ベン・ハー、ソリューション・アーキテクト・ディレクター、政府、法務＆コンプライアンス部門、Veritone – インタビュー・シリーズ

ベン・ハーは、Veritoneの政府、法務＆コンプライアンス部門のソリューション・アーキテクト・ディレクターです。ベンは、15年以上のソフトウェア業界での経験を持っており、主にテクニカル・プレスセールスの役割で働いてきました。ベンは、過去4年間で政府と法務の分野でのクライアントと協力してきました。

Veritoneは、ヒューマン・センターのAIソリューションを設計しています。Veritoneのソフトウェアとサービスは、世界的大手企業で働く個人が効率的に業務を行い、意思決定を加速し、収益性を高めることを可能にします。

VeritoneのiDEMSは、既存の法執行システムとどのように統合され、どのような具体的な効率性をもたらしますか。

法執行機関（LEA）の既存システムには、ボディーカメラ・システム、ビデオ管理システム、その他のカメラやデバイスからのデータが含まれています。iDEMSは、LEAがこれらの既存システムとAPIまたはその他の統合パスを介して接続を構築できるようにします。次に、iDEMSはこれらのシステムの上に仮想化し、法執行機関がマスター・データをソース・システム内に保持できるようにします。Veritone Investigateアプリケーション内では、ユーザーは低解像度のプロキシ・ファイルにアクセスでき、これを使用してビュー、共有、検索、分析などを行うことができます。データが1つの中央ロケーションに存在するため、ユーザーはシロード・アプリケーションを切り替えることなく、調査プロセスを簡単に実行できます。

Veritone Investigateは、コンテンツ内に何が含まれているかを分析するために、AIの認知を利用することもできます。つまり、LEAは、構造化されていないデータを構造化し、メタデータ情報を提供するためにAIを使用できます。これにより、特定のものを見つけることが容易になります。ほとんどのシステムは、単にデータのストレージとして機能し、コンテンツ内で話されている言葉や顔、オブジェクトに関する情報は含みません。InvestigateとiDEMSソリューションの場合、AIはネイティブに組み込まれており、インジェスト時に自動的に実行され、コンテンツを手動で見るまたは聞く必要性を排除し、調査プロセスを加速します。

法執行機関がVeritoneのiDEMSを実装するための技術要件は何ですか。

LEAは、VeritoneのiDEMSを実装するために、重要な技術要件を持っている必要はありません。実際、ソリューションは、どのようなシステムを持っているかに関係なく、ほぼすべてのサイズのLEAで機能します。Veritoneには、さまざまなAPIに接続できるインジェスト・アダプターがあるため、LEAは、既存のシステムへのアクセス権を持つ誰かが必要です。また、iDEMSはクラウドベースであるため、LEAは高速インターネット接続と最新のWebブラウザが必要です。

Veritone Trackは、従来の顔認識技術と比較して、どのようにして精度と効率性を向上させていますか。

従来の顔認識技術は、目、鼻、口などの顔の特徴を使用して、関心人物を識別します。問題は、ビデオが人物の顔を見えなく撮影した場合、技術は人物を識別または追跡できません。たとえば、映像が人物の背中のみを捉えた場合、人物の顔がマスクやフードで覆われている場合、またはビデオが顔の最適な角度で撮影されていない場合、顔認識は機能しません。

一方、Veritone Trackは、関心人物を人間のようなオブジェクト（HLOs）として扱います。HLOsを使用して、Veritone Trackは、視覚的に区別できる属性に基づいて、個人の一意の「人物の印刷」を作成できます。これらの視覚的に区別できる属性は、帽子、眼鏡、バックパック、または手に持っているものの色の対比などです。また、人物の体型、たとえば腕の長さ、体格、体重なども考慮されます。

その後、Veritone Trackは、潜在的な一致を人間がレビューおよび検証できるように、人間がループ内に参加することで、古典的な警察活動を実行します。最終的に、この方法は、従来の顔認識技術よりも正確で効率的です。

Veritone TrackのHLOsを使用することで、顔認識技術と比較して、識別プロセスがどのように向上しますか。

HLOsを使用することで、識別プロセスが向上します。なぜなら、従来の顔認識技術と同様に、完全に可視化された人間の顔を必要としないからです。Veritone Trackは、映像の品質、解像度、またはカメラの角度に関係なく、利用可能な情報を使用します。Veritone Trackと顔認識技術は、相互に排他的ではありません。LEAは、両方の技術を同時に使用できます。たとえば、LEAは、Veritone Trackを使用して、低品質のビデオから人物の印刷を作成し、顔認識を使用して、潜在的な関心人物の正面を撮影したビデオ・サンプルを実行することができます。

VeritoneのAIパワード・システムは、調査を迅速化しながら、証拠の取り扱いの高い基準を維持する方法をどのように支援しますか。

Veritone Investigate、Veritone Track、またはVeritoneの公共部門アプリケーションはすべて、AIを使用して、LEAの手動プロセスを劇的に加速させ、数週間または数日の作業を数時間に減らします。これは、現在進行中の人員不足の中で、ますます重要になっています。ただし、この加速されたスピードにもかかわらず、Veritoneは、AIの出力を完全に信頼しないことで、証拠の取り扱いの高い基準を維持します。これらのソリューションは、最終的な結果をレビューするための最終的な決定権を人間の調査官に残します。Veritoneのテクノロジーも、人間が証拠の取り扱いと証拠保全の高い基準に従うことを可能にします。また、調査官が最終的な結果に到達した方法を示す監査トレイルも備わっています。簡単に言えば、AIは人間を置き換えるのではなく、人間の能力を高めるだけです。

AIを法執行で使用することによる、特にデトロイト、ミシガン州のような都市で、少数派の誤った迫害に関する懸念を、Veritoneはどのように対処していますか。

まず、Veritoneは、誤った迫害の可能性を最小限に抑えるためのガードレールと安全対策を使用します。たとえば、Veritone Trackは、顔の特徴などのバイオメトリック・マーカーを使用して人物の印刷を作成しません。代わりに、服、体型などに依存します。二つ目、これらのツールは、インターネット、ソーシャル・メディア、またはパスポート・エージェンシーのような大規模なデータベースからデータをスクラップしません。LEAがアクティブな事件または調査でソリューションを使用する場合、データベース内の既知の犯罪者のアレスト・レコードに対してアップロードされた写真またはビデオの証拠のみを比較できます。デトロイト、ミシガン州の場合、法執行機関は、人間の調査官が結果を検証するループ内にないソリューションを使用しました。結果として、無実の市民が誤って迫害されました。

VeritoneのAIが生成するリードの精度について、さらに説明してください。

VeritoneのAIは、人間の調査官が追跡できる潜在的なリードを生成します。AIは、調査官に有用な調査結果と結果を提供しますが、最終的な決定は人間が行います。再び、デトロイト、ミシガン州の事件では、法執行機関は、結果を検証するための人間の調査官がループ内にない顔認識技術のみを信頼しました。この盲目的な信頼は、最終的に問題となったため、これらのモデルは、人種的または人種に関連する偏見をもたらすデータに依存していました。

さらに、VeritoneがAIエンジンとモデルをトレーニングするために選択するデータは、コンテンツを代表します。データをトレーニングする前に、Veritoneは、ボディーカメラ、車載ビデオ、CCTV映像などからの機密的なビデオおよびオーディオ要素を削除します。同様に、Veritoneは、継続的な改善のために、顧客のフィードバックで結果を検証します。

Veritoneは、法執行データ内に既存の偏見を永続させるAIの可能性をどのように処理していますか。

Veritoneは、多数のサードパーティ・プロバイダーと協力して、より広い視点を得るためのマルチモデル・アプローチを使用します。特に、この方法により、Veritoneは、トランスクリプション、翻訳、顔認識、オブジェクト検出、またはテキスト認識などのAI認知の特定のカテゴリ内で標準化できます。クラウドの「知恵」を活用することで、Veritoneは、同じAI認知のカテゴリ内で同じコンテンツを複数のモデルに対して実行して、偏見を防ぐことができます。

VeritoneのAIアプリケーションがプライバシー権を侵害しないことを保証するために、どのような措置が取られていますか。

VeritoneのAIアプリケーションがプライバシー権を侵害しないことを保証するために、2つのベストプラクティスが実行されています。1つ目は、顧客のデータは、常に顧客のデータであり、顧客はそのデータを管理、削除、またはその他の方法で使用する権利を持っています。顧客のデータはVeritoneのセキュアなクラウドホスト環境で実行されますが、顧客は常にそのデータの所有権を保持します。2つ目は、Veritoneは、顧客の許可または同意なしに、顧客のデータを使用しません。特に、Veritoneは、顧客のデータを使用してAIモデルを再トレーニングしません。セキュリティとプライバシーは、最も重要です。顧客は、常に、すべての機密、バイオメトリック、および個人を特定できる情報が削除された、事前にトレーニングされたモデルを使用することになります。

Veritoneは、技術の急速な進歩の必要性と倫理的配慮および社会的影響とのバランスをとる方法をどのようにしていますか。

AIを急速に開発する場合、できるだけ多くのデータを使用して、継続的に収集して、AIモデルを改善および成長させることが一般的です。ただし、このアプローチは、倫理的、プライバシー、および社会的懸念を引き起こします。Veritoneは、ベスト・オブ・ブリードのAIを常に探しています。ジェネレーティブ・AIブームの際、Veritoneは、OpenAIや他のパートナーから早期にテクノロジーにアクセスしました。ただし、すぐに新しいソリューションを展開するのではなく、次のように尋ねました。「お客様は、実際にどのようにAIを使用して、適切なユースケース内で使用しますか？」つまり、LEAの使命と痛みのポイントを調査した後、Veritoneは、ジェネレーティブ・AIを、人間を中心に保ちながら、ユーザーが目標を達成し、課題を克服できるように、責任ある方法で適用する方法を決定しました。

たとえば、Veritone Investigateには、プライベートでネットワーク分離された大規模言語モデルが含まれており、話された会話またはコンテンツを要約できます。ボディーカメラが事件を捉えたり、調査官が誰かと面接したりした場合、Veritone Investigateはそのコンテンツをトランスクリプトし、自動的に要約できます。これは、DAまたは起訴に、全面的インタビューの要約を短い段落で提供する必要がある、捜査官や調査官にとって非常に役立ちます。ただし、人物は、AIによって生成された出力をレビューし、必要な編集や変更を加える機会を持っています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細を知りたい読者は、Veritoneを訪問してください。