Uues pöördepunktis on Lõuna-Korea teadlased loonud tipptasemel AI-süsteemi, mis kasutab reaalajas jälgimist, et tuvastada ja prognoosida kuritegevuse juhtumeid. See uuenduslik läbimurre muudab CCTV süsteemide rolli lihtsatest jälgimisvahenditest proaktiivseteks kuritegevuse ennetamise tööriistadeks.
Elektroonika- ja Telekommunikatsioonitehnoloogia Uurimise Instituut (ETRI) avalikustas hiljuti oma uue tehnoloogia, mida tuntakse nimega “Dejaview.” See süsteem ühendab CCTV pildid kuritegevuse statistikaga, asukohaanalüüsiga ja mitmesuguste muude teguritega, et tuvastada võimaliku kuritegevuse märke ja prognoosida nende tõenäosust.
“Dejaview” tiim uuris korduvate kuritegevuse mustreid, keskendudes sellistele aspektidele nagu tüüp, metoodika, asukoht ja ajastus. Kasutades arenenud AI-d, hindab süsteem riske, viies praegused keskkonnaalased ja sotsiaalsed trendid kokku eelneva kuritegevuse andmetega.
“Dejaview” sisaldab kahte peamist lähenemist:
1. Aja- ja ruumi suunatud kuritegevuse prognoosimise meetod, mis analüüsib kuritegevust selliste tegurite põhjal nagu ajastus ja asukoht.
2. Korduvate süüdistatavate prognoosimise mudel, mille eesmärk on tuvastada isikud, kellel on suur tõenäosus uuesti kuritegu toime panna.
Koostöös Seocho linnaosaga analüüsis ETRI 32 656 CCTV salvestust viimase kolme aasta jooksul, et luua prognoositav kuritegevuse kaart, mis tuvastab kõrge riskiga piirkonnad. Kolmandate osapoolte hindamised andsid muljetavaldava täpsusastme 82,8%.
Edasiarendamise lootuses “Dejaview” laiema turvalisuse rakenduseks, plaanivad teadlased selle muutmist spetsialiseeritud kuritegevuse prognoosimise süsteemiks. Selle tehnoloogia kommertsialiseerimist oodatakse järgmise aasta lõpuks, heraldades uut ajastut avaliku turvalisuse vallas, kus jälgimissüsteemid aitavad aktiivselt kuritegevust ennetada.
Kuritegevuse ennetamise revolutsioon: AI-tehnoloogiate arenenud võimed
Kuna prognoosiva AI-tehnoloogia juurutamine kuritegevuse ennetamises kogub tuure, on oluline süveneda eelneva ja probleemide puhul, mis on seotud selle areneva maastikuga. Lõuna-Korea süsteem “Dejaview” teenib eelkäijana ambitsioonikasse tulevikku, kus kunstlikku intelligentsust võib mängida keskset rolli õiguskaitses ja kogukonna turvalisuse algatustes.
Millised on peamised küsimused, mis ümbritsevad revolutsioonilist AI-tehnoloogiat kuritegevuse prognoosimisel?
1. **Kui täpsed on selliste AI-süsteemide genereeritud prognoosid?**
– Kuigi “Dejaview” on näidanud prognoosi täpsust 82,8%, on aluseks olevate andmete kvaliteet, algoritmi läbinägelikkus ja esinduslikud valimid tulemuste usaldusväärsuse seisukohalt üliolulised.
2. **Millised eetilised probleemid kaasnevad AI kasutamisega õiguskaitses?**
– Peamised eetilised probleemid hõlmavad privaatsuse rikkumisi, andmete võimaliku kallutatud olemust, mis viib rassilise profileerimise ning õiguskaitse vastutusele, kui AI prognoosid osutuvad vale.
3. **Kuidas teavitatakse avalikkust selliste tehnoloogiate kasutamisest?**
– Läbipaistvuse algatused, avalikud foorumid ja kogukonna kaasamisstrateegiad on olulised, et tagada avalikkuse teadlikkus ja usaldus selle kohta, kuidas AI tehnoloogiaid politseimise pingutustes kasutatakse.
Peamised väljakutsed ja poleemika
– **Kallutatus ja ausus:** AI süsteemid on ainult nii kallutamatud kui andmed, mis neid toidavad. Kui ajalooline kuritegevuse andmestik on süsteemse diskrimineerimise tõttu moonutatud, võib prognoosimudel neid eelarvamusi jätkata, suunates konkreetsed kogukonnad ebaproportsionaalselt.
– **Reguleerivad raamistiku:** Kuna tehnoloogia areneb, ei pruugi olemasolevad õigusstruktuurid selliste tööriistade kasutamist piisavalt reguleerida. Poliitikud seisavad silmitsi väljakutsetega tasakaalu leidmisel innovatsiooni, avaliku ohutuse ja kodanikuõiguste vahel.
– **Avalik usaldus:** On üldine skeptitsism AI kasutamise osas tundlikes valdkondades nagu õiguskaitse. Avaliku usalduse loomine nõuab kaasamist ja dialooge, et käsitleda jälgimise ja andmete väärkasutamise hirme.
Prognoosiva AI-tehnoloogia eelised
1. **Suurem efektiivsus:** AI suudab kiiresti analüüsida suuri andmehulkasid, aidates õiguskaitses tuvastada võimalikke kriminaalset kuumakohti enne, kui juhtumid eskaleeruvad.
2. **Ressursside jaotamine:** Täpsed prognoosid aitavad politseinikel jaotada resursse tõhusamalt, tagades, et ametnikud viibivad seal, kus neid kõige rohkem vajatakse.
3. **Proaktiivne kuritegevuse heidutamine:** Olles teadlik võimalikest ohtudest, saavad õiguskaitseasutused sekkuda enne, kui kuritegu aset leiab, suurendades kogukonna turvalisust.
Prognoosiva AI-tehnoloogia puudused
1. **Liigne sõltuvus tehnoloogiast:** On oht, et õiguskaitse võib alata üleliigselt AI prognooside usaldamist, mis viib traditsiooniliste politseimeetodite tähelepanuta jätmiseni.
2. **Jälgimise kultuuri edendamine:** AI süsteemide kaudu suurenenud jälgimine võib toetada jälgimise kultuuri, mis õõnestab kodanikuõigusi.
3. **Andmete turvalisuse küsimused:** Suure hulga andmete kogumine ja säilitamine võib põhjustada küberjulgeoleku riske, avades tundlikud andmed rikkumistele.
Järeldus
Kuna AI tehnoloogia nagu “Dejaview” jätkab arengut, peab ühiskond lähenema selle rakendamisele hoolikalt, tasakaalustades kuritegevuse prognoosimise eelised võimalike eetiliste ja sotsiaalsete muredega. Osalised peaksid prioriseerima selgete regulatsioonide loomist ja pühendumist läbipaistvusele, et kasutada selle revolutsioonilise tehnoloogia täielikku potentsiaali ilma individuaalsetele õigustele mõju avaldamata.
Lisainformatsiooni saamiseks AI rollist avalikus ohutuses võite uurida ressurssidega aadressil ITU või ACL sügavamate teadmiste saamiseks tehnoloogia ja õiguskaitse praktika ristumiskohast.
The source of the article is from the blog foodnext.nl