机构名称：
¥ 1.0
还有一些情况是人工智能支持决策的。例如，埃文和萨默塞特警察局使用监督机器学习来评估诸如再次犯罪的可能性、受害/脆弱性的可能性以及犯下一系列特定罪行的可能性等因素。通过移动设备上的应用程序，社区警官可以立即访问警队区域内登记的每个罪犯的风险概况，这些风险概况每天都会重新计算。我们在国家数字和科学技术战略中阐述了对人工智能技术的雄心壮志，认识到：(1) 算法实现警务效率“阶跃变化”的力量；(2) 我们面临的与受益于新技术的犯罪分子的“军备竞赛”；(3) 需要通过标准、道德框架和独立监督来维护公众信心。人工智能的个别用例在能力战略和 NPCC 研究兴趣领域中概述。例如，APCC/NPCC 数字取证科学战略明确了在警务中有效进行数字取证所需的基础设施、处理和信任要求。我们对人工智能的使用增长在很大程度上取决于建立一个专业社区。我们寻求通过数据分析实践社区、PDS 的知识中心和社区主导的计划（如 Police Rewired）确保持续的最佳实践。我们的社区也是外部网络和活动的活跃成员，例如 DataConnect21、英国地形测量局地理空间黑客马拉松和政府统计服务方法研讨会。尽管人工智能有好处，但也有一些令人担忧的例子，即在警务中使用人工智能的例子，这些模型建立在数据之上，导致它们对某个社区或种族采取不成比例的行动。2022 年上议院司法和内政委员会关于新技术的报告指出了其他国家的类似问题，结论是长期使用人工智能在警务中的影响尚不确定，有关所涉风险的证据有限。至关重要的是，对意想不到的后果和侵犯公民自由的担忧（无论是否应得）与警务使用人工智能有关。因此，NPCC 承诺制定一套指导人工智能在警务工作中使用的原则。
警务人工智能应用公约
主要关键词
相关文件推荐
