Kolluk Kuvvetleri Yüz Tanıma Sistemine Güvenmeden İlgili Kişileri Nasıl Takip Edebilir?

Soruşturma ekiplerinin kullanabileceği çok sayıda video delili benzeri görülmemiş seviyelere ulaştı. Adalet Yardım Bürosu'na göreSuçların yaklaşık %80'i bir tür video delili içeriyor ve bu eğilimde herhangi bir yavaşlama emaresi görünmüyor.

Güvenlik kameraları ve trafik görüntülerinden vücut kameralarına, araç kameralarına ve el cihazlarına kadar çeşitli kaynaklar bu video kanıt akışına katkıda bulunuyor. Amerikalıların %97'si mobil cihaza sahipBu tür görüntülerin hem kamu hem de özel sektörde erişilebilirliği yaygınlaştı. Dahası, yerel polis teşkilatları ve şerif ofisleri tarafından vücuda takılan kameraların yaygın olarak kullanılması, video kanıtlarının yaygınlığını daha da artırıyor: Genel amaçlı kolluk kuvvetlerinin %47'sinden fazlası ve büyük polis departmanlarının %80'i vücuda takılan kameralar kullanıyor.

Video kanıt incelemesinde yapay zekanın kullanılması

Geleneksel olarak, video görüntülerini analiz etmek yoğun emek gerektiren manuel inceleme süreçlerini gerektiriyordu ancak yapay zeka teknolojisindeki ilerlemeler, video kanıtlarının otomasyona ve hızlandırılmış analizine olanak sağladı.

Örneğin, 10 dakikalık bir video artık manuel incelemeye harcanan saatler yerine dakikalar içinde analiz edilebiliyor. Benzer şekilde yapay zeka algoritmaları, birden fazla video dosyası ve formatta ilgilenilen kişileri izleyebilir ve bireylerin belirli özelliklerine göre potansiyel eşleşmeleri belirleyebilir.

Yapay zekanın kamu güvenliğindeki önemli bir faydası, kapsamlı veri kümelerini gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde analiz etme kapasitesinde yatmaktadır. Yapay zeka platformları, makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı sayesinde kalıpları tespit etme, anormallikleri tespit etme ve potansiyel tehditleri yüksek hassasiyetle tahmin etme konusunda başarılıdır.

Bu yetenek, ilk müdahale ekipleri ve diğer kamu güvenliği paydaşları arasında kolluk kuvvetlerine (LEA'lar), insanları otomasyon sürecinin döngüsünde tutarken ve bu ekip üyelerini çalışmaya teşvik ederken, güvenlik sorunlarını etkili bir şekilde ele alma ve kaynak tahsisini proaktif ve verimli bir şekilde optimize etme yetkisi verir. daha hızlı bir zaman diliminde daha iyi verilerle.

LEA'lar, belirli yapay zeka çözümlerinden yararlanarak bireylerin, olayların ve zaman çizelgelerinin kapsamlı bir anlatımını oluşturmak için farklı dosyalardaki görüntüleri birbirine bağlayarak video kanıt analizini kolaylaştırabilir. Bu, hem hukuk alanı içinde hem de dışında soruşturmaların verimliliğini ve etkinliğini önemli ölçüde artırır.

Bununla birlikte, yapay zekanın soruşturmalarda kullanılması, gizlilik yasaları ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) korunmasına ilişkin endişeleri artırdı ve özellikle yüz tanıma teknolojisinin bu hakları ihlal etmeden nasıl kullanılabileceği konusuna odaklanıldı.

Neyse ki, son teknoloji yapay zeka teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, artık yüz tanımaya dayanmayan, video dosyalarındaki ilgili kişileri takip etmek için alternatif bir yaklaşım var.

Kişisel bilgileri koruyan yapay zeka

PII'nin bütünlüğüne öncelik veren, araştırmacıların kişisel mahremiyeti tehlikeye atabilecek yüz tanıma veya diğer biyometrik işaretleyicilere dayanmadan ilgili bilgileri tanımlamasına olanak tanıyan alternatif yapay zeka modelleri vardır. Bu yaklaşım yalnızca analiz sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda video gözetimiyle ilişkili gizlilik risklerini de azaltır.

Hızdan ödün vermeden gizliliğe öncelik vermek

Zamanın önemi abartılamaz. Kayıp kişilerle ilgili vakalarda, deliller taze kaldığından ve kişinin yerini bulma olasılığı daha yüksek olduğundan ilk 48 saat çok önemlidir. Video kanıtlarının incelenmesini hızlandırmak için yapay zekadan yararlanan LEA'lar, kayıp kişileri bulma ve ilgili kişileri belirleme olasılığını artırabilir.

Yüz tanımanın pratik veya etik olmadığı durumlarda, insan benzeri nesne (HLO) algılama teknolojisi vazgeçilmez hale geliyor. HLO tespiti ile bir yapay zeka motoru, bireyleri giyim, piercing veya ayakkabı gibi tanımak üzere eğitildiği belirli özelliklere göre tanımlar. Yapay zeka, bu özelliklerin göründüğü örnekleri tespit ederek kapsamlı video çekimlerini inceleme sürecini kolaylaştırıyor ve böylece zaman verimliliğini artırıyor.

HLO tespitine yönelik kullanım örnekleri arasında mağdurun tespiti, şüphelinin tespiti ve yakalanması, tanığın tespiti ve daha fazlası yer alır.

Yapay zekanın kolluk kuvvetlerinin video çekimlerindeki kişileri bulmasına yardımcı olduğu diğer yollar

Yapay zeka, yüz tanıma kullanmadan bireyleri tanımlamanın yanı sıra, insan analistlerinin ve araştırmacıların insanları takip etmelerine, önemli zaman çizelgeleri oluşturmalarına ve önemli bilgiler toplamalarına yardımcı olabilecek başka yöntemler de sunuyor; böylece onları sıkıcı görevlerden kurtarıyor ve böylece zamanlarının çoğunu işlerine ayırabiliyorlar. topluluklar.

Büyük veri ve tahmine dayalı analitik

Arama yetenekleri alanında yapay zeka, büyük veri ve tahmine dayalı analizde devrim yaratarak önemli ilerlemeler sunuyor:

• Sosyal medya içeriği ve kamuya açık kayıtlardan oluşan kapsamlı veri kümeleri, birinin potansiyel konumlarını ve davranış kalıplarını tahmin etmek için kullanılıyor.
• Tahmine dayalı modelleme, araştırmacılara arama parametrelerini hassaslaştırma ve kaynakları en büyük etkiyi yaratmaya hazır oldukları alanlara yönlendirme gücü verir.
• Doğal dil işleme (NLP) tekniklerinden yararlanılarak sosyal medya gönderileri incelenir ve ilgili kişileri bulma çabalarını artıran değerli bilgiler elde edilir.

coğrafi analiz

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (GIS) kullanılması, arazi haritalaması ve analizi, arama ve kurtarma operasyonlarına yardımcı olmada önemli rol oynar. Yapay zeka entegrasyonuyla bu süreçler otomatikleştirilerek jeo-uzamsal veri analitiğinin hassasiyeti artırılıyor. Bu otomasyon, araştırmacıların geniş veri kümelerini hızlı bir şekilde işlemesine ve geleneksel yöntemler kullanıldığında gözden kaçabilecek kalıpların yerini belirlemesine olanak tanır.

Araç izleme

Bireyleri video görüntüleri boyunca takip etmek yalnızca kamera tarafından görülebiliyorlarsa işe yarar; bu da bir araca bindiklerinde sorun haline gelebilir. Buna yanıt vermek için insanları takip etmekten araçları takip etmeye sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilen yapay zeka takip çözümleri var. Bu şekilde polis yine de kişilerin yerini tespit edebilir ve davanın zaman çizelgesinin bütünlüğünü koruyabilir.

Kayıp şahıs araştırmalarında gelecekteki trendler ve yapay zeka uygulamaları

Yapay zekanın kamu güvenliğindeki gidişatı, LEA'lar ve teknoloji firmaları arasındaki işbirliğine hazır. Bu tür bir ortaklık sayesinde, arama ve kurtarma çabalarının etkinliğini artıran ve diğer ilgili uygulamaları da kapsayacak şekilde daha güçlü ve verimli yapay zeka destekli araçların geliştirilmesi mümkün oluyor. Böyle bir olasılık, güçlü izleme ve analiz yoluyla kaybolmaları önlemek amacıyla erken tespit ve müdahale stratejileri için yapay zekadan yararlanmayı içerir.

Teknolojik gelişmeler ortaya çıkmaya devam ettikçe, artırılmış biyometrik tanıma yeteneklerini ve gelişmiş tahmine dayalı modelleme tekniklerini kapsayabilecek yeni yapay zeka destekli araçların ve metodolojilerin ortaya çıkmasını bekleyebiliriz.

Kamu güvenliği kurumları için, gelişen araştırma ortamlarında gezinmek için doğru araçlara erişim zorunlu olmaya devam ediyor ve LEA'ları daha etkili, doğru ve hizmete daha hazır hale getirebilecek yapay zekanın benimsenmesi, ileriye doğru atılmış güçlü bir adımdır.

Son düşünceler: Yapay zeka, gizlilik ve kamu güvenliği arasında dengenin korunmasına yardımcı olur

Yapay zekanın kolluk kuvvetlerine artan entegrasyonuyla birlikte, mahremiyetin korunması ile kamu güvenliğinin sağlanması arasında bir denge kurmak, en önemli endişe olarak ortaya çıkıyor. Yapay zeka, kamu güvenliği önlemlerini güçlendirme vaadinde bulunurken aynı zamanda mahremiyet ihlalleri ve otoritenin kötüye kullanılması potansiyelini de taşıyor. Doğru önlemler ve uygulamalarla yapay zeka, daha büyük iyiliğe hizmet etmek ve desteklemek için kullanılabilir.

Kuruluşların yapay zeka kullanımını yönetmek ve gizlilik haklarını korumak için etik ve yasal çerçeveler oluşturması hayati önem taşıyacak. Bu, yapay zeka odaklı sistemler üzerinde şeffaflığı, hesap verebilirliği ve gözetimi teşvik etmeyi amaçlayan yasal girişimlerin ve kılavuzların geliştirilmesini gerektirir.

Yapay zeka teknolojileriyle ilişkili doğal risklerin azaltılmasına yardımcı olacak veri anonimleştirme ve sıkı güvenlik protokolleri gibi en iyi uygulamaların uygulanması da önemli olacaktır. Sonuçta, mahremiyete öncelik verilmesi, kamu güvenliği girişimlerinin temel dayanağı olmaya devam edecek ve halkın kolluk kuvvetlerine olan güvenini artıracaktır.