Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

AI trong bài kiểm tra thực thi pháp luật và chính sách

Xem xét các giới hạn và cách sử dụng AI của lực lượng cảnh sát, bao gồm ngưỡng đối sánh khuôn mặt, phản hồi từ dữ liệu bắt giữ, cảnh báo tiếng súng và phân loại pháp lý chính thức.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanAI trong thực thi pháp luật và chính sách
Câu hỏi 1 của 8

What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. What did NIST face-recognition evaluations report about demographic error-rate differences?
    • Most tested algorithms showed demographic differentials, with size depending on algorithm and application
    • All tested algorithms had identical error rates for every demographic group
    • The study found demographic differences only in license-plate readers
    • NIST concluded that image quality never affects error rates
  2. Tại sao các nhà phê bình nói rằng chính sách dự đoán có thể khuếch đại sự thiên vị?
    • Nó không sử dụng dữ liệu nào cả
    • Nó học từ dữ liệu bắt giữ phản ánh chính sách quá mức trong quá khứ
    • Nó chỉ dự báo thời tiết thôi
    • Nó hoàn toàn bỏ qua vị trí
  3. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt tạo ra gì từ hình ảnh khuôn mặt?
    • Một bản phác thảo giấy
    • Một dấu vân tay
    • Nhúng số hoặc 'dấu khuôn mặt'
    • Một trình tự DNA
  4. ShotSpotter là một ví dụ về loại hệ thống nào?
    • Đầu đọc biển số xe
    • Nhận dạng khuôn mặt
    • phân tích ADN
    • Phát hiện tiếng súng bằng âm thanh
  5. Đầu đọc biển số xe tự động chủ yếu:
    • Ghi lại vị trí xe ở quy mô lớn
    • Dịch tiếng nước ngoài
    • Đo chất lượng không khí
    • Cấp hộ chiếu
  6. Đạo luật AI của EU xử lý nhiều trường hợp sử dụng AI để thực thi pháp luật như thế nào?
    • Như không được kiểm soát
    • Là rủi ro cao hoặc bị cấm
    • Là bắt buộc đối với tất cả cảnh sát
    • Là phần mềm giải trí
  7. In a face-recognition system, what can changing the match-similarity threshold trade off?
    • Image resolution against video length
    • Database size against audio quality
    • False matches against missed matches
    • Encryption strength against network speed
  8. What can AI transcription add to a body-worn-camera reporting workflow?
    • A determination of guilt without a court
    • A facial-recognition match from audio alone
    • An automatic guarantee that a report is accurate
    • A searchable transcript or draft narrative based on recorded audio