AI și investigarea infracțiunilor
7 minute • Ioana Grosu • 15 iulie 2018
Inteligența artificială (AI) a fost introdusă ca mecanism de investigare al infracțiunilor încă de la începutul anilor 2000.
Deși, în acest domeniu, AI și-a dovedit utilitatea, continuă să existe o dezbatere intesă pe tema limitelor etice ale acestei tehnologii, în special ca urmare a colectării și manipulării unui număr semnificativ de date cu caracter personal.
Cu toate acestea, AI reprezintă o provocare în demonstrarea unei noi paradigme în managementul criminalității, după cum urmează:
Cum funcționează AI în prevenirea criminalității?
Principiul, pe care se bazează inteligența artificială în prevenirea criminalității, este unul foarte simplu, respectiv PREDICȚIA COMPORTAMENTALĂ.
În urma analizei unui volum imens de date obținute din mai multe surse diferite (site-uri de socializare[1], comerț electonic[2] etc.) se pot identifica foarte ușor tipologii comportamentale. Pe baza acestora se pot face previziuni cu privire la posibilitatea ca o persoană sau un grup de persoane să acționeze într-un mod ilicit.
Generalități
- Detectarea și dezamorsarea dispozitivelor ce conțin explozibil
De-a lungul timpului, roboții au devenit tot mai performanți, putând distinge între o bombă adevărată și una falsă prin simpla examinare a dispozitivului. În acest sens, investițiile în astfel de roboți militari au avut o valoare de peste 55,2 milioane de dolari.
- Supraveghere, prevenire și control
În India se folosesc drone bazate pe inteligența artificială pentru a detecta persoanele ce ar putea constitui un pericol pentru ceilalți oameni aflați într-un spațiu public, prin faptul că dețin spray-uri paralizante sau arme.
Tendința este ca aceste drone să poată identifica persoanele cu cazier judiciar, pe baza recunoașterii faciale și să poată anticipa săvârșirea unei infracțiuni prin utilizarea tehnologiei machine learning.
În ceea ce privește recunoșterea facială, compania Hikvision a anunțat că va folosi cipuri de la Movidius pentru a crea camere capabile să ruleze rețele neuronale profunde:
https://www.youtube.com/watch?v=E5RkXGiKkDc
- Monitorizarea site-urilor de Social Media
Prin intermediul rețelelor de social-media se pot identifica diferite tendințe infracționale, precum promovarea și vânzarea drogurilor, prostituția și radicalizarea tinerilor pentru activitățile teroriste, datorită faptului că cei vizați utilizează hashtag-uri în scopul promovării față de publicul țintă.
În acest sens, agențiile guvenamentale ale SUA au reușit să urmărească, într-o mare măsură, astfel de infracțiuni cu ajutorul AI. Un exemplu semnificativ în acest sens este cel al utilizării Instagram, când în anul 2016 poliția a putut efectuata mult mai rapid căutări în conținutul a milioane de hashtag-uri directe și indirecte menite să promoveze drogurile.
- Audierea
În cadrul unei universități din Olanda s-a realizat, la nivel experimental, un chatbot[3] care să analizeze suspecții în timpul audierilor. Mecanismul constă în crearea unui profil ca rezultat al analizei în timp real a setului de întrebări adresate suspecutului, a tiparelor de răspunsuri și a indicilor psihologici comportamentali din timpul acestei investigații.
5. Stabilirea gradului de recidivă
Potrivit BBC, în orașul Durham, din Marea Britanie, se utilizează inteligența artificială încă din anul 2013, pentru a îmbunătăți sistemul care decide eliberarea unui suspect/deținut.
Programul folosit se numește Harm Assessment Risk Tool (Hart) și la început a fost alimentat cu date referitoare la criminalitate pentru un interval de timp de cinci ani. Acest program folosește segmentul de date pentru a prezice nivelul de risc al unui individ dacă ar fi eliberat.
Intenția este ca Hart să consilieze autoritățile, în vederea obținerii cât mai eficiente a unui rezultat, care să identifice cu un grad cât mai exact posibilitateai de recidivă a unui deținut.
Autoritățile din Statele Unite au folosit, la rândul lor, un program similar denumit Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions (COMPAS), despre care s-a afirmat că “Scala de recidivă a funcționat eficient și s-a obținut o precizie predictivă satisfăcătoare“.
Explicarea unui exemplu concret
-PREDPOL-
Analizând datele existente ale infracțiunilor săvârșite în trecut, programul poate prezice când și unde este posibil să se producă alte infracțiuni.
În prezent, sistemul se află în mai multe orașe americane, printre care și Los Angeles.
Algoritmul se bazează pe analiza faptului că anumite tipuri de infracțiuni tind să se desfășoare cu preponderență într-o anumită zonă și la anumite intervale de timp. Utilizând datele istorice și observând unde au avut loc infracțiunile recente, algoritmul poate anticipa unde pot avea lor următoarele infracțiuni.
De exemplu, mai multe fapte ilicite care au fost săvârșite într-o zonă ar putea fi corelate cu cele săvârșite în arealele învecinate.
Această tehnică evidențiază posibile hotspot-uri pe o hartă pe care poliția ar trebui să folosească în scopul intensificării patrulelor în anumite locuri.
Complementar programului Predpol, poate fi considerat și ShotSpotter, al cărui producător susține că sistemul lor poate alerta autoritățile în timp real cu informații despre tipul de foc și o locație care poate fi la fel de exactă.
Concluzie
Chiar dacă există numeroase provocări cu care se confruntă implicarea sistemelor AI în gestionarea infracționalității, prin faptul că natura criminalității și a activităților teroriste evoluează ca urmare a utilizării de tehnologii tot mai sofisticate, ideea de bază este aceea că implicarea pur umană nu mai este suficientă pentru a rezolva astfel de probleme.
În acest context, sistemele AI se dovedesc a fi mai rapide în gestionarea și analizarea unei cantități imense de date și nu numai, aspect ce va determina implicarea tot mai pronunțată a inteligenței artificiale în domeniul aplicării legii și prevenirii infracționalității.
Surse bibliografice:
- https://www.techopedia.com/how-ai-is-helping-in-the-fight-against-crime/2/33062
- https://www.techemergence.com/ai-crime-prevention-5-current-applications/
- http://www.predpol.com/
- https://www.bbc.com/news/technology-39857645
- http://www.equivant.com/solutions/inmate-classification
_____________________________________________________________
