AI i sztuczna inteligencja: Wprowadzenie
AI przeszła z eksperymentów laboratoryjnych do codziennych narzędzi używanych przez organy ścigania. Sztuczna inteligencja pomaga teraz analizować wideo, oznaczać zdarzenia i proponować pisemne streszczenia. Wraz z rozwojem nadzoru, AI wspiera szybszą segregację incydentów, potrafi przesiać godziny materiału, aby odnaleźć krótkie fragmenty istotne dla sprawy, a następnie udostępnić je do przeglądu. Jednak technologia nadal popełnia błędy, a te pomyłki mogą mieć konsekwencje prawne, jeśli trafią do raportu policyjnego lub akt sprawy.
Sieci kamer nadzoru szybko się rozrosły. Na przykład producenci i operatorzy oczekują w najbliższej przyszłości bardziej inteligentnej analityki w kamerach PoE, co pozwoli organizacjom skalować monitorowanie przy mniejszej liczbie osób. Jednocześnie ocena z 2025 roku stwierdziła częste błędy w wynikach AI i ostrzegła, że „halucynacje” wciąż są powszechne w systemach produkcyjnych Międzynarodowy raport o bezpieczeństwie AI 2025. Również listy incydentów AI dokumentują dziwne transkrypcje i fałszywe przypisania, takie jak skrajne błędy transkrypcji zarejestrowane przez badaczy Lista incydentów AI. Te publiczne rejestry skłaniają dostawców i urzędników miejskich do domagania się ostrzejszego nadzoru.
Statystyki adopcji są zróżnicowane, ale pilotaże narzędzi AI w policji dają mieszane rezultaty. Jedno badanie z 2024 roku nie wykazało skrócenia czasu, jaki funkcjonariusze poświęcają na pisanie raportów, gdy korzystają z asysty AI do transkrypcji nagrań z kamer noszonych na ciele No Man’s Hand. W związku z tym agencje rozważające wdrożenie AI muszą zważyć obiecane korzyści produktywności z ryzykiem wprowadzania błędów do oficjalnej dokumentacji. Również obrońcy praw obywatelskich wskazują na obawy dotyczące uprzedzeń i rozpoznawania twarzy oraz domagają się audytów i przejrzystości. Aby poznać, jak wyszukiwanie wideo i wnioskowanie poprawiają dochodzenia, czytelnicy mogą przejrzeć nasze możliwości przeszukiwania kryminalistycznego na lotniskach, które odzwierciedlają podobne wyzwania techniczne i rozwiązania Przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
wydział policji i policja Utah: Studium przypadku wdrożenia
Próba Draft One przez policję w Utah stała się uważnie obserwowanym przykładem użycia AI w policji. Policja stanu Utah i policja miejska przeprowadziły pilotaż, aby ocenić, czy generatywny silnik tworzący szkice może wytwarzać użyteczne pierwsze wersje narracji o incydentach. W planowaniu uczestniczyła policja miasta Heber i Departament Policji Heber City, a dostawca dostarczył testową wersję, która automatycznie generuje raporty policyjne z nagrań z kamer noszonych na ciele i dźwięku z kamer. Celem było skrócenie czasu, jaki funkcjonariusze poświęcają na pisanie raportów, przy zachowaniu dokładności i odpowiedzialności.
Wdrożenie przebiegało etapami. Najpierw integracja techniczna połączyła strumienie z kamer noszonych na ciele i system zarządzania aktami z środowiskiem testowym. Następnie funkcjonariusze uczestniczyli w krótkich sesjach praktycznych, podczas których trenerzy demonstrowali interfejs zasilany AI i przepływ pracy edycji. Szkolenie podkreślało, że funkcjonariusze nadal muszą zatwierdzić poprawność narracji przed jej złożeniem i trzymać się faktów, oraz że to ludzie ponoszą odpowiedzialność za ostateczne wpisy. Pilotaż podkreślał, że funkcjonariusze nie powinni używać AI do pisania raportów bez weryfikacji.
Wczesne wnioski były mieszane. Niektórzy funkcjonariusze uznali narzędzie za przydatne przy zadaniach wymagających dużej ilości transkrypcji i przy automatycznym wypełnianiu pól administracyjnych. Jednak zebrane dane nie wykazały dramatycznych oszczędności czasu w całkowitym czasie sporządzania raportu, co pokrywa się z wynikami badań, że AI nie skraca automatycznie czasu kończenia raportów Sztuczna inteligencja nie poprawia szybkości pisania raportów policyjnych. Ponadto testowanie oprogramowania zasilanego AI o nazwie Draft One ujawniło okazjonalne dziwne wstawki pochodzące z dźwięków tła i mediów, które wymuszały ręczną korektę. W rezultacie pilotaż podkreślił konieczność silniejszego przeglądu przez człowieka i zalecił prowadzenie ścieżki audytu dla każdego wygenerowanego raportu. Doświadczenie podkreśliło znaczenie systemów, które wyjaśniają, dlaczego zaproponowały daną sugestię, i było zgodne z podejściem VP Agent Suite polegającym na przejrzystym wnioskowaniu lokalnym, tak aby centra kontroli przechowywały zapisy i unikały zależności od chmury.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
draft one i używanie AI: Narzędzia i procesy tworzenia raportów
Draft One zaprezentował interfejs łączący automatyczną transkrypcję z generatorem narracji. Silnik zasilany AI przyjmował jako wejścia dźwięk z kamer i materiał wideo, a następnie generował roboczy raport, który funkcjonariusz mógł edytować. Ten przepływ pracy miał na celu ograniczenie powtarzalnego pisania przy zachowaniu oceny funkcjonariusza. Jednak dokumentacja dostawcy i wytyczne pilotażu jasno stwierdzały, że wygenerowany raport wymaga weryfikacji przez człowieka i że funkcjonariusze muszą zatwierdzić poprawność narracji przed jej złożeniem.
Typowy przepływ pracy zaczynał się od przesłania klipu z kamery noszonej na ciele lub wyciągu z kamery nadzoru. System transkrybował wypowiedziane słowa, tagował znaczniki czasowe i wyciągał wskazówki kontekstowe. Następnie Draft One składał pierwszą wersję narracji i wstępnie wypełniał metadane zdarzenia. Funkcjonariusze mogli potem otworzyć szkic, ręcznie uzupełnić brakujące informacje, poprawić błędy i sfinalizować raport policyjny. Firma podkreślała też integrację z eksportami z systemów zarządzania aktami, tak aby zatwierdzone narracje przechodziły do oficjalnych akt bez przepisywania. Model ten przypomina funkcje automatyzacji w zaawansowanych agentach centrów kontroli, które wstępnie wypełniają formularze i rekomendują działania, pozostawiając decyzje końcowe ludziom.
Przypadki użycia Draft One obejmowały rutynowe kradzieże, kolizje drogowe i zakłócenia o niskim ryzyku, gdzie wysokiej jakości pierwsza wersja mogła przyspieszyć przetwarzanie. Niemniej jednak pilotaż i niezależni obserwatorzy ostrzegali przed nadmiernym poleganiem na systemie. Prokuratorzy i obrońcy wciąż muszą badać dowody i transkrypcje. Rzeczywiście, Electronic Frontier Foundation opublikowała obawy, że oparte na AI tworzenie narracji mogłoby podważyć procesy prawne, jeśli pozostawić je bez kontroli Prokuratorzy w stanie Waszyngton ostrzegają policję. Dlatego departamenty przyjmujące Draft One lub podobne narzędzia muszą mieć polityki wymagające przeglądu przez człowieka, dokumentowania poprawek i utrzymywania audytowalnej historii ewolucji raportu.
kamera noszona na ciele i transkrypcje z kamer: Od wideo do tekstu
Konwersja nagrań z kamer noszonych na ciele na dokładny tekst jest kluczowa dla każdej próby automatyzacji dokumentacji policyjnej. Proces zwykle obejmuje ekstrakcję dźwięku, przetwarzanie mowy na tekst, diariyzację mówców i tagowanie kontekstowe. Następnie system AI przechodzi od surowych transkryptów do szkicu narracji. Ten wieloetapowy łańcuch może wzmacniać drobne błędy. Na przykład słaba jakość dźwięku lub nakładające się rozmowy mogą tworzyć halucynacje w transkrypcji. Również muzyka lub film odtwarzany w tle kamery mogą przeniknąć do transkrypcji, jeśli model błędnie przypisze dialog, co miało miejsce w udokumentowanych incydentach.
Aby złagodzić błędy transkrypcji, agencje muszą łączyć środki techniczne z przeglądem przez ludzi. Kroki techniczne obejmują redukcję szumów, separację mówców i ocenianie pewności. Dodatkowo systemy powinny oznaczać fragmenty o niskiej pewności i wyświetlać je do ręcznego przeglądu. Projekt przepływu pracy powinien wymagać, aby funkcjonariusze przeglądali transkrypcje z kamer i potwierdzali wszelkie automatyczne twierdzenia, zanim pojawią się w oficjalnych dokumentach. Dostawcy muszą zapewnić funkcje pozwalające użytkownikom na wyszukiwanie w transkryptach i łączenie fraz z segmentami wideo, podobnie jak narzędzia do przeszukiwania kryminalistycznego, które zamieniają wideo w opis zrozumiały dla człowieka Przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
Typowe błędy transkrypcji obejmują źle usłyszane słowa, zamienione etykiety mówców i wstawianie niezwiązanego dźwięku. Na przykład jeden wygenerowany przez AI raport słynął z tekstu sugerującego, że funkcjonariusz przemienił się w żabę, ponieważ model transkrybował niepowiązany dźwięk lub media nieprawidłowo. Tego rodzaju błąd pokazuje, jak niezweryfikowana transkrypcja może zanieczyścić wygenerowany raport. W rezultacie operatorzy powinni być szkoleni, aby traktować transkrypcje z kamer jako szkice wymagające weryfikacji. Integracje z systemami zarządzania aktami muszą również zachowywać oryginalny dźwięk i wideo jako źródła dowodowe i nie polegać wyłącznie na wyjściach tekstowych. Wreszcie funkcje przejrzystości, takie jak eksportowalne logi audytu, pomagają dostarczyć kontekst recenzentom i wspierają obrońców oraz prokuratorów, którzy mogą kwestionować pochodzenie oświadczeń w sprawie.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
raporty policyjne generowane przez AI i raport policyjny: Ocena dokładności i wiarygodności
Porównanie raportów policyjnych generowanych przez AI z tradycyjnymi narracjami pisanymi przez funkcjonariuszy ujawnia wyraźne kompromisy. Z jednej strony AI może wypełniać rutynowe sekcje i wyciągać oczywiste fakty, co zmniejsza powtarzalne wpisy. Z drugiej strony wyjścia AI czasami błędnie przedstawiają intencje, mylą wydarzenia lub wprowadzają niezwiązane treści. Badania ilościowe wykazały, że asysta AI niekoniecznie skraca czas, jaki funkcjonariusze poświęcają na pisanie raportów, nawet gdy system transkrybuje dźwięk z kamer noszonych na ciele No Man’s Hand. Również międzynarodowy raport o bezpieczeństwie podkreślił powszechność błędów w wielu systemach AI w produkcji, apelując o nadzór ludzki i solidną walidację Międzynarodowy raport o bezpieczeństwie AI 2025.
Zauważalne błędne interpretacje podkreślają ryzyko. Zdarzył się przypadek, gdy film odtwarzany w tle klipu z kamery noszonej na ciele dostarczył linie dialogowe do automatycznej transkrypcji, a te linie pojawiły się w roboczej narracji. Podobnie wczesny pilotaż wygenerował pierwszą wersję, która zawierała mało prawdopodobne sformułowania i wymagała gruntownej edycji. Te incydenty uwydatniają potrzebę kontroli zmuszających funkcjonariusza do weryfikacji faktów, zanim powstanie ostateczny raport. Na przykład aplikacja mogłaby oznaczać każdą część, którą model ocenił poniżej progu pewności, i wymagać ręcznego potwierdzenia tych linii. Taka polityka pomaga zachować jakość raportu i zapobiega generowaniu raportów AI, które błędnie opisują wydarzenia.
Metryki są pomocne. Departamenty powinny śledzić liczbę poprawek na wygenerowany raport, czas do finalizacji oraz wskaźnik korekcji błędów. Powinny też monitorować, czy wprowadzenie AI zmienia rozkład błędów trafiających do prokuratury. Jeden zewnętrzny przegląd przeprowadzony przez obrońców prywatności i Electronic Frontier Foundation wzbudził alarmy dotyczące wczesnych wdrożeń i wezwał do ostrożności Fundacja Electronic Frontier. Departamenty decydujące się na przyjęcie tych systemów powinny publikować wyniki, stosować audyty i prowadzić kontrolowane próby z mierzalnymi celami jakości raportów. W końcu dostawcy, tacy jak firma Axon, byli przedmiotem kontroli za funkcje współdziałające z kamerami noszonymi na ciele, a każda procedura zakupowa powinna zawierać prawa kontraktowe do inspekcji modeli i logów.
przekształcony w żabę: Halucynacje AI w policji i ryzyko błędów
Halucynacje AI występują, gdy model stwierdza fakty niepoparte dowodami. W kontekście policyjnym halucynacje przekładają się na fałszywe twierdzenia w raportach, takie jak nieprawdopodobny opis zaczerpnięty z niezwiązanego dźwięku. Notoryczne incydenty „przekształcony w żabę” i podobne przypadki, w których funkcjonariusz rzekomo zamienił się w żabę, ukazują, jak zabawne lub nieistotne media mogą skażać automatyczną narrację. W jednym dobrze udokumentowanym przypadku wygenerowany przez AI raport policyjny zawierał taką absurdalność, ponieważ model źle odczytał dźwięk tła i wstawił fikcyjną treść do tekstu. Ten wynik uwydatnia większy problem: modele nie rozumieją prawdy; przewidują one prawdopodobne sekwencje słów.
Łagodzenie ryzyka zaczyna się od kontroli procesowych. Po pierwsze, wymagaj, aby każdy wygenerowany raport był przeglądany i aby funkcjonariusz podpisał ostateczny raport, a nie pozostawiał go jako napisany przez AI. Po drugie, żądaj, aby system wyróżniał fragmenty o niskiej pewności i łączył je z oryginalnym wideo i transkryptami z kamer, tak by człowiek mógł zweryfikować źródło. Po trzecie, zachowuj oryginalne media jako dowody obok wygenerowanego raportu; nie pozwalaj, by wygenerowany raport zastępował źródło. Departamenty powinny także prowadzić audyt pokazujący, kiedy system AI zaproponował tekst, kto go edytował i kto zatwierdził wygenerowany raport.
Najlepsze praktyki obejmują również konserwatywne ustawienia domyślne. Na przykład skonfiguruj system AI tak, aby unikał spekulatywnego języka, trzymał się faktów i odmawiał stwierdzania intencji lub motywów. Szkol funkcjonariuszy, jak bezpiecznie korzystać z narzędzia, i stwórz polityki zabraniające opierania decyzji o oskarżeniu na generatywnych wynikach bez dodatkowego potwierdzenia. Ponadto zaangażuj interesariuszy, takich jak obrońcy i prokuratorzy, wcześnie w projektowanie polityk, aby procesy sądowe uwzględniały sposób tworzenia raportów. Wreszcie dąż do ulepszeń technicznych: ścislejsza integracja ze sprawdzaniem kontekstowym w stylu VP Agent Reasoning, modele on-prem i flagi funkcji zapobiegające automatycznemu finalizowaniu narracji przez oprogramowanie kamery. Połączenie tych kroków ludzkich i technicznych zmniejsza prawdopodobieństwo, że raport będzie zawierał coś absurdalnego lub że wygenerowany raport trafi do akt jako ostateczny bez wyraźnej zgody człowieka.
FAQ
Co to jest generowane przez AI raportowanie zdarzeń?
Generowane przez AI raportowanie zdarzeń wykorzystuje AI do analizy wideo i dźwięku z systemów nadzoru i tworzenia roboczych narracji do przeglądu przez człowieka. Szkice są generowane przez system AI i muszą być porównane z oryginalnym wideo i transkryptami z kamer, zanim staną się oficjalne.
Czy AI może zastąpić funkcjonariuszy podczas pisania raportów policyjnych?
Nie. AI może pomagać we wstępnym wypełnianiu pól i transkrypcji dźwięku, ale departamenty wymagają, aby człowiek zatwierdził ostateczny raport policyjny. Polityki zazwyczaj nakazują, aby raport przeznaczony do procesów prawnych był napisany i weryfikowany przez funkcjonariusza, a nie pozostawiony wyłącznie jako wygenerowany przez AI.
Czego dotyczył pilotaż policji Utah z Draft One?
Pilotaż testował zdolność Draft One do transkrypcji i tworzenia narracji z nagrań z kamer noszonych na ciele i dźwięku z kamer, z zamiarem skrócenia czasu, jaki funkcjonariusze poświęcają na pisanie raportów. Wczesne próby wykazały mieszane rezultaty pod względem oszczędności czasu i wzbudziły pytania o jakość raportów oraz konieczność ręcznych poprawek; testowanie oprogramowania zasilanego AI o nazwie Draft One ujawniło kilka zaskakujących błędów.
Czy istnieją udokumentowane błędy w systemach tworzących szkice AI?
Tak. Publiczne listy incydentów i niedawne badania opisują halucynacje, błędy transkrypcji i przypadki, w których media w tle wpłynęły na wygenerowany raport. Publicznym przykładem był przypadek funkcjonariusza „przemienionego w żabę” w szkicu z powodu błędu transkrypcji, a inne raporty odnosiły się do dialogów z filmów odtwarzanych w tle, które tworzyły fałszywy tekst Lista incydentów AI.
Jak departamenty radzą sobie z błędami transkrypcji?
Departamenty wymagają, aby funkcjonariusze przeglądali transkrypcje z kamer i ręcznie uzupełniali brakujące informacje. Oceny pewności i oznaczanie fragmentów o niskiej pewności pomagają skierować uwagę człowieka, a integracje z eksportami z systemów zarządzania aktami zachowują oryginalne media do audytów.
Jaki nadzór jest zalecany przy korzystaniu przez agencje z AI?
Wprowadź logi audytu, wymagaj podpisu człowieka na ostatecznej narracji, przeprowadzaj regularne audyty i publikuj wyniki. Międzynarodowy raport o bezpieczeństwie AI apeluje o ostrożność, ponieważ błędy są powszechne, i podkreśla konieczność silnego nadzoru ludzkiego Międzynarodowy raport o bezpieczeństwie AI 2025.
Czy narzędzia AI przyspieszają pisanie raportów?
Dowody jak dotąd sugerują, że nie redukują one niezawodnie czasu, jaki funkcjonariusze poświęcają na pisanie raportów. Badania wykazały niewielkie lub żadne skrócenie całkowitego czasu, szczególnie gdy ludzie muszą poprawiać halucynacje i transkrybować niejasny dźwięk No Man’s Hand.
Czy istnieją obawy prawne związane z narracjami tworzonymi przez AI?
Tak. Prokuratorzy i obrońcy oczekują dokładnych i audytowalnych zapisów. Niedawne oświadczenia od prokuratorów ostrzegały przed używaniem generatywnego AI do pisania narracji bez zabezpieczeń, a grupy prywatności wzywały do ograniczeń na automatycznie generowane treści policyjne Fundacja Electronic Frontier.
Jak firmy takie jak visionplatform.ai mogą pomóc?
visionplatform.ai koncentruje się na konwertowaniu wykryć w kontekstowe, audytowalne opisy w centrum kontroli. Funkcje VP Agent Search i VP Agent Reasoning pomagają operatorom weryfikować alarmy, przeszukiwać wideo i wstępnie wypełniać raporty zdarzeń, jednocześnie utrzymując wideo i modele lokalnie (on-prem), aby wspierać audyty i zmniejszać ryzyko związane z chmurą. Dla powiązanych możliwości czytelnicy mogą przejrzeć nasze przykłady wykrywania wtargnięć i ANPR, które pokazują, jak strukturalne opisy wideo wspierają dochodzenia Wykrywanie wtargnięć na lotniskach i ANPR/LPR na lotniskach.
Czego agencje powinny wymagać od dostawców?
Wymagaj przejrzystych logów, audytowalności, możliwości eksportu transkryptów z kamer oraz praw kontraktowych do inspekcji modeli AI. Domagaj się również funkcji, które zapobiegają automatycznemu finalizowaniu narracji i zmuszają do przeglądu przez człowieka wszelkich fragmentów oznaczonych jako o niskiej pewności.
