Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo
Cách mạng hóa việc thực thi pháp luật với các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn
Generatived
23/4/17 17:00
Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) như ChatGPT đang cách mạng hóa thế giới công nghệ và ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Thực thi pháp luật cũng không ngoại lệ. LLM có tiềm năng biến đổi các phương pháp thực thi truyền thống và tăng hiệu quả điều tra. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tác động của LLM đối với việc thực thi pháp luật, lợi ích, thách thức và những cân nhắc về đạo đức của chúng.
Ưu điểm của LLM trong thực thi pháp luật:
LLM có thể hỗ trợ các cơ quan thực thi pháp luật theo nhiều cách khác nhau:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Các LLM như ChatGPT có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể cung cấp các bản dịch chính xác, phát hiện cảm xúc và nhận dạng tiếng lóng và biệt ngữ thường được sử dụng trong các hoạt động tội phạm.
Phòng chống tội phạm LLM có thể phân tích phương tiện truyền thông xã hội và nền tảng trực tuyến để phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn và hoạt động tội phạm. Nó có thể xác định các mô hình và hành vi có thể dẫn đến hoạt động tội phạm, tạo cơ hội cho cơ quan thực thi pháp luật can thiệp trước khi tổn hại xảy ra.
Đối với các cuộc điều tra, LLM có thể hỗ trợ các nhà điều tra bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn. Tin nhắn văn bản, email và bài đăng trên mạng xã hội có thể được phân tích để xác định nghi phạm, nhân chứng tiềm năng và các thông tin liên quan khác.
Đánh giá rủi ro: LLM giúp dự đoán nguy cơ tái phạm và bạo lực bằng cách phân tích mô hình ngôn ngữ, lịch sử và trạng thái tâm lý của người phạm tội. Điều này có thể hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn liên quan đến các chương trình giam giữ, tuyên án và phục hồi trước khi xét xử.
Những thách thức LLM trong thực thi pháp luật:
Mặc dù LLM có một số lợi thế trong việc thực thi pháp luật nhưng chúng cũng có những thách thức đáng kể, bao gồm:
Xu hướng: LLM dựa vào dữ liệu đào tạo và có thể tạo ra kết quả sai lệch và phân biệt đối xử. Nếu dữ liệu đào tạo không đa dạng, LLM có thể tạo ra kết quả sai lệch và ảnh hưởng đến việc ra quyết định.
Quyền riêng tư: Có những lo ngại về quyền riêng tư vì LLM có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu cá nhân, bao gồm các cuộc trò chuyện riêng tư và hoạt động trên mạng xã hội.
Các vấn đề pháp lý: Việc sử dụng LLM trong thực thi pháp luật đặt ra các vấn đề pháp lý, bao gồm khả năng chấp nhận bằng chứng trước tòa, luật bảo vệ dữ liệu và khả năng vi phạm nhân quyền.
Hạn chế về mặt kỹ thuật: LLM không hoàn hảo và có thể mắc lỗi. Họ có thể không xử lý được một số ngôn ngữ hoặc phương ngữ nhất định hoặc hiểu tiếng lóng hoặc sắc thái văn hóa.
Những cân nhắc về mặt đạo đức:
Việc sử dụng LLM trong thực thi pháp luật đặt ra những cân nhắc về mặt đạo đức cần được giải quyết, bao gồm:
Hãy minh bạch: Các cơ quan thực thi pháp luật cần phải minh bạch về việc sử dụng LLM của họ và cách họ sử dụng dữ liệu họ thu thập.
Trách nhiệm giải trình: LLM phải chịu trách nhiệm về các quyết định của mình và cơ quan thực thi pháp luật phải chịu trách nhiệm về việc sử dụng chúng.
Tính khách quan: Các cơ quan thực thi pháp luật phải đảm bảo rằng LLM không được sử dụng để phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm hoặc cá nhân nào trên cơ sở chủng tộc, sắc tộc, giới tính, tôn giáo hoặc khuynh hướng tình dục.
Nhân quyền: Các cơ quan thực thi pháp luật phải đảm bảo rằng việc sử dụng LLM không vi phạm nhân quyền, bao gồm quyền riêng tư, quyền được xét xử công bằng và cấm tra tấn.
Việc sử dụng LLM trong thực thi pháp luật có khả năng cách mạng hóa hoạt động trị an và điều tra, nhưng đồng thời cũng có những thách thức quan trọng và những cân nhắc về đạo đức cần phải được giải quyết. Các cơ quan thực thi pháp luật phải đảm bảo rằng LLM được sử dụng một cách có đạo đức, minh bạch và có trách nhiệm đồng thời bảo vệ quyền riêng tư, nhân quyền và các quyền hợp pháp. Nếu những cân nhắc này được tính đến, lợi ích của LLM trong việc thực thi pháp luật có thể rất đáng kể, dẫn đến việc thực thi hiệu quả và hiệu quả hơn nhằm giữ an toàn cho cộng đồng.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
GitHub và Google Cloud hợp tác để mang hỗ trợ nhà phát triển lên đám mây
24/11/15 4:30
GitHub(Hoa Kỳ) đã công bố quan hệ đối tác mới với Google Cloud và sẽ bắt đầu cung cấp các mô hình Gemini, bao gồm "Gemini 1.5 Pro" cho các nhà phát triển trên nền tảng của mình.
Accenture và Avanade ra mắt hoạt động kinh doanh AI mới
24/11/15 4:30
Trong một động thái quan trọng nhằm đẩy nhanh quá trình áp dụng AI, Accenture và Avanade đã hợp tác với Microsoft để công bố ra mắt Thực hành chuyển đổi kinh doanh mới.
NVIDIA công bố mô hình học sâu dự đoán khí hậu nâng cao
24/11/15 4:30
Dale Duran của Đại học Washington đã trình bày một mô hình học sâu cải tiến giúp tăng cường dự đoán khí hậu và thời tiết bằng cách tích hợp dữ liệu khí quyển và đại dương.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
GitHub và Google Cloud hợp tác để mang hỗ trợ nhà phát triển lên đám mây
24/11/15 4:30
GitHub(Hoa Kỳ) đã công bố quan hệ đối tác mới với Google Cloud và sẽ bắt đầu cung cấp các mô hình Gemini, bao gồm "Gemini 1.5 Pro" cho các nhà phát triển trên nền tảng của mình.
Accenture và Avanade ra mắt hoạt động kinh doanh AI mới
24/11/15 4:30
Trong một động thái quan trọng nhằm đẩy nhanh quá trình áp dụng AI, Accenture và Avanade đã hợp tác với Microsoft để công bố ra mắt Thực hành chuyển đổi kinh doanh mới.
NVIDIA công bố mô hình học sâu dự đoán khí hậu nâng cao
24/11/15 4:30
Dale Duran của Đại học Washington đã trình bày một mô hình học sâu cải tiến giúp tăng cường dự đoán khí hậu và thời tiết bằng cách tích hợp dữ liệu khí quyển và đại dương.