อนาคตของตำรวจที่เปลี่ยนแปลงด้วย AI และความเป็นจริงผสม: มหาวิทยาลัยอูเมโอในสวีเดนสำรวจความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีใหม่

ข้อมูล AI ในสายตาของเจ้าหน้าที่ตำรวจ——เทคโนโลยีที่สนับสนุน "การสืบสวนในอนาคต" และการตัดสินใจที่ไม่ควรมอบหมายให้เทคโนโลยี

มองไปที่ยานพาหนะตรงหน้า ข้อมูลดิจิทัลปรากฏรอบๆ โดยไม่ต้องละสายตาจากหน้าจอในมือ สามารถตรวจสอบข้อมูลที่จำเป็นได้——

การวิจัยที่เชื่อมโยงกับกิจกรรมตำรวจในอนาคตนี้ กำลังดำเนินการโดยทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยอูเมโอในสวีเดนและทีมอื่นๆ โดยใช้ระบบโต้ตอบที่ผสมผสาน AI และ "ความเป็นจริงผสม (MR)"

ในการวิจัยที่เผยแพร่โดย Phys.org และมหาวิทยาลัยในวันที่ 8 ตุลาคม 2026 ได้มีการพิจารณาถึงความเป็นไปได้ในการสนับสนุนการตัดสินใจในสถานการณ์จริงและปัญหาทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการนำไปใช้ โดยมีเจ้าหน้าที่ตำรวจและครูฝึกเข้าร่วมการฝึกอบรม

สิ่งที่ควรสังเกตคือ การวิจัยนี้ไม่ได้มุ่งหมายที่จะทดแทนเจ้าหน้าที่ตำรวจด้วย AI แต่เน้นที่การใช้ข้อมูลดิจิทัลอย่างไรให้เป็นประโยชน์ในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถในการตัดสินใจของมนุษย์

"ความเป็นจริงผสม" ที่ซ้อนข้อมูลในภูมิทัศน์จริงคืออะไร

MR เป็นเทคโนโลยีที่ซ้อนข้อมูลหรือวัตถุดิจิทัลในพื้นที่จริง แตกต่างจาก VR ที่ครอบคลุมสายตาด้วยพื้นที่เสมือน สามารถดูคน รถ และอาคารรอบๆ พร้อมกับอ้างอิงข้อมูลเพิ่มเติมได้

ในการวิจัยนี้ ใช้ชุดหูฟัง "HoloLens" ของ Microsoft ซึ่งสามารถควบคุมด้วยสายตาและเสียง และมีการพิจารณาการใช้งานเพื่อสนับสนุนการระบุวัตถุและการรับรู้ถึงอันตรายที่อาจเกิดขึ้น

ในกิจกรรมตำรวจ สถานการณ์ตรงหน้ามีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ต้องให้ความสนใจกับการเคลื่อนไหวของคู่กรณี ตำแหน่งของคนรอบข้าง และการประสานงานกับเพื่อนร่วมงาน

หากสามารถตรวจสอบข้อมูลที่จำเป็นได้ในสายตาในขณะนั้น อาจช่วยในการรับรู้สถานการณ์ได้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่มากเกินไปไม่ใช่สิ่งที่ดี หากมีการแสดงผลมากเกินไปหรือข้อมูลที่ผิดพลาดถูกเน้น อาจทำให้มองข้ามการเปลี่ยนแปลงตรงหน้าได้ สิ่งสำคัญคือไม่ใช่แค่สิ่งที่สามารถแสดงได้ แต่คือสิ่งที่จะแสดง เมื่อไหร่ และในระดับใด

เจ้าหน้าที่ตำรวจและครูฝึก 39 คนเข้าร่วม ได้รับการประเมินในเชิงบวกจากการฝึกอบรม

การวิจัยนี้ได้ดำเนินการร่วมกับสถาบันการศึกษาตำรวจและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในสวีเดนและคาตาลุญญา ประเทศสเปน โดยแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน ผู้เข้าร่วมประกอบด้วยเจ้าหน้าที่ตำรวจและครูฝึกทั้งหมด 39 คน

ก่อนการทดสอบเชิงปฏิบัติ ผู้เข้าร่วมได้เข้าร่วมเวิร์กช็อปสองครั้ง หนึ่งคือการเรียนรู้หลักการพื้นฐานของ AI ที่เชื่อถือได้ อีกหนึ่งคือการทดลองใช้ MR และ HoloLens

หลังจากนั้น ในการฝึกอบรมการหยุดยานพาหนะที่มีความเสี่ยงสูง ได้ใช้ HoloLens เป็นเครื่องมือสนับสนุน

ตามการประกาศของมหาวิทยาลัย ผู้เข้าร่วมมีความเห็นเชิงบวกอย่างมากต่อความมีประโยชน์ ความง่ายในการใช้งาน และความน่าเชื่อถือของระบบ อันเดอร์ส โชกสเตล ซึ่งเป็นทั้งเจ้าหน้าที่ตำรวจและอาจารย์ที่มหาวิทยาลัย ได้อธิบายว่าผู้เข้าร่วมมีความสนใจสูงและพบเห็นโอกาสมากมาย

นี่คือความสำคัญของการร่วมมือระหว่างฝ่ายพัฒนาเทคโนโลยีและฝ่ายปฏิบัติงานตำรวจ ฟังก์ชันที่นักพัฒนาคิดว่าสะดวกและฟังก์ชันที่จำเป็นจริงในสถานที่ไม่จำเป็นต้องตรงกัน การนำความรู้จากทั้งสองฝ่ายมารวมกันเป็นจุดเริ่มต้นในการพิจารณาความเป็นไปได้ในการใช้งาน

"ได้รับการตอบรับที่ดี" และ "พิสูจน์แล้วว่าปลอดภัย" ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

ในทางกลับกัน การรับผลลัพธ์ในครั้งนี้ว่า "พิสูจน์แล้วว่าการใช้ AI จะทำให้กิจกรรมตำรวจปลอดภัย" นั้นยังเร็วเกินไป

ผลลัพธ์หลักที่แสดงในบทความแนะนำคือการประเมินเชิงบวกจากผู้เข้าร่วมที่มีประสบการณ์การฝึกอบรม ไม่ได้แสดงให้เห็นว่ามีอุบัติเหตุลดลงกี่ครั้งหรือการเข้าใจผิดถูกป้องกันได้มากเพียงใดในสถานการณ์จริง

ความรู้สึกว่าผู้ใช้สามารถเชื่อถือได้และระบบทำงานได้อย่างแม่นยำในสถานการณ์ต่างๆ เป็นปัญหาที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น ในที่มืด ในสภาพอากาศฝนตก ในที่ที่คนหนาแน่น หรือในสภาพแวดล้อมที่การสื่อสารไม่เสถียร การสนับสนุนจะทำงานหรือไม่ เมื่อมีข้อมูลผิดพลาด เจ้าหน้าที่ตำรวจจะสามารถตรวจจับได้หรือไม่ ประเด็นเหล่านี้จำเป็นต้องตรวจสอบเมื่อพิจารณาการใช้งานจริง

เหล่านี้เป็นประเด็นที่จะถูกถามในการตรวจสอบในอนาคต และไม่สามารถตัดสินว่าได้รับการแก้ไขแล้วจากบทความแนะนำในครั้งนี้

เพราะเป็นการวิจัยที่มีความคาดหวัง การแยกแยะความคิดเห็นของผู้ใช้ ประสิทธิภาพของเทคโนโลยี และผลกระทบต่อสังคมโดยรวมจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ยิ่งการอัตโนมัติเพิ่มขึ้น ปัญหาทางจริยธรรมก็ยิ่งหนักขึ้น

ทีมวิจัยได้วิเคราะห์ฟังก์ชันในระดับความเสี่ยงสามระดับจากต่ำไปสูง ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการอัตโนมัติที่สูงขึ้นจะเพิ่มความเสี่ยงทางจริยธรรมเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส และอคติของอัลกอริทึม

การแสดงข้อมูลอ้างอิงให้เจ้าหน้าที่ตำรวจดูและการที่ AI ประเมินบุคคลหรือสถานการณ์และกำหนดทิศทางการตอบสนองมีผลกระทบที่แตกต่างกัน

หากระบบประเมินบุคคลตรงหน้าอย่างผิดพลาดว่าเป็นอันตราย การแสดงผลนั้นอาจสร้างอคติให้กับเจ้าหน้าที่ตำรวจ ในทางกลับกัน การมองข้ามอันตรายอาจทำให้การระวังลดลง

นี่ไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงในการฝึกอบรมครั้งนี้ แต่เป็นปัญหาที่ควรพิจารณาเมื่อมีการนำระบบสนับสนุนการตัดสินใจเข้ามาใช้

นอกจากนี้ หากมีการออกแบบให้บันทึกภาพหรือข้อมูลที่เข้ามาในสายตา ควรพิจารณาว่าจะจัดการข้อมูลของผู้ที่ไม่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์อย่างไร รวมถึงระยะเวลาการเก็บรักษา ผู้ที่สามารถเข้าถึง การให้ข้อมูลภายนอก และกระบวนการลบ

ประสิทธิภาพของชุดหูฟังเพียงอย่างเดียวไม่สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้

เพื่อไม่ให้ "มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย" เป็นเพียงคำพูด

นักวิจัยเน้นว่าระบบไม่ควรเป็นอัตโนมัติทั้งหมด และการตัดสินใจสุดท้ายควรทำโดยมนุษย์

อย่างไรก็ตาม การที่มนุษย์เป็นผู้ควบคุมสุดท้ายไม่ได้หมายความว่าเพียงพอ หากในความเป็นจริงมนุษย์ยอมรับการแสดงผลของ AI โดยตรง การตัดสินใจของมนุษย์จะกลายเป็นเพียงรูปแบบ

หากพิจารณาระบบที่คล้ายกันในญี่ปุ่น จำเป็นต้องมีการออกแบบที่ให้เจ้าหน้าที่ตำรวจสามารถพิจารณาข้อมูลของ AI ได้

เช่น การแยกแยะว่าข้อมูลที่แสดงเป็นข้อเท็จจริงที่สังเกตโดยตรง บันทึกในอดีต หรือการประมาณโดย AI การเข้าใจข้อจำกัดเมื่อข้อมูลเก่าหรือไม่แน่นอน และการปฏิเสธข้อเสนอของ AI เมื่อขัดแย้งกับข้อเท็จจริงที่ได้ยินและเห็นในสถานที่

นอกจากนี้ การมีระบบที่สามารถตรวจสอบการตอบสนองในภายหลังได้ เช่น ข้อมูลใดที่แสดงและมนุษย์ตัดสินใจอย่างไร ก็เป็นสิ่งสำคัญ

เพื่อให้คำว่า "มนุษย์มีความรับผิดชอบ" เป็นสิ่งที่มีความหมาย จำเป็นต้องมีข้อมูลและอำนาจในการตัดสินใจเพียงพอสำหรับมนุษย์

บนโซเชียลมีเดียมีการแนะนำบทความวิจัยเป็นหลัก การประเมินจากประชาชนทั่วไปยังไม่ปรากฏ

บนโซเชียลมีเดีย มีการยืนยันโพสต์ที่เผยแพร่แนะนำบทความวิจัยนี้

เบอร์นาท บิโบลาส จอร์ดา หนึ่งในผู้ร่วมเขียน ได้รายงานการตีพิมพ์บทความบน LinkedIn และแนะนำว่าเป็นผลลัพธ์จากโครงการร่วมในยุโรปที่เกี่ยวข้องกับสถาบันวิจัยความปลอดภัยสาธารณะคาตาลุญญา มหาวิทยาลัยอูเมโอ และบริษัทต่างๆ

นอกจากนี้ เอริค บอร์กลุนด์ ยังได้แชร์บทความบน LinkedIn โดยระบุว่าเป็นการวิจัยที่เกี่ยวกับปัญหาของ AI ในการปฏิบัติการทางยุทธวิธีของตำรวจ

จากโพสต์ที่ยืนยันได้ แสดงให้เห็นถึงการเคลื่อนไหวที่จะเชื่อมโยงผลการวิจัยกับการอภิปรายในเชิงวิชาการ

อย่างไรก็ตาม โพสต์เหล่านี้เป็นการแนะนำบทความวิจัยเอง ไม่ได้รวบรวมการตอบสนองจากประชาชนทั่วไปต่อข่าวในวันที่ 8 ตุลาคม ในขอบเขตที่ยืนยันได้ ยังไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะตัดสินการสนับสนุนหรือปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดียของญี่ปุ่น

ดังนั้น การแสดงออกเช่น "เสียงต้อนรับล้นหลามบนโซเชียลมีเดีย" หรือ "ความกังวลเกี่ยวกับสังคมการเฝ้าระวังเพิ่มขึ้น" ไม่สามารถใช้กับการวิจัยนี้ได้ สิ่งที่เห็นได้ในขั้นตอนนี้คือการแบ่งปันการวิจัยกำลังดำเนินไป

หากพิจารณาในบริบทของญี่ปุ่น การตรวจสอบก่อนการนำเข้าเป็นกุญแจสำคัญ

การวิจัยนี้ไม่ใช่ข่าวว่ามีการตัดสินใจนำระบบเดียวกันนี้มาใช้ในตำรวจญี่ปุ่น อย่างไรก็ตาม ปัญหาการใช้ AI เพื่อความปลอดภัยสาธารณะเป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องกับญี่ปุ่นด้วย

สิ่งที่ควรพิจารณาเป็นพิเศษคือไม่เพียงแต่ความสะดวกสำหรับเจ้าหน้าที่ตำรวจ แต่ยังรวมถึงความปลอดภัยและความพึงพอใจของประชาชนที่ได้รับการตอบสนองด้วย

แม้จะสามารถตรวจสอบข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว แต่หากมีการประมาณที่ผิดพลาดทำให้เกิดการระวังที่ไม่จำเป็น หรือมีการบันทึกโดยไม่มีการอธิบาย ก็ไม่จำเป็นต้องนำไปสู่ความไว้วางใจจากประชาชน

หากพิจารณาในญี่ปุ่น ควรเริ่มจากการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมที่สามารถตรวจสอบวิธีการแสดงข้อมูลและการตอบสนองต่อการเข้าใจผิดได้ นอกจากการเปลี่ยนแปลงภาระงานของเจ้าหน้าที่ตำรวจแล้ว ยังควรประเมินว่าการมองเห็นถูกขัดขวางหรือไม่ และสามารถมีสมาธิกับการสนทนากับคู่กรณีได้หรือไม่

เกณฑ์การประเมินไม่ควรจำกัดแค่ความเร็วในการประมวลผล แต่ควรรวมถึงความแม่นยำในการตัดสินใจ การหลีกเลี่ยงการแทรกแซงที่ไม่จำเป็น การจัดการบันทึกอย่างเหมาะสม และความสามารถในการอธิบายให้ประชาชนเข้าใจ

นี่ไม่ได้หมายความว่ามีการยืนยันผลกระทบสำหรับญี่ปุ่นในการวิจัย แต่เป็นประเด็นที่ควรพิจารณาเมื่อพิจารณาผลการวิจัยในบริบทของสังคมญี่ปุ่น

สิ่งที่จำเป็นในอนาคตคือ "การฝึกอบรมการใช้ AI" และ "การฝึกอบรมการสงสัย AI"

ทีมวิจัยเห็นว่ามีความสำคัญที่จะรวมเทคโนโลยีเหล่านี้ในพื้นฐานการศึกษาของตำรวจ เพื่อให้เจ้าหน้าที่ตำรวจในอนาคตได้เรียนรู้ทั้งโอกาสและจุดอ่อนตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

การเรียนรู้วิธีการใช้งานเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ จำเป็นต้องพัฒนาความสามารถในการรับรู้ว่าในเงื่อนไขใดข้อมูลจะไม่แน่นอน จะทำอย่างไรเมื่อการแสดงผลและความเป็นจริงขัดแย้งกัน และสามารถรับมือได้แม้ไม่มีการสนับสนุน

การวิจัยครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีที่เพิ่มข้อมูลในสายตาของเจ้าหน้าที่ตำรวจ และปัญหาในการไม่ให้ข้อมูลเหล่านั้นครอบงำการตัดสินใจ

แม้จะมองสิ่งที่ AI แสดง แต่ยังสามารถให้ความสนใจกับเสียงและการเคลื่อนไ