AI ngày càng được ứng dụng nhiều để hỗ trợ nhân viên cảnh sát.
Hỗ trợ nhân viên cảnh sát
Hãy tưởng tượng bạn sống trong một thành phố thông minh có thể nhận dạng khuôn mặt và theo dõi mọi di chuyển của bạn - những nơi bạn đến, những người bạn gặp gỡ và tất cả những việc bạn làm trên đường… Và theo thời gian, trí tuệ nhân tạo sẽ tạo dựng một hồ sơ báo cáo về khả năng bạn phạm tội. Khi nguy cơ đó cao, cảnh sát sẽ có hành động nhằm ngăn chặn nguy cơ bạn phạm tội dựa trên tính năng giám sát và dự đoán với sự hỗ trợ của công nghệ trí thuệ nhân tạo. Ấn Độ và Trung Quốc đã thực hiện giám sát có mức độ để giảm tỷ lệ tội phạm cũng như giúp phát hiện, ngăn chặn những kẻ khủng bố trước khi chúng tấn công. Công nghệ này cũng được sử dụng ở một số quốc gia khác trong các lĩnh vực nhất định như ở Nhật Bản, Anh… Việc giám sát toàn diện, theo thời gian thực có thể thực hiện được nhờ công nghệ xử lý số lượng thông tin lớn, xử lý hàng loạt dữ liệu như nhận dạng khuôn mặt, phân tích dáng đi đến từ hàng nghìn máy quay video… được điều phối bởi công nghệ AI tiên tiến.
AI ngày càng được ứng dụng nhiều để hỗ trợ hoặc thay thế nhân viên cảnh sát. Trong lĩnh vực đảm bảo an ninh, trật tự xã hội, có 3 loại hệ thống AI được các cơ quan thực thi pháp luật sử dụng: hệ thống nhận dạng dữ liệu sinh học, đánh giá rủi ro dự đoán và chính sách dự đoán. Và để vận hành các hệ thống này, ứng dụng AI cần cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm các thông tin về tội phạm và lịch sử tội phạm như thời gian, thời tiết, địa điểm, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập hàng năm… và dữ liệu sinh học như dấu vân tay, ảnh, quét mống mắt, DNA, cấu trúc cơ thể... Các nhà nghiên cứu từ Đại học Manchester và Đại học Madrid đã hợp tác xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên sinh trắc học hành vi và có thể nhận dạng chính xác mọi người bằng cách phân tích kiểu đi bộ của họ với tỷ lệ sai lệch chỉ 0,7%.
Trong lĩnh vực phòng ngừa, đặc biệt là phát hiện tội phạm, AI mô tả, chủ yếu được tạo ra từ phân tích mô tả, đang được ứng dụng mở rộng phạm vi vì nó có thể xem xét nhiều biến số riêng biệt cùng một lúc và cung cấp kết quả nhanh nhất có thể. Cảnh sát ở New Orleans, Mỹ đã áp dụng công nghệ tiên tiến này để giúp theo dõi nghi phạm, phương tiện hoặc địa điểm. Trong khi “PredPol” là thuật toán giúp phòng ngừa, dự đoán tội phạm dựa trên AI được sử dụng phổ biến ở Mỹ thì “Dextro” - một phần mềm AI phân tích để phát hiện các vật thể và hoạt động, cũng được nhiều cơ quan cảnh sát sử dụng. Công nghệ này giúp xác định hành vi tội phạm đang diễn ra để theo dõi và can thiệp trực tiếp cũng như hỗ trợ điều tra sau đó.
Hay như ở Brazil, công cụ trí tuệ nhân tạo “Rosie” được sử dụng để phát hiện các trường hợp tham nhũng và chi tiêu bất thường của thành viên quốc hội. Đầu đọc biển số xe tự động (ALPR) và công nghệ nhận dạng khuôn mặt (FRT) cũng được cơ quan thực thi pháp luật sử dụng rộng rãi. Các tòa án ở Mỹ đã và đang sử dụng công cụ phân tích dự đoán dựa trên AI, hồ sơ quản lý người phạm tội cải tạo để áp dụng các biện pháp trừng phạt thay thế, xác định khả năng người phạm tội tái phạm nếu được tại ngoại. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge đã đẩy tính năng nhận dạng khuôn mặt AI lên một tầm cao mới bằng cách phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt ngụy trang, có thể nhận dạng bất kỳ khuôn mặt nào ngay cả khi đeo khẩu trang, mạng che mặt hoặc kính…
Mang lại thành công và đột phá
Vai trò của AI trong việc dự đoán và ngăn ngừa tội phạm chủ yếu thể hiện ở các công nghệ giám sát và giám sát dự đoán. Bằng cách sử dụng bộ dữ liệu lớn từ các báo cáo tội phạm, thông tin nhân khẩu học và nền tảng truyền thông xã hội, thuật toán AI có thể xác định các mô hình, xu hướng và mối tương quan. Việc dự đoán bao gồm việc sử dụng phân tích thống kê và học máy để xác định các điểm nóng tội phạm tiềm ẩn, dự đoán thời gian và địa điểm tội phạm có thể xảy ra hoặc thậm chí xác định những cá nhân có nguy cơ phạm tội. Những dự đoán dựa trên AI này có thể giúp các cơ quan thực thi pháp luật phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn và can thiệp một cách chủ động để ngăn chặn tội phạm trước khi chúng xảy ra.
AI cũng đang chuyển đổi các hệ thống giám sát, giúp chúng trở nên thông minh hơn và chủ động hơn. Các công nghệ nhận dạng khuôn mặt được hỗ trợ bởi AI có thể quét các không gian công cộng để tìm những cá nhân bị truy nã, trong khi tính năng phát hiện bất thường do AI điều khiển có thể xác định các hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực, có khả năng ngăn chặn các hành vi tội phạm xảy ra. Ở một số thành phố trên thế giới, hoạt động dự đoán đã giúp giảm đáng kể tỷ lệ tội phạm bằng cách cho phép cơ quan thực thi pháp luật dự đoán và ngăn chặn tốt hơn các hoạt động tội phạm. Trong giám sát, khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu video của AI là công cụ giải quyết tội phạm bằng cách xác định nghi phạm hoặc hành vi bất thường có thể cho thấy tội phạm sắp xảy ra.
Tuy nhiên, vẫn có những hạn chế và thách thức trong việc ứng dụng AI dự đoán và phòng ngừa tội phạm. Hệ thống AI chỉ hoạt động tốt khi có dữ liệu mà chúng được đào tạo; nếu dữ liệu “đầu vào” bị sai lệch hoặc không chính xác thì “đầu ra” cũng sẽ như vậy. Việc sử dụng AI trong dự đoán và phòng ngừa tội phạm gây ra những cuộc tranh luận về mặt đạo đức, đặc biệt là về quyền riêng tư và phân biệt đối xử. Các công nghệ giám sát như nhận dạng khuôn mặt làm tăng mối lo ngại về quyền riêng tư vì chúng liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân trên quy mô lớn. Ngoài ra còn có nguy cơ hệ thống AI củng cố những thành kiến hiện có. Nếu một hệ thống AI được đào tạo dựa trên dữ liệu từ hệ thống tư pháp nơi một số nhóm nhất định có đại diện quá mức, nó có thể “học” cách liên kết hành vi tội phạm với các nhóm đó, dẫn đến những dự đoán mang tính phân biệt đối xử. Bằng cách đảm bảo cách tiếp cận có trách nhiệm với công nghệ AI, chúng ta có thể tận dụng lợi ích của nó đồng thời giảm thiểu rủi ro, tạo ra một xã hội an toàn hơn.
