Az előzményekből prognosztizálja a lehetséges bűncselekményeket az MI
Ha például egy csendes, elszigetelt helyen olyan környezeti tényezők vannak melyek egy korábbi késő éjszakai bűncselekményhez köthetőek, a rendszer úgy értékeli, hogy nagy a kockázata egy újabb incidensnek. A hatóságok ezután a CCTV-felvételeken keresztül proaktívan, szorosabban figyelemmel kísérhetik ezeket a magas kockázatú zónákat, hogy megelőzzék az incidenseket, mielőtt azok bekövetkeznének, és megfelelően elhelyezzék a válaszcsapatokat.
A Seocho város helyi adataival végzett helyszíni tesztek során ez a „prediktív bűnözéstérképező” rendszer 82,8%-os pontosságot mutatott.
A Dejaview második összetevője az úgynevezett „egyénközpontú visszaesés-előrejelzés”. Ez a módszer azokra az egyénekre összpontosít, akiknél „magas a kockázat”, hogy ugyanazokat a bűncselekményeket megismétlik. A mozgásmintáik nyomon követésével a technológia elemezni tudja, hogy viselkedésük jelzi-e, hogy hamarosan újabb bűncselekményt követhetnek el. Ennek az eljárásnak persze adatvédelmi aggályai is vannak.
Ami pedig azt illeti, hogy a Dejaview hogyan szerezte meg a jelenlegi tudását, a technológiát egy több mint 32 000 CCTV-klipből álló hatalmas adathalmazon képezték ki, amely három év alatt különböző incidenseket rögzített. A mesterséges intelligencia megtanulta felismerni a mintákat ezekből az adatokból, és most ezt a „tudást” alkalmazza élő forgatókönyvekre.
Természetesen a mesterséges intelligenciával támogatott bűnmegelőzés orwelli következményei minden bizonnyal vitákat fognak kiváltani, különösen, ha az egyének nyomon követéséről van szó. Az ETRI egyelőre úgy tűnik, hogy a Dejaview alkalmazását a közbiztonsági infrastruktúrára, például repülőterekre, energetikai létesítményekre, gyárakra és nemzeti események megfigyelésére korlátozza. A kereskedelmi felhasználás speciális biztonsági ügynökségek számára 2025 végére várható.
Forrás: Haraszti Tibor ORIGO, TECHSPOT
