Daniel Francis, założyciel firmy Abel, ma dość nietypową metodę prowadzenia badań terenowych na rzecz swojego startupu. Jego firma zajmuje się tworzeniem oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji (AI), które umożliwia automatyczne sporządzanie raportów policyjnych na podstawie nagrań z kamer nasobnych oraz danych z wezwań. Aby dobrze zrozumieć, jak wygląda codzienna praca funkcjonariuszy, Francis często uczestniczy w patrolach policyjnych na miejscu pasażera.
Niezwykłe doświadczenia z patroli policyjnych
Podczas jednej z takich przejażdżek, Francis znalazł się w dość dramatycznej sytuacji. Jadąc autostradą w Oakland w Kalifornii, samochód policyjny, w którym się znajdował, osiągnął prędkość 135 mil na godzinę, a na kolanach prowadzącego funkcjonariusza spoczywała broń. Zdarzenie było wynikiem pościgu za kierowcą, który odmówił zatrzymania się do kontroli i próbował uciec.
Francis przyznał, że choć większość jego doświadczeń z policją była dość rutynowa, tamten dzień wyróżniał się ze względu na intensywność akcji. „Byłem podekscytowany,” wspominał. „W końcu coś się dzieje! W końcu nie tylko zgłoszenie kradzieży samochodu, przy którym wypełniamy raport.”
Wyzwania związane z pisaniem raportów
Po 40 minutach, pościg zakończył się na ulicach wąskich wzgórz Oakland, gdy uciekający pojazd zatrzymał się z powodu braku paliwa. Dla Francisa, mimo stresujących okoliczności, była to jednak okazja do refleksji nad tym, jak trudne i czasochłonne może być sporządzanie raportu z takiego pościgu. „Raporty z pościgów są jednymi z najtrudniejszych do napisania,” zauważył. „Musi w nich być zawarte każde przejechane skrzyżowanie, każdy zakręt. To są ogromne dokumenty.”
Abel: Redukcja biurokracji dzięki AI
Francis, po wielu godzinach spędzonych na analizie pracy policji, zdał sobie sprawę, jak dużą część czasu funkcjonariusze spędzają na wypełnianiu dokumentów. Zainspirowany, postanowił stworzyć narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które mogłoby automatyzować ten proces. Jego firma Abel korzysta z nagrań z kamer nasobnych oraz danych z połączeń alarmowych, aby wypełniać raporty policyjne, które normalnie zajmowałyby funkcjonariuszom nawet 45 minut. Dzięki temu policjanci mogą poświęcać więcej czasu na faktyczną pracę terenową, a mniej na biurokrację.
W najnowszej rundzie finansowania, Abel pozyskał 5 milionów dolarów. Inwestycję przewodził fundusz Day One Ventures, a wśród wspierających są również Long Journey Ventures i Y Combinator, gdzie Abel został zakwalifikowany do letniej edycji programu w 2024 roku. Zebrane środki mają pomóc w dalszym rozwoju technologii oraz zatrudnieniu inżynierów.
Od mediów społecznościowych do technologii policyjnej
Francis nie jest postacią anonimową w świecie technologii. W 2023 roku, kiedy Elon Musk zwalniał pracowników Twittera, Francis żartobliwie udawał w internecie, że jest jednym z inżynierów, którzy utracili pracę. Ku jego zaskoczeniu, doprowadziło to do zatrudnienia go przez samego Muska. Mimo że praca pod okiem miliardera była stresująca, Francis wspomina ją z humorem. „Gdy Elon na ciebie krzyczy, to naprawdę przerażające,” śmiał się.
Nieco później, w 2022 roku, Francis doświadczył serii wydarzeń, które zmieniły jego zawodowy kierunek. Pomógł bliskiej przyjaciółce w ucieczce z przemocowego związku i w tajemnicy przeprowadził ją oraz jej dziecko w nowe miejsce. Jednak mąż kobiety wkrótce odkrył jej nowy adres i zaczął grozić, przychodząc pod drzwi jej domu. Policja, z powodu braku personelu, potrzebowała średnio 45 minut, aby odpowiedzieć na wezwania.
Narodziny pomysłu na Abel
To właśnie długi czas reakcji policji oraz liczba godzin spędzonych na dokumentacji uświadomiły Francisowi, jak wielką rolę mogłaby odegrać sztuczna inteligencja w usprawnianiu pracy służb mundurowych. Rozpoczął od tworzenia prototypowych wersji Abel, używając amatorskich nagrań z kamer nasobnych, które nagrywał, odgrywając z przyjaciółmi drobne wykroczenia, takie jak zaśmiecanie.
Obecnie Abel jest już testowany przez wydział policji w Richmond, Kalifornia. Nowa technologia pozwala funkcjonariuszom na odkładanie pisania raportów na później, ponieważ AI wstępnie przygotowuje dla nich szkic, który można jedynie edytować na koniec dnia. To znacząco oszczędza czas, który wcześniej musiał być poświęcony na szczegółowe opisywanie każdego wydarzenia na miejscu zdarzenia.
Konkurencja i przyszłość Abel
Francis nie jest jednak jedynym, który dostrzegł potencjał AI w automatyzacji pracy policji. Na rynku pojawiły się już inne firmy, takie jak Axon, znane z produkcji kamer nasobnych i paralizatorów, które oferują podobne rozwiązania pod nazwą Draft One. Z kolei mniejsze startupy, takie jak Policereports.ai, również stawiają na rozwój podobnych narzędzi.
Mimo to, Francis zachowuje optymizm. Jego celem jest odciążenie policjantów od nadmiernej biurokracji i umożliwienie im skupienia się na tym, co naprawdę istotne — ochronie obywateli i wykonywaniu pracy, na którą się zdecydowali. „Dla wszystkich będzie lepiej, jeśli policjanci nie będą przepracowani i wypaleni,” podsumował.
Sztuczna inteligencja, jaką rozwija Abel, ma szansę znacząco poprawić efektywność pracy policji, zmniejszając liczbę godzin spędzanych nad raportami i umożliwiając szybszą reakcję na wezwania. To przyszłość, która może przynieść korzyści nie tylko funkcjonariuszom, ale i całemu społeczeństwu.
