[ad_1]
يقدم الذكاء الاصطناعي حلولاً مبتكرة لعمليات مراقبة الجرائم البيئية المكلفة والتي تستغرق وقتًا طويلاً.
تعتمد عملية إنفاذ القانون الفعّالة على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات وتحليلها، والتي يمكن اتخاذ الإجراءات بشأنها في الوقت المناسب. وبالنسبة للشرطة التي تواجه قيودًا على المهارات والتمويل، مثل العديد من أجهزة الشرطة في أفريقيا، فإن إدارة البيانات لتوليد النتائج تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.
إن الذكاء الاصطناعي قادر على تخفيف هذا العبء. فمن خلال معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، يمكنه رسم خريطة لحركة المجرمين والسلع غير المشروعة، وتحديد الأنماط في السلوكيات والأنشطة الإجرامية، وإقامة روابط محددة.
وقد حظيت تقنية الذكاء الاصطناعي باعتراف عالمي بفضل قدرتها على توفير ساعات من العمل في مجال البحث والتحليل للشرطة. ففي أبريل/نيسان، حددت الحكومة البريطانية كيفية إنفاق 230 مليون جنيه إسترليني على تقنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة الشرطة في توفير 38 مليون ساعة من وقت الشرطة. وينفذ الاتحاد الأوروبي مشروعا يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير معلومات استخباراتية شاملة للكشف عن الجريمة المنظمة.
إن مكافحة الجرائم البيئية المنظمة بشكل خاص أمر مكلف وشاق ومعقد. وغالبًا ما تحدث هذه الجرائم في مناطق نائية يصعب الوصول إليها، وتتورط فيها شبكات مختلفة من الجهات الفاعلة، وتتجاوز نطاق الولايات القضائية. وعلى الرغم من تكاليفها الباهظة على البيئة والاقتصاد والمجتمع، فإن الجرائم البيئية تميل إلى أن تكون ذات أولوية أقل بالنسبة لإنفاذ القانون.
تظهر الأبحاث التي أجراها مشروع ENACT لمكافحة الجريمة المنظمة في معهد الدراسات الأمنية (ISS) كيف يمكن للذكاء الاصطناعي القيام ببعض الجوانب المعقدة التي تتطلب موارد كبيرة للتحقيق في الجرائم البيئية في أفريقيا.
TrailGuard AI هو نظام كاميرات يتيح لمسؤولي المتنزهات الوطنية اكتشاف وإيقاف واعتقال الصيادين قبل أن يقتلوا الحيوانات البرية. يمكن إخفاء الكاميرات الصغيرة بسهولة، ووضعها على طول المسارات حيث حددت الاستخبارات المحلية تهديدًا. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تصفية 99% من الصور الإيجابية الخاطئة، مما يوفر عمر البطارية في الأماكن النائية.
وقال إريك دينرشتاين، مدير برنامج Nightjar في منظمة RESOLVE غير الربحية، التي ساعدت في تطوير TrailGuard، لـ ISS Today إنه في حالة وجود نقل خلوي جيد، يمكن للصورة التي يتم تشغيلها بواسطة الحيوانات البرية أو الصيادين الجائرين الوصول إلى الهاتف المحمول في غضون حوالي 30 ثانية. وهذا يتيح للسلطات المختصة (مثل حراس المتنزهات أو الشرطة) إعداد استجابة في الوقت الفعلي. ويعمل النظام أيضًا مع تدخلات أخرى لمكافحة الصيد الجائر، مثل الكلاب البوليسية.
تم نشر تقنية TrailGuard لأول مرة في محمية Singita Grumeti في تنزانيا في عام 2018. وقد مكّنت من القبض على 30 صيادًا غير قانوني ومصادرة ما يقرب من 600 كيلوجرام من لحوم الأدغال غير القانونية خلال مرحلة اختبار في شرق إفريقيا.
تم إطلاق عملية البنغول في عام 2023 كتعاون بين الجامعات ومبادرات الحفاظ على البيئة والوكالة الوطنية للمتنزهات الوطنية في الجابون. تجمع العملية البيانات من كاميرات المراقبة الموجودة وتعالجها، باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على البنغول من مصائد الكاميرات والكاميرات الحرارية. تُستخدم الصور مع بيانات أداة المراقبة والإبلاغ المكانية من دوريات الحراس لبناء نماذج تنبؤية لصيد البنغول. الهدف الطويل الأجل للمشروع هو تطوير نماذج ذكاء اصطناعي منفصلة تساعد في التنبؤ بطرق الاتجار والأسواق.
ويعمل المشروع حاليًا في الجابون والكاميرون ويعمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة النيجيريين. ويستكشف فريق المشروع سبل بناء القدرات المحلية بحيث يستمر استخدام البيانات والتقنيات والأدوات وتقديم قيمة تتجاوز نطاق المشروع. وقال عضو الفريق بيسترا ديلكينا لـ ISS Today إن “أداة الذكاء الاصطناعي عبارة عن غلاف فارغ بدون بيانات محلية. نحن بحاجة إلى أبطال محليين مدمجين في المشروع”.
Skylight عبارة عن منصة بيانات بحرية تطبق التعرف على الأنماط المدعوم بالذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي على بيانات الأقمار الصناعية. تستخدم Skylight تحديد حركة السفن وتحليلها من خبراء الموضوع وتطبقها بسرعة عالميًا للكشف عن الصيد غير القانوني عبر المحيطات.
وتنبه هذه المنصة خفر السواحل ووكالات إنفاذ القانون البحري الأخرى إلى أنماط ومواقع السفن المشبوهة، مما يسمح لهم بتقييم الأنشطة غير الممتثلة أو غير القانونية المحتملة وتمييزها عن السلوك “العادي”. وتعد مدغشقر وكينيا والجابون والدول المحيطة بخليج غينيا من بين البلدان السبعين التي تستخدم المنصة. ويستخدم المسؤولون معرفتهم بالقوانين الوطنية وأولويات مؤسساتهم وتفويضاتها ومواردها لتحديد كيفية الاستجابة.
يتم تلقي البيانات بسرعة كافية بحيث يمكن لوكالات إنفاذ القانون التصرف بسرعة، مما يتيح التدخل في الوقت المناسب إذا لزم الأمر. وفقًا لتيد شميت، المدير الأول للحفاظ على البيئة ومدير البرنامج في Skylight، فقد استخدم خفر السواحل بياناتهم للصعود على متن السفن والكشف عن أنشطة الصيد غير القانونية.
تستعين مؤسسة Digital Earth Africa (DEA) ببيانات أقمار صناعية جغرافية خام ضخمة من مختلف أنحاء أفريقيا وتترجمها إلى معلومات جاهزة للتحليل. وتوفر مراقبة التغيرات في استخدام الأراضي بمرور الوقت من خلال صور الأقمار الصناعية رؤى ثاقبة حول أنشطة التعدين غير القانونية. على سبيل المثال، قد تشير الأنشطة على مستوى السطح مثل إنشاء البرك الاصطناعية وإزالة النباتات وبناء طرق الوصول إلى التعدين غير القانوني.
إن البيانات المحلية في الوقت الحقيقي عن التعدين غير المشروع يمكن أن تساعد في جعل نشر الموارد المحدودة أكثر كفاءة من حيث التكلفة وفعالية. وقد دخلت حكومة غانا في شراكة مع إدارة مكافحة المخدرات لتحديد موقع أنشطة التعدين غير المشروعة خارج امتيازات التعدين.
اشترك مجانًا في النشرة الإخبارية AllAfrica
احصل على آخر الأخبار الأفريقية مباشرة إلى صندوق بريدك الإلكتروني
نجاح!
تقريبا انتهيت…
نحن نحتاج إلى تأكيد عنوان بريدك الإلكتروني.
لإكمال العملية، يرجى اتباع التعليمات الموجودة في البريد الإلكتروني الذي أرسلناه إليك للتو.
خطأ!
حدثت مشكلة أثناء معالجة طلبك. يرجى المحاولة مرة أخرى لاحقًا.
وهناك أيضًا تحديات ومخاطر مرتبطة بتسخير الذكاء الاصطناعي لإنفاذ القانون في أفريقيا. وتشمل هذه التحديات القيود المفروضة على توافر البيانات المحلية وحجمها وعدم كفاية البنية الأساسية للاتصالات والبنية الأساسية الرقمية. كما أن الافتقار إلى المهارات والموارد الفنية اللازمة للاستجابة للجرائم البيئية حتى عند تحديدها، يشكل مشكلة أيضًا، فضلاً عن الاستثمار المحدود في البحث والتطوير. وهناك أيضًا مخاوف بشأن الأنظمة التنظيمية التفاعلية وخصوصية البيانات، والمراقبة غير المصرح بها للمدنيين، والتهديدات الإجرامية.
ولكن الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى ويتقدم بسرعة. ومن خلال الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي، يمكن لصناع السياسات في مختلف أنحاء أفريقيا إحداث فرق حقيقي في مكافحة الجرائم المنظمة والمعقدة.
ويتطلب هذا استثمارًا مخصصًا في بناء القدرة على جمع مجموعات كبيرة من البيانات المحلية ذات الصلة. كما ستكون هناك حاجة إلى تخصيص الميزانيات للبنية الأساسية الرقمية والاتصالات، وتوليد القدرات والمهارات البشرية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتنفيذه.
وباستخدام الورقة البيضاء وخارطة الطريق للاتحاد الأفريقي بشأن الذكاء الاصطناعي كدليل، ينبغي للدول الأفريقية أن تصوغ وتسن التشريعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لضمان تنظيم استخدامه. وفي الوقت نفسه، يمكن الاستفادة من الشراكات بين القطاعين العام والخاص لتنفيذ تدخلات الذكاء الاصطناعي القائمة والمثبتة القادرة على توليد أدوات قوية لمكافحة الجريمة.
رومي سيجسورث، مستشارة أبحاث، ENACT، ISS
[ad_2]
المصدر