Ben Ha, Solutions Architect Director, Government, Legal & Compliance division, Veritone – Intervista

Ben Ha è il direttore delle soluzioni architettoniche per la divisione Government, Legal e Compliance di Veritone. Ben ha oltre 15 anni di esperienza nel settore del software, lavorando principalmente in un ruolo di pre-vendita tecnico. Ben ha lavorato con clienti nel settore governativo e legale per gli ultimi 4 anni.

Veritone progetta soluzioni di intelligenza artificiale centrate sull’utente. Il software e i servizi di Veritone consentono ai dipendenti di molte delle più grandi e riconoscibili aziende del mondo di lavorare in modo più efficiente, accelerare la presa di decisioni e aumentare la redditività.

Come si integra la piattaforma iDEMS di Veritone con i sistemi di applicazione della legge esistenti e quali efficienze specifiche introduce?

I sistemi esistenti delle agenzie di applicazione della legge (LEA) hanno normalmente dati provenienti da molte fonti diverse, come ad esempio sistemi di telecamere indossabili, sistemi di gestione video e altre telecamere e dispositivi. iDEMS consente alle LEA di costruire collegamenti in questi sistemi esistenti tramite un’API o altri percorsi di integrazione. Quindi, virtualizza sopra questi sistemi, consentendo alle forze dell’ordine di mantenere i dati master dove si trovano nei sistemi di origine. All’interno dell’applicazione Veritone Investigate, l’utente ha accesso a un file proxy a bassa risoluzione che può utilizzare per la visualizzazione, la condivisione, la ricerca, l’analisi, ecc. Poiché i dati sono in un’unica posizione centrale, è più facile per l’utente eseguire il processo di indagine senza passare tra applicazioni isolate.

Veritone Investigate consente inoltre all’utente di sfruttare la cognizione dell’intelligenza artificiale per analizzare cosa si trova all’interno del contenuto stesso. In altre parole, le LEA possono utilizzare l’intelligenza artificiale per strutturare dati non strutturati, fornendo informazioni di metadati che rendono più facile trovare le cose. La maggior parte dei sistemi agisce semplicemente come archiviazione dei dati e non contiene informazioni sulle parole pronunciate o sui volti o oggetti all’interno del contenuto. Con Investigate e la soluzione iDEMS, l’intelligenza artificiale è nativamente integrata e si esegue automaticamente all’ingestione, eliminando la necessità di guardare o ascoltare manualmente il contenuto per ottenere il contesto, accelerando il processo di indagine.

Quali sono i requisiti tecnici per le agenzie di applicazione della legge per implementare la piattaforma iDEMS di Veritone?

Le LEA non necessitano di possedere requisiti tecnici significativi per implementare la piattaforma iDEMS di Veritone – in realtà, la soluzione funziona con quasi tutte le dimensioni delle LEA, indipendentemente da quali sistemi abbiano o meno in atto. Poiché Veritone ha adattatori di ingestione che possono connettersi con vari API, l’unica cosa di cui le LEA avranno bisogno è qualcuno con accesso a quei sistemi esistenti. Inoltre, iDEMS è basato su cloud e le LEA avranno bisogno di una connessione internet ad alta velocità e di un browser web moderno.

Può fornire ulteriori dettagli su come Veritone Track si differenzia dalle tecnologie di riconoscimento facciale tradizionali in termini di accuratezza ed efficienza?

Il riconoscimento facciale tradizionale si basa su caratteristiche facciali visibili (occhi, naso, bocca, ecc.) per identificare una persona di interesse. Il problema è che se il video non cattura il viso della persona, la tecnologia non può identificare o tracciare quell’individuo. Ad esempio, se le immagini catturano solo la schiena di qualcuno, il viso della persona è coperto da una maschera o un cappuccio, o il video non ha un angolo ottimale del viso, il riconoscimento facciale non funziona.

In alternativa, Veritone Track tratta le potenziali persone di interesse come oggetti in un processo noto come oggetti simili a quelli umani (HLO). Attraverso gli HLO, Veritone Track può costruire un’impronta unica di persona di quell’individuo in base a attributi visivamente distinguibili. Questi attributi visivamente distinguibili potrebbero essere un cappello, occhiali, zaino o se stanno trasportando qualcosa nella mano, anche il contrasto di colore tra i vestiti e le scarpe. Considera anche il tipo di corpo della persona, ad esempio la lunghezza del braccio, la statura, il peso, ecc.

Dopo aver costruito quell’impronta di persona, Veritone Track incorpora il lavoro di polizia tradizionale attraverso un anello umano che esamina e verifica le corrispondenze potenziali. In definitiva, questo metodo è più preciso ed efficiente delle tecnologie di riconoscimento facciale tradizionali.

Come l’utilizzo di oggetti simili a quelli umani (HLO) in Veritone Track migliora il processo di identificazione rispetto all’utilizzo del riconoscimento facciale?

Sfruttare gli HLO migliora il processo di identificazione perché non richiede alle LEA di avere accesso alle stesse variabili del riconoscimento facciale tradizionale, ad esempio un viso umano completamente visibile. Veritone Track è flessibile in quanto utilizzerà qualsiasi informazione disponibile indipendentemente dalla qualità delle immagini, dalla risoluzione o dall’angolo (in alto sul soffitto o a livello degli occhi) della telecamera. Nonostante i vantaggi di Veritone Track, esso e il riconoscimento facciale non sono mutualmente esclusivi – le LEA possono utilizzare entrambe le tecnologie contemporaneamente. Ad esempio, le LEA potrebbero utilizzare Veritone Track per costruire un’impronta di persona da grandi quantità di video di bassa qualità mentre eseguono il riconoscimento facciale su campioni di video di colpi frontali di una persona potenzialmente di interesse.

Come il sistema alimentato da intelligenza artificiale di Veritone aiuta nell’accelerare le indagini mantenendo allo stesso tempo alti standard di gestione delle prove?

Veritone Investigate, Veritone Track o tutte le applicazioni del settore pubblico di Veritone utilizzano l’intelligenza artificiale per accelerare notevolmente i processi manuali per le LEA, riducendo settimane o giorni di lavoro in poche ore, il che è sempre più critico tra le attuali carenze di personale. Nonostante questa velocità accelerata, Veritone mantiene alti standard di gestione delle prove non affidandosi completamente ai risultati dell’intelligenza artificiale. Queste soluzioni lasciano l’ultima parola all’investigatore umano per esaminare i risultati finali. La tecnologia di Veritone consente inoltre agli esseri umani di conformarsi agli alti standard di gestione delle prove e della catena di custodia. Inoltre, hanno percorsi di audit incorporati, in modo che le LEA possano vedere come l’investigatore è arrivato al risultato finale. In poche parole, l’intelligenza artificiale non sostituisce gli esseri umani – li migliora semplicemente.

L’intelligenza artificiale nelle forze dell’ordine solleva preoccupazioni riguardo alla persecuzione ingiusta di minoranze, specialmente con città come Detroit, Michigan che sperimentano numerosi arresti ingiusti in meno di 1 anno. Come Veritone affronta queste sfide etiche?

Innanzitutto, Veritone utilizza sempre paratie e misure di sicurezza per minimizzare la possibilità di persecuzione ingiusta. Ad esempio, Veritone Track non utilizza marcatori biometrici come caratteristiche facciali per costruire impronte di persona, ma si basa su abbigliamento, tipo di corpo, ecc. In secondo luogo, questi strumenti non raschiano internet, i social media o grandi database come un’agenzia di passaporti per ottenere dati. Quando una LEA utilizza le nostre soluzioni in un caso o indagine attiva, può confrontare solo le prove fotografiche o video caricate contro un database di noti autori di reato con registri di arresto. Nel caso di quanto accaduto a Detroit, Michigan, le forze dell’ordine hanno utilizzato una soluzione che ha raccolto dati da tutto internet senza che un investigatore umano fosse “nella loop” per convalidare i risultati, portando alla persecuzione ingiusta di cittadini innocenti.

Può fornire ulteriori dettagli su come l’intelligenza artificiale di Veritone garantisce l’accuratezza dei lead generati?

L’intelligenza artificiale di Veritone genera potenziali lead che gli investigatori umani possono perseguire. Mentre l’intelligenza artificiale fornisce all’investigatore risultati e riscontri utili, la persona prende comunque la decisione finale. Ancora una volta, il caso di Detroit, Michigan ha visto le forze dell’ordine che si affidavano al solo riconoscimento facciale per fare il lavoro. Questa fiducia cieca è stata alla fine problematica poiché questi modelli si basavano su dati che hanno portato a pregiudizi associati demograficamente o razzialmente.

Inoltre, i dati che Veritone sceglie per addestrare i suoi motori e modelli di intelligenza artificiale sono rappresentativi del contenuto. Prima di addestrare i dati, Veritone cancellerà gli elementi video e audio sensibili dalle fonti come le telecamere indossabili, le immagini in auto, le telecamere di sorveglianza, ecc. o utilizzerà dati pubblicamente disponibili non sensibili. Inoltre, Veritone convaliderà i risultati con il feedback dei clienti per il miglioramento continuo.

Come Veritone gestisce la possibilità che l’intelligenza artificiale perpetui i pregiudizi esistenti all’interno dei dati delle forze dell’ordine?

Veritone utilizza un approccio multiplo che lavora con molti diversi fornitori di terze parti per ottenere una prospettiva più ampia piuttosto che affidarsi a un unico modello di intelligenza artificiale. In particolare, questo metodo consente a Veritone di standardizzare all’interno di una categoria di cognizione dell’intelligenza artificiale, come la trascrizione, la traduzione, il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti o il riconoscimento di testo. Sfruttando la “saggezza della folla”, Veritone può eseguire lo stesso contenuto contro più modelli all’interno della stessa categoria di cognizione dell’intelligenza artificiale per aiutare a guardare contro i pregiudizi.

Quali passaggi vengono intrapresi per garantire che le applicazioni di intelligenza artificiale di Veritone non violino i diritti alla privacy?

Ci sono due best practice che le applicazioni di intelligenza artificiale di Veritone seguono per garantire che non violino i diritti alla privacy. Uno: i dati del cliente rimangono sempre i dati del cliente. Hanno il diritto di gestire, cancellare o fare ciò che vogliono con i propri dati. Sebbene i dati del cliente vengano eseguiti nell’ambiente cloud sicuro di Veritone, mantengono la piena proprietà. Due: Veritone non utilizza i dati del cliente senza il loro permesso o consenso. In particolare, Veritone non utilizza i dati del cliente per riaddestrare i modelli di intelligenza artificiale. La sicurezza e la privacy sono di importanza fondamentale e i clienti lavoreranno solo con modelli pre-addestrati che utilizzano dati cancellati di tutte le informazioni sensibili, biometriche e personali.

Come Veritone bilancia la necessità di un rapido progresso tecnologico con considerazioni etiche e impatto sociale?

Quando si sviluppa l’intelligenza artificiale a un ritmo rapido, la tendenza è quella di utilizzare quanti più dati possibili e di raccoglierli continuamente per migliorare e crescere. Sebbene questo approccio tenda a portare a una maturità accelerata del modello di intelligenza artificiale, apre vari problemi etici, di privacy e sociali.

Per questo, Veritone cerca sempre il meglio dell’intelligenza artificiale. Durante la febbre dell’intelligenza artificiale generativa, Veritone ha avuto un accesso anticipato alla tecnologia di OpenAI e altri partner. Tuttavia, invece di procedere e distribuire nuove soluzioni immediatamente, abbiamo chiesto: “Come i nostri clienti utilizzeranno effettivamente l’intelligenza artificiale all’interno di un caso d’uso appropriato?” In altre parole, dopo aver esaminato la missione e i punti dolenti delle LEA, abbiamo determinato come applicare l’intelligenza artificiale generativa in modo responsabile che mantenga gli esseri umani al centro mentre consente agli utenti di raggiungere i propri obiettivi e superare le sfide.

Ad esempio, Veritone Investigate presenta un modello di linguaggio grande e isolato in rete che può riassumere conversazioni parlative o contenuti. Se una telecamera indossabile cattura un incidente o un investigatore intervista qualcuno, Veritone Investigate può trascrivere quel contenuto e riassumerlo automaticamente, il che è molto utile per i detective o gli investigatori che devono fornire un riassunto di un’intera intervista in un breve paragrafo al procuratore o alla procura. Tuttavia, la persona ha ancora la possibilità di esaminare l’output generato dall’intelligenza artificiale per apportare le modifiche e le modifiche necessarie prima della presentazione.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Veritone.