A IA generativa é o futuro da análise de informações para a aplicação da lei

Date Posted: May 20th, 2024

May 21, 2024Os analistas de informações policiais são responsáveis pela recolha, análise e divulgação de informações para ajudar as agências a combater a atividade criminosa na sua jurisdição. Com o crescimento exponencial dos dados, os analistas enfrentam a difícil tarefa de filtrar grandes quantidades de informações para desenvolver informações significativas para os investigadores e a equipa de comando. No entanto, graças aos avanços na tecnologia de IA generativa, o panorama da análise de informações está a evoluir rapidamente, fornecendo às agências de aplicação da lei ferramentas poderosas para melhorar os seus métodos de policiamento e investigação. À medida que esta nova tecnologia evolui rapidamente, existem três vantagens principais na integração da IA generativa na análise de informações sobre a aplicação da lei.

Eficiência de tempo: A IA generativa poupa tempo aos analistas de inteligência

A eficiência temporal é uma das vantagens mais significativas oferecidas pela IA generativa na análise de informações sobre a aplicação da lei. Os métodos tradicionais de análise de dados envolvem frequentemente processos manuais em sistemas que consomem muito tempo e recursos. Envolvem também a procura e análise de dados em sistemas díspares, muitas vezes pertencentes a diferentes unidades e departamentos. Quando eu era analista no Departamento de Polícia de East Orange (NJ), os dados de informações e de criminalidade eram mantidos em aplicações diferentes, o que dificultava a análise conjunta dos dados para obter uma imagem completa, por exemplo, de um conjunto de gangues ou de um bairro. No entanto, com o advento das plataformas geradoras baseadas em IA, as tarefas analíticas que antes demoravam dias ou mesmo semanas a concluir podem agora ser realizadas numa fração de tempo. Este é um multiplicador de forças, especialmente devido ao imenso volume de dados que os analistas de inteligência locais e federais devem analisar diariamente. Ao automatizar consultas repetitivas e simplificar a análise e a elaboração de relatórios, os analistas podem dedicar mais tempo ao pensamento crítico, o que acaba por conduzir a estratégias de investigação e de apoio a casos mais eficazes.

Analisar grandes conjuntos de dados: A IA generativa fornece uma ferramenta única para a análise da inteligência

Um dos benefícios imediatos da IA generativa é a capacidade de destilar rapidamente grandes conjuntos de dados em inteligência acionável e oportuna. Por exemplo, ao analisar dados de mandados de busca e registos de detalhes de chamadas, os analistas podem ser confrontados com dezenas de milhares de registos, em vários formatos e tipos de ficheiros. Sem uma ferramenta para ingerir estes dados, muitos ficam a tentar analisá-los manualmente, utilizando software e ferramentas que não automatizam totalmente estes processos. Isso pode causar atrasos na investigação e, pior, erros no trabalho do caso. Utilizando a IA generativa, os analistas podem agora identificar rapidamente informações relevantes a partir de volumes de dados, rapidamente e com formação mínima em SQL e outras linguagens de consulta. Os modelos de IA generativa podem filtrar dados estruturados e não estruturados, como extracções forenses, dados de mandados de busca, imagens e vídeos, para encontrar padrões e tendências fundamentais. Esta capacidade permite que os analistas descubram ligações ocultas entre indivíduos, organizações, locais e eventos, facilitando a deteção de actividades criminosas e a interrupção de redes criminosas.

Prompt Engineering: A IA generativa é fácil de utilizar para a análise de inteligência

Uma vantagem da IA generativa reside na sua capacidade de utilizar a engenharia de pedidos em vez das consultas tradicionais. Ao contrário das consultas de bases de dados tradicionais, que podem produzir resultados limitados ou incorrectos devido a junções de tabelas e sintaxes complexas, a engenharia de pedidos permite que os analistas forneçam instruções mais matizadas aos modelos de IA utilizando linguagem real, orientando-os para fornecerem análises com base nesses comandos. Isto também permite que o analista crie instruções adicionais, filtrando os resultados para obter uma análise mais granular. Ao criar prompts personalizados, os analistas podem extrair informações altamente relevantes de dados não estruturados e estruturados, melhorando a qualidade, a precisão e a atualidade dos seus produtos analíticos.

Por exemplo, suponhamos que uma brigada de detectives está a investigar uma série de roubos relacionados com drogas num determinado distrito ou área de patrulha. Utilizando uma solução de IA generativa, os analistas podem formular instruções para que o modelo de IA identifique pontos comuns entre pessoas de interesse, localizações e modus operandi (MO). Indo um pouco mais longe, se um analista recolher dados de leitores de matrículas (LPR), câmaras de vigilância, sistemas de deteção de tiros, registos de liberdade condicional e dados em linha na área dos crimes, o modelo de IA pode então gerar relatórios detalhados que realcem potenciais ligações entre indivíduos e locais de interesse, dotando os investigadores de inteligência para desenvolver potenciais pistas na série de crimes. A IA generativa permite que os analistas façam este trabalho rapidamente e sob um único painel de controlo, fazendo avançar as investigações mais rapidamente do que através dos métodos analíticos tradicionais.

A IA generativa é o futuro da análise da inteligência

A IA generativa pode ajudar as agências de aplicação da lei na análise preditiva, prevendo potenciais pontos quentes de atividade com base em dados históricos e tendências emergentes. Ao analisar grandes quantidades de dados, incluindo relatórios de crimes, publicações online, chamadas de serviço, registos de detenções, etc., os modelos de IA podem identificar padrões e correlações que os analistas humanos podem ignorar. Esta capacidade de previsão permite que as agências de aplicação da lei atribuam recursos de forma proactiva, mobilizem pessoal e implementem medidas preventivas para mitigar potenciais actividades criminosas. Este é o tipo de análise que apoia não só as investigações, mas também as estratégias de policiamento proactivas.

O futuro da análise de informações sobre a aplicação da lei deve envolver soluções de IA generativa devido ao volume de dados com que os analistas trabalham diariamente. Ao aumentar a eficiência do tempo, destilar grandes conjuntos de dados e alavancar técnicas de engenharia rápida, a IA generativa ajuda os analistas a desenvolver informações significativas e oportunas, melhorando, em última análise, os esforços de investigação. À medida que a tecnologia continua a avançar, as agências de aplicação da lei devem adotar a IA generativa como uma ferramenta vital na sua caixa de ferramentas de investigação, capacitando-as para abordar e mitigar rapidamente as ameaças emergentes e as tendências de crime que podem afetar a comunidade.

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Allison Sullivan
Diretor, Inteligência
PenLink

Allison Sullivan é Diretora da Equipa de Analistas da PenLink com mais de 17 anos de experiência como analista de crime e inteligência na aplicação da lei. Depois de se formar na Northeastern University, Allison juntou-se ao Departamento de Polícia de Cambridge, MA, como analista criminal durante quase três anos, antes de regressar ao seu estado natal, Nova Jérsia, onde se juntou ao Departamento de Polícia de Trânsito de Nova Jérsia. Enquanto esteve no NJTPD, Allison ajudou a criar a Unidade de Análise Criminal como Analista Criminal Sénior, introduziu o CompStat ao Pessoal de Comando e ganhou um prémio de louvor civil pelo seu papel na resolução de uma série de roubos violentos. Enquanto esteve no NJTPD, regressou à escola para obter o seu mestrado mestrado em Recursos Humanos, Formação e Desenvolvimento pela Universidade de Seton Hall. Em 2005, Allison entrou para o Departamento de Polícia de East Orange, NJ, como analista de crime e inteligência durante 12 anosEm 2005, Allison ingressou no Departamento de Polícia de East Orange, NJ, como analista de crime e inteligência por 12 anos, ajudou na criação do Centro de Crime em Tempo Real e desempenhou um papel vital na redução de 75% da criminalidade no Departamento.