اليابان تختبر تقنية “اكتشاف السلوك” لاصطياد هؤلاء
تشير تقارير إلى أنّ الشرطة اليابانية ستبدأ اختبار الكاميرات الأمنية المجهزة المعززة بالذكاء الصناعي، على أمل إيقاف الجرائم الكبرى قبل وقوعها.
ووفقًا لوكالة الشرطة الوطنية اليابانية، فإن اختبارات مراقبة ما قبل الجريمة، ستتجنب استخدام قدرات “التعرف على الوجه” الخاصة بالتكنولوجيا. وبدلًا من ذلك، ستركز كاميرات الذكاء الصناعي على التعرف على أنماط التعلم الآلي لثلاثة أنواع: “اكتشاف السلوك” لذوي الأنشطة المشبوهة، و”اكتشاف العناصر المشبوهة” مثل البنادق والأسلحة الأخرى، و”اكتشاف التسلل” لحماية المناطق المحظورة.
وقال مسؤولو الشرطة اليابانية إنهم يعتزمون إطلاق برنامج اختبار الذكاء الصناعي في وقت ما خلال السنة المالية، التي تنتهي في آذار 2024 في اليابان.
وبينما يؤكد بعض خبراء مكافحة الإرهاب أنّ الكاميرات الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ستساعد في نشر ضباط الشرطة بشكل أكثر كفاءة، و”توفر المزيد من وسائل اليقظة”، أعرب آخرون عن قلقهم بشأن إدخال تحيزات خوارزمية خفية في عمل الشرطة.
ويمكن أن تحتوي الكاميرات المجهزة بالذكاء الاصطناعي على وظائف مثل “اكتشاف السلوك” الذي يحلل حركات الشخص و”التعرف على الوجه” الذي يحدد هوية الشخص. وستنظر الشرطة فقط في قدرة التكنولوجيا على اكتشاف السلوك.
ولاكتشاف السلوك، يتعلم النظام اكتشاف الحركات غير العادية، مثل النظر حولك بشكل متكرر، من خلال ملاحظة أنماط الأفراد المشتبه بهم. وقد يكون من الصعب اكتشاف السلوك المشبوه بين الحشود بالعين البشرية، ويمكن للنظام أن يجعل قوات الأمن أكثر قدرة على القضاء على المخاطر الأمنية.
وتأتي اختبارات كاميرا الذكاء الصناعي هذه في الذكرى السنوية الأولى لاغتيال رئيس الوزراء الياباني شينزو آبي خلال إلقاء خطاب حملته بالقرب من محطة ياماتو سايداجي في 8 تموز 2022.
وأحد الأسباب التي تجعل الشرطة ستختبر النظام الجديد هو الزيادة في الهجمات التي يقوم بها أفراد يعرفون باسم “الجناة المنفردين”، والتي تزداد صعوبة اكتشافها مسبقاً.
وبالإضافة إلى إطلاق النار على آبي، كان هناك هجوم على رئيس الوزراء فوميو كيشيدا في نيسان من هذا العام من دون سابق إنذار.
وفي الوقت الحالي، لن يكون استخدام وكالة الشرطة الوطنية لتقنية “التنبؤ بالجريمة” هذه سوى اختبار، في محاولة لتقييم دقة الكاميرات المدعومة بالذكاء الصناعي للنظر بعناية في قيمة اعتماد النظام رسميًا.
