Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
Merevolusi penegakan hukum dengan model bahasa skala besar
Generatived
23/4/17 17:00
Model bahasa skala besar (LLM) seperti ChatGPT merevolusi dunia teknologi dan menjadi semakin populer di berbagai industri. Penegakan hukum tidak terkecuali. LLM mempunyai potensi untuk mengubah metode penegakan hukum tradisional dan meningkatkan efisiensi investigasi. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi dampak LLM terhadap penegakan hukum, manfaat, tantangan, dan pertimbangan etisnya.
Keuntungan LLM dalam Penegakan Hukum:
LLM dapat membantu lembaga penegak hukum dalam berbagai cara:
Pemrosesan Bahasa Alami: LLM seperti ChatGPT dapat menganalisis sejumlah besar data secara real-time dan memahami bahasa alami. Ini dapat memberikan terjemahan yang akurat, mendeteksi emosi, dan mengenali bahasa gaul dan jargon yang biasa digunakan dalam kegiatan kriminal.
LLM Pencegahan Kejahatan dapat menganalisis media sosial dan platform online untuk mendeteksi potensi ancaman dan aktivitas kriminal. Hal ini dapat mengidentifikasi pola dan perilaku yang dapat mengarah pada aktivitas kriminal, sehingga memberikan peluang bagi penegak hukum untuk melakukan intervensi sebelum kerugian terjadi.
Untuk penyidikan, LLM dapat membantu penyidik dengan mengolah data dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Pesan teks, email, dan postingan media sosial dapat dianalisis untuk mengidentifikasi tersangka, calon saksi, dan informasi relevan lainnya.
Penilaian Risiko: LLM membantu memprediksi risiko residivisme dan kekerasan dengan menganalisis pola bahasa, sejarah, dan keadaan psikologis pelaku. Hal ini dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik mengenai program penahanan, hukuman, dan rehabilitasi praperadilan.
Tantangan LLM dalam Penegakan Hukum:
Meskipun LLM memiliki beberapa keunggulan dalam penegakan hukum, LLM juga memiliki tantangan yang signifikan, termasuk:
Bias: LLM bergantung pada data pelatihan dan dapat menghasilkan hasil yang bias dan diskriminatif. Jika data pelatihan tidak beragam, LLM dapat memberikan hasil yang bias dan mempengaruhi pengambilan keputusan.
Privasi: Ada masalah privasi karena LLM memiliki akses ke data pribadi dalam jumlah besar, termasuk percakapan pribadi dan aktivitas media sosial.
Masalah Hukum: Penggunaan LLM dalam penegakan hukum menimbulkan permasalahan hukum, termasuk diterimanya bukti di pengadilan, undang-undang perlindungan data, dan potensi pelanggaran hak asasi manusia.
Keterbatasan Teknis: LLM tidak sempurna dan mungkin membuat kesalahan. Mereka mungkin tidak mampu menguasai bahasa atau dialek tertentu, atau memahami bahasa gaul atau nuansa budaya.
Pertimbangan etis:
Penggunaan LLM dalam penegakan hukum menimbulkan pertimbangan etis yang harus diperhatikan, antara lain:
Bersikap transparan: Lembaga penegak hukum harus transparan mengenai penggunaan LLM dan cara mereka menggunakan data yang mereka kumpulkan.
Akuntabilitas: LLM harus bertanggung jawab atas keputusannya dan penegak hukum harus bertanggung jawab atas penggunaannya.
Ketidakberpihakan: Lembaga penegak hukum harus memastikan bahwa LLM tidak digunakan untuk mendiskriminasi kelompok atau individu mana pun berdasarkan ras, etnis, gender, agama, atau orientasi seksual.
Hak Asasi Manusia: Lembaga penegak hukum harus memastikan bahwa penggunaan LLM tidak melanggar hak asasi manusia, termasuk hak atas privasi, hak atas peradilan yang adil, dan larangan penyiksaan.
Penggunaan LLM dalam penegakan hukum berpotensi merevolusi kepolisian dan investigasi, namun pada saat yang sama terdapat tantangan penting dan pertimbangan etis yang harus diatasi. Lembaga penegak hukum harus memastikan bahwa LLM digunakan secara etis, transparan, dan akuntabel sekaligus melindungi privasi, hak asasi manusia, dan hak hukum. Jika pertimbangan-pertimbangan ini dipertimbangkan, manfaat LLM dalam penegakan hukum bisa sangat besar, sehingga menghasilkan penegakan hukum yang lebih efisien dan efektif sehingga menjaga keamanan masyarakat.
Bagikan artikel ini:
Berita terkini
Red Hat Mengumumkan OpenShift 4.17 dan Pratinjau Lightspeed
24/11/14 4:30
Pada acara KubeCon + CloudNativeCon NA di Salt Lake City, Red Hat Inc. mengumumkan fitur dan penyempurnaan baru untuk Red Hat OpenShift, platform aplikasi cloud hibrid bertenaga Kubernetes.
Red Hat OpenShift AI 2.15 Mendukung Enterprise Hybrid Cloud
24/11/14 4:30
Red Hat hari ini mengumumkan Red Hat OpenShift AI 2.15, versi terbaru platform AI dan ML yang dirancang untuk membantu perusahaan meningkatkan skala aplikasi berkemampuan AI di seluruh cloud hybrid.
Layanan penyelidikan avatar AI SELF diluncurkan
24/11/14 4:30
SELF (Shinjuku-ku, Tokyo) telah meluncurkan layanan tanggapan pertanyaan yang menggunakan avatar AI.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.
Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.
Profil perusahaan
Berita terkini
Red Hat Mengumumkan OpenShift 4.17 dan Pratinjau Lightspeed
24/11/14 4:30
Pada acara KubeCon + CloudNativeCon NA di Salt Lake City, Red Hat Inc. mengumumkan fitur dan penyempurnaan baru untuk Red Hat OpenShift, platform aplikasi cloud hibrid bertenaga Kubernetes.
Red Hat OpenShift AI 2.15 Mendukung Enterprise Hybrid Cloud
24/11/14 4:30
Red Hat hari ini mengumumkan Red Hat OpenShift AI 2.15, versi terbaru platform AI dan ML yang dirancang untuk membantu perusahaan meningkatkan skala aplikasi berkemampuan AI di seluruh cloud hybrid.
Layanan penyelidikan avatar AI SELF diluncurkan
24/11/14 4:30
SELF (Shinjuku-ku, Tokyo) telah meluncurkan layanan tanggapan pertanyaan yang menggunakan avatar AI.