Cara Jones, medgrundare och VD för Marinus Analytic – Intervjuserie

Cara Jones är VD och medgrundare till Marinus Analytics. Cara är passionerad om högteknologiska implementeringar som maximerar effektiviteten och, som en följd, påverkan, av myndigheter. Hennes önskan att tjäna allmän säkerhet och socialtjänstsektorn påverkades av hennes fars karriär som forensisk socialarbetare. Hon har hanterat mognaden och kommersialiseringen av Marinus Analytics Traffic Jam-mjukvara sedan företagets grundande. Hon har en stor erfarenhet som sträcker sig från att utveckla autonoma robotar, integrera federala IT-system och till och med coacha ishockey, och leder Marinus expansion över lag, myndigheter och företagssektorer.

Marinus Analytics är ett AI-företag som ägs av kvinnor och som är dedikerat till att främja allmän säkerhet genom att bekämpa människohandel, barnexploatering och cyberbedrägeri. Deras kraftfulla AI-verktyg, som Traffic Jam och Cyber Fraud (utvecklat med IBM Watson), hjälper myndigheter att identifiera kriminella nätverk och spara tusentals utredningstimmar. Genom att analysera offentliga data från exploateringsområden ger Marinus myndigheterna handlingsbara insikter utan att kompromissa med sekretessen.

Kan du berätta mer om grundandet av Marinus Analytics och vad som inspirerade dig och din medgrundare att skapa AI-lösningar för allmän säkerhet?

Det som inspirerade oss då, och fortfarande inspirerar oss varje dag, är att vara i tjänst för frontlinjens allmänna säkerhetschampions för offercentrerad, traumainformerad polisverksamhet. Jag minns tydligt den första gången jag talade med en federal agent som letade efter ett försvunnet och utnyttjat barn, och jag visste att det skulle vara en glädje att ägna min karriär åt att hjälpa proffs som specialiserar sig på detta område. Vi hittar motivationen att stödja dessa agenter, detektiver och analytiker genom vår medvetet utvecklade teknik. Slutligen är creden Due till dessa osynliga hjältar som arbetar outtröttligt för att skydda de utsatta från digitalt möjliggjord kommersiell sexuell exploatering.

Hur har din bakgrund inom robotik och AI-forskning på Carnegie Mellon University påverkat visionen för Marinus Analytics?

Arbetet på Auton Lab (forskningslaboratoriet där Traffic Jam konceptualiserades) har fokuserat på social påverkan inom olika områden av regeringen under mer än trettio år. Dessa värderingar är centrala för vårt arbete när vi övergår från universitetet och blir en leverantör till offentliga sektorns kunder.

Min affärsperspektiv på lean innovation erhölls under min tidiga karriär när jag arbetade för en robotstart (som också kom från Carnegie Mellon University). Deras intäktsmodell, som var ny då, för betal-per-användning hyra av robotarna motiverade oss att driva Traffic Jam som en programvara som en tjänst. Jag har alltid varit attraherad av demokratiseringen av teknologi genom denna modell. Den minskar den finansiella risken för att bli en tidig adopterare av en icke-mainstream-lösning. Tack och lov fick vi generöst stöd från National Science Foundation för att subventionera forskning och utveckling och för att tillåta oss att ge tillgång till en överkomlig prenumeration.

Varför Pittsburgh? Hur har staden stött utvecklingen av Marinus Analytics? Vilka resurser och fördelar erbjuds genom att vara där?

AI började i Pittsburgh, med Carnegie Mellon University som en pionjär sedan 1950-talet. Pittsburghs ekosystem omfattar över 100 företag som fokuserar på robotik och AI, med en arbetskraft på 7 000+. Det främjar banbrytande framsteg inom AI-lösningar för allmän säkerhet, transport, hälsovård och mycket mer, och positionerar sig som en ledare inom artificiell intelligens och automatisering.

När jag lämnade för college, valde jag att studera datorteknik, vilket nästan oundvikligen innebar att jag inte skulle återvända för att arbeta. Tack vare de världsledande AI-programmen vid Carnegie Mellon University och dess effekt på regionens ekonomi, och tack vare Pittsburghs program för att stödja, finansiera och handleda sociala entreprenörer, kunde jag bygga min drömkarriär i min hemstad. Vi har rekryterat begåvade ingenjörer från våra lokala college, vi byggde en hållbar affärsmodell med råd från Project Olympus campus inkubator, och vi fick tillgång till finansiering genom UpPrize, Idea Foundry och, nyligen, Richard King Mellon Foundation. Vi har också värdefulla hejare på Pittsburgh Tech Council för innovation i Pittsburgh-regionen.

Hur har företagets mission att bekämpa människohandel och exploatering utvecklats sedan dess grundande?

Uppdraget har varit konsekvent över åren. Vi kommer att fortsätta att innovativa och främja offercentrerad, traumainformerad polisverksamhet. Det som började här i Pittsburgh används nu av myndigheter över tre kontinenter, och denna internationalisering utvidgas genom vår Londonkontor som öppnades 2023.

Vi stödjer myndigheter i länder där lagstiftningen och kulturen kring kommersiella vuxentjänster varierar avsevärt, men det gemensamma är att proaktivt hantera exploatering inom högriskmarknader. Vi syftar till att fortsätta att sprida bästa metoder över den geografiskt varierande professionella gemenskapen vi betjänar, som är enade i detta gemensamma mål.

Vad betyder den nyliga $400 000-investeringen från Richard King Mellon Foundation för Marinus Analytics, och hur planerar du att använda denna finansiering för att ytterligare förbättra din påverkan?

Att motta denna investering från Richard King Mellon Foundation är en otrolig ära. Denna finansiering kommer att tillåta oss att expandera vår programvara för att gynna barnvälfärdsorganisationer och utvidga vår positiva påverkan i kampen mot människohandel och online-skada. Vi är stolta över att samarbeta med RK Mellon Foundation i vårt gemensamma mål att proaktivt skala och skydda våra mest utsatta befolkningar.

Din AI-lösning Traffic Jam har sparat uppskattat 70 000 utredningstimmar. Kan du förklara hur plattformen hjälper myndigheter att identifiera offer för människohandel mer effektivt?

Traffic Jam använder AI och automatisering för att dra samband mellan annonsering på vuxentjänstwebbplatser och försvunna personers foton som tillhandahålls av myndigheter, där utseendet ofta är kraftigt förändrat. I detta exempel kan AI ge ökad noggrannhet med större effektivitet än en människa som arbetar manuellt. Ett offer kan räddas på dagar istället för vad som annars skulle ha varit månader.

Tiden för våra frontlinjekämpar är så mycket bättre tillbringad ute i samhället, tjänande människor i behov, bildande relationer och använda sin erfarenhet för att proaktivt identifiera problematiska situationer. Deras tid skulle slösas bort sittande vid datorn, medan automatisering kan göra det effektivt och korrekt, frigörande en resurs för att göra grannskapen säkrare. Det hjälper dem att bli mer proaktiva.

Vilka etiska överväganden finns på plats när man utvecklar AI-drivna verktyg för allmän säkerhet, särskilt när det gäller sekretess och datasäkerhet?

När vi pratar om att utreda kommersiell exploatering, börjar vi med förståelsen att det måste hanteras med känslighet. De etiska övervägandena är vad som motiverar vårt arbete. Vi hanterar noggrant sekretess och datasäkerhetsåtgärder under utveckling och genom våra kundrelationer för att säkerställa att den tjänst vi tillhandahåller till polisen inte bara är en etisk lösning, utan det bästa verktyget för att störa kommersiell exploatering.

På vilka sätt har Marinus Analytics samarbetat med myndigheter och sociala serviceorganisationer för att direkt hjälpa offer för människohandel?

Marinus Analytics samarbetar med myndigheter över hela världen, och vi är glada att välkomna en statlig barnvälfärdsorganisation som en tidig adopterare av vår teknik i detta kritiska område. Med vår MPWatch (Missing Persons Watch)-teknik tar de ledningen i att skydda utsatta barn och lokalisera försvunna minderåriga. Genom att samarbeta med polisen och barnvälfärdsgrupper hjälper vi till att se till att offer identifieras snabbt och resurser används effektivt. Våra verktyg ger frontlinjeprofessionella möjlighet att agera snabbt, vilket har en direkt påverkan i kampen för att skydda utsatta individer – precis som vi strävar efter att göra med alla våra partners.

Hur hjälper din AI offentliga säkerhetsproffs att identifiera trender och mönster som annars kan gå obemärkta i människohandelsutredningar?

En av utmaningarna i människohandelsåtal är en alltför stor tillit till offret för att tillhandahålla bevis mot förövaren. Det är en verklig börda att lägga på en individ som ofta är rädd för sig själv och sina familjemedlemmar. Teknologin kan samla in bevis och utnyttja data för att berätta sin egen historia om hur exploateringen skedde, identifiera nätverk och trender som kan peka på organiserad brottslighet. Utan den medvetet utvecklade teknologin kanske identifieringen av dessa nätverk inte vore möjlig genom offrets berättelse eller skulle ta mycket mer tid, pengar och avdelningsresurser. Vi hoppas att detta är en vändpunkt för framtida fall.

Vilka nya framsteg inom AI ser du på horisonten som kan ytterligare förbättra Marinus Analytics förmåga att störa människohandel och organiserad brottslighet?

Den snabba utvecklingen av öppen källkods multimodala AI-modeller representerar ett betydande genombrott i vår kamp mot människohandel. Dessa avancerade modeller tränas på alltmer omfattande datamängder, vilket öppnar nya gränser för att tillämpa på våra utredningsförmågor. Genom att utnyttja dessa storskaliga, öppna modeller kan vi använda kunskapsdestilleringstekniker för att skapa specialiserade, mindre modeller anpassade till våra specifika användningsfall, med mindre träningsdata än vad som annars skulle vara nödvändigt. Denna metod är särskilt värdefull med tanke på den känsliga naturen i vårt arbete, där tillgång till omfattande träningsdata kan vara begränsad. Dessa destillerade modeller behåller mycket av förmågan hos sina större motsvarigheter samtidigt som de är mer effektiva och kan distribueras i resursbegränsade miljöer.

Dessutom förbättrar dessa multimodala modeller vår förmåga att generera mer effektiva inbäddningar för både text- och visuell data. Denna förbättring förbättrar avsevärt informationsåtervinning och korsreferensförmåga, vilket möjliggör identifiering av mönster och samband som annars kan förbli dolda. Till exempel kan vi mer exakt matcha och korsreferera bilder och textbeskrivningar över olika datakällor, vilket potentiellt kan avslöja kriminella nätverk och traffickingoperationer mer effektivt. När dessa AI-modeller fortsätter att utvecklas, förväntar vi oss ännu större framsteg i vår förmåga att bearbeta och analysera komplexa, multimodala dataströmmar, vilket ytterligare förbättrar vår kapacitet att störa kriminella aktiviteter och skydda utsatta individer. Tack för den underbara intervjun, och viktigare, för allt viktigt arbete som du gör. Läsare som vill lära sig mer bör besöka Marinus Analytics.