इंटरपोल का कहना है कि एक ऑनलाइन ऑपरेशन के माध्यम से 126 संदिग्ध विदेशी आतंकवादी लड़ाकों की पहचान की गई है, जिन्होंने जिहादी नेटवर्क द्वारा प्रकाशित बड़ी मात्रा में सामग्री को संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया है - यह एक अंतरराष्ट्रीय कानून प्रवर्तन एजेंसी द्वारा एआई एजेंटों को लाइव ऑपरेशनल पाइपलाइन में डालने का अब तक का सबसे स्पष्ट उदाहरण है।

ऑपरेशन शम्स नाम के इस ऑपरेशन की घोषणा इंटरपोल ने शुक्रवार को की थी। टीवीसी न्यूज़ और नाइजीरिया के द व्हिस्लर सहित आउटलेट्स द्वारा प्रसारित एजेंसी के खाते के अनुसार, परिणाम पहले ही इंटरपोल के वैश्विक डेटाबेस में जोड़ दिए गए हैं। एआई कैसे सुरक्षा और पुलिसिंग को नया आकार दे रहा है, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए हमारी चल रही एआई नीति कवरेज देखें।

ऑपरेशन शम्स ने कैसे काम किया

11 देशों के विशिष्ट अधिकारियों और विशेषज्ञों ने ऑपरेशन में हिस्सा लिया और जिहादी समूहों द्वारा ऑनलाइन प्रकाशित की गई दृश्य सामग्री का विश्लेषण किया। इंटरपोल के अनुसार, टीम ने उस सामग्री से 108,076 चेहरे की छवियां निकालीं।

इसके बाद एआई का काम आया। इंटरपोल का कहना है कि उसके अधिकारियों ने जानकारी एकत्र करने और डेटासेट को 6,362 अद्वितीय चेहरे की छवियों तक संपीड़ित करने के लिए एआई एजेंटों और उन्नत स्क्रिप्ट का उपयोग किया, जिन्हें इंटरपोल के चेहरे की पहचान प्रणाली के माध्यम से संसाधित किया गया था। वह फ़नल - एक लाख से अधिक कच्ची छवियों से लेकर कुछ हज़ार अलग-अलग चेहरों तक - वह जगह है जहाँ स्वचालन ने अपना प्रभाव जमाया है, कई हफ्तों के मैन्युअल ट्राइएज को बहुत कम समय में मापने वाले कार्य में बदल दिया है।

इंसान लूप में रह गए

इंटरपोल स्पष्ट था कि एआई ने अकेले कार्रवाई नहीं की। एजेंसी ने कहा कि सभी एआई-जनित परिणामों की समीक्षा और सत्यापन प्रशिक्षित अधिकारियों और विश्लेषकों द्वारा किया गया था, जो डेटा के प्रसंस्करण पर उसके नियमों के अनुरूप है - वह ढांचा जो यह नियंत्रित करता है कि सदस्य देशों की जानकारी कैसे एकत्र, संग्रहीत और साझा की जा सकती है।

टीवीसी न्यूज के अनुसार, एजेंसी ने कहा, "अब तक पहचाने गए विदेशी आतंकवादी लड़ाकों पर एकत्रित खुफिया जानकारी को मौजूदा संदिग्ध प्रोफाइल को समृद्ध करने और आतंकवादी गतिविधियों को बाधित करने के लिए इंटरपोल के वैश्विक डेटाबेस में जोड़ा गया है।"

इंटरपोल ने इस ऑपरेशन को एक प्रदर्शन के रूप में तैयार किया कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव सत्यापन और स्थापित डेटा-प्रोसेसिंग सुरक्षा उपायों को बनाए रखते हुए बड़ी मात्रा में ऑनलाइन सामग्री को संसाधित करने में जांचकर्ताओं की सहायता कर सकती है। वह फ़्रेमिंग मायने रखती है: एजेंसी प्रभावी ढंग से एआई-सहायता प्राप्त पुलिसिंग के लिए एक टेम्पलेट प्रस्तुत कर रही है जिसमें मशीन लर्निंग घास के ढेर को संकीर्ण करती है और मनुष्य सुइयों की पुष्टि करते हैं।

पुलिसिंग में एआई के लिए एक टेम्पलेट?

यह ऑपरेशन इस बात की झलक पेश करता है कि कानून प्रवर्तन कार्यप्रवाह किस दिशा में जा रहा है। उग्रवादी समूहों के प्रचार-प्रसार ने लंबे समय से मैन्युअल समीक्षा क्षमता को अभिभूत कर दिया है, और इंटरपोल के पैमाने पर छवि-मिलान बिल्कुल उच्च-मात्रा, पैटर्न-संचालित कार्य है जहां वर्तमान एआई टूलिंग सबसे अच्छा प्रदर्शन करती है। किसी भी चेहरे की पहचान चलाने से पहले 108,076 छवियों को 6,362 अद्वितीय चेहरों तक कम करना एक फ़िल्टरिंग समस्या है, और यह उस तरह का काम है जिसके लिए एआई एजेंट तेजी से बनाए जा रहे हैं।

11 देशों की संरचना भी उल्लेखनीय है। इस तरह के संचालन सदस्य देशों द्वारा साझा नियमों के तहत अधिकारियों और डेटा के योगदान पर निर्भर करते हैं, जो इंटरपोल को उन कुछ स्थानों में से एक बनाता है जहां एआई-सहायता प्राप्त पुलिसिंग का परीक्षण एकल राष्ट्रीय कानूनी ढांचे के बजाय न्यायक्षेत्रों में किया जा रहा है।

छवियां कहां से आती हैं यह भी जोखिम प्रोफ़ाइल को आकार देता है। उग्रवादी समूहों द्वारा जारी किया गया प्रचार डिजाइन के अनुसार प्रतिकूल है: प्रकाशक जो दिखाया जाता है उसे नियंत्रित करते हैं, इसे मनोवैज्ञानिक प्रभाव के लिए तैयार करते हैं, और लंबे समय से रिलीज वीडियो को भर्ती और प्रचार उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं। विरोधी-क्यूरेटेड सामग्री पर निर्मित एक पहचान पाइपलाइन उन विकृतियों को विरासत में लेती है, जो एक और कारण है कि मानव-समीक्षा परत एक औपचारिकता नहीं है बल्कि प्रक्रिया का भार-वहन करने वाला हिस्सा है।

चेहरे की पहचान पर व्यापक बहस

यह घोषणा पुलिसिंग में चेहरे की पहचान पर एक अनसुलझे तर्क के बीच में है। नागरिक स्वतंत्रता समूहों ने बार-बार चेतावनी दी है कि तकनीक लोगों की गलत पहचान करती है, कुछ समुदायों को असमान रूप से प्रभावित करती है, और गुमनाम सार्वजनिक उपस्थिति को स्थायी, खोजने योग्य रिकॉर्ड में बदल सकती है। इंटरपोल की मानव-सत्यापन आवश्यकता उस आलोचना के एक हिस्से को संबोधित करती है - अकेले मशीन आउटपुट पर कोई गिरफ्तारी या डेटाबेस प्रविष्टि नहीं हुई - लेकिन यह अंतर्निहित छवियों के पैमाने, सहमति या उत्पत्ति के बारे में चिंताओं का समाधान नहीं करती है।

जंगली में त्रुटि दर का भी प्रश्न है। इंटरपोल ने इस बात पर विवरण प्रकाशित नहीं किया है कि 6,362 अद्वितीय छवियों में से कितनी विश्वसनीय मिलान उत्पन्न करती हैं, मानव समीक्षा के दौरान कितने मिलान खारिज कर दिए गए, या उन छवियों का क्या होता है जिनसे पहचान नहीं हो पाती है। ये संख्याएँ यह मूल्यांकन करने के लिए बहुत मायने रखेंगी कि क्या सुरक्षा ढाँचा वर्णित के अनुसार काम करता है, और उनकी अनुपस्थिति सभी पक्षों पर संदेह की गुंजाइश छोड़ती है।

आगे क्या आता है

इंटरपोल का कहना है कि अब तक एकत्र की गई खुफिया जानकारी को उसके वैश्विक डेटाबेस में जोड़ दिया गया है, और सदस्य देशों द्वारा सामग्री को संसाधित करने के बाद आगे की पहचान की जा सकती है। एजेंसी ने यह नहीं बताया है कि क्या ऑपरेशन शम्स एक आवर्ती कार्यक्रम बन जाएगा, हालांकि संरचना - आवधिक, बहु-देशीय, ऑनलाइन चरमपंथी सामग्री की एआई-सहायता प्राप्त स्वीप - अंतरराष्ट्रीय पुलिस सहयोग के लिए यात्रा की दिशा में फिट बैठती है।

एआई उद्योग के लिए, ऑपरेशन एक मार्कर है जहां मांग मजबूत हो रही है: आकर्षक स्वायत्त पुलिसिंग में नहीं, बल्कि मानव साइन-ऑफ के साथ अस्वाभाविक उच्च-मात्रा फ़िल्टरिंग में। आलोचकों के लिए, यह एक अनुस्मारक है कि सामूहिक छवि विश्लेषण का बुनियादी ढांचा पहले से ही बनाया गया है और पहले से ही उपयोग में है। दोनों बातें एक साथ सच हैं, और ऑपरेशन शम्स उनके बीच समझौते का सबसे स्पष्ट हालिया उदाहरण है।

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