Jak organy ścigania mogą śledzić osoby poszukiwane bez polegania na rozpoznawaniu twarzy

Ogromna ilość dostępnego dla zespołów śledczych materiału wideo osiągnęła niezwykły poziom. Według Biura Pomocy Prawnej, około 80% przestępstw wiąże się z jakąś formą dowodów wideo, a ten trend nie wykazuje żadnych oznak spowolnienia.

Różne źródła przyczyniają się do tego napływu dowodów wideo, od kamer bezpieczeństwa i nagrania ruchu drogowego po kamery na mundurach, kamery samochodowe i urządzenia przenośne. Z 97% Amerykanów posiadających urządzenie mobilne, dostępność takich nagrań stała się powszechna zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym. Co więcej, powszechne wdrożenie kamer noszonych przez lokalne departamenty policji i biura szeryfa jeszcze bardziej zwiększa rozpowszechnienie dowodów wideo: ponad 47% ogólnego celu organów ścigania i 80% dużych departamentów policyjnych używa kamer noszonych.

Używanie sztucznej inteligencji w przeglądzie dowodów wideo

Tradycyjnie, analiza nagrań wideo wymagała pracochłonnego procesu ręcznego przeglądu, ale postępy w technologii sztucznej inteligencji umożliwiły zautomatyzowanie i przyspieszenie analizy dowodów wideo.

Na przykład, 10-minutowe nagranie może być teraz przeanalizowane w ciągu kilku minut, zamiast godzin spędzonych na ręcznym przeglądzie. Podobnie, algorytmy sztucznej inteligencji mogą śledzić osoby poszukiwane na różnych plikach wideo i formatach, identyfikując potencjalne dopasowania na podstawie konkretnych cech osób.

Kluczowa korzyść sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie publicznym leży w jej zdolności do szybkiej analizy obszernych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, platformy sztucznej inteligencji wyróżniają się w wykrywaniu wzorców, wykrywaniu anomalii i prognozowaniu potencjalnych zagrożeń zwiększoną precyzją.

<p-Ta zdolność umożliwia organom ścigania (LEA) – wśród pierwszych odpowiedzi i innych podmiotów bezpieczeństwa publicznego – skuteczne rozwiązywanie problemów bezpieczeństwa i optymalizację alokacji zasobów w sposób proaktywny i wydajny, przy jednoczesnym utrzymaniu ludzi w pętli procesu automatyzacji i umożliwieniu tym członkom zespołu pracy z lepszymi danymi w krótszym czasie.

Wykorzystując określone rozwiązania sztucznej inteligencji, LEA mogą usprawnić analizę dowodów wideo, łącząc obrazy z różnych plików, aby utworzyć kompleksową narrację osób, zdarzeń i czasów. To znacznie zwiększa wydajność i skuteczność dochodzeń, zarówno w ramach, jak i poza sferą prawną.

Niemniej jednak, użycie sztucznej inteligencji w dochodzeniach wywołało obawy dotyczące przepisów o ochronie prywatności i ochrony osobistych informacji identyfikujących (PII), ze szczególnym uwzględnieniem, w jaki sposób technologia rozpoznawania twarzy może być wykorzystywana bez naruszenia tych praw.

Na szczęście, wraz z pojawieniem się najnowszych technologii sztucznej inteligencji, istnieje alternatywny sposób śledzenia osób poszukiwanych na nagraniach wideo, który nie opiera się na rozpoznawaniu twarzy.

Sztuczna inteligencja, która chroni PII

Istnieją alternatywne modele sztucznej inteligencji, które priorytetowo traktują integralność PII, pozwalając śledczym na identyfikację istotnych informacji bez polegania na rozpoznawaniu twarzy lub innych markerach biometrycznych, które mogłyby naruszyć prywatność osobistą. Ten podejście nie tylko przyspiesza proces analizy, ale także ogranicza ryzyko związane z inwazją na prywatność w ramach nadzoru wideo.

Priorytetowanie prywatności bez poświęcania szybkości

Ważność czasu nie może być przeceniona. W przypadkach osób zaginionych, pierwsze 48 godzin jest kluczowe, ponieważ dowody pozostają świeże, a prawdopodobieństwo znalezienia osoby jest wyższe. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przyspieszenia przeglądu dowodów wideo, LEA mogą zwiększyć prawdopodobieństwo znalezienia osób zaginionych i identyfikacji osób poszukiwanych.

W sytuacjach, gdy rozpoznawanie twarzy nie jest praktyczne lub etyczne, technologia wykrywania obiektów podobnych do ludzi (HLO) staje się niezastąpiona. Z wykrywaniem HLO, silnik sztucznej inteligencji identyfikuje osoby na podstawie konkretnych cech, które zostały mu wytrenowane do rozpoznawania, takich jak odzież, kolczyki lub obuwie. Poprzez wskazywanie przypadków, w których te cechy pojawiają się, sztuczna inteligencja przyspiesza proces przeglądu obszernych nagrań wideo, zwiększając wydajność czasową.

Przypadki użycia wykrywania HLO obejmują identyfikację ofiary, identyfikację i zatrzymanie podejrzanego, identyfikację świadka i wiele innych.

Inne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja pomaga organom ścigania w lokalizowaniu osób na nagraniach wideo

Poza identyfikacją osób bez użycia rozpoznawania twarzy, sztuczna inteligencja oferuje inne metody, które mogą pomóc analitykom i śledczym w śledzeniu osób, ustalaniu ważnych ram czasowych i gromadzeniu ważnych informacji – uwalniając ich od monotonnych zadań, aby mogli poświęcić więcej czasu swoim społecznościom.

Big data i analiza predykcyjna

W dziedzinie możliwości wyszukiwania, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje big data i analizę predykcyjną, oferując kluczowe postępy:

• Obszerne zestawy danych, składające się z treści mediów społecznościowych i publicznych rejestrów, są wykorzystywane do przewidywania potencjalnych lokalizacji i wzorców zachowań.
• Modelowanie predykcyjne umożliwia śledczym udoskonalenie parametrów wyszukiwania, kierując zasoby do obszarów, w których mogą one osiągnąć największy wpływ.
• Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) są wykorzystywane do przeszukiwania postów w mediach społecznościowych, wydobywając cenne informacje, które ulepszają wysiłki w celu znalezienia osób poszukiwanych.

Analiza geoprzestrzenna

Wykorzystując Systemy Informacji Geograficznej (GIS), mapowanie i analiza terenu odgrywają kluczową rolę w pomocy operacjom poszukiwawczo-ratowniczym. Z integracją sztucznej inteligencji, te procesy są zautomatyzowane, zwiększając precyzję analizy danych geoprzestrzennych. To zautomatyzowanie pozwala śledczym na szybkie przetwarzanie ogromnych zbiorów danych, wskazując wzorce, które mogłyby być pominięte przy użyciu konwencjonalnych metod.

Śledzenie pojazdów

Śledzenie osób na nagraniach wideo działa tylko wtedy, gdy są one widoczne dla kamery, co może stać się problemem, jeśli wejdą do pojazdu. Aby odpowiedzieć na to, istnieją rozwiązania śledzenia sztucznej inteligencji, które mogą bezproblemowo przechodzić od śledzenia osób do śledzenia pojazdów. W ten sposób, policja może nadal lokalizować osoby i utrzymywać integralność ramy czasowej sprawy.

Przyszłe trendy i zastosowania sztucznej inteligencji w dochodzeniach dotyczących osób zaginionych

Trajektoria sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie publicznym jest ukierunkowana na współpracę między organami ścigania a firmami technologicznymi. Dzięki tego rodzaju partnerstwu, możliwe jest opracowanie bardziej potężnych i wydajnych narzędzi napędzanych sztuczną inteligencją, zwiększając skuteczność wysiłków poszukiwawczo-ratowniczych i rozciągając je na inne istotne zastosowania. Jedną z takich perspektyw jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do wczesnej identyfikacji i strategii interwencji w celu prewencji zniknięć poprzez solidne monitorowanie i analizę.

Wraz z postępem technologicznym, możemy oczekiwać pojawienia się nowych narzędzi i metod napędzanych sztuczną inteligencją, które mogą obejmować zwiększone możliwości rozpoznawania biometrycznego i udoskonalone techniki modelowania predykcyjnego.

Dla agencji bezpieczeństwa publicznego, dostęp do odpowiednich narzędzi pozostaje niezbędny w nawigowaniu ewoluującymi pejzażami dochodzeniowymi – a przyjęcie sztucznej inteligencji, która może uczynić organy ścigania bardziej skutecznymi, dokładnymi i bardziej dostępnymi do służby, jest silnym krokiem naprzód.

Końcowe myśli: Sztuczna inteligencja pomaga utrzymać równowagę między prywatnością a bezpieczeństwem publicznym

Wraz ze wzrostem integracji sztucznej inteligencji w organach ścigania, utrzymanie równowagi między ochroną prywatności a zapewnieniem bezpieczeństwa publicznego staje się kluczową troską. Chociaż sztuczna inteligencja obiecuje wzmocnić środki bezpieczeństwa publicznego, niesie również potencjalne ryzyko naruszenia prywatności i nadużyć władzy. Z odpowiednimi zabezpieczeniami i praktykami, sztuczną inteligencję można wykorzystać do służby i wspierania większego dobra.

Będzie niezwykle ważne, aby organizacje ustanowiły ramy etyczne i prawne, aby regulować użycie sztucznej inteligencji i chronić prawa do prywatności. To wymaga opracowania inicjatyw legislacyjnych i wytycznych ukierunkowanych na promowanie przejrzystości, odpowiedzialności i nadzoru nad systemami napędzanymi sztuczną inteligencją.

Będzie również ważne, aby wdrożyć najlepsze praktyki, takie jak anonimizacja danych i surowe protokoły bezpieczeństwa, które pomogą złagodzić wrodzone ryzyka związane z technologiami sztucznej inteligencji. Ostatecznie, priorytetowanie prywatności będzie nadal stanowić fundamentalny filar inicjatyw bezpieczeństwa publicznego, wspierając zaufanie publiczne do organów ścigania.