베ِن 하, 솔루션스 아키텍트 디렉터, 버라이톤 – 인터뷰 시리즈

베ِن 하는 버라이톤의 정부, 법률 및 규제 부문의 솔루션스 아키텍트 디렉터입니다. 베恩은 15년 이상의 소프트웨어 산업 경험을 가지고 있으며, 주로 기술 프리세일즈 역할을 수행했습니다. 베恩은 지난 4년 동안 정부와 법률 분야의 고객과 함께 일해 왔습니다.

버라이톤은 인간 중심의 AI 솔루션을 설계합니다. 버라이톤의 소프트웨어와 서비스는 세계에서 가장 큰 브랜드의 많은 개인들이 더 효율적으로 운영하고, 의사 결정을 가속화하고, 수익성을 증가시키는 것을 가능하게 합니다.

버라이톤의 iDEMS는 기존의 법 집행 시스템과 어떻게 통합되고, 어떤 효율성을 제공합니까?

법 집행 기관의 기존 시스템은 일반적으로 다양한 소스(신체 카메라 시스템, 비디오 관리 시스템, 기타 카메라 및 장치)에서 데이터를 가지고 있습니다. iDEMS는 이러한 기존 시스템에 API 또는 다른 통합 경로를 통해 연결을 구축할 수 있습니다. 그러면 법 집행 기관은 마스터 데이터를 원본 시스템에 유지할 수 있습니다. 버라이톤 Investigate 애플리케이션 내에서 사용자는 저해상도 프록시 파일에 액세스할 수 있으며, 이를 통해 볼 수 있습니다. 공유, 검색, 분석 등을 수행할 수 있습니다. 데이터가 하나의 중앙 위치에 있으므로 사용자가 분리된 애플리케이션 사이를 전환하지 않고 조사 프로세스를 수행하기가 더 쉽습니다.

버라이톤 Investigate는 또한 사용자가 콘텐츠 내에서 무엇이 있는지 분석하기 위해 AI 인지력을 활용할 수 있습니다. 즉, 법 집행 기관은 구조화되지 않은 데이터를 구조화하고, 메타데이터 정보를 제공하여 찾는 것을 더 쉽게 할 수 있습니다. 대부분의 시스템은 단순히 데이터 저장소로 작동하며, 콘텐츠 내에서 말한 단어, 얼굴, 객체에 대한 정보를 포함하지 않습니다. Investigate 및 iDEMS 솔루션과 함께, AI는 기본적으로 내장되어 있으며, 수신 시 자동으로 실행되어 수동으로 콘텐츠를 시청하거나 듣지 않고도 컨텍스트를 얻는 데 필요한 수동 프로세스를 제거하여 조사 프로세스를 가속화합니다.

법 집행 기관이 버라이톤의 iDEMS를 구현하기 위한 기술 요구 사항은 무엇입니까?

법 집행 기관은 버라이톤의 iDEMS를 구현하기 위해 상당한 기술 요구 사항을 갖지 않습니다. 실제로, 솔루션은 거의 모든 크기의 법 집행 기관에서 작동하며, 시스템이 무엇인지에 관계없이 작동합니다. 버라이톤은 다양한 API와 연결할 수 있는 수신 어댑터를 가지고 있으므로, 법 집행 기관은 기존 시스템에 액세스할 수 있는 사람만 필요로 합니다. 또한, iDEMS는 클라우드 기반이며, 법 집행 기관은高速 인터넷 연결과 최신 웹 브라우저가 필요합니다.

버라이톤 트랙은 전통적인 얼굴 인식 기술과 비교하여 정확도와 효율성 측면에서 어떻게 차별화되는가?

전통적인 얼굴 인식은 얼굴의 가시적인 특징(눈, 코, 입 등)을 사용하여 관심 대상 شخص을 식별합니다. 문제는 비디오가 사람의 얼굴을 캡처하지 않는 경우, 기술이 해당 개인을 식별하거나 추적할 수 없다는 것입니다. 예를 들어, 영상이 사람의 등을 캡처하거나, 사람의 얼굴이 마스크나 후드에 의해 가려져 있거나, 비디오가 얼굴의 최적의 각도를 캡처하지 않는 경우, 얼굴 인식은 작동하지 않습니다.

반대로, 버라이톤 트랙은 잠재적인 관심 대상자를 인간과 같은 객체(인간과 같은 객체)로 처리합니다. 인간과 같은 객체를 통해 버라이톤 트랙은 해당 개인의 고유한 “사람 프린트”를 시각적으로 구별되는 특성에 따라 구축할 수 있습니다. 이러한 특성에는 모자, 안경, 백팩 또는 손에 들고 있는 물건이 포함될 수 있으며, 또한 사람의 신체 유형(예: 팔 길이, 키, 체중 등)을 고려합니다.

그런 다음 버라이톤 트랙은 잠재적인 일치 항목을 검토하고 확인하기 위해 인간이 루프에 참여하는 것을 포함합니다. 궁극적으로, 이 방법은 전통적인 얼굴 인식 기술보다 더 정확하고 효율적입니다.

버라이톤 트랙에서 인간과 같은 객체를 사용하여 식별 프로세스를 향상시키는 방법은 무엇입니까?

인간과 같은 객체를 사용하면 전통적인 얼굴 인식과 달리, 법 집행 기관이 동일한 변수(예: 완전히 가시적인 인간의 얼굴)에 액세스할 필요가 없습니다. 버라이톤 트랙은 유연하여 영상의 품질, 해상도 또는 카메라의 각도(천장에 높은 위치 또는 눈높이)에 관계없이 사용 가능한 정보를 사용합니다. 버라이톤 트랙과 얼굴 인식은 상호 배타적이지 않습니다. 즉, 법 집행 기관은 버라이톤 트랙을 사용하여 저품질 비디오의大量에서 사람 프린트를 구축하는 동시에, 잠재적인 관심 대상자의 정면 샷 비디오 샘플에서 얼굴 인식을 실행할 수 있습니다.

버라이톤의 AI 기반 시스템은 조사 속도를 높이는 동시에 증거 처리의 높은 표준을 유지하는 방법은 무엇입니까?

버라이톤 Investigate, 버라이톤 트랙 또는 버라이톤의 모든 공공 부문 애플리케이션은 법 집행 기관의 수동 프로세스를 크게 가속화하는 데 사용되는 AI를 사용합니다. 이는 수일 또는 수주의 작업을 몇 시간으로 줄일 수 있으며, 이는 현재 진행 중인 인력 부족 속에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 가속화된 속도에도 불구하고, 버라이톤은 최종 결과를 검토하기 위해 인간 조사자를 남겨두어 높은 증거 처리 표준을 유지합니다. 버라이톤의 기술은 또한 인간이 증거 처리 및 증거 사슬의 높은 표준을 준수하도록 합니다. 또한 내장된 감사 트레일을 통해 법 집행 기관은 조사자가 최종 결과에 도달하기까지의 과정을 볼 수 있습니다. 간단히 말해, AI는 인간을 대체하지 않습니다. 단지 인간의 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

버라이톤은 법 집행에서 AI를 사용할 때 소수 민족에 대한 잘못된 박해와 같은 문제를 어떻게 해결합니까?

첫째, 버라이톤은 잘못된 박해의 가능성을 최소화하기 위한 가드레일과 안전 조치를 항상 사용합니다. 예를 들어, 버라이톤 트랙은 얼굴 특징과 같은 생체 특징을 사용하여 사람 프린트를 구축하지 않습니다. 둘째, 이러한 도구는 인터넷, 소셜 미디어 또는 대규모 데이터베이스를 스크레이핑하지 않습니다. 법 집행 기관이 활성 사례 또는 조사에서 버라이톤의 솔루션을 사용하는 경우, 업로드된 사진 또는 비디오 증거만을 알려진 범죄자 데이터베이스와 비교할 수 있습니다. 디트로이트, 미시간의 경우와 같이, 법 집행 기관은 인간 조사자가 결과를 검증하지 않고 인터넷 전체에서 데이터를 가져오는 솔루션을 사용하여 무고한 시민에 대한 잘못된 박해를 초래했습니다.

버라이톤의 AI가 생성한 리드의 정확성을 보장하기 위한 방법은 무엇입니까?

버라이톤의 AI는 인간 조사자가 추적할 수 있는 잠재적인 리드를 생성합니다. AI는 조사자에게 유용한 발견과 결과를 제공하지만, 최종 결정은 여전히 사람이 내립니다. 다시 말해, 디트로이트, 미시간의 경우와 같이, 법 집행 기관은 얼굴 인식만을 신뢰하여 작업을 수행했습니다. 이는 결국 문제가 되었습니다. 이러한 모델은 인구 통계적 또는 인종적으로 관련된 편향을 초래하는 데이터에 의존했습니다.

또한, 버라이톤이 AI 엔진과 모델을 훈련하기 위해 선택하는 데이터는 콘텐츠를 대표합니다. 데이터를 훈련하기 전에, 버라이톤은 신체 카메라, 차량 내 비디오, CCTV 영상 등에서 민감한 비디오 및 오디오 요소를 편집하거나 공개적으로 사용 가능한 비민감한 데이터를 사용합니다. 또한, 버라이톤은 고객의 피드백을 통해 지속적인 개선을 위해 결과를 검증합니다.

버라이톤은 법 집행 데이터 내에서 기존 편향을 퍼트리는 AI의 잠재성을 어떻게 해결합니까?

버라이톤은 여러 모델 접근 방식을 사용하여 다양한 제3자 공급자와 협력하여 더 큰 관점을 얻습니다. 특히, 이 방법은 AI 인지의 특정 범주(예: 전사, 번역, 얼굴 인식, 객체 감지 또는 텍스트 인식) 내에서 표준화를 허용합니다. 버라이톤은 “집단의 지혜”를 활용하여 동일한 AI 인지 범주 내에서 동일한 콘텐츠를 여러 모델에 대해 실행하여 편향을 방지하는 데 도움이 됩니다.

버라이톤의 AI 애플리케이션이 개인 정보 보호 권리를 침해하지 않도록 하는 단계는 무엇입니까?

버라이톤의 AI 애플리케이션이 개인 정보 보호 권리를 침해하지 않도록 하기 위한 두 가지 최선의 관행이 있습니다. 첫째, 고객의 데이터는 언제나 고객의 데이터입니다. 고객은 데이터를 관리, 삭제 또는 원하는대로 사용할 권리를 가지고 있습니다. 고객의 데이터는 버라이톤의 보안 클라우드 호스팅 환경에서 실행되지만, 고객은 데이터의 전체 소유권을 유지합니다. 둘째, 버라이톤은 고객의 데이터를 사용하여 고객의 허가나 동의 없이 AI 모델을 재훈련하지 않습니다. 특히, 버라이톤은 고객의 데이터를 사용하여 AI 모델을 재훈련하지 않습니다. 보안과 개인 정보 보호는 가장 중요하며, 고객은 항상 민감한 정보, 생체 정보 및 개인 식별 정보가 편집된 사전 훈련된 모델만을 사용합니다.

버라이톤은 기술 발전의 필요성과 윤리적 고려, 사회적 영향 사이에서 어떻게 균형을 유지합니까?

AI를 빠르게 개발할 때, 가능한 한 많은 데이터를 사용하고 지속적으로 수집하여 모델을 개선하고 성장시키는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 윤리적, 개인 정보 보호 및 사회적 문제를 야기할 수 있습니다.

버라이톤은 항상 최고의 AI를 찾고 있습니다. 생성적 AI 열풍 동안, 버라이톤은 오픈AI 및 기타 파트너로부터의 기술에 대한 초기 액세스를 가졌습니다. 그러나 버라이톤은 즉시 새로운 솔루션을 배포하기보다는, “고객이 실제로 사용 사례에서 AI를 어떻게 사용할 것인가?”라는 질문을 했습니다. 즉, 법 집행 기관의 임무와 문제점을 조사하여, 인간을 중심으로 유지하면서 사용자가 목표를 달성하고 도전을 극복할 수 있는 책임 있는 방식으로 생성적 AI를 적용하는 방법을 결정했습니다.

예를 들어, 버라이톤 Investigate에는 개인 정보가 분리된 대형 언어 모델이 포함되어 있습니다. 이 모델은 대화 또는 콘텐츠를 요약할 수 있습니다. 신체 카메라가 사건을 캡처하거나 조사자가 누군가를 인터뷰하는 경우, 버라이톤 Investigate는 콘텐츠를 전사하고 자동으로 요약할 수 있습니다. 이는 검사官이나 조사관이 전체 인터뷰를 요약하여 검찰에 제출하기 위해 필요한 매우 유용한 기능입니다. 그러나, 여전히 사람이 AI 생성 출력을 검토하고 필요한 수정을 하기 전에 제출하기 전에 기회가 있습니다.

偉大한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 버라이톤을 방문하십시오.