For å lese artikler må du være abonnent

50 kr for 5 uker

  • Full tilgang til TU.no og Digi.no
  • Artikkelarkiv helt tilbake til 1854
  • Eksklusive nyhetsbrev

Deretter 299 kr/mnd. Fornyes automatisk, avslutt når du vil.

PRØV OSS I 5 UKER

2990 kr / år

  • Full tilgang til TU.no og Digi.no
  • Artikkelarkiv helt tilbake til 1854
  • Eksklusive nyhetsbrev
  • Spar 598 kr

Fornyes automatisk til ordinær pris, avslutt når du vill.

BESTILL NÅ

Bedrift eller student?

  • Sjekk om du har tilgang via arbeidsgiver
  • Pristilbud til din bedrift
  • Innløs din gratis studenttilgang

Tilgang avhenger av avtalen med din arbeidsgiver eller ditt studiested.

LES MER HER

kunstig intelligens

Vil bruke kunstig intelligens til å kartlegge risiko for overgrep mot barn

Ilustasjonsbilde av politiet i arbeid. Et nytt verktøy for patruljering på åpne sosiale medier får veiledning fra Datatilsynet.
Ilustasjonsbilde av politiet i arbeid. Et nytt verktøy for patruljering på åpne sosiale medier får veiledning fra Datatilsynet. Illustrasjonsfoto: Gorm Kallestad, NTB Scanpix

Politipatruljer på nett i form av digitale roboter skal avdekke mulige overgrep mot barn. Politihøgskolen og Universitetet i Agder samarbeider om utviklingen.

Konseptet, som har fått navnet PrevBOT, er et verktøy for patruljering på åpne sosiale medier, med mål om å forebygge seksuelle overgrep mot barn. Verktøyet skal, ved hjelp av kunstig intelligens, kunne kartlegge atferd som indikerer risiko for seksuelle overgrep, og den skal kunne peke ut sosiale arenaer det er verdt å følge ekstra med på. Den skal kunne identifisere grooming-samtaler via analyse av språk, og den skal kunne predikere alder og kjønn på de involverte.

Nå er prosjektet plukket ut til Datatilsynets regulatoriske sandkasse for kunstig intelligens. Sandkassen ble opprettet i 2020 og har fungert som et trygt miljø der utvalgte norske virksomheter for en periode har fått veiledning fra Datatilsynet når de har tatt i bruk nyutviklede AI-løsninger som behandler personopplysninger.

Powered by Labrador CMS