인공지능은 아메다바드 시 경찰이 범죄와의 전투 방식을 혁신하고 있다. AI의 힘을 이용함으로써 경찰은 법과 질서를 유지하기 위한 무시무시한 동맹을 획득했다. 고담 시에서는 배트맨의 음양부동한 전술이 필요하지만, 아메다바드 경찰은 범죄 예방에 대해 보다 적극적인 접근 방식을 채택했다.
최근 이루어진 획기적인 발전은 경찰이 범죄 발생을 예측하고 도시 내 잠재적인 범죄 핫스팟을 식별할 수 있게 했다. 대형 데이터를 분석하면서 얻은 이 예측 패턴은 범죄가 언제 어디서 발생할지에 대한 중요한 통찰을 제공한다. 2019년 2월부터 2024년 2월까지 거의 5년에 걸친 제어실 통화를 연구함으로써 경찰은 범죄 활동의 패턴과 추세를 연구할 수 있었다.
이 AI 시스템의 주요 목표는 경찰 활동을 향상시키고 주민들을 위한 안전한 도시를 만드는 것이다. 이번 달의 예측에 따르면 경찰은 Chandkheda의 수요일 밤과 Khokhra의 금요일 밤에 이륜차 도난 사건이 더 자주 발생할 것을 알게 됐다. 또한 여성들이 괴롭힘을 당할 수 있는 사례의 구체적인 지역과 시간을 식별했다. 예를 들어 Shaherkotda의 토요일 오전, Kagdapith의 토요일 오후, 그리고 Naroda의 목요일 오후이다.
깡마루 훔치기라는 또 다른 일반적인 범죄도 이 AI 시스템의 타깃이 되었다. 이는 경피에게 Rakhial의 월요일 밤과 Maninagar의 화요일 아침에 보다 더 적극적이라고 경고한다. 이 정보를 가지고 경찰은 자원을 보다 효과적으로 투입하고 위험 지역에 노력을 집중할 수 있다.
이 AI 모델은 금주 불법 주류 사업에 대항하는 금지 시행팀을 돕기도 한다. 이는 그러한 활동이 발생할 가능성이 높은 위치와 시간대를 예측한다. 4월을 위해 알고리즘은 Meghaninagar의 화요일 저녁부터 수요일 아침, 그리고 Nikol의 목요일 저녁에 감시가 필요하다고 말한다.
흥미로운 점은 AI 시스템이 제공하는 통찰을 통해 범죄 발생과 종교시설 간 상관관계가 나타났다는 것이다. 범죄는 힌두교, 이슬람교, 시크교, 그리고 기독교 신도의 예배장 주변에서 더 자주 발생한다. 이런 위험에 맞서 이 모델은 경찰에게 이런 핫스팟에서의 증가, CCTV 카메라 설치, 그리고 PCR 부대에 의한 순찰 강화를 권고한다.
AI가 범죄 예방에 있어서 매우 유용한 도구임이 입증됐지만, 그 한계도 없는 것은 아니다. 일부 경우에는 인간의 개입 없이 데이터 매핑에만 의존하는 것의 단점을 드러낼 수 있다. 예를 들어, 시스템이 특정 지역에 있는 Qalandari Mosque를 Rakhial이 아닌 Khokhra에 잘못 배치해버려서 그 지역의 깡마루 훔침 사건에 대한 잘못된 예측을 가져올 수 있다.
아메다바드가 예측적 경찰 방식을 활용하는 인도의 유일한 도시가 아니다. 델리는 범죄 매핑 분석 및 예측 시스템(CMAPS)을 도입했으며, 텔랑가나, 자르크한드, 히마찰 프라데스 등도 각자의 예측적 경찰 시스템과 감시 매트릭스를 개발 중이다.
### 자주 묻는 질문:
1. 예측적 경찰이 무엇인가요?
– 예측적 경찰은 데이터 분석과 인공지능 알고리즘을 사용하여 범죄가 발생할 곳과 시기를 예측하는 경찰 전략입니다. 이를 통해 경찰은 자원을 효과적으로 할당하고 범죄를 예방할 수 있습니다.
2. 인공지능이 예측적 경찰에 기여하는 방법은 무엇인가요?
– 인공지능은 범죄 활동의 패턴과 추세를 분석하여 예측적 경찰에서 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 정보를 처리하고 유용한 통찰을 제공하여 범죄 예방 노력을 지원합니다.
3. 예측적 경찰의 혜택은 무엇인가요?
– 예측적 경찰은 경찰 기관이 범죄 예방에서 보다 적극적일 수 있도록 돕습니다. 범죄 핫스팟을 식별하고 자원을 전략적으로 투입함으로써 경찰은 잠재적 범죄자를 제지하고 범죄 발생률을 줄일 수 있습니다. 이는 또한 대중의 안전과 안보를 증진합니다.
4. 예측적 경찰에는 어떤 제한이 있나요?
– 예측적 경찰은 강력한 도구이지만 완벽하지 않습니다. 일부 제한 사항에는 사용된 데이터셋의 편향, 데이터 매핑 오류, 특정 지역의 과다 경찰 위험 등이 포함됩니다. 예측적 경찰 기술의 윤리적이고 효율적인 사용을 위해 보호장치 및 인간의 개입을 도입하는 것이 중요합니다.
5. 인도가 어떻게 예측적 경찰을 받아들였나요?
– 아메다바드와 델리를 포함한 여러 인도 도시가 예측적 경찰 시스템을 도입했습니다. 이러한 시스템은 인공지능과 데이터 분석을 활용하여 범죄를 예측하고 예방합니다. 텔랑가나, 자르크한드, 히마찰 프라데스 등의 다른 주도 예측적 경찰 계획도 개발 중에 있습니다.
인공지능을 통한 예측적 경찰의 실시 여는 아메다바드를 예로 들며 이 기술이 법 집행 업계를 혁신하는 방식의 한 예이다. 법 집행을 위한 AI 시장은 앞으로 크게 성장할 것으로 예상된다. Research and Markets에 따르면, 2025년까지 인공지능을 이용한 법 집행의 글로벌 시장은 2020년부터 2025년까지 연평균 성장률 33.2%로 113억 달러에 이를 것으로 예측된다.
AI를 사용한 예측적 경찰에는 여러 이점이 있다. 대규모 데이터셋을 분석하고 패턴을 식별함으로써 AI 알고리즘은 경찰 기관에 유용한 통찰을 제공할 수 있다. 이를 통해 경찰은 자원을 효과적으로 할당하고 위험 지역에 힘을 집중시키고 범죄 발생 전에 예방할 수 있다. 예측적 경찰은 또한 잠재적 범죄자를 제지하여 대중의 안전과 안보를 증진시킨다.
그러나 AI를 예측적 경찰에 사용하는 데에는 한계가 있다. 하나의 도전은 사용된 데이터셋의 잠재적 편향이다. 데이터가 편향되거나 미흡할 경우 편협한 예측과 특정 커뮤니티에 대한 과도한 경찰 활동으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 AI 기술을 윤리적으로 효과적으로 사용하기 위한 보호장치를 도입하는 것이 중요하다.
데이터 매핑에서 오류가 발생할 수 있는 위험도 있다. 아메다바드의 경우 AI 시스템이 종교 기관을 잘못 배치하여 잘못된 예측이 나올 수 있다. 인적 개입이 이러한 이슈를 피하고 제대로된 예측을 실행하기 위해 필요하다.
The source of the article is from the blog meltyfan.es