Ben Ha, Çözüm Mimarisi Direktörü, Hükümet, Hukuk ve Uyum Bölümü, Veritone – Röportaj Serisi

Ben Ha, Veritone’un Hükümet, Hukuk ve Uyum bölümünün Çözüm Mimarisi Direktörüdür. Ben, 15 yıldan fazla bir süredir yazılım endüstrisinde, çoğunlukla teknik ön satış rolünde görev yapmaktadır. Son 4 yıldır hükümet ve hukuk alanında müşterilerle çalışmaktadır.

Veritone, insan merkezli AI çözümleri tasarlar. Veritone’un yazılımları ve hizmetleri, dünyanın en büyük ve tanınmış markalarının birçoğunda bireylerin daha verimli çalışmasını, karar alma süreçlerini hızlandırmasını ve kârlılığını artırmasını sağlar.

Veritone’un iDEMS’i mevcut hukuk uygulaması sistemleriyle nasıl entegre olur ve hangi özel verimlilikleri sağlar?

Hukuk uygulaması ajanslarının (LEA) mevcut sistemleri genellikle çok farklı kaynaklardan gelen veriler içerir, Örneğin, giyilebilir kamera sistemleri, video yönetim sistemleri ve diğer kameralar ve cihazlar. iDEMS, LEA’lara bu mevcut sistemlerle API veya diğer entegrasyon yolları aracılığıyla bağlantılar kurma olanağı sağlar. Ardından, bu sistemlerin üzerine sanal bir katman oluşturur, böylece hukuk uygulaması ajanslarının master verilerini kaynak sistemlerde tutmasına izin verir. Veritone Investigate uygulaması içinde, kullanıcı, düşük çözünürlüklü bir proxy dosyasına erişebilir, bu dosyayı görüntüleme, paylaşma, arama, analiz etme vb. için kullanabilir. Verilerin tek bir merkezi konumda olması, kullanıcının araştırma sürecini, farklı uygulamalar arasında geçiş yapmadan daha kolay şekilde gerçekleştirmesine olanak tanır.

Veritone Investigate, ayrıca kullanıcının içerik içindeki verileri analiz etmek için AI bilişimini kullanmasına olanak tanır. Diğer bir deyişle, LEA’lar, AI’ı kullanarak yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürebilir, bu da içerik içindeki nesneleri, yüzleri veya konuşmaları daha kolay bulmayı sağlar. Çoğu sistem, yalnızca veri depolama işlevi görür ve içerik içindeki konuşulan kelimeler, yüzler veya nesneler hakkında bilgi içermez. Investigate ve iDEMS çözümü ile AI, yerel olarak entegre edilmiştir ve içerik alındığında otomatik olarak çalışır, böylece içerikten elde edilen bağlamı elde etmek için manuel olarak içeriği izleme veya dinleme gereksinimini ortadan kaldırır, araştırma sürecini hızlandırır.

Hukuk uygulaması ajanslarının Veritone’un iDEMS’ini uygulamak için hangi teknik gereksinimleri vardır?

Hukuk uygulaması ajanslarının (LEA) Veritone’un iDEMS’ini uygulamak için önemli teknik gereksinimlere sahip olmaları gerekmez – aslında, çözüm neredeyse her boyutta LEA ile çalışır, hangi sistemlere sahip olurlarsa olsunlar. Veritone, çeşitli API’lere bağlanabilen alıcı adaptörleri sunar, bu nedenle LEA’lara yalnızca mevcut sistemlere erişim sağlayan birine ihtiyaç duyar. Ayrıca, iDEMS bulut tabanlıdır ve LEA’lara yüksek hızlı bir internet bağlantısı ve modern bir web tarayıcısı gerekir.

Veritone Track, geleneksel yüz tanıma teknolojilerinden nasıl farklılık gösterir ve bu farklılık doğruluk ve verimlilik açısından nasıl bir avantaj sağlar?

Geleneksel yüz tanıma, bir kişiyi tanımlamak için görünür yüz özelliklerine (gözler, burun, ağız vb.) güvenmektedir. Sorun, video kişinin yüzünü yakalamazsa, teknoloji kişiyi tanımlayamaz veya izleyemez. Örneğin, görüntüde yalnızca birinin arkası görünüyorsa, kişinin yüzü bir maske veya hoodi ile örtülüdür veya video yüzün optimal açısını yakalamazsa, yüz tanıma çalışmaz.

Diğer taraftan, Veritone Track, potansiyel kişiler olarak ilgi çekici nesneleri insan benzeri nesneler (HLO’lar) olarak işler. HLO’lar aracılığıyla, Veritone Track, bu bireyin benzersiz bir “kişi izi” oluşturabilir, bu da görsel olarak ayırt edici özelliklere dayanır. Bu ayırt edici özellikler, bir şapka, gözlük, sırt çantası veya elinde bir şey taşıması olabilir, hatta giysileri ve ayakkabıları arasındaki renk kontrastı da olabilir. Ayrıca, kişinin vücut tipini, örneğin kol uzunluğunu, boyunu, kilosunu vb. dikkate alır.

Bu kişi izini oluşturduktan sonra, Veritone Track, potansiyel eşleşmeleri doğrulamak için bir insan döngüsü aracılığıyla iyi eski polis işini birleştirir. Son olarak, bu yöntem geleneksel yüz tanıma teknolojilerinden daha doğru ve verimlidir.

Veritone Track’teki insan benzeri nesnelerin (HLO’lar) kullanımı, yüz tanıma kullanmaktan daha iyi bir tanımlama süreci sağlar mı?

İnsan benzeri nesnelerin kullanımı, tanımlama sürecini geliştirir, çünkü geleneksel yüz tanıma gibi aynı değişkenlere ihtiyaç duymaz, yani tam olarak görünür bir insan yüzü. Veritone Track esnektir ve mevcut olan her türlü bilgiyi kullanır, video kalitesine, çözünürlüğüne veya kameranın açısına bakılmaksızın. Veritone Track ve yüz tanıma birbirini dışlamayan teknolojilerdir – LEA’lar her iki teknolojiyi aynı anda kullanabilir. Örneğin, LEA’lar, Veritone Track’i düşük kaliteli video için bir kişi izi oluşturmak için kullanırken, yüz tanıma için ön yüz görüntüleri olan bir kişinin potansiyel ilgi çekici bir kişi için video örneklerini çalıştırabilir.

Veritone’un AI destekli sistemi, yüksek standartlarda delil işleme standartlarını korurken, soruşturmaları hızlandırmasında nasıl yardımcı olur?

Veritone Investigate, Veritone Track veya Veritone’un tüm kamu sektörü uygulamaları, LEA’lara AI’ı kullanarak manuel süreçleri dramatik bir şekilde hızlandırır, günlerce veya haftalarca süren işleri birkaç saat içinde tamamlar, bu da devam eden personel eksikliği ortamında giderek daha önemli hale gelir. Bu hızlandırılmış hız rağmen, Veritone yüksek delil işleme standartlarını korur, AI çıkışlarına tamamen güvenmez. Bu çözümler, insan araştırmacının sonuçları incelemesine olanak tanır. Veritone’un teknolojisi, ayrıca insanlara delil işleme ve zincirleme emanet standartlarına uymasını sağlar. Ayrıca, işlemin nasıl sonuçlandığını görmek için LEA’lara iç denetim izleri sağlar. Basitçe söylemek gerekirse, AI insanları değiştirmez, yalnızca yeteneklerini geliştirir.

AI’ın hukuk uygulamasında kullanımı, özellikle Detroit, Michigan gibi şehirlerde azınlıkların yanlış şekilde takip edilmesiyle ilgili endişeleri gündeme getirir. 1 yıldan kısa bir sürede yanlış tutuklamalar yaşandı. Veritone, bu etik zorlukları nasıl ele alır?

Öncelikle, Veritone her zaman yanlış takip olasılığını en aza indirmek için güvenlik önlemleri ve koruma measuresı kullanır. Örneğin, Veritone Track, biyometrik işaretler gibi yüz özelliklerini kullanarak kişi izi oluşturmaz, ancak giyim, vücut tipi vb. gibi özelliklere dayanır. İkincisi, bu araçlar interneti, sosyal medyayı veya büyük veritabanlarını tarayarak veri toplamaz. LEA’lar, bir aktif vakada veya soruşturmada bizim çözümlerimizi kullandıklarında, yalnızca bilinen suçluların tutuklama kayıtlarına sahip bir veritabanına karşı yüklenen fotoğraf veya video kanıtlarını karşılaştırabilirler. Detroit, Michigan’da yaşanan olayda, hukuk uygulaması bir çözüm kullandı, bu çözüm internet üzerinden veri topladı ve insan araştırmacının sonuçları doğrulaması olmadan, masum vatandaşların yanlış takip edilmesine yol açtı.

Veritone’un AI’ın oluşturduğu ipuçlarının doğruluğunu nasıl sağlar?

Veritone’un AI’ı, insan araştırmacıların takip edebileceği potansiyel ipuçları oluşturur. AI, araştırmacılara yararlı bulgular ve sonuçlar sağlar, ancak insan最終 kararı verir. Detroit, Michigan’daki olayda, hukuk uygulaması yalnızca yüz tanıma teknolojisine güveniyordu, bu da sorunlu oldu, çünkü bu modeller, demografik veya ırksal olarak ilişkili önyargılara neden olan verilere dayanıyordu.

Dahası, Veritone’un AI motorlarını ve modellerini eğitmek için seçtiği veriler, içeriklerin temsilcisidir. Veri eğitimi başlamadan önce, Veritone, giyilebilir kameralardan, araç içi videolardan, CCTV kayıtlarından vb. kaynaklardan gelen hassas video ve ses öğelerini siler veya kamu tarafından erişilebilen duyarlı olmayan verileri kullanır. Ayrıca, Veritone, sonuçları sürekli iyileştirme için müşteri geri bildirimi ile doğrular.

Veritone, AI’ın hukuk uygulaması verilerine mevcut önyargıları pekiştirmesini nasıl önler?

Veritone, birden fazla model yaklaşımı kullanır, bu da çeşitli üçüncü taraf sağlayıcılarla birlikte çalışarak daha geniş bir perspektife sahip olmayı sağlar, yalnızca bir AI modeline dayanmak yerine. Özellikle, bu yöntem, AI bilişim kategorileri gibi transkript, çeviri, yüz tanıma, nesne tanıma veya metin tanıma gibi kategorilerde standardizasyona olanak tanır. “Kalabalığın bilgesi”ni kullanarak, Veritone aynı AI bilişim kategorisindeki birden fazla modeli aynı içerikte çalıştırabilir, böylece önyargıları önlemek için yardımcı olur.

Veritone’un AI uygulamalarının gizlilik haklarını ihlal etmemesini sağlamak için hangi adımlar atılır?

Veritone’un AI uygulamalarının gizlilik haklarını ihlal etmemesini sağlamak için iki iyi uygulama vardır. Birincisi, müşterinin verileri her zaman müşterinin mülkiyetinde kalır. Müşteriler, verilerini yönetme, silme veya diledikleri gibi kullanma hakkına sahiptir. Müşterinin verileri, Veritone’un güvenli bulut tabanlı ortamında çalışır, ancak müşteriler her zaman tam mülkiyet haklarına sahiptir. İkincisi, Veritone müşterinin verilerini izni olmadan veya onayı olmadan kullanmaz. Özellikle, Veritone müşterinin verilerini AI modellerini yeniden eğitmek için kullanmaz. Güvenlik ve gizlilik en üst düzeydedir ve müşteriler yalnızca önceden eğitilmiş modellerle çalışır, bu modeller duyarlı, biyometrik ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerden arındırılmıştır.

Veritone, hızlı teknolojik ilerlemeye olan ihtiyacı, etik考虑lerle ve toplumsal etkileriyle nasıl dengelemektedir?

Hızlı bir şekilde AI geliştirdiğinde, mümkün olduğunca çok veri kullanma ve sürekli olarak bu verileri toplama eğilimi vardır, bu da AI modelinin olgunlaşmasını hızlandırır. Ancak, bu yaklaşım, etik, gizlilik ve toplumsal endişelere neden olur.

Bu nedenle, Veritone her zaman en iyi AI’ı aramaktadır. Generatif AI çılgınlığı sırasında, Veritone erken erişim hakkı kazandı ve OpenAI ve diğer ortaklardan teknoloji elde etti. Ancak, yeni çözümleri hemen uygulamaya koymak yerine, “Müşterilerimiz AI’ı gerçekten nasıl kullanacak?” diye sordu. Diğer bir deyişle, LEA’ların misyonunu ve zorluklarını inceleyerek, AI’ı sorumlu bir şekilde, insanları merkezinde tutarak ve kullanıcıların hedeflerine ulaşmasını ve zorlukları aşmasını sağlayarak uygulamaya koydu.

Örneğin, Veritone Investigate, özel ve ağ izole edilmiş bir büyük dil modeli içerir, bu da konuşulan konuşmaları veya içerikleri özetleyebilir. Bir giyilebilir kamera bir olayı veya bir araştırmacı birini görüşüyor ise, Veritone Investigate bu içeriği transkript edebilir ve otomatik olarak özetleyebilir, bu da bir bütün görüşmeyi veya konuşmayı özetlemek isteyen dedektifler veya araştırmacılara çok yardımcı olur. Buna rağmen, kişi AI tarafından oluşturulan çıktıyı incelemeye ve gerekli düzeltmeleri yapma fırsatına sahiptir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Veritone‘u ziyaret edebilir.