W przełomowym rozwoju, badacze w Korei Południowej opracowali nowoczesny system AI, który wykorzystuje materiały z monitoringu w czasie rzeczywistym do identyfikacji i prognozowania incydentów kryminalnych. To innowacyjne osiągnięcie redefiniuje rolę systemów CCTV z prostych narzędzi monitorujących w proaktywne narzędzia zapobiegania przestępczości.
Instytut Badań Elektroniki i Telekomunikacji (ETRI) niedawno ujawnił swoją nową technologię, znaną jako „Dejaview”. System ten łączy obrazy z CCTV z danymi o przestępczości, analizą lokalizacji oraz innymi czynnikami, aby wykrywać oznaki potencjalnych przestępczych działań i prognozować ich prawdopodobieństwo.
Zespół odpowiedzialny za „Dejaview” badał powtarzające się wzorce działalności kryminalnej, koncentrując się na takich aspektach jak typ, metodologia, lokalizacja i czas. Wykorzystując zaawansowaną AI, system ocenia ryzyko, porównując aktualne trendy środowiskowe i społeczne z danymi z przeszłości.
„Dejaview” łączy dwie podstawowe metody:
1. Metoda prognozowania przestępczości ukierunkowana na czas i przestrzeń, analizująca działalność kryminalną na podstawie takich czynników jak czas i lokalizacja.
2. Model przewidywania recydywistów mający na celu identyfikację osób z wysokim prawdopodobieństwem popełnienia przestępstwa ponownie.
Współpracując z Dzielnicą Seocho, ETRI przeanalizował 32 656 nagrań z CCTV z ostatnich trzech lat, aby stworzyć mapę prognozującą przestępczość, identyfikując obszary wysokiego ryzyka. Oceny zewnętrzne przyniosły imponującą dokładność prognoz na poziomie 82,8%.
Z aspiracjami dalszego rozwoju „Dejaview” w ramach szerszych zastosowań w zakresie bezpieczeństwa, badacze planują przekształcenie go w specjalistyczny system przewidywania przestępczości. Komercjalizacja tej technologii jest przewidziana na koniec przyszłego roku, zwiastując nową erę w bezpieczeństwie publicznym, gdzie systemy monitorowania aktywnie przyczyniają się do zapobiegania przestępczości.
Rewolucjonizując zapobieganie przestępczości: Zaawansowane możliwości technologii AI
W miarę jak wdrażanie technologii przewidywania AI w zapobieganiu przestępczości zyskuje na znaczeniu, istotne jest, aby zgłębić zarówno potencjał, jak i pułapki związane z tym ewoluującym krajobrazem. System „Dejaview” z Korei Południowej służy jako prekursor ambitnej przyszłości, w której sztuczna inteligencja może odgrywać centralną rolę w inicjatywach związanych z egzekwowaniem prawa i bezpieczeństwem wspólnoty.
Jakie są kluczowe pytania związane z rewolucyjną technologią AI w prognozowaniu przestępczości?
1. **Jak dokładne są prognozy generowane przez takie systemy AI?**
– Choć „Dejaview” wykazał dokładność prognoz na poziomie 82,8%, jakość danych, przejrzystość algorytmu i reprezentatywność próbek są kluczowe dla wiarygodności wyników.
2. **Jakie obawy etyczne pojawiają się w związku z używaniem AI w egzekwowaniu prawa?**
– Główne obawy etyczne obejmują naruszenia prywatności, potencjalne uprzedzenia w danych prowadzące do profilowania rasowego oraz odpowiedzialność organów ścigania, jeśli prognozy AI okażą się nietrafne.
3. **Jak społeczność zostanie poinformowana o używaniu takich technologii?**
– Inicjatywy przejrzystości, publiczne fora i strategie zaangażowania społecznego są niezbędne do zapewnienia świadomości społecznej i zaufania w kwestii zastosowania technologii AI w działaniach policji.
Kluczowe wyzwania i kontrowersje
– **Uprzedzenia i sprawiedliwość:** Systemy AI są tak bezstronne, jak dane, które je zasilają. Jeśli historyczne dane o przestępczości są zniekształcone z powodu systemowej dyskryminacji, model predykcyjny może utrwalać te uprzedzenia, potencjalnie celując w określone społeczności w sposób nieproporcjonalny.
– **Ramowe regulacje:** W miarę rozwoju technologii, istniejące struktury prawne mogą nie wystarczać do odpowiedniego uregulowania użycia takich narzędzi. Decydenci stoją przed wyzwaniem zrównoważenia innowacji z bezpieczeństwem publicznym i wolnościami obywatelskimi.
– **Zaufanie społeczne:** Istnieje ogólny sceptycyzm wobec używania AI w wrażliwych obszarach, takich jak egzekwowanie prawa. Budowanie zaufania publicznego wymaga angażowania społeczności i dialogu w celu rozwiania obaw związanych z monitorowaniem i nadużyciem danych.
Zalety technologii przewidywania AI
1. **Zwiększona efektywność:** AI może szybko analizować ogromne ilości danych, wspomagając organy ścigania w identyfikacji potencjalnych miejsc przestępstw, zanim incydenty się zaostrzą.
2. **Alokacja zasobów:** Dokładne prognozy mogą pomóc w skuteczniejszym przydzielaniu zasobów policji, zapewniając obecność funkcjonariuszy w obszarach, w których są najbardziej potrzebni.
3. **Proaktywne zapobieganie przestępczości:** Dzięki świadomości potencjalnych zagrożeń, organy ścigania mogą interweniować przed popełnieniem przestępstwa, zwiększając bezpieczeństwo społeczności.
Wady technologii przewidywania AI
1. **Nadmierna zależność od technologii:** Istnieje ryzyko, że organy ścigania mogą zacząć zbytnio polegać na prognozach AI, co prowadzi do zaniedbania tradycyjnych metod policji.
2. **Popieranie państwa inwigilacyjnego:** Zwiększone monitorowanie przez systemy AI może przyczynić się do kultury inwigilacji, która podważa wolności obywatelskie.
3. **Obawy dotyczące bezpieczeństwa danych:** Zbieranie i przechowywanie dużej ilości danych może stanowić ryzyko w zakresie cyberbezpieczeństwa, narażając wrażliwe informacje na wycieki.
Wniosek
W miarę jak technologia AI, taka jak „Dejaview”, nadal się rozwija, społeczeństwo musi podchodzić do jej wdrażania z rozwagą, równoważąc korzyści płynące z prognozowania przestępczości z potencjalnymi obawami etycznymi i społecznymi. Uczestnicy powinni priorytetowo traktować ustanawianie jasnych regulacji i utrzymywanie zobowiązania do przejrzystości, aby w pełni wykorzystać potencjał tej rewolucyjnej technologii, nie naruszając praw jednostki.
Aby uzyskać więcej informacji na temat roli AI w bezpieczeństwie publicznym, możesz zbadać zasoby z ITU lub ACL w celu uzyskania dodatkowych spostrzeżeń dotyczących interakcji technologii i praktyk egzekwowania prawa.
The source of the article is from the blog yanoticias.es