เบ็น ฮา, ผู้อำนวยการด้านสถาปัตยกรรมโซลูชัน, รัฐบาล, กฎหมาย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ, Veritone – ซีรีส์สัมภาษณ์

เบ็น ฮา เป็นผู้อำนวยการด้านสถาปัตยกรรมโซลูชันสำหรับ Veritone ในส่วนของรัฐบาล กฎหมาย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เบ็น มีประสบการณ์มากกว่า 15 ปี ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ โดยส่วนใหญ่ในบทบาทการขายล่วงหน้าทางเทคนิค เบ็น ได้ทำงานร่วมกับลูกค้าในพื้นที่รัฐบาลและกฎหมายมา 4 ปีแล้ว

Veritone ออกแบบโซลูชัน AI ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่มนุษย์ โซลูชัน AI ของ Veritone ช่วยให้บุคคลในหลายๆ แบรนด์ที่ใหญ่ที่สุดและเป็นที่รู้จักมากที่สุดในโลกสามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วขึ้น และเพิ่มผลกำไรได้

Veritone’s iDEMS รวมกับระบบการบังคับใช้กฎหมายที่มีอยู่ได้อย่างไร และมีประสิทธิภาพเฉพาะเจาะจงอะไรบ้างที่มันแนะนำ?

หน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย (LEAs) มีระบบที่มีอยู่แล้วซึ่งมีข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบกล้องติดบนตัว ระบบจัดการวิดีโอ และอุปกรณ์อื่นๆ iDEMS ช่วยให้ LEAs สร้างการเชื่อมต่อกับระบบเหล่านี้ผ่าน API หรือวิธีการรวมอื่นๆ จากนั้นจึงสร้างการเชื่อมต่อเสมือนเหนือระบบเหล่านี้ โดยอนุญาตให้ LEAs เก็บข้อมูลหลักไว้ในระบบต้นกำเนิด ในแอปพลิเคชัน Veritone Investigate ผู้ใช้สามารถเข้าถึงไฟล์พร็อกซี่ความละเอียดต่ำที่สามารถใช้สำหรับการดู การแบ่งปัน การค้นหา การวิเคราะห์ ฯลฯ เนื่องจากข้อมูลอยู่ในตำแหน่งกลาง จึงทำให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการผ่านกระบวนการสอบสวนได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนระหว่างแอปพลิเคชันที่แยกจากกัน

Veritone Investigate ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ AI ในการวิเคราะห์สิ่งที่อยู่ภายในเนื้อหาด้วย ในอีกคำหนึ่ง LEAs สามารถใช้ AI ในการสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โดยให้ข้อมูลเมตาดาตาที่ทำให้การค้นหาสิ่งต่างๆ ง่ายขึ้น ระบบส่วนใหญ่ทำงานเป็นเพียงการเก็บข้อมูลและไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับคำพูด ใบหน้า หรือวัตถุภายในเนื้อหา ด้วย Investigate และโซลูชัน iDEMS AI ถูกสร้างขึ้นและทำงานโดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลถูกนำเข้ามา โดยไม่ต้องมีการดูหรือฟังเนื้อหาเพื่อให้ได้ข้อมูลบริบท ซึ่งช่วยให้กระบวนการสอบสวนเร็วขึ้น

มีข้อกำหนดทางเทคนิคอะไรบ้างที่หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายต้องปฏิบัติตามเพื่อนำ Veritone’s iDEMS ไปใช้?

LEAs ไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดทางเทคนิคที่สำคัญในการใช้ iDEMS ของ Veritone – ในความเป็นจริง โซลูชันนี้จะทำงานกับ LEAs ทุกขนาด โดยไม่คำนึงถึงระบบที่พวกเขามีอยู่หรือไม่มี เนื่องจาก Veritone มีอะแดปเตอร์การนำเข้าที่สามารถเชื่อมต่อกับ API ต่างๆ จึงต้องการเพียงบุคคลที่มีการเข้าถึงระบบที่มีอยู่เท่านั้น นอกจากนี้ iDEMS ยังเป็นแบบคลาวด์ และ LEAs จะต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตความเร็วสูงและเว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่

คุณสามารถให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ Veritone Track แตกต่างจากเทคโนโลยีการรู้จำใบหน้าแบบดั้งเดิมในแง่ของความแม่นยำและประสิทธิภาพได้หรือไม่?

เทคโนโลยีการรู้จำใบหน้าแบบดั้งเดิมอาศัยคุณลักษณะใบหน้าที่มองเห็นได้ (ดวงตา จมูก ปาก ฯลฯ) เพื่อระบุบุคคลที่สนใจ ปัญหาก็คือหากวิดีโอดไม่ได้บันทึกใบหน้าของบุคคล ระบบจะไม่สามารถระบุหรือติดตามบุคคลนั้นได้ ตัวอย่างเช่น หากภาพบันทึกเพียงด้านหลังของบุคคล หรือใบหน้าถูกปิดด้วยหน้ากากหรือฮู้ด หรือวิดีโอมีมุมที่ไม่เหมาะสม ระบบการรู้จำใบหน้าจะไม่ทำงาน

ในทางกลับกัน Veritone Track จัดการกับบุคคลที่อาจเป็นบุคคลที่สนใจในรูปแบบที่เรียกว่า “วัตถุคล้ายมนุษย์” (HLOs) ผ่าน HLOs Veritone Track สามารถสร้าง “รอยบุคคล” ที่เป็นเอกลักษณ์ของบุคคลนั้นโดยอาศัยคุณลักษณะที่แตกต่างได้ คุณลักษณะที่แตกต่างได้เหล่านี้อาจเป็นหมวก แว่นตา ถุงมือ หรือว่าบุคคลนั้นถืออะไรอยู่ในมือ รวมถึงสีของเสื้อผ้าและรองเท้า

หลังจากสร้างรอยบุคคลแล้ว Veritone Track จะรวมการทำงานของมนุษย์เข้าด้วยกันผ่าน “การทำงานร่วมกันของมนุษย์” ที่ตรวจสอบและยืนยันผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ สุดท้าย วิธีการนี้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพมากกว่าเทคโนโลยีการรู้จำใบหน้าแบบดั้งเดิม

การนำวัตถุคล้ายมนุษย์ (HLOs) ใน Veritone Track เพิ่มประสิทธิภาพในการระบุบุคคลได้อย่างไรเมื่อเทียบกับการใช้การรู้จำใบหน้า?

การใช้ HLOs เพิ่มประสิทธิภาพในการระบุบุคคลเพราะไม่ต้องการให้ LEAs มีการเข้าถึงตัวแปรเดียวกันกับการรู้จำใบหน้าแบบดั้งเดิม เช่น ใบหน้าที่มองเห็นได้อย่างชัดเจน Veritone Track มีความยืดหยุ่นในการใช้ข้อมูลที่มีอยู่ โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพของภาพหรือมุมของกล้อง

ระบบ AI ที่มีพลังของ Veritone ช่วยให้การสอบสวนเร็วขึ้นได้อย่างไรในขณะเดียวกันก็รักษามาตรฐานสูงในการจัดการหลักฐาน?

Veritone Investigate, Veritone Track หรือแอปพลิเคชันสาธารณะของ Veritone ทั้งหมดใช้ AI เพื่อเร่งกระบวนการด้วยมือสำหรับ LEAs ลดการทำงานหลายวันหรือหลายสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นในระหว่างการขาดแคลนบุคลากรที่กำลังดำเนินอยู่ แม้ว่าจะเร่งความเร็วขึ้น แต่ Veritone ก็รักษามาตรฐานสูงในการจัดการหลักฐานโดยไม่เชื่อถือผลลัพธ์ของ AI อย่างสมบูรณ์ โซลูชันเหล่านี้ให้ความสำคัญกับการตัดสินใจสุดท้ายแก่ผู้สอบสวนเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์สุดท้าย

AI ในการบังคับใช้กฎหมายทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการติดตามผิดของชนกลุ่มน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมืองอย่างดีทรอยต์ รัฐมิชิแกน ซึ่งมีการจับกุมผิดพลาดหลายครั้งในเวลาไม่ถึง 1 ปี การจับกุมผิดพลาดหลายครั้ง Veritone จัดการกับความท้าทายด้านจริยธรรมเหล่านี้อย่างไร?

ก่อนอื่น Veritone ใช้การป้องกันและมาตรการความปลอดภัยเพื่อลดโอกาสในการติดตามผิดพลาด ตัวอย่างเช่น Veritone Track ไม่ใช้เครื่องหมายชีวมิติ เช่น ลักษณะใบหน้าในการสร้างรอยบุคคล แต่พึ่งพาเสื้อผ้า รูปร่าง ฯลฯ

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า Veritone’s AI รับประกันความแม่นยำของข้อมูลที่สร้างขึ้นได้อย่างไร?

AI ของ Veritone สร้างข้อมูลที่เป็นไปได้ที่นักสืบสามารถติดตามได้ ในขณะที่ AI ให้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์แก่นักสืบ บุคคลนั้นก็ยังคงตัดสินใจสุดท้าย

Veritone จัดการกับศักยภาพของ AI ที่จะทำให้เกิดความลำเอียงที่มีอยู่แล้วในการบังคับใช้กฎหมายได้อย่างไร?

Veritone ใช้แนวทางแบบหลายแบบที่ทำงานร่วมกับผู้ให้บริการภายนอกหลายรายเพื่อให้ได้มุมมองที่กว้างขึ้น แทนที่จะพึ่งพาโมเดล AI เพียงแบบเดียว วิธีนี้ช่วยให้ Veritone มาตรฐานภายในหมวดหมู่ AI cognition เช่น การถอดเสียง การแปล การรู้จำใบหน้า การตรวจจับวัตถุ หรือการตรวจจับข้อความ

มีมาตรการอะไรบ้างที่ Veritone ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ของตนไม่ละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว?

มีแนวปฏิบัติที่ดีที่ Veritone ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ของตนไม่ละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว แนวปฏิบัติที่หนึ่ง คือ ข้อมูลของลูกค้ายังคงเป็นของลูกค้าเสมอ ลูกค้ามีสิทธิ์ในการจัดการ ลบ หรือทำอะไรกับข้อมูลของตนเองได้ แม้ว่าข้อมูลของลูกค้าจะทำงานในระบบคลาวด์ที่ปลอดภัยของ Veritone แต่ลูกค้าก็ยังคงเป็นเจ้าของข้อมูลของตนเอง

Veritone สร้างสมดุลระหว่างความต้องการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วและข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและผลกระทบต่อสังคมได้อย่างไร?

เมื่อพัฒนา AI อย่างรวดเร็ว มีแนวโน้มที่จะใช้ข้อมูลให้มากที่สุดและเก็บเกี่ยวข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงและเติบโต แม้ว่าวิธีการนี้จะทำให้ AI มีความสามารถที่เพิ่มขึ้น แต่ก็เปิดโอกาสให้เกิดความกังวลด้านจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และสังคม

ดังนั้น Veritone จึงมองหาวิธีการที่ดีที่สุดในการพัฒนา AI ในขณะเดียวกันก็พิจารณาว่าลูกค้าจะใช้ AI ในกรณีการใช้งานที่เหมาะสมได้อย่างไร ในการนำ AI ที่สร้างขึ้นมาใช้ Veritone ต้องพิจารณาว่า AI จะช่วยให้ลูกค้าบรรลุเป้าหมายและ克服ความท้าทายได้อย่างไร

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Veritone เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม