Cara Jones, medgrunnlegger og CEO av Marinus Analytic – Intervju-serie

Cara Jones er CEO og medgrunnlegger av Marinus Analytics. Cara er lidenskapelig opptatt av høyteknologiske løsninger som maksimerer effektiviteten og, som en følge, virkningen av byråer. Hennes ønske om å tjene offentlig sikkerhet og menneskelige tjenester var påvirket av hennes fars karriere som en rettsmedisinsk sosialarbeider. Hun har ledet modningen og kommersialiseringen av Marinus Analytics’ Traffic Jam-programvare siden selskapets etablering. Hun har en stor erfaring fra å arbeide med selvstyrte roboter, integrasjonstesting av føderale IT-systemer og selv å trene ishockey, og hun leder Marinus’ utvidelse innen loven, regjeringen og det private sektoren.

Marinus Analytics er et kvinne-eiet AI-selskap som er dedikert til å fremme offentlig sikkerhet ved å bekjempe menneskehandel, barnemisbruk og cyberkriminalitet. Deres kraftfulle AI-verktøy, som Traffic Jam og Cyber Fraud (utviklet med IBM Watson), hjelper loven å identifisere kriminelle nettverk og spare tusenvis av etterforsknings timer. Ved å analysere offentlige data fra utnyttelseshotspots, gir Marinus myndighetene handlingsoverblik – uten å kompromittere privatlivet.

Kan du fortelle oss mer om etableringen av Marinus Analytics og hva som inspirerte deg og din medgrunnlegger til å skape AI-løsninger for offentlig sikkerhet?

Hva som inspirerte oss da, og fortsatt inspirerer oss hver dag, er å være i tjeneste for frontlinjens offentlige sikkerhetsforkjempere for ofre for traumer og kriminalitet. Jeg husker tydelig første gang jeg snakket med en føderal agent som lette etter et savnet og menneskehandlet barn, og jeg visste at det ville være en glede å vie min karriere til å hjelpe profesjonelle som spesialiserer seg på dette feltet. Vi finner motivasjonen til å støtte disse agentene, detektiver og analytikerne gjennom vår hensiktlig bygde teknologi. Til slutt er æren til disse usungene helter som arbeider utrettelig for å beskytte de sårbare mot digitalt aktivert kommersiell utnyttelse.

Hvordan har din bakgrunn i robotikk og AI-forskning ved Carnegie Mellon University påvirket visjonen for Marinus Analytics?

Arbeidet ved Auton Lab (forskningslaboratoriet hvor Traffic Jam ble konseptualisert) har fokusert på sosial påvirkning over ulike områder av regjeringen i over tretti år. Disse verdiene er sentrale for vårt arbeid mens vi gikk utenfor universitetet og ble en leverandør til offentlige sektorkunder.

Min forretningsperspektiv på lean-innovasjon ble tilegnet tidlig i min karriere mens jeg arbeidet for en robotikk-startup (som også kom ut av Carnegie Mellon University). Deres inntektsmodell, som var nytt da, for betal-per-bruk-leasing av robotene motiverte oss til å operere Traffic Jam som en Programvare-til-tjeneste. Jeg har alltid vært tiltrukket av demokratiseringen av teknologi gjennom denne modellen. Den reduserer den finansielle risikoen ved å bli en tidlig bruker av en ikke-mainsstream-løsning. Heldigvis mottok vi generøs støtte fra National Science Foundation for å subsidiere forskning og utvikling og å tillate oss å gi tilgang gjennom en rimelig abonnement.

Hvorfor Pittsburgh? Hvordan har byen støttet utviklingen av Marinus Analytics? Hva ressurser og fordeler tilbys ved å være der?

AI begynte i Pittsburgh, med Carnegie Mellon University som en pioner siden 1950-tallet. Pittsburghs økosystem inkluderer over 100 selskaper som fokuserer på robotikk og AI, med en arbeidsstyrke på 7 000+. Det fremmer banebrytende fremskritt i AI-løsninger for offentlig sikkerhet, transport, helse og mye mer, og stiller seg som en leder i kunstig intelligens og automatisering.

Da jeg forlot for college, å velge en hovedfag i datateknikk betydde nesten nødvendigvis at jeg ikke ville returnere hit for å arbeide. Takk til verdensklasse AI-programmer ved Carnegie Mellon University og dens effekt på regionens økonomi, og til Pittsburgh-programmer for å støtte, finansiere og mentore sosiale entreprenører, fikk jeg bygget min drømmejobb i hjembyen min. Vi har rekruttert talentfulle ingeniører fra våre lokale collegene, vi bygget en bærekraftig forretningsmodell med råd fra Project Olympus campus-inkubator, og vi fikk tilgang til finansiering gjennom UpPrize, Idea Foundry og, nylig, Richard King Mellon Foundation. Vi har også verdifulle tilhengere ved Pittsburgh Tech Council for innovasjon i Pittsburgh-regionen.

Hvordan har selskapets misjon om å bekjempe menneskehandel og utnyttelse utviklet seg siden etableringen?

Misjonen har vært konsistent over årene. Vi vil fortsette å innovere og fremme ofre-sentrert traume-informert politiarbeid. Hva som begynte her i Pittsburgh, er nå i bruk av offentlige sikkerhetsbyråer over tre kontinenter, og denne internasjonaliseringen utvides gjennom vårt London-kontor, som åpnet i 2023.

Vi støtter offentlige sikkerhetsbyråer i land hvor lovgivningen og kulturen rundt kommersielle voksne tjenester varierer betydelig, men fellesskapet er å proaktivt håndtere utnyttelse innen høyrisk-markeder. Vi har som mål å fortsette å spre beste praksis over den geografisk diverse profesjonelle samfunnet vi tjener, som er forent i dette felles målet.

Hva betyr den nylige $400 000-investeringen fra Richard King Mellon Foundation for Marinus Analytics, og hvordan planlegger du å bruke denne finansieringen til å utvide din påvirkning?

Å motta denne investeringen fra Richard King Mellon Foundation er en ufattelig ære. Denne finansieringen vil tillate oss å utvide vårt programvare for å bénéficere barns velferdsorganisasjoner og å utvide vår positive påvirkning på kampen mot menneskehandel og nettbasert skade. Vi er stolte av å samarbeide med RK Mellon Foundation i vårt felles mål om å proaktivt skala og beskytte våre mest sårbare befolkninger.

Din AI-løsning Traffic Jam har spart anslagsvis 70 000 etterforsknings timer. Kan du gå gjennom hvordan plattformen hjelper loven å identifisere ofre for menneskehandel mer effektivt?

Traffic Jam bruker AI og automatisering til å trekke sammenhenger mellom annonsering på voksne tjenestesider og savnede personers bilder som er gitt til loven, hvor utseendet ofte er drastisk endret. I dette eksemplet kan AI gi økt nøyaktighet med større effektivitet enn en menneskelig som arbeider manuelt. Et offer kan bli reddet på dager i stedet for måneder.

Tiden til våre frontlinjekjempere er så mye bedre brukt ute i samfunnet, å tjene mennesker i nød, å danne relasjoner og å bruke deres erfaring til å proaktivt identifisere problematiske situasjoner. Deres tid ville være spilt bort å sitte ved datamaskinen, mens automatisering kan gjøre det effektivt og nøyaktig, og frigjøre en ressurs til å gjøre nabolag tryggere. Det hjelper dem fundamentalt til å bli mer proaktive.

Hvilke etiske overveielser er i verk når du utvikler AI-drevne verktøy for offentlig sikkerhet, spesielt med hensyn til personvern og datasikkerhet?

Når vi snakker om å etterforske kommersiell utnyttelse, begynner vi med å forstå at det må håndteres med følsomhet. De etiske overveielser er det som motiverer vårt arbeid. Vi håndterer data personvern og sikkerhetstiltak under utvikling og gjennom våre kunde-relasjoner for å sikre at tjenesten vi tilbyr politiet er ikke bare en etisk løsning, men også det beste verktøyet til å forstyrre kommersiell utnyttelse.

På hvilke måter har Marinus Analytics samarbeidet med loven og sosiale tjenester for å direkte assistere ofre for menneskehandel?

Marinus Analytics samarbeider med offentlige sikkerhetsbyråer over hele verden, og vi er spente på å ønske en statlig barns velferdsorganisasjon velkommen som en tidlig bruker av vår teknologi i dette kritiske området. Med vår MPWatch (Savnede Personer Watch) teknologi, tar de ledelsen i å beskytte risikoutsatte barn og å finne savnede mindreårige. Ved å samarbeide med politi og barns velferdsteam, hjelper vi å sikre at ofre blir identifisert raskt og at ressurser blir brukt effektivt. Våre verktøy gir frontlinjeprofesjonelle mulighet til å handle raskt, og å ha en direkte påvirkning i kampen mot å beskytte sårbare individer – akkurat som vi streber etter å gjøre med alle våre partnere.

Hvordan hjelper din AI offentlige sikkerhetsprofesjonelle med å identifisere trender og mønster som ellers ville gå ubemerket i menneskehandelsetterforskninger?

En av utfordringene i menneskehandelsprosesser er en over-avhengighet av offeret til å gi bevis mot menneskehandleren. Det er en reell byrde å legge på en person som ofte er redd for seg selv og sine familiemedlemmer. Teknologien kan samle bevis og håndtere data til å fortelle sin egen historie om hvordan utnyttelsen skjedde, og å identifisere nettverk og mønster som kan peke på organisert kriminalitet. Uten støtten av hensiktlig bygde teknologi, ville det ikke være mulig å identifisere disse samme nettverkene gjennom et offers beretning eller ville ellers ta mange flere timer, penger og departementsressurser. Vi håper at dette er en game-changer for fremtidige saker.

Hva nye fremskritt i AI ser du på horisonten som kunne ytterligere forbedre Marinus Analytics’ evne til å forstyrre menneskehandel og organisert kriminalitet?

Den raske utviklingen av åpne kildekode multimodale AI-modeller representerer en betydelig gjennombrudd i vår kamp mot menneskehandel. Disse avanserte modellene er trent på stadig større datasett, og åpner nye grenser for å anvende på våre etterforskningskapasiteter. Ved å utnytte disse storstilte, åpne kildekode-modellene, kan vi bruke kunnskapsdestillasjons-teknikker til å skape spesialiserte, mindre modeller tilpasset våre spesifikke brukssaker, og bruke mindre treningdata enn det som ellers ville være nødvendig. Denne tilnærmingen er spesielt verdifull gitt den sensitive naturen av vårt arbeid, hvor tilgang til omfattende treningdata kan være begrenset. Disse destillerte modellene beholder mye av kapasiteten til deres større motparter, mens de er mer effektive og kan deployes i ressurs-begrensede miljøer.

Foruten dette, er disse multimodale modellene i ferd med å forbedre vår evne til å generere mer effektive innlegg for både tekstlige og visuelle data. Denne forbedringen forbedrer betydelig informasjonsinnsamling og kryssreferanser, og lar oss å identifisere mønster og sammenhenger som ellers ville forbli skjult. For eksempel, kan vi mer nøyaktig sammenligne og kryssreferere bilder og tekstlige beskrivelser over ulike datakilder, og potensielt avdekke kriminelle nettverk og menneskehandelsoperasjoner mer effektivt. Etterhvert som disse AI-modellene fortsetter å utvikle seg, forventer vi enda større fremskritt i vår evne til å prosessere og analysere komplekse, multimodale datastrømmer, og til slutt forbedre vår kapasitet til å forstyrre kriminelle aktiviteter og å beskytte sårbare individer.

Takk for det flotte intervjuet, og enda viktigere for all den viktige arbeidet du gjør. Lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Marinus Analytics.