Полиция в Аризоне заменила нарисованные от руки эскизы подозреваемых реалистичными изображениями, созданными ИИ

Полицейское управление города Гудиер в штате Аризона начало использовать сгенерированные искусственным интеллектом ^[1] изображения подозреваемых вместо нарисованных от руки эскизов, пишет ^[2] Washington Post. После стрельбы в пригороде Финикса управление опубликовало фотореалистичное изображение подозреваемого с предупреждением, что визуализацию создал ИИ.

Правоохранительные органы в США используют инструменты на базе ИИ для анализа улик, идентификации подозреваемых через системы распознавания лиц и выполнения административных задач, таких как составление отчётов. Однако полицейское управление Гудиера одним из первых заменило нарисованные от руки эскизы подозреваемых реалистичными изображениями, созданными ИИ.

Эксперты предупредили, что эта практика может исказить и без того ненадёжный процесс идентификации подозреваемых или стать предметом судебного разбирательства. За использование ИИ для воссоздания изображений подозреваемых отвечает тот же сотрудник полиции Гудиера Майк Бонасера, который обычно рисует эскизы. Обычно он создаёт от пяти до семи эскизов в год.

В 2025 году Бонасера загрузил несколько своих старых эскизов в ChatGPT и удивился реалистичностью сгенерированных ИИ изображений, которые напоминали реальных подозреваемых. Специалист получил одобрение от руководителей полицейского департамента и прокуратуры округа Марикопа, чтобы в апреле впервые использовать ИИ для создания изображения подозреваемого в деле о попытке похищения.

После публикации этого изображения департамент получил множество сообщений от граждан, что убедило его повторить процедуру в ноябре. Изображения генерируют в присутствии свидетеля, который может предложить небольшие детали и изменения. Однако публикация ИИ-изображений по двум делам не привела к арестам.

Доцент кафедры медицинского права в Аризонском университете Брайан Шварц предупредил, что генераторы изображений на базе ИИ могут быть уязвимы к предвзятости в обучающих данных. Наличие большего количества фотографий людей определённой расы в датасете способно повлиять на результаты работы таких инструментов.