Bagaimana Mesin Pembelajaran Crime Breaking di Detektif – Bayangkanlah kalau dunia di mana kejahatan terpecahkan dalam hitungan menit, bukan bulan. Di tempat penipu ditangkap sebelum dia dapat beraksi kembali lagi. Di tempat lembaga penegak hukum tidak lagi kehilangan alat yang mereka perlukan untuk menjaga masyarakat tetap aman. Selamat datang di dunia pemberantasan kejahatan yang dipengaruhi oleh AI.
Bagaimana Mesin Pembelajaran Crime Breaking di Detektif
detektiv – Dalam tahun 2020, pasar analisis kejahatan global itu bernilai $3,4 miliar. Pada tahun 2027, diperkirakan mencapai $12,6 miliar, meningkat dengan CAGR sebesar 24,6% (Sumber: MarketsandMarkets). Ledakan pertumbuhan ini disokong oleh tingginya adopsi AI dan ML untuk aktivitas penegakan hukum. Sebab semakin tinggi tingkat kejahatan, lembaga-lembaga penegak hukum memilih menuju solusi bertenaga AI untuk mendukung mereka tetap selangkah di depan penjahat.
Dari memprediksi lokasi rawan kejahatan hingga mendeteksi aktivitas penipuan, AI merevolusi cara penyelesaian dan pencegahan kejahatan. Sistem bertenaga AI dapat menganalisis sejumlah besar data, termasuk aktivitas media sosial, data sensor, dan rekaman pengawasan, untuk mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin terlewatkan oleh analis manusia. Hal ini memungkinkan lembaga penegak hukum untuk merespons ancaman yang muncul dengan lebih cepat dan efektif.
Namun, dampak AI pada pemberantasan kejahatan tidak hanya terbatas pada analisis data. Chatbot bertenaga AI digunakan untuk membantu korban melaporkan kejahatan, sementara asisten virtual bertenaga AI membantu detektif dalam mengumpulkan bukti dan menyusun kasus. AI bahkan digunakan untuk membantu mencegah terjadinya kejahatan sejak awal, dengan mengidentifikasi individu berisiko tinggi dan memberi mereka intervensi yang tepat sasaran.
Dengan terus meningkatnya penggunaan AI dalam penegakan hukum, nantinya kemungkinan besar kita akan melihat lebih banyak lagi penggunaan inovatif dari teknologi ini di masa depan. Mulai dari robot patroli yang beroperasi secara otonom di jalan hingga detektor kebohongan bertenaga AI, kemungkinannya tidak terhingga.
Ingin masih terima berita terbaru tentang tren dan tools AI terkini? Berlangganan bulletin kami untuk menerima pembaruan, tips, dan trik AI yang dikurasi selama seminggu. Lebih dari itu, eksplorasi repositori tools AI kita dan lihat bagaimana AI memengaruhi profesion-profesonil di web kami.
II. Emergence of AI in Law Enforcement
Penggunaan AI dalam penegakan hukum bukanlah fenomena baru. Pada tahun 1990-an, FBI mulai menggunakan sistem bertenaga AI untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola dalam perilaku kriminal. Namun, baru dalam beberapa tahun terakhir AI telah menjadi alat utama dalam lembaga penegak hukum di seluruh dunia.
Salah satu kunci membangun semacam ini adalah pembesaran availability data. Melalui keluasan media sosial, sensor, dan teknologi digital lainnya, lembaga penegak hukum memiliki akses ke jumlah yang besar dari data yang mereka bisa gunakan untuk melengkapi penyidikannya. Sistem tenaga AI dapat mendalami data semacam tersebut secara real-time, memberikan pengenalan dan pola yang mungkin terlewatkan oleh analis manusia.
Baca Juga : Perbedaan Antara Investigator vs Detektif
Faktor lain yang mendorong penerapan AI dalam penegakan hukum adalah kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Dengan keterbatasan anggaran dan meningkatnya angka kejahatan, lembaga penegak hukum berada di bawah tekanan untuk berbuat lebih banyak dengan sumber daya yang lebih sedikit. Sistem bertenaga AI dapat membantu dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, sehingga membebaskan analis manusia untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks dan bernilai tinggi.
Sekarang ini, AI diterapkan di institusi penegak hukum di semua dunia. Di AS, FBI menggunakan sistem berdaya AI untuk menganalisis bukti dan menentukan tersangka. Di Inggris, Metropolitan Police Service menggunakan chatbot berdaya AI untuk membantu korban melaporkan tindakan kejahatan. Dan di Australia, Kepolisian New South Wales menggunakan sistem berdaya AI untuk memprediksi dan menghalangi kejahatan.
III. Prediksi Kejahatan: Bola Kristal AI
Salah satu dari aplikasi AI yang paling berpotensi untuk penegakan hukum adalah prediksi kejahatan. Dengan menganalisis data kejahatan masa lalu, pola cuaca, dan faktor lainnya, sistem yang dipasang AI dapat memprediksikan di mana dan kapan kejahatan akan terjadi kemungkinannya. Ini memungkinkan lembaga penegak hukum untuk menggunakan sumber daya secara lebih efektif, menghalangi terjadinya kejahatan sejak awal.
Satu contoh sistem yang didukung oleh AI dalam melakukan peramalan kejahatan adalah sistem PredPol, yang diterapkan oleh lembaga penegak hukum di AS dan Inggris. PredPol menggunakan pembelajaran mesin untuk melibatkan algoritma dalam memproses data kejahatan untuk memprediksi lokasi kemungkinan terjadinya kejahatan. Sistem ini sangat efektif, dengan salah satu penelitian menemukan bahwa sistem ini mengurangi kejahatan hingga 25% di wilayah dimana sistem ini diterapkan.
Contoh lain termasuk “Daftar Subjek Strategis” Chicago Police, yang menggunakan AI untuk mengidentifikasi seseorang yang paling berpotensi terlibat dalam kejahatan kekerasan. Sistem tersebut mempertimbangkan faktor-faktor termasuk riwayat kriminal mereka, afiliasi geng, dan aktivitas media sosial dalam memprediksi kemungkinan mereka melakukan kejahatan.
Namun, penerapan AI yang didukung untuk meramalkan kejahatan tidaklah tanpa keterlibatan. Salah satu kerisauan terbesar adalah data yang digunakan untuk mempelajari algoritma berubah menjadi bias. Jika data tersebut memiliki sifat bias, maka prediksinya juga akan bersifat bias, dan ini bisa menjadi penyebab bagi praktik kepolisian tidak adil dan diskriminatif. Selain itu, ada kekhawatiran privasi dan kebebasan sipil, karena sistem prediksi kejahatan yang didukung oleh AI seringkali bergantung pada sejumlah besar data yang dikumpulkan dari beberapa sumber.
Meskipun menghadapi tantangan ini, prediksi kejahatan yang didukung AI berpotensi merevolusi operasional lembaga penegak hukum. Dengan mencegah terjadinya kejahatan sejak awal, lembaga penegak hukum dapat mengurangi beban sumber daya mereka dan meningkatkan keselamatan masyarakat.
IV. Forensik Digital: Mengungkap Petunjuk Tersembunyi
Forensik digital adalah pengumpulan, analisis, dan penyimpanan bukti digital untuk menginvestigasi aksi kejahatan dunia maya, pelanggaran data, dan pelanggaran digital lainnya. Dengan makin bergantungnya teknologi digital, forensik digital telah menjadi bagian vital dari instrumen investigasi institusi penegak hukum.
AI memainkan peran penting dalam forensik digital, membantu penyidik menganalisis sejumlah besar data digital dengan cepat dan efisien. Alat yang didukung AI dapat membantu mengidentifikasi pola dan anomali dalam bukti digital, seperti komunikasi email, aktivitas media sosial, dan lalu lintas jaringan.
Salah satu contoh forensik digital yang dipantaskan oleh AI adalah pemakaian algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis kode malware. Setelah mengenal kode, penyelidik dapat mengetahui asal malware, tujuannya, dan target potensialnya. Data ini dapat digunakan untuk mengembangkan langkah pencegahan yang tepat sasaran dan melindungi dari serangan di kemudian hari.
Contoh lainnya adalah penggunaan alat analisis gambar dan video berbasis AI untuk memperbaiki dan menganalisis bukti digital. Alat-alat tersebut dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas gambar dan video, sehingga memudahkan pengenalan tersangka, objek, dan lokasi kejadian perkara.
AI juga digunakan untuk mengotomatikan analisis forensik digital, sehingga menghilangkan waktu dan upaya yang diperlukan untuk menganalisis bukti digital. Sebagai contoh, perangkat yang berbasis AI dapat mengekstrak metadata secara langsung dari berkas digital, seperti stempel waktu, alamat IP, dan informasi perangkat.
V. Pengenalan Wajah: Saksi AI
Wajah pengenalan teknologi telah berlalu beberapa dekade, namun perubahan terakhir dalam AI mendorongnya menjadi lebih efektif dan maju dibandingkan sebelumnya. Lembaga keamanan hukum semakin sering menggunakan pengenalan wajah teknologi untuk mengenal tersangka, mengverifikasi identitas pribadi, dan menyelesaikan kejahatan.
Sistem pengenalan wajah yang didukung AI dapat menganalisis gambar dan video untuk mengidentifikasi individu, bahkan jika mereka sebagian bertopeng atau mengenakan penyamaran. Sistem ini juga dapat membandingkan gambar dengan basis data besar berisi individu yang dikenal, seperti foto tersangka dan foto SIM.
Baca Juga : Rekomendasi 6 Sepatu Merk Kompas
Salah satu contoh AI yang diperkuat pada pengenalan wajah adalah sistem FBI Next Generation Identification (NGI), yang menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk mengenali tersangka dan memverifikasi identitas. Sistem tersebut telah digunakan untuk menyelesaikan beberapa ratus kejahatan, termasuk pembunuhan, perampokan, dan serangan teror.
Contoh lainnya adalah penerapan teknologi pengenalan wajah dalam sistem pengawasan, seperti yang diterapkan pada ruang umum di bandara dan stasiun kereta api. Sistem AI berbasis dapat untuk menganalisis imbalan video secara real-time, mengenali orang, dan memberitahu pihak berwenang tentang potensi ancaman keamanan.
But facial recognition technology also creates worries about privacy and civil liberties. Critics claim the technology can be employed to surveil and follow individuals without permission and be used against some ethnic or racial groups.
Penipuan Deteksi: Auditor AI
Penipuan adalah permasalahan utama bagi perusahaan dan orang, dengan ekonomi dunia yang kehilangan sekitar 5% pendapatannya karena penipuan setiap tahunnya. Sistem deteksi penipuan yang dipasang AI membantu mengatasi permasalahan ini dengan menganalisis jumlah besar data untuk menemukan pola dan anomali yang dapat menunjukkan adanya aktivitas penipuan.
Contoh deteksi penipuan yang dipusisi oleh AI adalah menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melihat analisis data transaksi. Algoritma ini memungkinkan Anda mengenali pola mencurigakan seperti beberapa transaksi dalam rentang waktu yang dekat atau transaksi dari asal-usul yang tidak terbiasa.
Contoh yang lain adalah menggunakan chatbot berkuasa AI untuk mendeteksi aktivitas penipuan dengan cara real-time. Chatbot ini dapat merenungi aksi pelanggan, seperti komunikasi telepon atau perempatan daring, untuk menetapkan calon penipu.
AI-powered deteksi penipuan sistem juga dipasang untuk menghindari pencurian identitas dan bentuk penipuan lain. Contohnya, AI-powered sistem dapat menganalisis laporan kredit dan informasi lainnya untuk menemukan calon korban untuk pencurian identitas.
VII. Dark Side of AI: Bias and Ethics
Seiring dengan semakin meluasnya penggunaan AI dalam penegakan hukum, kekhawatiran tentang bias dan etika pun meningkat. Sistem AI hanya akan sebaik data yang digunakan untuk melatihnya, dan jika data tersebut bias, sistemnya pun akan bias. Hal ini dapat menyebabkan hasil yang tidak adil dan diskriminatif, sehingga memperparah kesenjangan sosial yang ada.
Contohnya, teknologi pengenalan wajah telah terbukti tidak terlalu akurat bagi kulit berwarna, karena menimbulkan kekhawatiran tentang ketidaksamaan ras. Selain itu, sistem polisi prediktif yang ditanam dengan AI telah menjadi kontroversi karena mempertahankan diskriminasi ras dan mengarahkan perhatian pada kelompok komunitas terpinggirkan.
Untuk menanggulangi masalah ini, sangatlah penting untuk mengembangkan sistem AI transparan, akuntabel, dan tidak diskriminatif. Ini memerlukan pengawasan dan penilaian sistem AI berkelanjutan, dan audit berkala untuk mendeteksi dan menyelidiki bias.
Masa Depan AI dalam Penegakan Hukum
Seiring dengan terus majunya AI, kebarangkaliannya besar sekali kita akan melihat lebih banyak lagi penggunaan beragam aplikasi dari teknologi ini dalam penegakan hukum. Dari robot otonom yang berpatroli jalan hingga detektor kebohongan berdaya AI, kemungkinannya tidak terhingga.
Satu lapangan yang mungkin akan mengalami peningkatan besar adalah penggunaan asisten virtual bertenaga AI untuk melaksanakan tugas membantu lembaga penegak hukum dalam mengelola beban kerja mereka lebih efisien. Asisten virtual ini bisa melaksanakan tugas-tugas seperti penginputan data, analisis dokumen, dan bahkan memberikan pendukung kepada detektif yang menangani kasus-kasus kompleks.
Bidang lain yang mungkin mengalami pertumbuhan adalah penggunaan analisis prediktif bertenaga AI untuk mengidentifikasi potensi titik rawan kejahatan dan mencegah terjadinya kejahatan sejak awal. Ini dapat melibatkan analisis data dari berbagai sumber, termasuk media sosial, sensor, dan perangkat IoT lainnya.