Come le forze dell’ordine possono tracciare le persone di interesse senza affidarsi al riconoscimento facciale

Il volume enorme di prove video disponibili per i team investigativi ha raggiunto livelli senza precedenti. Secondo il Bureau of Justice Assistance, circa l’80% dei crimini coinvolge alcuna forma di prova video, e questa tendenza non mostra segni di rallentamento.

Vari fonti contribuiscono a questo afflusso di prove video, che vanno dalle telecamere di sicurezza e dalle immagini del traffico alle telecamere indossabili, alle telecamere delle auto e ai dispositivi portatili. Con il 97% degli americani che possiede un dispositivo mobile, la disponibilità di tali immagini è diventata onnipresente sia nel settore pubblico che in quello privato. Inoltre, il largo utilizzo di telecamere indossabili da parte dei dipartimenti di polizia locali e degli uffici dello sceriffo amplifica ulteriormente la prevalenza delle prove video: oltre il 47% delle agenzie di polizia di scopo generale e l’80% dei grandi dipartimenti di polizia utilizzano telecamere indossabili.

Utilizzo dell’AI nell’analisi delle prove video

Tradizionalmente, l’analisi delle immagini video richiedeva processi di revisione manuale laboriosi, ma i progressi nella tecnologia AI hanno reso possibile l’automazione e l’analisi accelerata delle prove video.

Ad esempio, un video di 10 minuti può ora essere analizzato in pochi minuti invece di ore spese nella revisione manuale. Allo stesso modo, gli algoritmi AI possono tracciare le persone di interesse in più file video e formati, identificando potenziali corrispondenze in base a caratteristiche specifiche degli individui.

Un beneficio cruciale dell’AI nella sicurezza pubblica risiede nella sua capacità di analizzare rapidamente grandi set di dati in tempo reale. Attraverso l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico, le piattaforme AI eccellono nel rilevamento di modelli, nella individuazione di anomalie e nella previsione di potenziali minacce con precisione aumentata.

Questa capacità consente alle agenzie delle forze dell’ordine (LEA) – tra i primi soccorritori e altri soggetti coinvolti nella sicurezza pubblica – di affrontare efficacemente le questioni di sicurezza e di ottimizzare l’allocazione delle risorse in modo proattivo ed efficiente, mantenendo gli esseri umani nel ciclo di processo di automazione e autorizzando questi membri del team a lavorare con dati migliori in un lasso di tempo più rapido.

Sfruttando alcune soluzioni AI, le LEA possono semplificare l’analisi delle prove video collegando immagini tra diversi file per costruire una narrazione completa di individui, eventi e cronologie. Ciò migliora notevolmente l’efficienza e l’efficacia delle indagini, sia all’interno che all’esterno del contesto legale.

Tuttavia, l’utilizzo dell’AI nelle indagini ha sollevato preoccupazioni riguardo alle leggi sulla privacy e alla protezione delle informazioni personali identificabili (PII), con un focus particolare su come la tecnologia di riconoscimento facciale possa essere utilizzata senza violare questi diritti.

Fortunatamente, con l’emergere di tecnologie AI all’avanguardia, c’è ora un approccio alternativo per tracciare le persone di interesse attraverso i file video che non si affida al riconoscimento facciale.

AI che protegge le PII

Esistono modelli AI alternativi che danno priorità all’integrità delle PII, consentendo agli investigatori di identificare informazioni rilevanti senza affidarsi al riconoscimento facciale o ad altri marcatori biometrici che potrebbero compromettere la privacy personale. Questo approccio non solo accelera il processo di analisi, ma mitiga anche i rischi per la privacy associati alla sorveglianza video.

Prioritizzare la privacy senza sacrificare la velocità

L’importanza del tempo non può essere sottolineata abbastanza. Nei casi di persone scomparse, le prime 48 ore sono cruciali, poiché le prove rimangono fresche e la probabilità di localizzare l’individuo è più alta. Sfruttando l’AI per accelerare la revisione delle prove video, le LEA possono aumentare la probabilità di trovare le persone scomparse e identificare le persone di interesse.

In situazioni in cui il riconoscimento facciale non è pratico o etico, la tecnologia di rilevamento di oggetti umani simili (HLO) diventa indispensabile. Con il rilevamento HLO, un motore AI identifica gli individui in base a caratteristiche specifiche che ha appreso a riconoscere, come abbigliamento, piercing o calzature. Individuando le istanze in cui queste caratteristiche appaiono, l’AI semplifica il processo di revisione di ampie immagini video, migliorando così l’efficienza del tempo.

I casi d’uso per il rilevamento HLO includono l’identificazione delle vittime, l’identificazione e la cattura dei sospetti, l’identificazione dei testimoni e altro.

Altri modi in cui l’AI aiuta le forze dell’ordine a localizzare gli individui nelle immagini video

Oltre a identificare gli individui senza l’uso del riconoscimento facciale, l’AI offre altri metodi che possono aiutare gli analisti umani e gli investigatori a tracciare le persone, stabilire cronologie importanti e raccogliere informazioni importanti – liberandoli dalle attività tediose in modo che possano dedicare più tempo alle loro comunità.

Big data e analisi predittive

Nel campo delle capacità di ricerca, l’AI sta rivoluzionando il big data e l’analisi predittiva, offrendo progressi cruciali:

• I grandi set di dati, che comprendono contenuti dei social media e registri pubblici, vengono utilizzati per anticipare le potenziali ubicazioni e i modelli di comportamento di qualcuno.
• La modellazione predittiva consente agli investigatori di raffinare i parametri di ricerca, dirigendo le risorse verso aree in cui sono più probabili di avere il maggior impatto.
• Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) vengono utilizzate per setacciare i post dei social media, estrarre informazioni preziose che migliorano gli sforzi per localizzare le persone di interesse.

Analisi geospaziale

Utilizzando i Sistemi di Informazione Geografica (GIS), la mappatura del terreno e l’analisi giocano un ruolo cruciale nell’aiutare le operazioni di ricerca e salvataggio. Con l’integrazione dell’AI, questi processi vengono automatizzati, migliorando la precisione dell’analisi dei dati geospaziali. Questa automazione consente agli investigatori di elaborare rapidamente grandi set di dati, individuando modelli che potrebbero essere trascurati utilizzando metodi convenzionali.

Tracciamento dei veicoli

Tracciare gli individui attraverso le immagini video funziona solo se sono visibili alla telecamera, il che può diventare un problema se entrano in un veicolo. Per rispondere a ciò, ci sono soluzioni di tracciamento AI che possono trasitionare senza problemi dal tracciamento delle persone al tracciamento dei veicoli. In questo modo, la polizia può ancora localizzare gli individui e mantenere l’integrità della cronologia del caso.

Tendenze e applicazioni future dell’AI nelle indagini sulle persone scomparse

La traiettoria dell’AI nella sicurezza pubblica è pronta per la collaborazione tra le LEA e le aziende tecnologiche. Attraverso questo tipo di partenariato, è possibile lo sviluppo di strumenti AI più potenti ed efficienti, ampliando l’efficacia degli sforzi di ricerca e salvataggio e estendendosi ad altre applicazioni pertinenti. Una di queste prospettive coinvolge l’utilizzo dell’AI per strategie di identificazione e intervento precoci per prevenire le scomparse attraverso un monitoraggio e un’analisi robusti.

Man mano che i progressi tecnologici continuano a svolgersi, possiamo aspettarci l’emergere di nuovi strumenti e metodologie AI che potrebbero comprendere capacità di riconoscimento biometrico più avanzate e tecniche di modellazione predittiva più raffinate.

Per le agenzie di sicurezza pubblica, l’accesso agli strumenti giusti rimane fondamentale nel navigare i paesaggi investigativi in evoluzione – e adottare l’AI che può rendere le LEA più efficaci, accurate e più facilmente disponibili per servire è un passo avanti forte.

Conclusione: l’AI aiuta a mantenere un equilibrio tra privacy e sicurezza pubblica

Con l’aumento dell’integrazione dell’AI nelle forze dell’ordine, trovare un equilibrio tra la tutela della privacy e la sicurezza pubblica emerge come una preoccupazione fondamentale. Mentre l’AI tiene la promessa di rafforzare le misure di sicurezza pubblica, porta anche il potenziale per violazioni della privacy e abuso di autorità. Con le giuste salvaguardie e pratiche, l’AI può essere utilizzata per servire e sostenere il bene più grande.

Sarà cruciale per le organizzazioni stabilire quadri etici e legali per regolare l’uso dell’AI e salvaguardare i diritti alla privacy. Ciò richiede lo sviluppo di iniziative legislative e linee guida volte a promuovere la trasparenza, la responsabilità e la supervisione dei sistemi guidati dall’AI.

Sarà anche importante implementare le migliori pratiche, come l’anonimizzazione dei dati e protocolli di sicurezza rigorosi, che aiuteranno a mitigare i rischi intrinseci associati alle tecnologie AI. In definitiva, dare priorità alla privacy continuerà a essere un pilastro fondamentale delle iniziative di sicurezza pubblica, favorendo la fiducia del pubblico nelle forze dell’ordine.