Üzgünüm, ben yapay zeka polisiyim
Son aylarda, askeri yapay zeka ve aktif saldırı silahları meselesi kızıştı ve birçok yapay zeka araştırmacısı bu teknolojinin militarizasyonuna ortaklaşa karşı çıktı.
Ancak sinir bozucu olan şey, yapay zekanın pek çok özelliğinin aşırı durumlar ve karmaşık ortamlarla birleştirilebilmesidir.Benzer teknolojilerin sivil pazarda bir yer bulması zordur ve askeri yapay zeka, mantıksal olarak teknolojik kutsamanın yönü olarak kullanılır. Ama başka bir açıdan düşünün: Askeri yapay zeka paniğe yatkınsa, polise geçmek çok daha iyi olur mu?
Kamu güvenliğini artırmak ve polisin verimliliğini artırmak için yapay zeka kullanmak iyi bir fikir gibi görünüyor?
Elbette klasik "Robot" dan hala çok uzaktayız. Ancak nadiren önemsediğimiz polis teknolojisi dünyasında, AI hiçbir zaman yok olmadı. Hatta çok sayıda son teknoloji, küçük bir bilim kurgu teknolojisi gerçek savaşa atıldı.
Birçok AI uygulama alanı gibi, tartışma ve endişe de AI + kamu güvenliği yolculuğundaki temel konulardır. Bugün, polis yapay zekasının arkasında uyandırılan gelişme yönü, seviyesi ve tartışmanın değerlendirmesini yapalım.
Pek çok polis filminde, genellikle gizli ve polis arasında ayrım yapamayız. Belki gelecekte bir gün, kolluk kuvvetlerinin gerçek polis mi yoksa AI polisi mi olduğunu ayırt edemeyeceğiz. Bunun hakkında düşünmek garip.
Araçlar: Polis ekipmanından başlayarak AI evrimi
Roma bir günde inşa edilmedi ve AI polisi insanların hemen yerini alamaz.
Gerçekte, yapay zekanın ilk görevi, polis amca memurlarının elindeki polis teçhizatını çok çalışmak zorunda kalmayacakları şekilde yükseltmektir ...
Amerikan filmlerinde polis, şüpheliyi (ve bazen ana karakteri) bastırmak için dart atan Taser silahları kullanıyor. Ve Taser tabancalarının üreticisi Axon şimdi kapsamlı bir AI dönüşümüne başladı.
Örneğin, yasa uygulama kayıt cihazlarında AI teknolojisini kullandılar.
Amerika Birleşik Devletleri'nin birçok yerinde polis tarafından bir araya getirilen AI kanun uygulama kaydedicisi, kameranın arkasındaki algoritma tanıma ve sınıflandırma işlevleri aracılığıyla kolluk kuvvetleri bilgilerini otomatik olarak düzenleyebilir ve arşivleyebilir. Bu işlevsel ilke, cep telefonlarımızdaki görüntü tanımaya eşdeğerdir, ancak büyük veritabanları ve polis bilgileri için güçlendirilmiş makine öğrenimi temelinde oluşturulmalıdır. Bu özellik sayesinde, kolluk kuvvetlerinin artık çok sayıda yakalanan materyali düzenlemesine ve arşivlemesine gerek kalmaz, böylece çalışma süresinden tasarruf edilir.
Polis teçhizatıyla başlayan Axon, artık kurumsal hedeflerini tamamen AI olarak belirledi. Tüm polis belgeleri ve veri düzenleme işlerinin yerini alacak şekilde kimlik belirleme, yargılama ve aktif analiz yetenekleri getirmek için AI kullanmayı umuyorlar.
Yalnızca evrak işlerini değiştirmenin çok etkili olmadığını düşünüyorsanız, elbette daha güçlü olanlar da var. Örneğin, sorgulama ile işbirliği yapmak için AI kullanmak.
Hitachi ve MIT, fotoğrafı çekilen kişinin kalp atışını ve nabzını doğru bir şekilde tanımlayabilen bir yapay zeka kamera çözümünü birlikte piyasaya sürdü. Bu teknolojinin bir uygulama senaryosu, sorgulama sırasında şüphelinin fizyolojik durumunu ve yüz değişikliklerini izlemek ve şüphelinin yalan söylüyor veya zihinsel olarak stresli olabileceği sonucuna varmaktır.
Bu teknolojinin değeri, şüpheliler hakkında çok fazla bilgi toplamaması, ancak sorgulama görevlisinin sorgulamaya yardımcı olmak için YZ'nin kelimelerini ve ifadelerini gözlemleme yeteneğini entegre etmesidir. Tabii ki, bu tür bir teknoloji daha yeni başladı.
Bir de polis arabaları denen büyük bir pazar var.
Kısa bir süre önce Amerikan medyası, Ford'un sürücüsüz bir polis arabası için yeni bir patent başvurusunda bulunduğunu açıkladı.
İlgili bilgilere göre, Fordun yeni polis arabası yalnızca otonom olarak sürmekle kalmıyor, aynı zamanda araç üstü kameralar ve sensörler aracılığıyla caddede diğer araçların ihlallerini de tespit edebiliyor. Aynı zamanda, üç boyutlu bir araç otomatik emniyet sistemi oluşturmak için kamuya açık kameralara ve diğer ekipmanlara da bağlanabiliyor.
Patent bilgilerine göre, bu otomatik polis arabası insan müdahalesi olmadan tek başına bilet verebilir, hatta duruma göre şüpheli araçları aktif olarak takip edebilir hatta takip edebilir.
İhlal cezanızın bir araba tarafından kullanıldığı ortaya çıktı. Kulağa harika gelmiyor mu? Bununla birlikte, Ford, sürücüsüz polis arabalarının pek çok oyuncusundan sadece bir tanesidir.Otomatik sürüş endüstrisinin derinleşmesiyle, daha yüksek uygulamalara sahip polis arabaları pazarı askeri uzmanlar için bir savaş alanı olabilir.
Ben şehrin gözleri ve kulaklarıyım: kameranın arkasındaki süper AI polisi
Yukarıda bahsedilen AI'lar açıkça polis filmlerindeki rolleri desteklemektedir. Ancak kahramanın kalbi herkesin sahip olduğu bir şeydir ve AI muhtemelen bir istisna değildir.
Yapay zeka bizim için insan polisinin yapamayacağı şeyleri yapabilirse, o zaman elbette bu trendden yararlanacaklardır. Örneğin, şehirdeki sayısız kameranın çekim verilerini aynı anda okuyun. Kentsel kamera ağı ve kamu güvenliği sahnesinde, AI bir "süper polis" olarak görünmeye hazır.
Şehir kamerasının arkasındaki yapay zekanın ilk görevi, elbette kaçağı kalabalıktan bulmak. O yıl Zhou Kehua tutuklandığında polisin gece gündüz çok sayıda polis memurunu gözetlemeyi izlemesi için gönderdiğini hatırlıyorum AI bu görevi hızlı bir şekilde tamamlayabilirse, elbette harika bir hareket olur.
Günümüzde yüz tanımanın tamamlanmasıyla, kaçak verileri yakın mesafeden tanımak zor değil. Zorluk, şehir kamerasının yakaladığı insan kalabalığından belirli bir yüz verilerini doğru bir şekilde tanımlamaktır. Örneğin Indect in Europe adlı bir kamera + yüz konumlandırma projesi, bir futbol sahasındaki oditoryumda şüphelileri bulabileceğini iddia ediyor. Kaçakları yakalamak için kamera + yüz tanıma kullanma teknolojisi Çin'de de hızla geliştirildi ve birçok makine vizyon şirketi benzer algoritma çözümleri sunuyor.
Kameranın arkasındaki diğer bir AI güvenlik uygulaması, kalabalığın gerçek zamanlı olarak tahliyesini uyarmak ve yönlendirmek için insan akışının yoğunluğunu tahmin etmektir. Bizimki gibi kalabalık bir ülkede, nüfusun yoğun olduğu ülkelerde yaşanan izdihamlı kazalar önemli bir sosyal güvenlik tehlikesidir. Kalabalık derecesini belirlemek için AI kullanmak etkili bir çözümdür. Bugün Çin'deki birçok birinci ve ikinci kademe şehirde, kentsel kameraların arkasındaki AI erken uyarı cihazları çalışmaya başladı.
İnsan akış kontrolüne benzer şekilde, trafik akış kontrolü de kentsel güvenlik yapay zekasının ana yönüdür. Örneğin, kamera, bir araba kazasının meydana gelip gelmediğini ilk seferde bir alarm vermek için yargılamak ve hatta sarhoş sürüşü ve anormal araç yörüngesinden geçen yorgunluğu yargılamak için kullanılır. Bunlar bugün bazı Çin şehirlerinde uygulanmaktadır.
Daha da ilginci, şehir güvenliğinden sorumlu polis yapay zekasının sadece "görmek" değil, aynı zamanda "duyması" da.
Silikon Vadisi'ndeki bir girişim, ShotSpotter adında bir kentsel polis sistemi geliştirdi.Kabiliyeti, şehirdeki mikrofonların kullanımı ve AI yeteneklerinin yardımıyla karmaşık kentsel seslerdeki silah seslerini tanımak. Silah sesi duyulduktan sonra, sistem otomatik olarak polise rapor verecek ve atış yerini doğru bir şekilde belirleyecektir.
Elbette görmeye ve dinlemeye ek olarak düşünmek en iyisidir. Merak etmeyin, bu yapay zeka da yapabilir. 2016 yılında, Fujitsu ve Japonya Elektronik ve İletişim Üniversitesi, bir suç olayı şehir kameraları aracılığıyla izlendikten sonra AI sisteminin otomatik olarak bir polis planı ve bir polis dağıtım planı planladığı bir işbirliği projesi duyurdu. Algoritma, yakındaki polis gücünün dağıtım ilkesini içerir, şüphelinin kaçış yolunu önceden yargılar ve ayrıca kapalı bir yol ve barikat planı tasarlayabilir. Şu anda bu sistem, karmaşık araziye sahip yoğun nüfuslu Tokyo'da beş dakika içinde bir polis yerleştirme planı sağlayabilir.
Kameranın arkasına saklanan AI polisi, şehrin her hareketini izleyerek dünyanın her yerinde çalışmaya başladı. Bunun hala yeterince iyi olmadığını düşünüyorsanız, o zaman ... suçu tahmin etmeye ne dersiniz?
"Azınlık Raporu" nu gördünüz mü? Büyük tahmin çoktan yolda
Bugün bahsettiğimiz "Azınlık Raporu" bir yaşı açığa çıkarma meselesi mi bilmiyorum ... Ama yapay zeka suçu tahmin etmeye gelince ilk olarak filmdeki "peygamber" sistemini düşünecek.
Gerçek dünyadaki tahmine dayalı suç sistemi o kadar büyülü değil, ancak en son araştırmaları bir dereceye kadar metafiziğe doğru salınmaya başladı ...
Suçu tahmin etmek söz konusu olduğunda, polis teknolojisi endüstrisindeki tanınmış PredPol şirketinden bahsetmek imkansızdır. IBM ve Motorola gibi şirketler suç önleme sistemi pazarında yer alsalar da, 2012 yılında kurulan PredPol, Amerika Birleşik Devletleri'nde yüzlerce polis departmanını kapsadı ve suç oranlarını düşürme konusunda güçlü veri geri bildirimleri verdi.
PredPol'ün işi o kadar da gizemli değil. Temel mantığı, hangi blokta en yüksek suç oranına sahip olduğunu, hangi caddede daha fazla soygun olduğunu ve şehrin hangi zaman diliminde olduğunu bulmak için geçmiş suç oranı eğrisine ve sürekli değişen suç olaylarının zamanını ve yerini temel alan büyük bir veri analizi algoritması kullanmaktır. Bu veri sonucu daha tehlikelidir. Polisin devriye güzergahını ve devriye süresini ayarlamasına rehberlik etmek için, suç oranının yüksek olduğu yer ve zamana daha fazla polis gücü koyun.
Bu büyük bir sorun gibi görünmüyor ve herhangi bir polis memuru kilit devriyeyi bilmelidir. Ancak geçmişte, kilit devriyeler kişisel deneyime dayanıyordu ve tüm polis gücünün koordine edilmesi zordu. PredPol, 6 yılda kullanım oranını onlarca kat artırdı ve bu "suç tahmininin" etkili olduğunu bir dereceye kadar gösterdi.
Benzer programlar Amerika Birleşik Devletleri'nden diğer ülkelere yayılmaya başladı. Örneğin, birkaç gün önce, Japonya'daki Kanagawa Eyaleti polisi, 2020 Tokyo Olimpiyatları için tahmini bir güvenlik sistemi kurmayı umarak finans departmanından araştırma fonu için başvurdu. Daha sıkı bir güvenlik koruma mekanizması oluşturmak için büyük veri sistemi ile yapay zeka analiz yeteneklerini birleştirin.
Halihazırda kullanımda olan sistemin yeterli olmadığını düşünüyorsanız, daha ileri araştırmalara bakmalıyız. PredPol aslında bir polis teknolojisi girişimcilik projesi değil, iki bilim adamının araştırma sonuçlarıydı. PredPol'ün arkasındaki adamlardan biri, Los Angeles Kaliforniya Üniversitesi'nden Profesör Jeff Brandingham, bugün "suç tahmini" alanında öncü ve temsilci.
Jeff Brandinghamın ekibi, kısa bir süre önce "Çete Suçları Sınıflandırması için Kısmen Üretken Sinir Ağları" başlıklı bir makalede böyle bir fikir ortaya attı: çete suçlarının özelliklerini belirlemek için derin öğrenme ağlarını kullanmak, böylece çete üyeleri Kalabalıktan tanımlayın.
İşler buradayken, muhtemelen küçük bir "bilim kurgu" kokusu geliyor.
Brandingham ekibinin araştırmasında, Los Angeles Polis Departmanından 2014'ten 2016'ya kadar çete suçları ile ilgili tüm verileri topladılar, bunları derin öğrenen bir sinir ağına girdiler ve algoritma otomatik olarak çete suçlarının karakteristik anlayışını ve davranışını oluşturdu. çerçeve. AI ayrıca birçok durumda eksik kanıt bağlantılarını tamamlamak için inisiyatif alacaktır. Uzun bir eğitim döneminden sonra, AI, çete suçları ve gangsterler hakkında benzersiz bir anlayışa hakim olmaya başladı. Gerçeğe dönersek, polis yeni şüpheli bilgiyi AI sistemine girdiğinde, AI, kişinin bir çete organizasyonuna mı yoksa bir çete suçuna mı katıldığına karar verebilir.
Brandingham ekibi tarafından önerilen kentsel mekansal zamansal suç tahmin modeli
Araştırmacılar, bu çalışmanın gelecekteki amacının, şüphelinin çok fazla veri olmadan bir çeteye katılıp katılmadığını yargılayabilmek olduğunu söyledi ... Çok radikal bir teknoloji olduğu söylenebilir.
Bu teknolojinin sadece bilim adamlarının oynaması için olduğunu düşünmeyin. İnsanlar açıkça ABD Savunma Bakanlığı'ndan fon alıyorlar. Amaç, aşırılıkla uzay-zaman oyun teorisi ve makine öğrenimi teknolojisi ile mücadele etmektir. Çete suçu tahmininden sonra Brandingham ekibi, belirli suç türlerini ve gerçek zamanlı suç tahminini daha da araştıracak.
Açıktır ki, hoşunuza gitse de gitmese de, yapay zekanın suçu tahmin etme konusundaki "büyük kehaneti" gerçeğe yaklaştı. Ona tüm yol boyunca eşlik eden şey mahremiyet, ayrımcılık ve güvenilmezlik konusundaki tartışmalardı.
Güvenlik veya gizlilik: polis yapay zekasının orijinal günah oyunu
Geçen yıl Google, Çinli bir üniversitenin suçluları tahmin etmek için yüz verilerini kullanma araştırmasının çok güvenilmez olduğunu belirten uzun bir makale yayınladı. Bunun nedeni, bu çalışmanın suç veritabanını analiz etmesi ve "belirli yüz özelliklerine sahip kişilerin suç işleme olasılığının daha yüksek olduğunu" bulmasıdır. Açıkçası, iki tür ilgisiz bilginin zorla birleştirildiği açıktır.
"Yüz yüze" benzeri bu yapay zeka saçmalığı bize böyle bir olasılığı anlatıyor: Geleceği çok fazla bilmek istiyoruz ve veri ilişkilendirme yapmaya çok istekliyiz. Bu iki sorunlu psikoloji altında, görünüşte sihirli birçok sonuç zorla elde edilmiş olabilir.
Örneğin, bazı eleştirmenler yukarıda bahsedilen AI çete suç tahminini suçladı. Çünkü veri kaynağı tamamen Los Angeles Polis Departmanı tarafından sağlanan vaka bilgileri ve polisin çıkardığı sonuçlardır. AI, doğru kararlar vermek istiyorsa, Los Angeles Polis Departmanı'nın çete suçları için açıkça imkansız olan doğru kararına dayanmalıdır.
Veriler arasındaki uzak getirilen ilişki, birçok tahmini polis yapay zekasını başından beri sorgulanabilir hale getirdi. Derin öğrenme sürecinin kara kutu doğası aynı zamanda gözlemcilerden ve halktan gelen eleştirilerin odak noktasıdır: Araştırmacılar AI'nın suçu nasıl tahmin ettiğini anlamıyorlar, bu yüzden bir sorunum olduğunu söylemeye cesaret ediyorlar mı?
Daha da sinir bozucu olan, teknik sorunun polis yapay zeka teknolojisinin karşılaştığı ilk ikilem olmasıdır. Bir sonraki seviye çok zor ayrımcılık ve mahremiyet sorunları ile karşılaşacak, ahlaki ikilemler karşısında teknoloji daha da çaresiz olacak.
Örneğin, AI, daha önce bahsedilen önemli devriye alanlarını tahmin ediyor. Bu mesele Japonya'da bile başlamadı ve bazı medya organları, belirli alanlarda polis devriyelerinin yoğunluğunun artmasının muhtemel olduğunu ve bu da bölge sakinleri ve dükkanlarda memnuniyetsizliğe neden olacağını öne sürdü.
Bu tür bir tatminsizlik Amerika Birleşik Devletleri'nde uzun zamandır dolup taşıyor. 2016'da, Amerikan Sivil Özgürlükler Birliği ve bir düzineden fazla insan hakları örgütü, polisin yapay zekayı devriye, hatta sorgulama ve tutuklamalar için bir araç olarak kullanmasının uygunsuz olduğuna dair bir açıklama yaptı. Arkasında, polis sisteminin belirli toplulukların sakinlerine ve hatta belirli etnik gruplara yönelik ciddi önyargısı var.
Medyada, Kaliforniya'daki birçok şehirdeki polisin, suçları tahmin etmek için yapay zeka teknolojisini kullanma konusunda fazlasıyla hevesli olduğuna dair komplo teorileri de var; bu, polisin kanuni yaptırımı delil olmadan veya kanıtsız olarak uygulamayı umma olasılığını içerebilir.
Mahremiyet tartışması daha da ciddidir: Kent kameralarının görece "nazik" bir teknoloji olduğu varsayılır, ancak sokaktaki herkesi tanıyabilen bu teknolojileri eleştiren hala birçok ses var ve aslında, sakinlerin mahremiyetini yok ediyorlar. . Verilerin sakinler tarafından nasıl kullanıldığından bahsetmek yerine, "tanınmamak" da gizlilik yetkilerinden biridir.
Polisin elindeki kimlik belirleme araçları daha güçlü hale geldikçe, suçlular için alan elbette daha da küçülecek, ancak sıradan sakinler tarafından hissedilen mahremiyet depresyonu duygusu da artacaktır. Bugün, AI tanıma yeteneklerinin patlayıcı gelişimi ile bu tam olarak açıklanamayan bir çelişki olabilir.
Polis yapay zeka teknolojisi alanında, ister kamu güvenliğini vurgulamak ister konut sakinlerinin mahremiyetini vurgulamak ve teknolojinin uygunluğuna veya uygulama verimliliğine öncelik vermek için sonsuz bir oyundur.
AI her zaman iki ucu keskin bir kılıç olmuştur ve bu özellikle güvenlik alanında açıkça görülmektedir.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
