Im November 2022 wurde OpenAI eingeführt chatgpt, ein fortschrittliches NLP-Tool (Natural Language Processing), das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Diese Technologie ermöglicht Interaktionen, die menschlichen Gesprächen sehr ähnlich sind, und beantwortet Anfragen mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Relevanz.

NLP, ein wichtiger Bereich innerhalb der KI, ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu erzeugen und zu modifizieren. Es verwendet Large Language Models (LLPs) wie ChatGPT, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Das Large Language Model kann Fragen beantworten und Benutzer auf vielfältige Weise unterstützen (z. B. einen Artikel schreiben, eine Rede verfassen, Empfehlungsbriefe schreiben, einen Fitnessplan erstellen, einen Urlaubsplan entwickeln usw.).

Während sich diese Modelle weiterentwickeln, werden die Vorteile für verschiedene Branchen, einschließlich der Strafverfolgung, immer offensichtlicher. Diese auf riesigen Datenmengen trainierten Modelle können kohärente und kontextrelevante Texte generieren, was sie zu unschätzbaren Werkzeugen in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Strafverfolgung, macht. In diesem Artikel werden potenzielle Anwendungen von LLMs untersucht, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf ihrer Rolle bei der Polizeiarbeit liegt – insbesondere beim Verfassen von Berichten.

Überblick über große Sprachmodelle

LLMs, einschließlich GPT-4 oder ChatGPT von OpenAI, werden unter Verwendung einer breiten Palette von Internettexten entwickelt. Allerdings fehlt ihnen im Gegensatz zum Menschen die Fähigkeit, Inhalte zu denken oder zu verstehen. Diese Modelle funktionieren, indem sie Muster in ihren Trainingsdaten erkennen und Antworten erzeugen, die diese identifizierten Muster widerspiegeln.

Eine der vielversprechendsten Anwendungen von LLMs in der Strafverfolgung liegt im Bereich des Verfassens von Berichten. Beamte verbringen viel Zeit damit, Berichte zu verfassen. LLMs können Beamte bei dieser Aufgabe unterstützen, indem sie auf der Grundlage der von den Beamten bereitgestellten Eingaben kohärente und detaillierte Berichte erstellen.

In der Fachwelt umgangssprachlich „Routineberichte“ genannt, können Beamte effizient Daten zu Diebstählen, Hausfriedensbruch, Drogenbesitz, einfacher Körperverletzung, Vandalismus und bestimmten anderen geringfügigen Straftaten eingeben. Es können auch Systeme zur Meldung komplexerer Straftaten entwickelt werden.

Ein vorlagenbasierter Ansatz

Besonders hilfreich ist ein vorlagenbasierter Ansatz bei Routinemeldungen wie einfachen Diebstählen, Drogenbesitz und Übergriffen. Es bietet den Beamten ein strukturiertes Format, das sicherstellt, dass alle wesentlichen Informationen erfasst werden. (Am Ende des Artikels finden Sie eine PDF-Datei mit Checklisten-Beispielen für Vorlagen zum Verfassen von Berichten.)

Laut Professor Ian Rogers von der University of South Carolina gibt es einige Überlegungen bei der Verwendung von ChatGPT:

• Wählen Sie eine Vorlage aus: Ein Beamter oder ein Beamter der Gemeindedienste wählt eine vorformatierte Vorlage aus, die dem Vorfall entspricht, den er meldet. Diese Vorlagen sind auf Effizienz ausgelegt und enthalten klare Abschnitte für wichtige Informationen wie Vorfalldetails, beteiligte Personen, Beweise und Einzelheiten zum Geschehen.
• Angaben ausfüllen: Als Nächstes trägt der Beamte die grundlegenden Informationen an den richtigen Stellen in der Vorlage ein. Dies trägt dazu bei, ChatGPT-Kontext bereitzustellen und den Bericht organisiert zu halten.
• Fordern Sie KI-Unterstützung an: Das Anfordern von Hilfe ist der Grundstein der Funktionalität von KI. ChatGPT analysiert die Informationen, die ein Beamter in die Vorlage eingegeben hat, sowie alle anderen relevanten Details, die der Beamte bereitgestellt hat, und generiert dann Inhalte, die genau in die Vorlage passen. Dies ist für Beamte beim Verfassen einer Erzählung äußerst hilfreich.
• Überprüfen und bearbeiten Sie KI-Inhalte: Dies ist ein äußerst wichtiger Schritt. Der Beamte überprüft die KI-generierten Inhalte und stellt sicher, dass die Erzählung korrekt und klar ist. Bei Fehlern kann der Beamte mithilfe des KI-Systems Änderungen anfordern.
• Kombinieren Sie generative Vorlagen und KI-Antworten: Sobald der Inhalt zur Einreichung akzeptabel ist, kombiniert der Beamte ihn mit der ursprünglich ausgefüllten Vorlage. Der Beamte druckt dann Kopien der KI-generierten Erzählung sowie die Vorlage für den Bericht aus. Dadurch wird sichergestellt, dass der Vorfall detailliert und gut organisiert dokumentiert wird und die Integrität der Berichterstattung gewahrt bleibt.
• Abschließen und einreichen: Abschließend überprüft der Beamte den gesamten Bericht, einschließlich der Vorlage und der narrativen Teile, abschließend und nimmt etwaige Korrekturen vor. Anschließend schließt der Beamte den Bericht ab und reicht ihn gemäß den Abteilungsrichtlinien ein.

Klicken Sie hier, um eine nicht umfassende Liste mit Checklisten zum Erstellen von LLM-Vorlagen für das Verfassen von Polizeiberichten anzuzeigen. Diese Checklisten könnten in Verbindung mit einem ChatGPT-ähnlichen Programm erstellt und verwendet werden – eines, das hoffentlich in ein etabliertes RMS integriert ist.

Wichtige Überlegungen

Bei der Betrachtung der praktischen Anwendung von ChatGPT in der Strafverfolgung ist es wichtig, ein potenzielles Problem anzugehen: den Zeitaufwand, der für die Verwendung von ChatGPT zum Verfassen von Polizeiberichten erforderlich ist.

Während erste Beobachtungen darauf hindeuten, dass der Zeitaufwand für die Eingabe von Daten und das anschließende Korrekturlesen von KI-generierten Berichten den Zeitaufwand im Vergleich zu herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht drastisch verkürzt, gibt es doch einen erheblichen Vorteil. Diese Technologie könnte besonders für Beamte von Vorteil sein, die das Verfassen von Berichten als schwierig empfinden, und potenziell exponentielle Vorteile in Bezug auf Effizienz und Berichtsqualität bieten.

Darüber hinaus ist die Vielseitigkeit von ChatGPT bei der Erstellung schneller, maßgeschneiderter Checklisten für verschiedene Szenarien vor Ort nicht zu übersehen. Beispielsweise kann ein Beamter, der auf einen Anruf wegen sexueller Übergriffe oder in einer taktischen Situation reagiert, schnell eine umfassende Checkliste erstellen, beispielsweise ein Protokoll zur Untersuchung sexueller Übergriffe, und so seine Bereitschaft und sein Selbstvertrauen im Umgang mit diesen sensiblen Situationen verbessern.

Die letzte Überlegung ist die Integration von ChatGPT in bestehende Records Management Systeme (RMS). Eine solche Integration könnte die Datenverarbeitung rationalisieren, die Genauigkeit von Berichten erhöhen und die Gesamteffektivität des Betriebs verbessern, was einen bedeutenden Fortschritt in der Schnittstelle von KI-Technologie und Polizeiarbeit darstellt.

Weitere Möglichkeiten, wie LLMs die Wirksamkeit der Polizei verbessern könnten

LLMS kann außerdem auf folgende weitere Arten genutzt werden:

• Datenanalyse: LLMs können bei der Analyse großer Datenmengen helfen, um Muster oder Trends zu identifizieren, die von Menschen möglicherweise übersehen werden, und möglicherweise bei der Kriminalitätsvorhersage und -prävention hilfreich sein. LLMs können große Datenmengen analysieren, um Muster zu identifizieren, die für die Kriminalitätsvorhersage und -prävention von entscheidender Bedeutung sein können.
• Notrufe triagieren: Chatbots und andere künstliche Intelligenz können zur Organisation und Koordinierung von Nicht-Notrufen eingesetzt werden, die dann durch computergestützte Disposition in den mobilen Datencomputer eines Beamten eingespeist werden können.
• Empathie fördern: LLMs können so programmiert werden, dass sie Empathie zeigen und so eine menschlichere Interaktion ermöglichen. Dies wird in Situationen nützlich sein, in denen Personen in Not sind und Trost brauchen. LLMs können beispielsweise in Hotlines eingesetzt werden, um sofortige, einfühlsame Antworten zu geben, während der Anrufer auf einen menschlichen Operator wartet.
• Überwachung: Integration von LLMs in Überwachungssysteme mithilfe von Computer Vision (ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, visuelle Informationen zu verstehen und zu interpretieren), der das Potenzial für eine Echtzeitanalyse von Überwachungsaufnahmen bieten und so zu schnelleren Reaktionszeiten beitragen könnte.
• Ausbildung: LLMs können verwendet werden, um realistische Trainingsszenarien für Beamte zu erstellen und so eine bessere Vorbereitung auf reale Situationen zu ermöglichen. Tischübungen, die auf früheren Vorfällen mit bekannten Ergebnissen basieren, können verwendet werden, um das Training mit bekannten Checklisten weiter zu ergänzen.
• Diktat: Der Einsatz von LLMs in Kombination mit Diktierdiensten könnte bei langwierigen polizeilichen Ermittlungen oder internen Angelegenheiten hilfreich sein. Durch die Integration von LLMs mit Diktierdiensten können Beamte Interviews, Besprechungen und Feldnotizen effizient transkribieren und so den Zeitaufwand für die manuelle Dateneingabe reduzieren.

Siehe auch  [Best-of 2023] Die meistgelesenen Artikel auf ChatGPT

Abschluss

Die Entwicklung von LLMs bietet enorme Chancen für eine Reihe von Branchen, einschließlich der Strafverfolgung. Da diese Modelle immer stärker in das tägliche Leben integriert werden, ist es wichtig, ihr Potenzial mit maßvoller Verantwortung zu nutzen und sicherzustellen, dass die Technologie ethisch und effektiv eingesetzt wird.

Während LLMs zahlreiche Vorteile bieten, gibt es auch Herausforderungen und ethische Überlegungen. Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre, potenziellem Missbrauch und der Zuverlässigkeit von KI-generierten Inhalten müssen ausgeräumt werden. Im Kontext der Strafverfolgung ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass LLMs keine Vorurteile aufrechterhalten.

Diese sich schnell ausbreitende Technologie erfordert kontinuierliche Schulung und Analyse, um sicherzustellen, dass die Antworten korrekt sind. Darüber hinaus kann es zu dem kommen, was Experten als Halluzinationen bezeichnen, wenn der Chatbot Antworten liefert, die wahr erscheinen können, aber von der KI erfunden wurden. Darüber hinaus werden Eingaben oder Daten, die in einen KI-Chatbot eingegeben werden, sofort für seinen Besitzer, Open AI, zugänglich.

Das Personal muss sich strikt an Vorschriften und Verfahren zum Schutz kritischer Informationen halten. Die meisten Strafverfolgungsbehörden verfügen wahrscheinlich über bestimmte Richtlinien, die gleichermaßen für alle Arten von Online-Aktivitäten gelten, einschließlich der inoffiziellen und persönlichen Nutzung des Internets. Dies kann den Einsatz von LLMs beinhalten. Wenn eine solche Richtlinie jedoch nicht existiert oder vage erscheint, müssen Datenschutzbeauftragte das Personal vor der Veröffentlichung im Internet über die Auswirkungen von Text-, Bild- oder Videoinhalten auf die Betriebs- oder Informationssicherheit informieren.

Verweise

Adams IT. (2023). Arbeitspapier. LLMs und KI für Polizeibeamte. Universität von South Carolina.

Baker EM. (2021). Ich habe meine KI auf Sie gerichtet: Künstliche Intelligenz im Strafverfolgungsbereich. Doktorarbeit, Monterey, CA; Marine-Postgraduiertenschule.

Rajkomar A, Dean J, Kohane I. (2019). Maschinelles Lernen in der Medizin. New England Journal of Medicine, 380(14):1347-1358.

Yong E. (2018, 17. Januar). Ein beliebter Algorithmus kann Verbrechen nicht besser vorhersagen als zufällige Personen. Der Atlantik.