Як правоохоронні органи можуть відстежувати осіб, які представляють інтерес, без використання розпізнавання облич

Відповідно до даних Бюро з питань допомоги юстиції, близько 80% злочинів містять певну форму відеодоказів, і ця тенденція не показує ознак сповільнення.

Різні джерела сприяють цьому притоку відеодоказів, починаючи від камер безпеки та дорожнього руху і закінчуючи камерами тіла, дашкамерами та ручними пристроями. З 97% американців, які володіють мобільним пристроєм, наявність такого відео стала універсальною як у публічному, так і в приватному секторах. Крім того, широке впровадження камер тіла місцевими поліцейськими департаментами та офісами шерифа ще більше посилило поширення відеодоказів: більше 47% загальних правоохоронних органів та 80% великих поліцейських департаментів використовують камери тіла.

Використання штучного інтелекту при огляді відеодоказів

Традиційно аналіз відеозаписів вимагав трудомістких процесів ручного огляду, але досягнення в галузі штучного інтелекту дозволили автоматизувати та прискорити аналіз відеодоказів.

Наприклад, 10-хвилинний відеоролик тепер можна проаналізувати за лічені хвилини, а не за години, витрачені на ручний огляд. Аналогічно, алгоритми штучного інтелекту можуть відстежувати осіб, які представляють інтерес, у декількох відеофайлах та форматах, визначаючи потенційні збіги на основі конкретних ознак осіб.

Вирішальна перевага штучного інтелекту в сфері громадської безпеки полягає в його здатності швидко аналізувати великі набори даних в режимі реального часу. За допомогою алгоритмів машинного навчання платформи штучного інтелекту добре справляються з виявленням закономірностей, виявленням аномалій та прогнозуванням потенційних загроз із підвищеною точністю.

Ця можливість дозволяє правоохоронним органам (LEA) — серед перших респондентів та інших зацікавлених сторін громадської безпеки — ефективно вирішувати питання безпеки та оптимізувати розподіл ресурсів на попередню та ефективну основу, зберігаючи людей у процесі автоматизації та наділяючи цих учасників можливістю працювати з кращими даними в швидшому режимі.

Відстежуючи певні рішення штучного інтелекту, LEA можуть оптимізувати аналіз відеодоказів, поєднуючи зображення в різних файлах для створення повної розповіді про осіб, події та хронологію. Це суттєво підвищує ефективність та результативність розслідувань, як у юридичній сфері, так і поза її межами.

Однак використання штучного інтелекту в розслідуваннях викликало занепокоєння щодо законів про конфіденційність та захисту особистої інформації (PII), особливо щодо того, як технологію розпізнавання облич можна використовувати без порушення цих прав.

На щастя, з появою передових технологій штучного інтелекту, зараз існує альтернативний підхід до відстеження осіб, які представляють інтерес, у відеофайлах, який не залежить від розпізнавання облич.

Штучний інтелект, який захищає PII

Існують альтернативні моделі штучного інтелекту, які пріоритезують цілісність PII, дозволяючи слідчим ідентифікувати відповідну інформацію без використання розпізнавання облич або інших біометричних ознак, які могли б порушити особисту конфіденційність. Цей підхід не тільки прискорює процес аналізу, але також мінімізує ризики порушення конфіденційності, пов’язані з відеоспостереженням.

Пріоритет конфіденційності без жертвування швидкістю

Важливість часу не можна переоцінити. У справах про зниклих осіб перші 48 годин мають вирішальне значення, оскільки докази залишаються свіжими, а ймовірність знаходження особи вища. Використовуючи штучний інтелект для прискорення огляду відеодоказів, LEA можуть збільшити ймовірність знаходження зниклих осіб та ідентифікації осіб, які представляють інтерес.

У ситуаціях, коли розпізнавання облич не є практичним або етичним, технологія виявлення людських об’єктів (HLO) стає незамінною. З допомогою HLO виявлення штучний інтелект ідентифікує осіб на основі конкретних ознак, яких його навчили розпізнавати, таких як одяг, пірсинг або взуття. Визначаючи випадки, коли ці ознаки з’являються, штучний інтелект прискорює процес огляду великої кількості відеозаписів, підвищуючи тим самим ефективність часу.

Варіанти використання технології HLO включають ідентифікацію жертв, ідентифікацію та затримання підозрюваних, ідентифікацію свідків та інше.

Інші способи, якими штучний інтелект допомагає правоохоронним органам відстежувати осіб у відеозаписах

Поза ідентифікацією осіб без використання розпізнавання облич, штучний інтелект пропонує інші методи, які можуть допомогти людським аналітикам та слідчим відстежувати осіб, встановлювати важливі хронології та збирають важливу інформацію, звільняючи їх від рутинних завдань, щоб вони могли присвятити більше часу своїм громадам.

Біг дані та передбачувальна аналітика

У сфері можливостей пошуку штучний інтелект революціонізує біг дані та передбачувану аналітику, пропонуючи важливі досягнення:

• Розширені набори даних, що складаються з контенту соціальних мереж та публічних реєстрів, використовуються для передбачення потенційних місць перебування особи та її поведінкових закономірностей.
• Моделі передбачення дозволяють слідчим уточнювати параметри пошуку, спрямовуючи ресурси в місця, де вони найбільш ймовірно матимуть найбільший вплив.
• Техніки обробки природної мови (NLP) використовуються для аналізу публікацій у соціальних мережах, витягуючи цінну інформацію, яка підвищує зусилля з пошуку осіб, які представляють інтерес.

Геопросторічний аналіз

За допомогою географічних інформаційних систем (GIS), картографування та аналіз місцевості відіграють важливу роль у допомозі операціям з пошуку та порятунку. З інтеграцією штучного інтелекту ці процеси автоматизуються, підвищуючи точність геопросторічної аналітики. Ця автоматизація дозволяє слідчим швидко обробляти великі набори даних, визначаючи закономірності, які могли бути пропущені при використанні традиційних методів.

Відстежування транспортних засобів

Відстежування осіб у відеозаписах працює лише тоді, коли вони видимі для камери, що може стати проблемою, якщо вони сідають у транспортний засіб. Для вирішення цієї проблеми існують рішення штучного інтелекту, які можуть безшовно переходити від відстежування осіб до відстежування транспортних засобів. Таким чином, поліція все ще може знаходити осіб та підтримувати цілісність хронології справи.

Майбутні тенденції та застосування штучного інтелекту у справах про зниклих осіб

Траєкторія штучного інтелекту в сфері громадської безпеки готується до співпраці між правоохоронними органами та технологічними фірмами. За допомогою такого типу партнерства можливе розроблення更加 потужних та ефективних інструментів, заснованих на штучному інтелекті, які підвищують ефективність пошуково-рятувальних операцій та поширюються на інші відповідні застосування. Одним з таких перспектив є використання штучного інтелекту для ранньої ідентифікації та стратегій попередження зникнень через потужний моніторинг та аналіз.

По мірі розвитку технологічних досягнень ми можемо очікувати появи нових інструментів та методологій, заснованих на штучному інтелекті, які можуть включати підвищені біометричні можливості розпізнавання та розвинені техніки передбачувальної моделізації.

Для органів громадської безпеки доступність правильних інструментів залишається важливою у навігації по еволюційних ландшафтах розслідувань — і прийняття штучного інтелекту, який може зробити правоохоронні органи більш ефективними, точними та доступними для служби, є сильним кроком вперед.

Заключні думки: штучний інтелект допомагає підтримувати баланс між конфіденційністю та громадською безпекою

З зростанням інтеграції штучного інтелекту в правоохоронну діяльність виникло питання про підтримання балансу між захистом конфіденційності та забезпечення громадської безпеки. Хоча штучний інтелект обіцяє посилити заходи громадської безпеки, він також несе потенційні ризики порушення конфіденційності та зловживання владою. З правильними заходами безпеки та практиками штучний інтелект можна використовувати для служіння та підтримки вищого блага.

Буде важливо для організацій створити етичні та юридичні рамки для регулювання використання штучного інтелекту та захисту прав конфіденційності. Це вимагає розроблення законодавчих ініціатив та керівних принципів, спрямованих на сприяння прозорості, підзвітності та нагляду за системами, заснованими на штучному інтелекті.

Також буде важливо впровадити найкращі практики, такі як анонімізація даних та суворі протоколи безпеки, які допоможуть мінімізувати вбудовані ризики, пов’язані з технологіями штучного інтелекту. В кінцевому підсумі, пріоритет конфіденційності продовжить стояти як фундаментальний стовп громадських ініціатив безпеки, сприяючи довірі громади до правоохоронних органів.