AI가 미국을 총격의 그림자로부터 구할 수 있을까?
미국에서는 현지 시각으로 8월 3일과 4일에 두 건의 총기 난사 사건이 발생하여 31명이 사망하고 51명이 부상당했습니다. 총기 난사 사건이 거의 매일 발생하는 미국에서는 많은 회사가 인공지능 기술을 사용하여 실시간으로 총격 장소를 파악하고, 범죄 행동을 예측하고, 범죄율을 성공적으로 낮추고 있습니다.
지난 주말, 미국 텍사스와 오하이오 두 주에서 총격 사건이 발생했고, 지역 주민들은 이 두 가지 악몽 같은 총격 사건에 큰 충격을 받았습니다.
텍사스주 엘파소에서 발생한 총기 난사 사건으로 사망자가 발생했습니다. 사망자 22명, 부상자 24명첫 번째가 되었다제칠가장 치명적인 총격 사건.
제2권리장전: 200년 넘게 미국을 뒤덮었던 총기 소유의 그림자
8월 3일(토요일) 오전, 현지 시각, 텍사스주 엘파소의 월마트에서 총격 사건이 발생했습니다. AK-47을 든 21세 백인 남성이 현장에 있던 주민들에게 총격을 가해 무고한 사람 22명을 살해했습니다.
텍사스 총격 사건 이후 14시간도 채 지나지 않아 모두가 아직 충격에 빠져 있을 때, 오하이오주 데이튼에서 4일 현지 시각 이른 아침 또 다른 대규모 총격 사건이 발생해 9명이 사망하고 27명이 부상당했습니다.
미국에서는 총기 살인이 가장 흔한 사망 원인이 되었습니다.비영리 단체인 Gun Violence Archive에 따르면, 올해 미국에서는 총격 사건이 1,000건이 넘습니다. 253건대량 총격 사건(본 기사 작성 시점 기준 최신 데이터)
24시간 내에 두 건의 연속 총격 사건이 발생하여 미국 국민들은 불안과 공포에 휩싸였습니다..그들은 미국 정부와 의회가 총기 규제법을 적극적으로 홍보할 것을 요구하며 시위를 벌였습니다.
그러나 미국에서 합법적인 총기 소유가 이루어진 오랜 역사로 인해 총기 폭력이라는 뿌리 깊은 문제가 생겨났으며, 이는 오랫동안 미국을 뒤덮은 안개와 같았습니다. 200년 이상.
1791년 12월 15일, 제2권리장전(미국 헌법 제2차 개정안으로도 알려짐)은 다음과 같이 비준되었습니다.
잘 규율된 민병대는 자유로운 국가의 안보에 필요하므로, 국민이 무기를 소지하고 휴대할 권리는 침해되어서는 안 됩니다.
"잘 조직된 민병대는 자유로운 국가의 안보에 필수적이므로, 국민이 무기를 소지하고 휴대할 권리는 침해되어서는 안 됩니다."
미국의 범죄학자 필립 J. 쿡은 총기가 덜 보편화되더라도 범죄자들은 여전히 범죄를 저지를 수 있겠지만, 최소한 덜 치명적인 다른 무기를 사용할 것이라고 추측합니다.
테러 방지 및 폭력 방지를 위한 AI: 경찰을 위한 승리의 무기
총격 사건 이후 미국 네티즌들은 "어디서도 안전하다고 느껴지지 않아요."어떤 사람들은 공공장소에 있을 때 언제든지 탈출 계획이 필요할까봐 걱정합니다.
미국의 총기 규제법 제정에 기대를 건다면, 결국 불확실성이 너무 많고, 그 날이 언제 올지 아무도 모릅니다.
따라서 미국 정부 기관과 많은 회사에서는범죄 예방 및 조기 경보 관점지금부터 우리는 AI를 활용해 범죄 발생을 줄이는 데 적극적으로 노력하고 있습니다.
영화 "마이너리티 리포트"에 나오는 로봇 "선지자"와 비슷하게, 이 로봇은 사람들의 범죄 의도를 감지할 수 있으므로, 누군가 범죄를 저지르기 전에 범죄 예방 기관이 그 사람을 체포하여 범죄와 피해를 예방합니다.
알람 도구: 촬영 현장을 즉시 잠금
MIT, 스탠포드 대학, 라이스 대학 출신의 3명의 석사 및 박사가 공동 창립했습니다. 샷스포터,이 회사는 센서, 인공 지능 알고리즘 및 시스템을 사용합니다.공공장소 모니터링 및 총격 현장 실시간 위치 확인,법 집행 기관이 총기 폭력을 억제하도록 도와주세요.
그들은 총격을 세 단계로 감지합니다.
1단계: 실시간 모니터링 및 위치 지정
공공장소에 음향 센서를 설치하고, 자동차 경적 소리와 같은 주변 소음을 걸러내도록 소프트웨어를 설정합니다. 총소리가 나면 센서가 펄스를 감지합니다. 최소 3개 이상의 센서가 총소리의 펄스를 감지하면, 음향 다중점 위치 센서가 수신한 소리의 시간 차이와 머신 러닝 알고리즘을 사용한 소리 분석을 바탕으로 사격 위치가 결정됩니다. 그런 다음 해당 정보는 사고 검토 센터(IRC)로 전송됩니다.
2단계:음향 평가 및 분류
기계 분류기이 소리는 알려진 총소리와 다른 지역 사회 소리의 펄스를 담은 대규모 데이터베이스와 비교되어 총소리인지 판별됩니다. IRC의 음향 전문가는 추가 분석을 수행하고 "다중 사수" 및 "자동 무기"와 같은 관련 전술 정보를 추가합니다. 이는 경찰이 범죄 현장에 접근하는 방식을 바꿀 수 있습니다.
3단계: 알림 알림
사고가 확인되면 사고 알림이 트리거되어 배차 센터, 순찰차 MDT, 스마트폰, 데스크톱, 브라우저 등의 애플리케이션으로 전송됩니다. 총격의 최초 감지부터 경보까지,총 시간은 60초 미만입니다.또한, 경보는 카메라 등의 다른 시스템과 통합되어 작동하여 촬영 구역 주변을 팬, 틸트, 줌하여 상황을 실시간으로 파악할 수 있습니다.
ShotSpotter에 따르면, 이 시스템은 총격 사건의 유형에 대한 정보를 실시간으로 당국에 효과적으로 제공할 수 있으며, 위치 정확도는 10피트 이내입니다.
현재 이들의 장비는 뉴욕, 시카고, 샌디에이고 등에 배치되어 있습니다. 100개 도시,대부분의 고객은 미국에 있으며, 작년에는 남아프리카공화국 케이프타운도 고객이 되었습니다. 작년에 이 장치의 위협으로 인해신시내티의 슈팅률은 약 50% 감소했습니다.
예방 도구: 범죄 발생 지역 예측
프레드폴 빅데이터와 머신러닝을 활용하는 회사입니다.범죄가 언제, 어디서 발생할지 예측하세요회사. 그들은 과거 범죄에 대한 기존 데이터를 분석하면 새로운 범죄가 발생할 가능성이 가장 높은 시기와 장소를 예측하는 것이 가능하다고 주장합니다.
이들의 시스템은 현재 로스앤젤레스를 포함한 미국 여러 도시에서 사용되고 있습니다.
이 팀은 UCLA와 산타클라라 대학의 수학자와 행동 과학자와 협력하여 다양한 데이터 유형, 행동 및 예측 모델을 평가했습니다. 이 모델은 로스앤젤레스 경찰청과 산타크루즈(캘리포니아) 경찰청의 범죄 분석가와 경찰관들에 의해 더욱 개선되었습니다.
그들은 궁극적으로 경찰서에서 수집한 가장 객관적인 세 가지 데이터 포인트가 예측을 위한 가장 정확한 입력을 제공한다는 결론을 내렸습니다.범죄 유형, 범죄 장소, 범죄 날짜 및 시간.
이들의 알고리즘은 특정 범죄 유형이 시간과 공간에 따라 집중적으로 나타나는 경향이 있다는 관찰에 기초하고 있습니다. 예를 들어, 오늘 집에 도둑이 들었다면 내일 그 집이 파손될 위험은 실제로 증가하고, 그 집 이웃들도 더 큰 위험에 처하게 됩니다.
그들은 이 기술을 이렇게 불렀습니다.실시간 전염병 여진 이후 범죄 예측.이 시스템은 경찰이 순찰을 강화해야 할 가능성이 있는 범죄 발생 장소를 지도에 표시해 줍니다.
범죄와의 싸움, 세계적 합의
미국 법 집행 총 지출이 다음을 초과하는 것으로 추산됩니다. 1000억 달러,그리고 이는 정부가 범죄에 지출하는 비용의 아주 작은 부분일 뿐입니다. 또한 정부는 범죄로 인해 발생하는 의료비와 공공재산 손실의 일부를 부담해야 합니다.
그러므로 범죄율을 줄이는 것은 국가와 국민 모두에게 시급한 일입니다. 인공지능 기술은 범죄율을 줄이는 데 있어서도 속도와 정확성 면에서 장점이 있습니다.
인공지능과 머신러닝을 활용해 소리나 카메라를 통해 발생한 범죄를 감지하는 시스템이 있습니다.효과가 입증되었습니다.앞으로도 계속 확장될 것으로 예상됩니다.
우리는 기술의 발전이 세상을 더 나은 곳으로 만들 것이라고 믿습니다.