人工智能在执法和警务中的应用
人工智能在警务领域的应用涵盖面部识别、预测性警务、车牌读取器和枪击检测。
概述
这很重要，因为这些工具影响着公共安全和公民自由，并且存在严重的偏见和错误风险。
深入探讨
执法机构越来越多地部署人工智能来分析证据和分配资源，但该技术存在着激烈的争议。面部识别将摄像头中的面部与照片或驾驶执照数据库进行比较；记录在案的错误逮捕案件对肤色较深的人造成了不成比例的影响，导致美国多个城市禁止或限制这种行为。预测性警务系统可以预测犯罪可能发生的地点或可能涉及的人员，但批评者认为，它们编码并放大了历史偏见，因为它们从已经反映过度警务的逮捕数据中学习。自动车牌读取器会集体记录车辆运动，声学枪声探测系统（例如 ShotSpotter 三角测量枪声），尽管独立评论对其准确性提出了质疑。人工智能还可以加速数字取证、编辑随身摄像头镜头并转录报告，引发有关透明度、监督和正当程序的持续争论。
技术洞察
面部识别使用深度神经网络将面部转换为数字“面部印记”嵌入，然后测量与存储的嵌入的相似性；阈值决定匹配，因此供应商设置的阈值会权衡误报和漏报。预测性警务通常使用历史犯罪和逮捕数据的回归或风险评分模型。由于训练数据反映了过去的执行模式，因此有偏差的输入可能会产生有偏差的、自我强化的预测。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在执法和警务领域的未来
预计监管将会加强，更多司法管辖区会强制要求进行审计、准确性阈值、人工审查，并禁止实时面部监控等某些用途。欧盟人工智能法案将许多警务用途归类为高风险或禁止用途。对透明度、独立测试和明确问责制的压力将会增加，而法院则在努力解决人工智能证据如何符合宪法保护的问题。公共安全利益与公民自由危害之间的核心紧张关系将决定采用方式。
现实世界的实施
面部识别将监控图像与面部照片数据库进行匹配（以及导致城市禁令的错误逮捕案件）
自动车牌阅读器记录车辆位置以追踪被盗车辆或嫌疑人
ShotSpotter 等声学枪声探测系统可向警方发出可疑枪声警报
人工智能工具自动编辑执法记录仪镜头中的面孔并转录警官报告
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Law Enforcement and Policing quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
常见问题
什么是执法和警务中的人工智能？
人工智能在警务领域的应用涵盖面部识别、预测性警务、车牌读取器和枪击检测。这很重要，因为这些工具影响着公共安全和公民自由，并且存在严重的偏见和错误风险。
为什么批评者说预测性警务会放大偏见？
根据历史上有偏见的执法数据训练的模型可以重现并强化这些模式。
面部识别系统根据面部图像创建什么？
系统将人脸编码为向量嵌入，并使用相似性阈值将其与存储的嵌入进行比较。
ShotSpotter 是哪种类型的系统的示例？
ShotSpotter 使用麦克风来检测和三角测量可疑的枪声，尽管其准确性受到质疑。
欧盟人工智能法案如何对待许多执法人工智能用途？
欧盟人工智能法案将许多警务应用（例如实时生物识别监控）归类为高风险或禁止。