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人工智能对数百万小时的随身摄像机镜头的分析如何改革警察
大多数随身摄像机拍摄的镜头都是看不见的。但一些科学家看到了利用这些数据的机会。
来源:ZME科学当加利福尼亚州奥克兰的警察开始佩戴随身摄像机时，目标很明确：提高透明度。由于 2014 年迈克尔·布朗枪击案引发了全国性的愤怒，奥巴马总统领导下的联邦政府承诺拨款 7500 万美元帮助执法机构采用这项技术。此举旨在恢复公众信任，特别是在那些感到受到警察暴力侵害的社区。这些摄像机拍摄了数百万小时的镜头——交通拦截、逮捕，甚至是街角的平凡对话。
2014 年迈克尔·布朗枪击案但收集到的镜头大部分都未被使用。除了法庭和偶尔的媒体审查之外，这些片段保存在数字保险库中，公众无法看到。正如南加州大学政治学家本杰明·格雷厄姆 (Benjamin Graham) 在《科学美国人》中指出的那样，“我们花费了大量资金来收集和存储这些数据，但这些数据几乎从未用于任何用途。”
《科学美国人》 《科学美国人》像格雷厄姆这样的研究人员正在试图改变这一现状。通过将随身摄像机拍摄的画面重新想象为不仅仅是证据，而且是一个巨大的数据库，他们旨在改变警察部门的运作方式。这些科学家利用先进的人工智能，挖掘视频记录以发现警官行为的模式。他们认为，这种方法可以重塑警察培训，并在信任受损的社区中建立信任——到目前为止，结果非常令人鼓舞。
检测警务模式：从粗言秽语到升级
Eberhardt 的团队开发了一个人工智能模型来评估警官在交通拦截期间使用的语言的尊重程度。他们通过分析近 1,000 份记录来训练系统，测量警察与黑人和白人司机的交谈方式。
研究结果 在另一项研究中你不想每天都变得更聪明吗？
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