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新闻阅读 AI 竟能统计全国警察枪击事件

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新闻阅读 AI 竟能统计全国警察枪击事件

新闻阅读 AI 竟能统计全国警察枪击事件

如果你想知道过去几十年有多少人被警方所杀,每个机构给你的答案都不尽相同。本地警局和联邦机构追踪案件的方式不同,激进分子和调研团体的追踪方式也很不同。近期,有人开发出了一套AI系统,可以从全国新闻报道中更确切地提取出被警察枪杀的人数。

马萨诸塞大学安姆斯特分校的Brendan O’Connor 指出,即便考虑到各地的差异,新闻报道也是相当明确的。当人们对一个枪击案件的动因有争议时,警察枪杀某人的事实就很难规避。如果计算机可以学会查询这类案件,它就可以作为一个简单有效的全国警察枪杀信息网络。

O’Connor和他的同事们首先挖掘了2016年起谷歌新闻中提到警察(如:警官、警察)或死者(如:枪击、死亡)的内容,之后对这个数据库进行处理,移除重复性新闻和明显的误报。最后,这些提取出来的文本数据就可以直接找出单个枪杀案件(如:警官 Baker 枪击 John Doe,导致后者死亡)。

机器学习系统利用上述方式来创建数据库,了解哪些人在和警察的交战中身亡,以及哪些警官参与了该次枪击。研究人员现以 Fatal Encounters的数据库作为系统训练的真实数据来源,该数据库是由记者D. Brian Burghart手动记录的与警方有关的死亡数据库。

The 20 names the system was most confident about; the false positives were easily identified.

运算结果的模型抓取了2016第四季度中57%的由Fatal Encounters列出的警方枪击事件。这个数字听起来可能不那么高效,但仍大有潜力——随着数据源的增多和系统训练的加强,AI抓取的有效数据也会相应提升。我们仍会需要像Burghart记者这样的人来密切注意案件数字,但即便是在当下,AI系统也能帮人类加快这个流程。

确实,AI系统的目的并不是完全取代人类独立工作,正如该研究论文的结尾写道的:

我们的目的是将这个模型作为半自动化系统的一部分,人们仍会手动查看由专人参与记录的案件清单。

作为人工智能的最佳实践应用,该系统的目的是帮助人类,而非取代工作中的人力。研究人员表示,随着系统的升级,它或许能够从新闻报道中抓取更多事件,如警察营救的人数。

本文编译自TechCrunch

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