欧州 EUROPOL AIと警察業務 - 法執行機関における人工知能の利点と課題

こんにちは、丸山満彦です。

EUropolがAIと警察の業務に関する報告署を公表していました...法執機関がAIを使うことの利点と課題をまとめたものです。EUはAI法があり、日本ではそれがないものの、日本でも参考になるところはあるように思いました...

ポイントは...

・Enhanced Law Enforcement Capabilities: AI technologies can significantly improve law enforcement operations, from advanced data analytics to biometric systems.	・法執行能力の向上:AI技術は、高度なデータ分析から生体認証システムに至るまで、法執行業務を大幅に改善することができる。
・Improved Operational Efficiency: AI’s ability to handle large datasets and utilise Natural Language Processing (NLP) can streamline workflows while upholding privacy standards.	・業務効率の改善:AIの大量データセット処理能力と自然言語処理(NLP)の活用により、プライバシー標準を維持しながらワークフローを合理化できる。
・Real-Time Insights in Crisis Situations: AI tools can rapidly analyse unstructured data, providing critical insights for decision-making in emergency situations.	・危機的状況におけるリアルタイムの洞察:AIツールは非構造化データを迅速に分析し、緊急事態における意思決定に重要な洞察をもたらすことができる。
・International Cooperation: AI-driven tools, such as machine translation, are vital for seamless international collaboration in cross-border investigations.	・国際協力:国境を越えた捜査におけるシームレスな国際協力には、機械翻訳などのAI主導のツールが不可欠である。
・Technical Infrastructure and Expertise: The successful development and deployment of AI in law enforcement requires robust technological infrastructure and specialised expertise.	・技術インフラと専門知識:法執行機関におけるAIの開発と展開を成功させるには、強固な技術インフラと専門知識が必要である。
・Navigating Legal and Ethical Challenges: Integrating AI responsibly requires navigating complex legal frameworks, ensuring accountability, transparency, and protection of civil liberties.	・法的および倫理的課題への対応:AIを責任を持って統合するには、複雑な法的枠組みを理解し、説明責任、透明性、市民的自由の防御を確保する必要がある。
・Bias Mitigation and Training: Comprehensive training programmes and measures to address bias in AI systems are essential to promote fairness, justice, and impartiality in law enforcement practices.	・バイアス低減とトレーニング: 包括的なトレーニングプログラムとAIシステムにおけるバイアスに対処するための措置は、法執行の実践における公平性、正義、公平性を促進するために不可欠である。

● EUROPOL

・2024.09.10 AI and policing

AI and policing	AIと警察業務
The benefits and challenges of artificial intelligence for law enforcement	法執行機関における人工知能の利点と課題
Artificial Intelligence (AI) technology has the ability to completely transform policing; from advanced criminal analytics that reveal trends in vast amounts of data, to biometrics that allow the prompt and unique identification of criminals.	人工知能(AI)テクノロジーは、警察業務を完全に変革する能力を備えている。膨大なデータから傾向を明らかにする高度な犯罪分析から、犯罪者を迅速かつ確実に特定する生体認証まで、その能力は多岐にわたる。
With the AI and policing report, produced through the Observatory function of the Europol Innovation Lab, we aim to provide insight into the present and future capabilities that AI offers, projecting a course for a more efficient, responsive and effective law enforcement model. This report offers in-depth exploration of the applications and implications of AI in the field of law enforcement, underpinned by the European Union's regulatory framework. It also looks at concerns about data bias, fairness, and potential threats on privacy, accountability, human rights protection and discrimination, which are particularly relevant in the background of the EU's Artificial Intelligence Act.	欧州刑事警察機構(ユーロポール)のイノベーションラボのオブザーバ機能を通じて作成されたAIと法執行に関する報告書では、AIが現在および将来にわたって提供する能力について洞察を提供し、より効率的で迅速かつ効果的な法執行モデルの方向性を示すことを目的としている。この報告書では、欧州連合(EU)の規制枠組みを基盤として、法執行分野におけるAIの応用と影響について詳細に検討している。また、データ・バイアス、公平性、プライバシー、説明責任、人権保護、識別性に対する潜在的な脅威に関する懸念についても考察しており、これらは特にEUの人工知能法の背景に関連している。

・[PDF] AI and policing - The benefits and challenges of artificial intelligence for law enforcement

・[DOCX][PDF] 仮訳

目次...

Foreword	まえがき
Executive Summary	エグゼクティブサマリー
Introduction	序文
Background	背景
Objectives	目的
Key takeaways for law enforcement	法執行機関にとって重要なこと
Applications of AI in law enforcement	法執行におけるAIの適用手法
Data analytics	データ分析
Large and complex data sets	大規模で複雑なデータセット
Predictive Policing	予測的取り締まり
OSINT and SOCMINT	OSINTとSOCMINT
Natural Language Processing (NLP)	自然言語処理（NLP）
Digital forensics	デジタル・フォレンジック
Computer vision and biometrics	コンピュータビジョンとバイオメトリクス
Video monitoring and analysis	ビデオモニタリングと分析
Image classification	画像分類
Biometrics	バイオメトリクス
Biometric categorisation	バイオメトリクス分類
Improved resource allocation and strategic planning	資源配分と戦略計画の改善
Generative AI	生成的AI
Technological limitations and challenges	技術的な限界と課題
Ethical and social issues in AI for law enforcement	法執行のためのAIにおける倫理的・社会的問題
Data bias and fairness	データのバイアスと公平性
Privacy and surveillance	プライバシーと監視
Accountability and transparency	説明責任と透明性
Human Rights and Discrimination	人権と識別的差別
The EU Artificial Intelligence Act: overview and context	EU人工知能法：概要と背景
Objectives, scope and key provisions	目的、範囲、主要規定
Prohibited uses of AI	禁止されているAIの使用
Law enforcement exceptions to prohibited practices	禁止された慣行に対する警察当局の例外
High-Risk AI Systems	高リスクAIシステム
The filter mechanism for the evaluation of high-risk systems	高リスクシステムを評価するためのフィルターメカニズム
Implications for law enforcement agencies	法執行機関への影響
Innovation and regulatory sandboxes	イノベーションと規制のサンドボックス
Balancing the benefits and restrictions	メリットと制約のバランスを取る
Addressing concerns of bias and discrimination	バイアスや差別の懸念への対応
Safeguarding privacy and data protection	プライバシーとデータ保護の保護
Future outlook and recommendations	今後の展望と提言
Potential for technological advancements	技術的進歩の可能性
Building public trust and acceptance	国民の信頼と受容を築く
Strengthening collaboration and knowledge sharing within LEAs	LEA内での協力と知識の共有を強化する。
Conclusion	結論
AI Glossary	AI用語集
Endnotes	巻末資料

エグゼクティブサマリー...

Executive Summary	エグゼクティブサマリー
This report aims to provide the law enforcement community with a comprehensive understanding of the various applications and uses of artificial intelligence (AI) in their daily operations. It seeks to serve as a textbook for internal security practitioners, offering guidance on how to responsibly and compliantly implement AI technologies. In addition to showcasing the potential benefits and innovative applications of AI, such as AI-driven data analytics, the report also aims to raise awareness about the potential pitfalls and ethical considerations of AI use in law enforcement. By addressing these challenges, the report endeavours to equip law enforcement professionals with the knowledge necessary to navigate the complexities of AI, ensuring its effective and ethical deployment in their work. The report focuses on large and complex data sets, open-source intelligence (OSINT) and natural language processing (NLP). It also delves into the realm of digital forensics, computer vision, biometrics, and touches on the potential of generative AI.	本報告書は、日常業務における人工知能（AI）の様々な適用と使用について、包括的な理解を法執行コミュニティに提供することを目的としている。また、内部セキュリティの実務家にとって教科書となり、責任を持ってコンプライアンスに基づきAI技術を導入する方法についての指針を提供することを目指している。本報告書は、AIを活用したデータ分析など、AIの潜在的な利点や革新的な応用例を紹介するだけでなく、法執行におけるAI活用の潜在的な落とし穴や倫理的配慮についての認識を高めることも目的としている。これらの課題を取り上げることで、報告書は法執行の専門家がAIの複雑さに対処するために必要な知識を身につけ、業務における効果的かつ倫理的な展開を確保するよう努めている。本報告書は、大規模で複雑なデータセット、オープンソースインテリジェンス（OSINT）、自然言語処理（NLP）に焦点を当てている。また、デジタル・フォレンジック、コンピュータ・ビジョン、バイオメトリクスの領域にも踏み込み、生成的AIの可能性についても触れている。
The use of AI by law enforcement is increasingly scrutinised due to its ethical and societal dimensions. The report attempts to address concerns about data bias, fairness, and potential encroachments on privacy, accountability, human rights protection and discrimination. These concerns become particularly relevant in the context of the EU’s Artificial Intelligence Act (EU AI Act), an overview of which is detailed in this report, as well as its broader context. The report emphasises the significance of the forthcoming regulation, detailing its objectives, scope, and principal provisions. The Act’s implications for law enforcement agencies are also discussed, emphasising the balance between fostering innovation and ensuring ethical use beyond compliance.	法執行機関によるAIの利用は、その倫理的・社会的側面からますます精査されるようになっている。本報告書は、データのバイアス、公平性、プライバシー侵害の可能性、説明責任、人権保護、識別的な懸念に対処することを試みている。これらの懸念は、EUの人工知能法（EU AI法）の文脈に特に関連しており、その概要は本報告書で詳述されている。本報告書では、間もなく施行される規制の重要性を強調し、その目的、範囲、主要条項について詳述している。また、法執行機関に対する同法の影響についても議論し、イノベーションの育成とコンプライアンスを超えた倫理的利用の確保とのバランスを強調している。
Central to the report is the assessment of how law enforcement can maintain a delicate balance between leveraging AI’s benefits and addressing its inherent restrictions. Strategies for addressing bias, privacy concerns, and the pivotal role of accountability frameworks, are elaborated. The report highlights the importance of innovative regulatory environments.	報告書の中心は、法執行機関がAIの利点を活用することと、AIに内在する制約に対処することの間で、いかに微妙なバランスを保つことができるかについてのアセスメントである。バイアス、プライバシーへの懸念、説明責任の枠組みの極めて重要な役割に対処するための戦略が詳述されている。報告書は、革新的な規制環境の重要性を強調している。
The concluding section forecasts the trajectory of AI in law enforcement, underscoring the potential technological advancements on the horizon. It also emphasises the need for public trust and acceptance, and the importance of collaboration and knowledge sharing. This comprehensive document serves as both a guide and a reflective tool for stakeholders vested in the confluence of AI and law enforcement within the European landscape.	結論として、法執行におけるAIの軌跡を予測し、技術的進歩の可能性を強調している。また、社会からの信頼と受容の必要性、協力と知識の共有の重要性も強調している。この包括的な文書は、欧州におけるAIと法執行の合流点に身を置く関係者にとって、ガイドであると同時に内省的なツールでもある。

その説明

・2024.09.23 How AI Can Strengthen Law Enforcement: Insights from Europol's New Report

How AI Can Strengthen Law Enforcement: Insights from Europol's New Report	AIが法執行を強化する方法:欧州刑事警察機構(Europol)の最新報告書からの洞察
Europol’s Innovation Lab highlights the transformative potential of AI in law enforcement, focusing on ethical and transparent applications of the technology to combat crime more effectively	欧州刑事警察機構(Europol)のイノベーション・ラボは、犯罪対策にAIをより効果的に活用するための倫理的かつ透明性の高い応用に焦点を当て、法執行におけるAIの変革の可能性を強調している
A newly published report by Europol’s Innovation Lab explores the ways in which artificial intelligence (AI) can revolutionise law enforcement operations. By harnessing AI's advanced capabilities, law enforcement agencies can process vast datasets more efficiently, enhancing their ability to detect and counter criminal activity. AI tools can streamline decision-making processes at both operational and strategic levels, enabling authorities to better identify and address criminal threats at their core.	欧州刑事警察機構(ユーロポール)のイノベーション・ラボが新たに発表した報告書では、人工知能(AI)が法執行業務に革命をもたらす可能性について考察している。AIの高度な能力を活用することで、法執行機関は膨大な量のデータをより効率的に処理することができ、犯罪行為の検知と対策能力が強化される。AIツールは、運用レベルと戦略レベルの両方で意思決定プロセスを合理化し、当局が犯罪の脅威をより正確に識別し、対処することを可能にする。
The report also delves into the implications of the recently adopted EU Artificial Intelligence Act, which imposes regulations on law enforcement’s use of AI. Key provisions include a ban on certain applications, such as real-time biometric identification in public spaces, and stringent oversight of high-risk AI systems. While these regulations present challenges, they also foster innovation by encouraging the creation of regulatory sandboxes. The report underscores that AI’s advantages must be carefully weighed against potential risks to ensure fairness, transparency, and the protection of privacy. Close collaboration between law enforcement agencies, technology developers, and policymakers will be crucial for the ethical and effective deployment of AI.	また、本報告書では、法執行機関によるAIの利用に規制を課す、最近採択されたEUの人工知能法の影響についても詳しく掘り下げている。主な規定には、公共の場でのリアルタイムの生体認証識別などの特定のアプリケーションの禁止、および高リスクのAIシステムに対する厳格な監視が含まれている。これらの規制は課題を提起する一方で、規制サンドボックスの創出を奨励することでイノベーションを促進する。報告書では、公平性、透明性、プライバシーの保護を確保するために、AIの利点と潜在的なリスクを慎重に比較検討する必要があると強調している。AIの倫理的かつ効果的な展開には、法執行機関、技術開発者、政策立案者間の緊密な連携が不可欠である。
Europol’s Executive Director Catherine De Bolle said,	欧州刑事警察機構(ユーロポール)のエグゼクティブ・ディレクターであるキャサリン・デ・ボル氏は次のように述べた。
Artificial intelligence will profoundly reshape the law enforcement landscape, offering unprecedented tools to enhance our ability to safeguard public safety. Europol is committed to staying at the forefront of these technological advancements. This report from the Innovation Lab not only reflects our dedication to the responsible adoption of AI, but also serves as a guide for the broader European law enforcement community as we navigate this new era of digital policing.	「人工知能は法執行のあり方を大きく変えるでだろう。そして、公共の安全を守る私たちの能力を強化する、これまでにないツールを提供してくれるだろう。ユーロポールは、こうした技術の進歩の最前線に立ち続けることを約束する。このイノベーション・ラボの報告書は、AIの責任ある導入に対する私たちの献身を反映しているだけでなく、デジタル警察の新しい時代を切り開くにあたり、欧州のより広範な法執行機関の指針ともなるものである。」
Key takeaways from the report:	報告書の主な要点:
・Enhanced Law Enforcement Capabilities: AI technologies can significantly improve law enforcement operations, from advanced data analytics to biometric systems.	・法執行能力の向上:AI技術は、高度なデータ分析から生体認証システムに至るまで、法執行業務を大幅に改善することができる。
・Improved Operational Efficiency: AI’s ability to handle large datasets and utilise Natural Language Processing (NLP) can streamline workflows while upholding privacy standards.	・業務効率の改善:AIの大量データセット処理能力と自然言語処理(NLP)の活用により、プライバシー標準を維持しながらワークフローを合理化できる。
・Real-Time Insights in Crisis Situations: AI tools can rapidly analyse unstructured data, providing critical insights for decision-making in emergency situations.	・危機的状況におけるリアルタイムの洞察:AIツールは非構造化データを迅速に分析し、緊急事態における意思決定に重要な洞察をもたらすことができる。
・International Cooperation: AI-driven tools, such as machine translation, are vital for seamless international collaboration in cross-border investigations.	・国際協力:国境を越えた捜査におけるシームレスな国際協力には、機械翻訳などのAI主導のツールが不可欠である。
・Technical Infrastructure and Expertise: The successful development and deployment of AI in law enforcement requires robust technological infrastructure and specialised expertise.	・技術インフラと専門知識:法執行機関におけるAIの開発と展開を成功させるには、強固な技術インフラと専門知識が必要である。
・Navigating Legal and Ethical Challenges: Integrating AI responsibly requires navigating complex legal frameworks, ensuring accountability, transparency, and protection of civil liberties.	・法的および倫理的課題への対応:AIを責任を持って統合するには、複雑な法的枠組みを理解し、説明責任、透明性、市民的自由の防御を確保する必要がある。
・Bias Mitigation and Training: Comprehensive training programmes and measures to address bias in AI systems are essential to promote fairness, justice, and impartiality in law enforcement practices.	・バイアス低減とトレーニング: 包括的なトレーニングプログラムとAIシステムにおけるバイアスに対処するための措置は、法執行の実践における公平性、正義、公平性を促進するために不可欠である。
About Europol’s Innovation Lab	欧州刑事警察機構(ユーロポール)イノベーションラボについて
Europol’s Innovation Lab is dedicated to identifying, promoting, and developing cutting-edge solutions that enhance the operational capacity of EU law enforcement agencies. By leveraging new technologies, the Innovation Lab helps investigators and analysts work more effectively, reducing redundancy, fostering synergies, and optimising resources.	欧州刑事警察機構(ユーロポール)イノベーションラボは、EUの法執行機関の運用能力を強化する最先端のソリューションを識別、促進、開発することに専念している。新しいテクノロジーを活用することで、イノベーションラボは、捜査官や分析官がより効果的に業務を遂行できるよう支援し、重複を削減し、相乗効果を促進し、リソースを最適化する。
Aligned with the strategic goals of Europol's 2020+ Strategy, the Innovation Lab remains at the forefront of law enforcement innovation and research. Its work is structured around four core pillars: managing projects to support operational needs, monitoring technological trends, maintaining networks of experts, and serving as the secretariat for the EU Innovation Hub for Internal Security.	欧州刑事警察機構(ユーロポール)の2020+戦略の戦略目標に沿って、イノベーション・ラボは法執行機関におけるイノベーションと研究の最前線に位置している。その業務は、4つの主要な柱を中心に構成されている。すなわち、業務上のニーズをサポートするプロジェクトの管理、技術動向の監視、専門家のネットワークの維持、そしてEU域内安全保障のためのイノベーション・ハブの事務局としての役割である。
Digital Challenges	デジタルの課題
This report is part of Europol’s ongoing efforts to highlight how digitalisation has transformed both crime and policing, particularly as technology, encrypted communication and data complexity escalate.	この報告書は、デジタル化が犯罪と警察業務の両方にどのような変化をもたらしたかを明らかにする欧州刑事警察機構(ユーロポール)の継続的な取り組みの一環であり、特にテクノロジー、暗号化コミュニケーション、データの複雑化が加速していることを強調している。
By fostering innovation and enhancing international collaboration, Europol is working to equip law enforcement agencies with the tools and knowledge to stay ahead of criminals exploiting digital technology.	欧州刑事警察機構(ユーロポール)は、イノベーションを促進し、国際的な協力を強化することで、デジタルテクノロジーを悪用する犯罪者に先手を打つためのツールと知識を法執行機関に提供する取り組みを行っている。
From AI to encryption, home routing and quantum computing, read more about Europol’s latest publications on digital challenges.	AIから暗号化、ホームルーティング、量子コンピューティングまで、デジタルの課題に関する欧州刑事警察機構(ユーロポール)の最新刊行物について、さらに詳しくお読みください。

日本の警察のAIの活用についての実証実験については、

令和4年警察白書にありますね...

● 警察庁 - 警察白書

・令和4年警察白書 - 第1部　特集・トピックス - 特集　技術革新による社会の変容と警察の新たなる展開 - 2　AIをはじめとする先端技術等の活用による警察力の強化に向けた取組

（1）先端技術を用いた実証実験等

①　AIを活用した疑わしい取引に関する情報の分析に係る実証実験
②　AIを活用したSNSにおける規制薬物に関する情報等の探索・分析に係る実証実験
③　AIを活用した車種判別に係る実証実験

予算等については、こちら

・令和５年度行政事業レビュー

・・[PDF] 人工知能等先端技術を用いた警察業務高度化・効率化に係る実証実験等

今年の7月のニュース。　国会答弁用AI(^^;;

● NHK

・警察庁 生成AI活用で資料作成など業務効率化 今年度から検証へ

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過去の国会答弁や、警察白書などから警察特有の用語や文脈を学習させ、資料や通達の文案の作成、外国の文書の翻訳、各地の警察からの問い合わせへの回答などにどの程度対応できるか、また、作業時間をどれくらい縮減できるかなどを評価・分析するということです。

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