Blue Voice gizlilikten çıkışını yaptı: Polise departman kurallarını gösteren yapay zekâ asistanına 6 milyon dolar

Sahada polis memurlarının departman kurallarını kontrol etmesini sağlayan bir yapay zekâ asistanı geliştiren Boston merkezli girişim Blue Voice, 6 milyon dolarlık fonla gizlilikden çıktı. TechCrunch'a göre yatırım turunu SignalFire ve Las Olas VC liderliğinde gerçekleştiren şirket, üç yıllık sessiz çalışma döneminin ardından bu noktaya geldi; platform bu süre zarfında 25 eyalette 225 ilçe kurumuna ulaştı.

Kurallara dayalı bir asistan

Kurucu David Lawrence'ın çözmeye çalıştığı sorun şu: Memurlar saniyeler içinde kararlar verirken bunları hafızalarından, yani devasa miktarda yasa, iç politika ve belediye mevzuatından alıntılayarak veriyor. Hafıza yanılttığında geriye kalan seçenekler cazip değil: 15.000 sayfaya ulaşabilen bir kılavuzu karıştırmak, gece yarısı bir amiri aramak ya da Lawrence'ın ifadesiyle polislik sorularının yüzde 30'una varan oranda yanıt verdiğini söylediği tüketici chatbot'larına danışmak.

Blue Voice ise her departmanın kendi materyalleri üzerinde çalışıyor — eyalet yasaları, yerel yönetmelikler, protokoller ve kılavuzlar — yani genel amaçlı yapay zekâ araçlarının açık internette bulamayacağı belgeler. Yanıt verirken kendi cümleleriyle bir açıklama yazmak yerine memuru ilgili düzenlemeye yönlendiriyor; Lawrence, memurların asistana güvenmesinin nedeninin bu yaklaşım olduğunu söylüyor. TechCrunch'ın aktardığına göre sistem, kullanıcı kitlesi genelinde dakikada yaklaşık bir soruyu yanıtlıyor ve aktif silahlı saldırgan acil durumlarında memurların telefonlarına ayrıntılı okul haritaları da gönderebiliyor.

Araç bilinçli olarak eylem dayatmaktan kaçınıyor. İlgili kuralları ortaya koyuyor; kararı, bu kuralları saha deneyimiyle birleştiren memur veriyor.

Harvard Hukuk'tan polisliğe

Lawrence, Harvard Hukuk öğrencisiyken kampüsteki bir polisin karıştığı silahlı olay, polis davranışları üzerine sert bir tartışma başlattı. Polislik hatalarının çoğunun memurların kuralları elinin altında bulamamasından kaynaklandığı sonucuna vardı; okulu diplomasını almadan bıraktı ve şirketi iki ortak kurucuyla birlikte kurdu: Harvard MBA sahibi ve eski Google mühendisi Amit Patankar ile emekli Boston polis başmüfettişi Michael Gropman.

TechCrunch şirketten iki anekdot aktarıyor. Birinde, genç bir kızı bir araca binmeye zorlayan bir adam gören acemi memur, müdahale için yasal dayanağının olup olmadığından emin olamıyordu; Blue Voice, telefonunda durumun çocuk ayartma suçunun kriterlerini karşıladığını doğruladı — bu suç, bir suç işlemek amacıyla bir reşit olmayanı kandırma girişimlerini kapsıyor. Diğerinde uygulama, bir polis şefine, silahlı olaya karışan bir memurun görevine dönmeden önce üçüncü taraf bir ruh sağlığı değerlendirmesinden geçmesi gerektiğini hatırlattı.

Girişim ayrıca dedektiflerin soğuk vakalarda çalışmasına yardımcı olmayı amaçlayan işlevler ekledi ve departmanlar için politika içeriği sağlayan, özel sermaye destekli Lexipol ile rekabet ediyor. Lawrence, müşteri kitlesinin son bir yılda on bir kat büyüdüğünü söylüyor ve bunu departmanların suçta azalma ve daha az operasyonel tartışma dahil somut sonuçlar görmesine bağlıyor. Ürünü, avukatların yaygın olarak kullandığı yapay zekâ asistanı Harvey'nin ve tıptaki karşılığı OpenEvidence'ın polislik versiyonu olarak konumlandırıyor. Daha önce Connecticut valisi Ned Lamont için çalışan Lawrence, TechCrunch'a hukuk fakültesini bırakmasıyla ilgili hiç pişmanlık duymadığını söyledi.

Neden önemli

Blue Voice, dikey yapay zekâ stratejisinin — bir dil modelini bir mesleğin mülki belgeleriyle eşleştirip uygulayıcılara satma stratejisinin — hukuk ve tıptan kamu güvenliğine uzanan net bir örneği. Bu, Flock Safety'nin plaka tanıma gözetimi gibi polisin yapay zekâ kullanımının artan eleştiriler aldığı bir dönemde önemli. Lawrence, kaynağa dayalı arama aracını, yapay zekânın memurlara talimat vermek yerine kaynak kuralları gösterdiği için sivil hakları zayıflatmadan kamu güvenliğini destekleyebildiğinin kanıtı olarak konumlandırıyor.

Uyarılar da not edilmeli: yüzde 30'luk hata oranı karşılaştırması, büyüme rakamları ve sonuç iddialarının tamamı kurucudan geliyor ve TechCrunch'ın haberinde bağımsız doğrulama yer almıyor. Yine de 225 kurumdaki benimsenme, polis satın alma süreçlerinin yapay zekâ asistanlarına, genel kamu tartışmasının ima ettiğinden çok daha açık olduğunu — ve profesyonel yapay zekâ araçlarının yeni dalgasının kurumsal değil, kamuya yönelik olabileceğini gösteriyor.