AI for Situational Awareness in Situations With High Uncertainty: An Explorative Case Study

Often, the police experience scenarios with much uncertainty. These scenarios can be characterized by high time pressure, huge amounts of information, and potentially severe consequences. In this paper, we study whether artificial intelligence (AI) can be a fit for the information processing needs of the police helping them achieve situational awareness and make better decisions. Given the potential severity of police situations, AI can potentially reduce the risk of fatal outcomes and wrong decisions. Investigating this issue with police officers and AI experts as our informants, our findings suggest that our informants are positive to AI as a support tool, but more skeptical to whether AI can make an impact in their daily police work due to the complexity of their work. The importance of implementing AI to suitable tasks is emphasized

Effektivisering av politiets datainnhenting

I den stadige teknologiske utviklingen er det viktig at politiet holder følge. Ikke bare for å fange opp nye metoder hos kriminelle, men også for å utnytte ressursene man har til rådighet. Datainnhenting utgjør en stor del av politiarbeidet, og jeg ønsket derfor se på hvordan man kan effektivisere dette gjennom informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT). Masteravhandlingen er en kvalitativ studie bestående av en casestudie med seks intervjuer og tre dagsobservasjoner. Formålet med oppgaven er å besvare følgende problemstilling: Hvordan kan politiets datainnhenting effektiviseres gjennom ÏKT? For å besvare problemstillingen gjennomførte jeg en todelt datainnsamling. Den første delen bestod av tre intervjuer og tre dagsobservasjoner av informanter ved ulike avdelinger i Oslo politidistrikt. Den andre delen bestod av tre intervjuer av et ekspertutvalg fra ulike deler av politiet. Formålet med denne todelingen var å kartlegge behov, muligheter og utfordringer knyttet til problemstillingen. Studiens problemstilling ble spesifisert i tre underproblemstillinger hvor jeg skiller mellom automatisering og kunstig intelligens. Dette blir nærmere forklart i det innledende kapittelet. Avhandlingens hovedfunn er at det er behov for effektivisering av datainnhentingen i politiet, og at automatisering foreløpig fremstår som mer egnet enn kunstig intelligens. Funnene indikerer at det er store forskjeller i behovene til avdelingene i politiet, og at enkelte steder har et større behov for effektivisering enn andre. Det er enighet blant informantene og ekspertene at det stort sett bare er fordeler med å benytte automatisering for å effektivisere datainnhentingen, og det kan virke som at det er godkjenningsprosesser som er årsaken til at det ikke brukes i større omfang i dag. Det er knyttet større skepsis til å bruke kunstig intelligens i politiet, både på grunn av personvern og dens evne til å utføre arbeidet med like god kvalitet som de ansatte. Studien indikerer også at det er behov for å formalisere innhentingsprosessene i politiet slik at man får utnyttet den individuelle innhentingskompetansen som i dag forblir på individuelt nivå