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DMR 东部警务计划 - Garda.ie
减少社区伤害。通过有针对性的行动，影响犯罪分子及其分发管制药物的能力。影响犯罪团伙在社区内散布恐惧和使用暴力的能力。与社区伙伴建立牢固的工作关系。解决针对少数群体和多元化群体的犯罪行为的潜在漏报问题。爱尔兰警察与部门内的年轻人和老年人之间保持积极互动。与代表多元化和少数群体社区的团体保持持续沟通。1. 我们与社区的常规合作
人工智能在预测警务中的作用
1* 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院院长兼系主任。2 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院研究学者。电子邮件：2 mayurisingh@Csjmu.Ac.In 通信电子邮件：1* amit.Singh@Mjpru.Ac.In 摘要人工智能 (AI) 正在迅速影响一系列领域，包括执法。预测警务系统越来越多地被实施，以预测潜在的犯罪活动并优化资源。人工智能预测警务通过分析大量数据集、发现虐待趋势并在家庭暴力、性骚扰和人口贩运等犯罪发生之前进行预防，在打击针对妇女的犯罪方面具有巨大潜力。这些工具可以提高警察干预的准确性、速度和效率，同时为执法机构提供有用的预防措施信息。然而，人工智能在预测警务中的应用是一把双刃剑。虽然人工智能有可能改善犯罪预防，但也带来了数据偏见、隐私问题以及社会不公加剧的可能性。由于预测算法主要依赖于过去的犯罪数据，因此它们可能会受到社会偏见、性别偏见或针对妇女的犯罪报告不足的影响。这可能导致预测结果偏向边缘地区或对弱势群体的保护不足。此外，过度依赖人工智能来做决定可能会损害公民自由、减少人类监督并混淆问责制。本文探讨了人工智能驱动的预测警务对针对妇女的犯罪的双重影响。它探讨了潜在的好处（提高效率、主动预防）、道德和法律挑战，以及延续性别偏见、侵犯隐私和歧视的风险。这篇论文呼吁谨慎、平衡地将人工智能融入执法，强调透明度、道德算法设计和持续的人为监督的必要性，以确保人工智能驱动的警务支持妇女的安全和权利，而不会加剧现有的不公正现象。关键词：人工智能、预测性警务、针对妇女的犯罪、技术、隐私。DOI 编号：10.48047/NQ.2022.20.1.NQ22435 NEUROQUANTOLOGY 2022；20(1):1430-1452
警务和执法的国家 ANPR 标准
证据中的位置。添加养老金监管局作为“批准的执法机构” 版本 3.0 2024 年 1 月 修订以提供清晰度和标准应用，以融合本地和国家 ANPR 运营能力。更新批准的执法机构。版本 3.1 2024 年 2 月 删除密码要求的详细说明 版本 3.2 2024 年 5 月 添加严重欺诈办公室 (SFO) 作为“批准的执法机构” 版本 3.3 2024 年 10 月 有关 VOI 列表管理要求的更多详细信息。更新以参考 UKGDPR 警察管理行为准则。参考 NSAP。修订第 9.13 节关于 VOI 列表准确性和删除的规定，将金融行为监管局 (FCA) 和英国监狱及缓刑局 (HMPPS) 添加为“经批准的执法机构”
美国警务中的道德人工智能
* 加州大学戴维斯分校法学院法学教授。感谢《圣母新兴技术期刊》编辑人员的编辑工作，以及圣母法学院的期刊间合作组织《种族与法律：跨学科视角》研讨会。1 这不仅仅是美国的问题。英国警察基金会主任在 2022 年 1 月表示，“特别欢迎对 [新兴技术] 道德考虑的国家指导。” 参见 G LORIA G ONZÁLEZ F USTER，《欧洲议会政治与公民权利和宪法》。 A FFS .，《人工智能与执法：对基本权利的影响》（2020 年）[以下简称《对基本权利的影响》]（“人工智能在执法和刑事司法领域引发的挑战的规模和严重性……似乎无法通过持续的反思轻易解决。”）；Claudia Glover，《警务部长拒绝对新兴技术进行道德指导的必要性》，《TECH M ONITOR》（2022 年 1 月 13 日），https://techmonitor.ai/policy/regulating-use-of-technology-in-uk-police。2 我使用“人工智能应用程序”或“人工智能系统”等术语是指将算法和大量计算能力应用于海量数字化数据。 3 例如，请参阅 Ángel Díaz 和 Rachel Levinson-Waldman 的《自动车牌阅读器：执法使用的法律地位和政策建议》，B RENNAN C TR 。（2020 年 9 月 10 日），https://www.brennancenter.org/our-work/research-reports/automatic-license-plate-readers-legal-status-and-policy-recommendations（指出“在人口超过 100 万的城市，93% 的警察局使用自己的 ALPR 系统，其中一些系统每分钟可扫描近 2,000 个车牌”）。 4 Clare Garvey 等人的《永久排队：美国不受监管的警察人脸识别》，G EORGETOWN L. C TR . ON P RIV . AND T ECH 。 （2016 年 10 月 18 日）[以下简称 Perpetual Line-Up]，https://www.perpetuallineup.org/（注意，至少有 26 个州允许警方对驾照和身份证照片进行人脸识别搜索）。5 请参阅下文第一部分。6 请参阅下文第一部分。
警务中的人工智能（治理和监督）
2 月 26 日星期五上午 10 点（Microsoft Teams）苏格兰警察局和苏格兰警察局联合举办了一场网络研讨会，主题是警务中的人工智能，特别关注治理和监督主题。网络研讨会将于 2021 年 2 月 26 日星期五上午 10 点在 MS Teams 上举行，包括多场演讲者发言和讨论/问答环节。活动计划如下，以及演讲者简介和推荐阅读材料。还附上了与会者使用 MS Teams 的指南。活动结束后，将收集并发布主要讨论内容作为通讯。您可以通过访问以下网站了解有关联合研究和证据论坛工作的更多信息：https://www.spa.police.uk/strategy-performance/joint-evidence-and- research-roundtable/ 请提前通过电子邮件联系苏格兰警察局战略和研究负责人 Martin Smith 确认您的出席情况，电子邮件地址为 martin.smith@spa.pnn.police.uk 此外，如果您知道您所在组织的同事可能有兴趣参加此次活动，请告知 Martin Smith，他将安排向他们发送邀请。
人工智能与预测警务：研究路线图
正处于一个转折点。警务实践以及警察对技术的使用受到了更严格的审查。这些实践中最突出和最具争议的一种主要涉及技术，通常被称为“预测性警务”。预测性警务是使用计算机算法来预测犯罪发生的时间和地点——有时甚至可以预测肇事者或受害者的身份。对预测性警务的批评结合了对人工智能和偏见的担忧、对权力结构和民主问责的担忧、对销售该软件的私营科技公司的责任的担忧以及对国家和公民之间基本关系的担忧。在本报告中，我们介绍了一项为期三年的项目的初步结果，该项目旨在调查预测性警务的伦理影响，并为开发人员和使用这些技术的警察部门制定符合伦理道德和实证主义的最佳实践。
英国警务资源分配流程
这项工作发现的主要问题涉及能力、能力和缺乏数据。资源分配是需求驱动的，反映了当地的问题和优先事项，但包括有限的水平扫描和有限的长期规划。我们发现了在预防和未来需求管理方面做得很好的证据，但紧缩政策往往通过迫使人们关注当前的被动工作而掩盖了这一点。需求分析在部队中已经很普遍，但只有一些部队能够有效地识别隐藏的需求。需求、成本、收益和资源分配之间的联系被认为是“萌芽状态”，对需求和优先事项的评估在地方、区域和国家视角之间可能存在很大差异。然而，需求分析需要基于准确的数据，我们指的是尽可能反映需求的真实潜在状况并且不受利益相关方操纵的数据。
警务价值 - 司法计划办公室
同样糟糕的是，一些警察所表达的明确价值观不适合他们所面临的挑战，即他们是否在当今的警察部门中体现了这些组织价值观。最后，人们不愿意采取行动？本文探讨了这些问题。一些警察主管不依赖明确的价值观陈述作为提高组织绩效的重要管理工具。尽管如此，一些警察主管还是直接向客户或员工陈述他们的价值观。尽管如此，客户、客户和组织授权者正在努力提高警察绩效，通过阐明一套新的价值观，并使用（社区居民、市长和市议会成员作为主要管理工具。市政环境，以及银行家和机构投资者
