Rob Gerber 是 Veritone 的解决方案工程师。他有着广泛的执法背景，曾担任凶杀案首席侦探，专门利用最先进的技术来破解复杂的犯罪案件。Rob 致力于弥合政府机构和变革性人工智能解决方案之间的差距，以提高效率、决策和公共服务的有效性。
近年来，大学面临着处理从轻微违规到严重犯罪活动等各种事件的日益增长的需求。随着来自校园监控、移动电话和佩戴式摄像头等来源的视频证据量不断增加，大学在管理和分析这些数据方面面临着新的挑战。然而，利用AI驱动的数字证据管理系统，大学和校园警察可以加速调查，简化流程，并在校园社区中建立更大的信任。当校园发生犯罪或重大事件时，时间至关重要。历史上，校园安全和调查人员依赖于手动浏览数小时的视频录像、审查图像并试图拼凑零碎的证据。今天，随着AI的进步，这些过程可以自动化，减少分析和组织证据的时间从天或周到分钟或小时。大学可以实施智能数字证据管理系统，将视频和其他形式的证据（如移动电话录像、佩戴式摄像头、行车记录仪和建筑监控）集中到一个平台上。这使得调查人员可以轻松管理、存档、组织和共享关键证据，从而更快速地建立更强的案件。AI驱动的证据管理的最大优势之一在于其能够从多个、不同的来源中提取信息并将所有内容集中在一个位置。这不仅简化了证据收集，还提供了一个无缝的下游工作流程，包括编辑、嫌疑人识别、深度分析和感兴趣的人和车辆的识别。以下是五种其他方式，AI驱动的数字证据管理可以帮助改善校园安全：1. 使用自动化工作流简化调查大学经常处理涉及大量视频数据的事件，例如学生不当行为、盗窃或袭击。手动审查这些证据所需的时间可能会让校园警察或安全团队感到不知所措，但AI技术可以通过自动化许多流程大大减少工作量。AI工具可以在几分钟内浏览数小时的录像，使用机器学习算法来标记关键时刻或感兴趣的人。例如，如果调查人员试图识别嫌疑人，AI可以扫描所有可用的视频录像，并根据特定的身体特征（如服装、体型或行为模式）找到匹配的个体，而无需手动审查。某些AI解决方案甚至提供了在不使用个人身份信息（PII）的情况下跟踪和识别个人的能力，从而保护学生和工作人员的身份和隐私。这不仅节省了时间和资源，还使大学调查人员能够专注于更高层次的决策和案件建设，而不是陷入枯燥的手动任务中。对于校园警察部门来说，这意味着调查可以更快地进行，帮助解决案件并在事件升级之前解决它们。2. 多源证据收集校园环境中的一大独特挑战是视频证据可以来自多种来源。单一事件可能涉及来自建筑监控摄像头、移动电话录制、校园安全人员佩戴的摄像头甚至校园车辆的行车记录仪的录像。没有聚合这些来源的系统，调查人员将被迫逐一收集和审查录像，这个过程容易延迟和错误。AI驱动的系统使大学能够将这些多样化来源的证据集中到一个单一的集中平台上。这个数字存储库允许调查人员轻松地找到和交叉引用来自不同角度、时间线或来源的视频片段，从而建立事件的更完整、更准确的叙述。所有证据都集中在一个地方，还可以确保没有遗漏任何证据，调查人员可以更高效地跟踪关键证据。3. 编辑、识别和深度分析除了证据收集和组织外，一些AI驱动的系统还可能提供复杂的工具来分析和处理证据的方式，这些方式传统的手动方法无法实现。例如，自动编辑工具可以在录像中模糊个人信息或脸部，确保遵守隐私法和法规，特别是在与外部方共享证据时。AI识别感兴趣人员的能力也是校园调查的关键功能。使用高级模式识别，AI可以在多个视频源中匹配人员或车辆，链接可能被忽略的各种证据。这在大型、多地点的校园中尤其有用，嫌疑人或关键证人可能会在不同的区域之间移动。正如前面所述，一些人可以在不违反隐私问题的情况下做到这一点。除了简单的识别外，AI工具还可以提供更深入的分析，例如活动模式的热力图、行为分析，甚至预测洞察。这些分析为校园调查人员提供了对可能指示未来威胁或潜在风险领域的模式的洞察，使大学能够采取预防措施以确保校园安全。4. 提高校园安全和透明度AI驱动的数字证据管理系统更快、更高效，并有助于在大学校园中营造更大的安全和透明感。通过自动化工作流程，大学可以快速、彻底地进行调查，为学生、教师和公众提供明确性和结论。在机构信任至关重要的时期，能够快速、高效地进行调查的能力可以建立对大学保护社区能力的信任。在重大事件发生时，例如袭击或安全漏洞，这些工具使校园警察能够快速收集证据、分析证据并提供调查进展的实时更新。此外，数字证据管理平台可以安全地与外部机构（如当地执法机构或法律团队）共享证据，而不会损害案件的完整性。这种透明度对于维持公众信任和展示问责制至关重要，特别是在引起广泛关注的事件中。5. 在提高调查速度的同时保护隐私调查中使用AI的主要问题之一是隐私。大学有责任保护学生和工作人员的个人身份信息（PII），同时确保调查高效进行。幸运的是，面向公共安全的AI系统优先保护PII。编辑和匿名化等功能有助于确保只共享相关数据，面部识别技术可以避免使用更注重隐私的替代方案。通过关注关键的身体特征（如服装、步态或携带的物品），AI工具可以在不依赖面部识别的情况下识别个体，从而保护隐私，同时仍允许快速分析证据。这使得AI驱动的系统在有效性和遵守道德标准方面都很有效，帮助大学在隐私和公共安全之间找到平衡。结论：校园安全的更智能方法随着大学面临管理日益增长的数字证据量的日益增长的需求，AI驱动的数字证据管理系统提供了一个基本解决方案。这些系统使调查人员能够快速、高效地收集、组织和分析来自不同来源的证据，大大减少了进行彻底调查所需的时间。通过这样做，大学可以快速解决事件、更有效地分配资源，并在校园社区中建立更大的信任。有了AI的引领，校园安全不再只是反应性——它可以是主动的、智能的，并保护最重要的东西：那些应该在校园中感到安全的人。
