对警察随身摄像机镜头的人工智能分析引发了宪法问题和种族差异

一项新的研究显示,数千名警官佩戴的摄像机记录发现了警察拦截报告不足、警官互动中令人不安的种族差异以及在同意搜查过程中广泛使用不明确语言的证据。

来源:密歇根大学

一项新的研究显示,数千名警官佩戴的摄像机记录发现了警察拦截报告不足、警官互动中令人不安的种族差异以及在同意搜查过程中广泛使用不明确语言的证据。

密歇根大学、加州大学戴维斯分校和斯坦福大学的研究人员表示,他们的研究结果引起了第四修正案和第十四修正案下的宪法问题,分别涉及保护免受不合理搜查/扣押以及禁止基于种族和族裔的歧视性做法。

该报告强调了人工智能如何帮助审查人员识别隐藏在数百万小时随身摄像机镜头中的潜在问题,从而改变警方的监督。该研究表明,人工智能分析的潜力越来越大,可以帮助法院、警察部门和市政府更好地评估合规性,同时增强公众对执法的信任。

利用机器学习和自然语言处理,研究人员检查了纽约警察局佩戴在身上的摄像头捕捉到的遭遇,仔细观察警察是否遵循了有关拦截、拘留和同意搜查的法律标准。

该研究最重要的发现包括:

  • 执法记录仪记录仅根据语言可分为准确率超过 80% 的停留和准确率超过 70% 的记录不足的停留。
  • 使用语言模型,审核人员可以通过查看他们通常查看的片段 (25%) 的一小部分 (25%) 来发现手动审核中发现的超过 50% 的未记录停靠点。
  • 官员经常使用间接或令人困惑的短语,例如“你介意我检查吗?”而不是明确征求搜查同意。
  • 在审查的同意搜索交互中,“同意”一词出现的比例不到 13%。
  • 在涉及黑人和西班牙裔平民的遭遇中,命令和间接请求更频繁地出现。