# prompt research use cases for artificial intelligence for police services give examples, be very detailed, search for case studies, success stories, experience reports - at least 3 per point, supply sources for each focus on large language models and working with text data >> translate into german keep the sources and links --- # source siehe https://www.perplexity.ai/search/research-use-cases-for-artific-P2L84kGwSDe43YhxSjuuHg --- # result Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), wird zunehmend in Polizeidiensten integriert und bietet zahlreiche Anwendungen und Vorteile. Hier sind einige detaillierte Anwendungsfälle, unterstützt durch Fallstudien und Erfolgsgeschichten: ## **1. Berichtserstellung und Dokumentation** LLMs wie ChatGPT revolutionieren die Erstellung von Polizeiberichten, indem sie die Erstellung von ersten Entwürfen und Zusammenfassungen basierend auf Audioeingaben von Körperkameras automatisieren. Diese Technologie hilft den Beamten, Zeit zu sparen und sorgt für Konsistenz und Genauigkeit in der Dokumentation. - **Fallstudie: Axons Draft One**: Diese KI-gestützte Software verwendet LLM-Technologie, um Entwürfe von Berichten aus Körperkamera-Audio zu generieren. Sie wurde in verschiedenen US-Polizeidienststellen implementiert und rationalisiert den Berichtserstellungsprozess, sodass sich die Beamten mehr auf die Arbeit vor Ort konzentrieren können[1]. - **Erfolgsgeschichte: Verbesserte Effizienz**: Der Einsatz von LLMs bei der Berichtserstellung hat zu erheblichen Zeiteinsparungen für die Beamten geführt, die nun schnell Berichte über Routinevorfälle wie Diebstahl und Vandalismus erstellen können, wodurch die Verwaltungsbelastung reduziert wird[1]. - **Erfahrungsbericht: Erhöhte Genauigkeit**: Durch den Einsatz von LLMs haben Polizeidienststellen Verbesserungen in der Genauigkeit und Vollständigkeit von Berichten festgestellt, was für die rechtliche Überprüfung und nachfolgende Ermittlungen entscheidend ist[1]. ## **2. Datenanalyse und Unterstützung bei Ermittlungen** KI und LLMs unterstützen Polizeikräfte bei der Analyse großer Mengen an Textdaten, wie z.B. Kriminalnotizen und Interviewtranskripte, um Muster zu identifizieren und Ermittlungen zu unterstützen. - **Fallstudie: SAS Digital Assistants**: In Großbritannien verwenden Polizeikräfte KI-Digitalassistenten, um Daten zu vergleichen und Ermittlungsansätze vorzuschlagen, was die Gründlichkeit und Effizienz bei der Fallbearbeitung sicherstellt[4]. - **Erfolgsgeschichte: Erkennung von Kriminalmustern**: KI-Tools haben es Polizeidienststellen ermöglicht, komplexe Beziehungen in Sprachdaten zu erkennen, was bei der Identifizierung von Kriminalmustern und potenziellen Bedrohungen hilft[4]. - **Erfahrungsbericht: Verbesserte Entscheidungsfindung**: Durch die Integration von KI können Polizeikräfte Berichte priorisieren und effektiver auf öffentliche Risiken reagieren, was die Entscheidungsprozesse insgesamt verbessert[4]. ## **3. Prädiktive Polizeiarbeit und Ressourcenallokation** KI-Technologien, einschließlich LLMs, werden verwendet, um das Management von Patrouillen und die Ressourcenallokation zu optimieren und die operative Effektivität zu steigern. - **Fallstudie: KI-gestütztes Patrouillenmanagement**: KI-Systeme wurden eingesetzt, um Daten für eine bessere Patrouilleneinsatzplanung zu analysieren, was die situative Wahrnehmung und Entscheidungsfähigkeit der Beamten in Echtzeit verbessert[5]. - **Erfolgsgeschichte: Kriminalitätsvorhersage**: KI-Lösungen waren erfolgreich bei der Bereitstellung präziser Kriminalitätsvorhersagen, die den Polizeidienststellen helfen, Ressourcen effektiver zuzuweisen und Kriminalitätsraten zu senken[5]. - **Erfahrungsbericht: Bias-Minderung**: KI-Tools sind so konzipiert, dass sie Vorurteile in polizeilichen Entscheidungen minimieren und Fairness und Transparenz in den Strafverfolgungsoperationen fördern[5]. Diese Anwendungsfälle heben das transformative Potenzial von KI und LLMs in der Polizeiarbeit hervor und bieten signifikante Verbesserungen in Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsfindung. Es ist jedoch wichtig, ethische Überlegungen wie Datenschutz und Vorurteile zu berücksichtigen, um eine verantwortungsvolle und effektive Implementierung dieser Technologien in der Strafverfolgung sicherzustellen. Citations: [1] https://getcoai.com/news/police-officers-are-using-ai-to-write-police-reports/ [2] https://www.policechiefmagazine.org/exploring-ai-law-enforcement-interview/ [3] https://apps.dtic.mil/sti/trecms/pdf/AD1150403.pdf [4] https://policinginsight.com/feature/advertisement/fighting-the-bad-and-finding-the-good-in-generative-ai/ [5] https://www.soundthinking.com/blog/leveraging-ai-for-smarter-policing/ [6] https://www.deloitte.com/za/en/Industries/government-public/perspectives/urban-future-with-a-purpose/surveillance-and-predictive-policing-through-ai.html ---