«Когда человек попадает внутрь «черной коробки» целым, а выходит оттуда покалеченным, разве мы можем определить, что именно с ним произошло? Он упал сам, это несчастный случай или его пытали и преднамеренно спустили с лестницы? Не можем. Поэтому включается презумпция виновности полицейского: если с человеком что-то случилось, пока он находился внутри тюрьмы или СИЗО, не человек должен доказывать, что его пытали, а тюрьма должна доказать, что это не так», – рассказывает правозащитник из Сыктывкара Игорь Сажин.
«К счастью, на сегодняшний день входит в тренд использование нагрудных видеофиксаторов. Каждый полицейский должен быть в течение всей рабочей смены оснащен небольшой видеокамерой, снимать и выключать которую ему запрещено. Эти видео могут использоваться в судах, а иногда делаются достоянием общественности… Но возникает вопрос: кто отсматривает все эти терабайты, и реально ли это вообще?» Игорь Сажин
В интервью изданию Undark представитель полиции американского штата Цинциннати Дуглас Вейсман уточняет:
«Сейчас у нас записано 80 798 видео. Это 14 690 часов. 24,29 терабайта. Это же сумасшествие! Я не IT-специалист, но двадцать четыре терабайта – колоссальный объем информации». Дуглас Вейсман
IT-специалисты считают так же: «Мы видим, что в полицейских участках записываются тысячи часов в день. Эти часы прибавляются к уже ждущим обработки сотням тысяч. Такой объем вручную просто не может быть обработан», – считает директор по развитию бизнеса компании Dextro Эрин Флишли.
Ее компания, ранее специализировавшаяся на каталогизации больших объемов видео, в данный момент занимается разработкой алгоритмов для сортировки полицейского видеоконтента и выявления фрагментов, представляющих потенциальную важность.
Еще по теме: Топ-10 технологий 2017 года: искусственный интеллект, «умные» вещи и машинное обучение
Разработчики «учат» систему искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, A.I.) различать фрагменты, содержащие использование «сигнальных» предметов – оружия, дубинок, наручников, а также выделять сцены с повышенной интенсивностью действия, например, погоня и применение силы.
Это дается непросто: на сегодняшний день, по словам исследователя из Массачусетского технологического университета Карла Вондрика, искусственный интеллект способен различить на видео только сравнительно краткие последовательности движений, такие как рукопожатие, а, например, погоню A.I. распознать пока не в состоянии. Работа над проектом продолжается.
«Нам, людям, такие вещи даются легко. Но машины им пока не научились». Карл Вондрик