Kaip teisėsauga gali atsekti dominančius asmenis nepasitikėdamas veido atpažinimo funkcija

Didžiulis vaizdo įrodymų, kuriuos turi tyrimo grupės, kiekis pasiekė precedento neturintį lygį. Pasak Teisingumo pagalbos biuro, maždaug 80 % nusikaltimų yra susiję su tam tikra vaizdo medžiaga, ir ši tendencija nerodo lėtėjimo požymių.

Įvairūs šaltiniai prisideda prie šio vaizdo įrodymų antplūdžio: nuo apsaugos kamerų ir eismo filmuotos medžiagos iki kūno kamerų, prietaisų kamerų ir delninių įrenginių. 97% amerikiečių turi mobilųjį įrenginį, tokios filmuotos medžiagos prieinamumas tapo visur ir viešajame, ir privačiame sektoriuose. Be to, vietos policijos departamentuose ir šerifo biuruose plačiai diegiamos ant kūno nešiojamos kameros dar labiau padidina vaizdo įrašų paplitimą: daugiau nei 47 % bendrosios paskirties teisėsaugos agentūrų ir 80 % didelių policijos padalinių naudoja ant kūno nešiojamas kameras.

AI naudojimas vaizdo įrodymų peržiūroje

Tradiciškai vaizdo medžiagos analizei reikėjo daug darbo reikalaujančių rankinių peržiūros procesų, tačiau AI technologijos pažanga leido automatizuoti ir pagreitinti vaizdo įrodymų analizę.

Pavyzdžiui, 10 minučių vaizdo įrašą dabar galima išanalizuoti per kelias minutes, o ne valandas, praleistas rankiniam peržiūrai. Panašiai dirbtinio intelekto algoritmai gali sekti dominančius asmenis keliuose vaizdo įrašų failuose ir formatuose, identifikuodami galimas atitiktis pagal konkrečias asmenų savybes.

Pagrindinis AI privalumas visuomenės saugumui yra jo gebėjimas greitai analizuoti didelius duomenų rinkinius realiuoju laiku. Naudodamos mašininio mokymosi algoritmus, dirbtinio intelekto platformos puikiai aptinka šablonus, nustato anomalijas ir itin tiksliai prognozuoja galimas grėsmes.

Ši galimybė suteikia teisėsaugos agentūroms (LEA) – tarp pirmųjų reaguotojų ir kitų visuomenės saugumo suinteresuotųjų šalių – efektyviai spręsti saugumo problemas ir optimizuoti išteklių paskirstymą aktyviai ir efektyviai, kartu išlaikant žmones automatizavimo proceso kilpoje ir suteikiant šiems komandos nariams galių dirbti. su geresniais duomenimis per greitesnį laikotarpį.

Naudodami tam tikrus dirbtinio intelekto sprendimus, LEA gali supaprastinti vaizdo įrodymų analizę, sujungdami vaizdus iš skirtingų failų, kad būtų sukurtas išsamus asmenų, įvykių ir laiko juostų pasakojimas. Tai žymiai padidina tyrimų veiksmingumą ir veiksmingumą tiek teisinėje, tiek už jos ribų.

Nepaisant to, dirbtinio intelekto naudojimas tyrimuose sukėlė susirūpinimą dėl privatumo įstatymų ir asmens tapatybę identifikuojančios informacijos (PII) apsaugos, ypatingą dėmesį skiriant tai, kaip veido atpažinimo technologija gali būti naudojama nepažeidžiant šių teisių.

Laimei, atsiradus pažangiausioms AI technologijoms, dabar yra alternatyvus būdas sekti dominančius asmenis vaizdo failuose, kuris nepriklauso nuo veido atpažinimo.

AI, apsaugantis AII

Yra alternatyvių AI modelių, kuriuose pirmenybė teikiama AII vientisumui, todėl tyrėjai gali identifikuoti svarbią informaciją nepasikliaujant veido atpažinimo ar kitais biometriniais žymenimis, galinčiais pakenkti asmens privatumui. Šis metodas ne tik pagreitina analizės procesą, bet ir sumažina privatumo riziką, susijusią su vaizdo stebėjimu.

Pirmenybė teikiama privatumui neprarandant greičio

Laiko svarbos negalima pervertinti. Bylose, susijusiose su dingusiais asmenimis, pirmosios 48 valandos yra labai svarbios, nes įrodymai išlieka nauji, o tikimybė surasti asmenį yra didesnė. Naudodami dirbtinį intelektą, kad paspartintų vaizdo įrodymų peržiūrą, LEA gali padidinti tikimybę rasti dingusius asmenis ir nustatyti dominančius asmenis.

Tais atvejais, kai veido atpažinimas nėra praktiškas ar etiškas, žmogaus tipo objektų (HLO) aptikimo technologija tampa nepakeičiama. Naudodamas HLO aptikimą, AI variklis identifikuoja asmenis pagal specifines savybes, kurias buvo išmokytas atpažinti, pvz., drabužius, auskarus ar avalynę. Tiksliai nustatydamas atvejus, kai atsiranda šios funkcijos, AI supaprastina didelės vaizdo medžiagos peržiūros procesą, taip padidindamas laiko efektyvumą.

HLO aptikimo naudojimo atvejai apima aukos atpažinimą, įtariamojo atpažinimą ir sulaikymą, liudytojų atpažinimą ir kt.

Kiti būdai, kaip dirbtinis intelektas padeda teisėsaugai nustatyti asmenis vaizdo įrašuose

Be asmenų identifikavimo nenaudojant veido atpažinimo, dirbtinis intelektas siūlo ir kitus metodus, kurie gali padėti žmonių analitikams ir tyrėjams sekti žmones, nustatyti svarbias laiko juostas ir rinkti svarbią informaciją – atlaisvindami juos nuo varginančių užduočių, kad daugiau laiko galėtų skirti savo darbui. bendruomenės.

Dideli duomenys ir nuspėjamoji analizė

Paieškos galimybių srityje dirbtinis intelektas keičia didelių duomenų ir nuspėjamosios analizės revoliuciją ir siūlo esminius pasiekimus:

• Platūs duomenų rinkiniai, apimantys socialinės žiniasklaidos turinį ir viešuosius įrašus, naudojami siekiant numatyti galimas asmens vietas ir elgesio modelius.
• Nuspėjamasis modeliavimas leidžia tyrėjams patikslinti paieškos parametrus, nukreipiant išteklius į sritis, kuriose jie gali turėti didžiausią poveikį.
• Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodai naudojami socialiniuose tinkluose perskaityti, išgaunant vertingų įžvalgų, kurios sustiprina pastangas surasti dominančius asmenis.

Geoerdvinė analizė

Naudojant geografines informacines sistemas (GIS), vietovės žemėlapių sudarymas ir analizė atlieka pagrindinį vaidmenį padedant paieškos ir gelbėjimo operacijoms. Integravus dirbtinį intelektą, šie procesai yra automatizuoti, o tai padidina geoerdvinių duomenų analizės tikslumą. Šis automatizavimas leidžia tyrėjams greitai apdoroti didžiulius duomenų rinkinius ir tiksliai nustatyti modelius, kurių galima nepastebėti naudojant įprastus metodus.

Transporto priemonės sekimas

Asmenų stebėjimas vaizdo įraše veikia tik tada, kai juos mato kamera, o tai gali tapti problema, jei jie patenka į transporto priemonę. Norint į tai atsakyti, yra AI sekimo sprendimų, kurie gali sklandžiai pereiti nuo žmonių stebėjimo prie transporto priemonių stebėjimo. Tokiu būdu policija vis tiek gali surasti asmenis ir išlaikyti bylos laiko juostos vientisumą.

Ateities tendencijos ir AI taikymas dingusių asmenų tyrimuose

DI trajektorija visuomenės saugumo srityje yra pasirengusi bendradarbiauti tarp LEA ir technologijų įmonių. Tokio tipo partnerystė leidžia sukurti galingesnius ir efektyvesnius dirbtinio intelekto pagrindu veikiančius įrankius, kurie padidina paieškos ir gelbėjimo pastangų veiksmingumą ir apima kitas susijusias programas. Viena iš tokių perspektyvų apima AI panaudojimą ankstyvo identifikavimo ir įsikišimo strategijoms, kad būtų išvengta dingimų atliekant patikimą stebėjimą ir analizę.

Technologijų pažanga ir toliau vystosi, todėl galime numatyti naujų dirbtinio intelekto įrankių ir metodikų, kurie gali apimti padidintas biometrinio atpažinimo galimybes ir patobulintus nuspėjamojo modeliavimo metodus, atsiradimą.

Visuomenės saugos agentūroms prieiga prie tinkamų įrankių išlieka būtina norint naršyti besivystančiame tiriamajame kraštovaizdyje, o dirbtinio intelekto pritaikymas, kuris gali padaryti LEA veiksmingesnes, tikslesnes ir lengviau prieinamas, yra didelis žingsnis į priekį.

Paskutinės mintys: AI padeda išlaikyti pusiausvyrą tarp privatumo ir visuomenės saugumo

Vis labiau integruojant dirbtinį intelektą į teisėsaugą, svarbiausias rūpestis iškyla pusiausvyros tarp privatumo apsaugos ir visuomenės saugumo užtikrinimas. Nors dirbtinis intelektas žada stiprinti visuomenės saugumo priemones, jis taip pat gali pažeisti privatumą ir piktnaudžiauti valdžia. Taikant tinkamas apsaugos priemones ir praktiką, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas siekiant tarnauti ir remti didesnį gėrį.

Organizacijoms bus labai svarbu sukurti etinę ir teisinę sistemą, kuri reglamentuotų dirbtinio intelekto naudojimą ir apsaugotų privatumo teises. Tam būtina parengti teisėkūros iniciatyvas ir gaires, kuriomis siekiama skatinti dirbtinio intelekto sistemų skaidrumą, atskaitomybę ir priežiūrą.

Taip pat bus svarbu įgyvendinti geriausią praktiką, pvz., duomenų anonimiškumą ir griežtus saugos protokolus, kurie padės sumažinti su AI technologijomis susijusią riziką. Galiausiai prioriteto teikimas privatumui ir toliau bus pagrindinis visuomenės saugumo iniciatyvų ramstis, skatinantis visuomenės pasitikėjimą teisėsauga.