं, जिसमें बॉडी-वॉर्न कैमरा फुटेज, डिजिटल फोरेंसिक निकासी, मामला फ़ाइलें, रिपोर्ट और टिप लाइन शामिल हैं, जो किसी भी टीम द्वारा मैन्युअल रूप से पंक्ति दर पंक्ति समीक्षा करने से कहीं अधिक है। जो टूल उस आयतन को छानने और वास्तव में मामले से संबंधित क्या है उसे उजागर करने में सक्षम हैं, जांचकर्ताओं को प्रति मामले घंटों वापस दे रहे हैं, और कुछ मामलों में, सुराग को बदल रहे हैं जो एक मैनुअल समीक्षा से चूक गए होंगे क्योंकि आयतन के कारण।

रिपोर्टों में डॉट्स को जोड़ना – अधिकांश एजेंसियों के रिकॉर्ड विभिन्न प्रणालियों में बिखरे हुए हैं, और एक ही व्यक्ति, वाहन, या स्थान कई असंबंधित रिपोर्टों में दिखाई दे सकता है बिना किसी को पैटर्न को नोटिस किए। जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लोगों, स्थानों, वाहनों और घटनाओं को उन रिकॉर्डों में स्वचालित रूप से समूहित और जोड़ सकता है, फिर एक जांचकर्ता या विश्लेषक को उस संबंध को उजागर कर सकता है, वह टुकड़े-टुकड़े कागजी कार्रवाई को कार्रवाई योग्य सुराग में बदल रहा है और जो मामले विच्छिन्न जानकारी पर रुक जाएंगे उन्हें बंद करने में मदद कर रहा है।

डिस्पैच से लेकर अदालत तक रिकॉर्ड को समृद्ध करना – एक और अधिक कम अनुमानित अनुप्रयोग वास्तविक समय में समृद्धि है क्योंकि एक मामला अपने पूर्ण जीवनचक्र से गुजरता है, डिस्पैच से लेकर प्रतिक्रिया तक, जांच से लेकर मामला प्रबंधन तक। जब संदर्भ को निरंतर रूप से कब्जा कर लिया जाता है और समृद्ध किया जाता है, न कि हर हाथ से हाथ में जाने पर मैन्युअल रूप से पुन: प्रवेश किया जाता है, तो परिणामी रिकॉर्ड अधिक पूर्ण है, अधिक संगत है, और अदालत में खोज के दायित्वों का समर्थन करने के लिए केस फ़ाइल तक पहुंचने से पहले बेहतर दस्तावेज है।

इनमें से कोई भी एक अनुमानित क्षमता नहीं है। उनके कार्यप्रवाह एजेंसियां पहले से ही आज चल रही हैं, और मूल्य हर बार उसी मुद्रा में दिखाई देता है: लोगों को काम करने के लिए समय वापस, और मामले जो तेजी से चलते हैं क्योंकि जानकारी को कठिन तरीके से नहीं खोजना पड़ता।

कम से अधिक करना

इसका एक संरचनात्मक कारण है जो सुविधा से परे मायने रखता है। सार्वजनिक सुरक्षा एजेंसियों के माध्यम से प्रवाहित होने वाले डिजिटल और मशीन-जनित डेटा की मात्रा (वीडियो, सेंसर फीड, डिजिटल साक्ष्य, विभिन्न प्रणालियों से रिकॉर्ड) केवल बढ़ती रहेगी, और यह एजेंसियों की क्षमता को पार कर जाएगी मैनुअल रूप से संसाधित करने के लिए लोगों को नियुक्त करना। अधिकांश एजेंसियों में कर्मचारी डेटा की मात्रा के साथ तालमेल नहीं रख पा रहे हैं, और ऐसा होने वाला नहीं है।

यही इस स्थान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए वास्तविक तर्क है। यह कुछ फ्लैशी करने के बारे में नहीं है। यह डेटा की मात्रा से संदर्भ और अर्थ निकालने वाली परत बनाने के बारे में है जिसे कोई टीम, चाहे वह कितनी भी अच्छी तरह से कर्मचारी हो, पूरी तरह से मैन्युअल रूप से संसाधित नहीं कर सकती है। जो एजेंसियां इसे बुनियादी ढांचे के रूप में मानती हैं, उनकी मौजूदा प्रणालियों के रिकॉर्ड की प्रणाली के ऊपर एक प्रणाली की बुद्धिमत्ता, वे अपने मौजूदा लोगों और बजट के साथ अधिक मायने रखने वाली चीजें कर पाएंगी। जो एजेंसियां ऐसा नहीं करती हैं वे पाएंगी कि वे हर साल अधिक डेटा जमा कर रही हैं लेकिन वास्तव में इसका उपयोग करने में सक्षम होने की उनकी क्षमता कम हो रही है।

जिम्मेदार तैनाती अभी भी क्या आवश्यक है

यह काम नहीं करता है अगर यह देखभाल के साथ तैनात नहीं किया जाता है। जो एजेंसियां वास्तविक मूल्य प्राप्त कर रही हैं उनमें कुछ आदतें हैं जो ध्यान देने योग्य हैं।

वे संचालन समस्या से शुरू होते हैं, प्रौद्योगिकी से। प्रश्न यह नहीं है “हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे करें,” यह है “क्या वास्तव में हमारे लोगों को धीमा कर रहा है, और क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सही समाधान है?” वे व्याख्या पर जोर देते हैं: यदि एक टूल एक संबंध या सिफारिश को उजागर करता है, तो किसी को विशिष्ट शब्दों में, अस्पष्ट शब्दों में नहीं, बताने में सक्षम होना चाहिए। और वे प्रौद्योगिकी को एक सहायक भूमिका में रखते हैं, जानकारी को उजागर करना और शोर को कम करना, जिम्मेदारी वाले कॉल नहीं बनाना। वे कॉल जो लोगों के साथ रहते हैं जो प्रशिक्षित और अधिकृत हैं उन्हें बनाने के लिए।

लायक बातचीत

पिछले दो वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन यह नहीं है कि “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” सार्वजनिक सुरक्षा में जोर से बोलने में असहज शब्द नहीं है। यह है कि बातचीत अधिक विशिष्ट हो गई है। हम “क्या हमें इसका उपयोग करना चाहिए” से “किन समस्याओं को यह वास्तव में हल करने में अच्छा है, और