Công cụ nhận dạng bằng chứng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI)
Một loạt hình ảnh trên máy tính của Eduardo Fidalgo cho thấy những cảnh hết sức bình thường bên trong bất cứ hộ gia đình nào - những chiếc gối vất bừa bãi trên ghế sofa, chăn bông trên giường, một số đồ chơi trẻ em bị ném trên sàn nhà. Nhưng, những bức ảnh khá bình thường này đang giúp chế tạo vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm.
Fidalgo và các đồng nghiệp sử dụng các hình ảnh để huấn luyện một "cỗ máy" phát hiện ra manh mối trong các bức ảnh hiện trường vụ án. Khi đến hiện trường vụ án hoặc nhà nghi phạm, cảnh sát thường phải đối mặt với lượng thông tin hình ảnh quá lớn.
 |
| Kết hợp các vật thể tại hiện trường vụ án hiện tại với các vụ trước đây có thể giúp tìm ra mối liên kết giữa các tội phạm. |
Và ẩn trong số các đối tượng hàng ngày họ tìm thấy tại các trang web có thể là những bằng chứng quan trọng liên kết ai đó với một tội ác.
Fidalgo, nhà khoa học máy tính Đại học Leon (Tây Ban Nha), phát triển một công cụ nhận dạng bằng chứng sử dụng AI để xác định các vật thể trong ảnh và tìm kiếm mọi liên kết có thể với các tội ác khác.
Ví dụ, một phòng ngủ được trình báo chính là nơi sự xâm hại đã diễn ra. Cảnh sát thường xuyên chụp ảnh các địa điểm như vậy để nắm bắt thông tin quan trọng. Fidalgo giải thích: "Những phòng ngủ có đồ vật, đồ chơi, họa tiết trên rèm cửa, kết cấu của sàn nhà - tất cả những thứ hết sức bình thường nhưng có thể liên kết nghi phạm với tội phạm trong quá khứ".
Fidalgo và các đồng nghiệp phát triển một hệ thống nguyên mẫu và hy vọng sẽ được cảnh sát Tây Ban Nha thử nghiệm sớm. Các máy tính được thiết lập để thực hiện phân tích trên một lượng lớn ảnh được tải xuống từ một thiết bị điện tử nghi ngờ.
Hệ thống có thể tự động nhận dạng khuôn mặt đã biết và ước tính độ tuổi và giới tính của các cá nhân trong ảnh. Nó cũng có thể tìm thấy những hình ảnh có thể có về xâm hại tình dục trẻ em, mà không cần cảnh sát phải tự tìm hiểu toàn bộ thư viện hình ảnh.
 |
| Quét hàng ngàn hình ảnh từ các góc tối nhất của Internet có thể giúp truy tìm những tên tội phạm xâm hại trẻ em. |
Đây chỉ là một trong những cách mà AI được các lực lượng cảnh sát trên thế giới sử dụng để giúp họ trong cuộc chiến chống tội phạm. Công nghệ được sử dụng để phân tích hình ảnh, cảnh quay camera quan sát, hồ sơ chứng cứ và nhật ký tội phạm giúp cảnh sát có lợi thế hơn những kẻ cố gắng thoát khỏi vòng tay dài của pháp luật. Với ngân sách cảnh sát ở nhiều nơi trên thế giới bị giảm bớt, các sĩ quan cao cấp hy vọng AI sẽ giúp đối phó.
Gần đây, Facebook tiết lộ việc sử dụng AI để đưa ra ánh sáng gần 9 triệu hình ảnh khỏa thân của trẻ em trên mạng chỉ sau 3 tháng. Hầu như tất cả những hình ảnh đều không được báo cáo trước đó, vì vậy Facebook có thể chuyển các chi tiết về xâm hại tình dục tiềm ẩn cho Trung tâm quốc gia về trẻ em mất tích và bị bóc lột của Mỹ (NCMEC).
Gần 200 cơ quan thực thi pháp luật trên khắp nước Mỹ cũng đang sử dụng một thuật toán được phát triển bởi nhóm nhà nghiên cứu Đại học Nam California để duyệt Internet tìm manh mối chỉ ra nạn nhân của nạn buôn người và buôn nô lệ tình dục.
AI tìm kiếm cả trang web mở và "web đen" để tìm thông tin trong quảng cáo liên quan đến giới tính giúp các nhà điều tra lần theo dấu vết những nạn nhân tiềm ẩn. Thuật toán chứng minh thành công đến mức được Bộ Quốc phòng Mỹ thử nghiệm sử dụng trong các cuộc điều tra về ma túy, buôn bán vũ khí bất hợp pháp và hàng giả.
Với khả năng kết hợp các chuỗi bằng chứng phức tạp, AI thực sự hỗ trợ hiệu quả các nhà điều tra. Cảnh sát ở Anh đang tiến hành thử nghiệm phần mềm được phát triển bởi công ty pháp y kỹ thuật số Cellebrite, tự động sàng lọc các bằng chứng ẩn chứa bên trong một smartphone có dấu hiệu đáng ngờ.
Phần mềm phân tích hình ảnh và mô hình giao tiếp, so sánh những khuôn mặt và dữ liệu tham chiếu chéo từ nhiều thiết bị, giúp nhà điều tra nhanh chóng xây dựng một bức tranh chi tiết về cách một nhóm nghi phạm đã tương tác. Các thuật toán cũng có thể lướt qua dữ liệu của cảnh sát để chọn ra nhiều kết nối có thể có giữa các vụ án hình sự.
 |
| Dùng thuật toán máy học để nhận dạng con người được cảnh sát một số nước sử dụng. |
William Wong, giáo sư khoa tương tác giữa người và máy tính tại Middlesex, giúp phát triển một hệ thống gọi là VALCRI để trợ giúp một phần công việc xử lý dữ liệu của chuyên gia phân tích các vụ án.
VALCRI sử dụng dữ liệu từ hàng triệu báo cáo của cảnh sát, các cuộc thẩm vấn, các hình ảnh, video để tìm ra các mối liên quan giữa các vụ án, hiển thị kết quả lên 2 màn hình cảm ứng lớn để chuyên gia phân tích tương tác với hệ thống.
Sau vài năm thử nghiệm với các lực lượng cảnh sát ở châu Âu, VALCRI hiện đang trên đường trở thành một công cụ hoạt động hiệu quả.
Ruth Morgan, nữ chuyên gia pháp y Đại học College London lưu ý rằng khi các thuật toán được sử dụng, không phải lúc nào nó cũng có thể đưa ra bằng chứng thuyết phục tại tòa án. Mặc dù vậy, một loạt các ứng dụng khác vẫn tiếp tục được nghiên cứu. Bản thân Morgan đang làm việc trên một hệ thống phân tích hình ảnh có thể đếm các hạt siêu nhỏ (như hạt phấn hoa hoặc dư lượng súng) tìm thấy trên đế của đôi giày nghi phạm.
Từ số lượng các hạt như vậy trên giày, các sĩ quan có thể ước tính khoảng thời gian trước đó người mang có mặt ở một khu vực nhất định. Đếm các hạt này có thể liên quan đến nhiều tuần hoặc thậm chí vài tháng làm việc cho một chuyên gia pháp y của con người.
Công việc cho một cỗ máy tự động chụp ảnh các hạt này và đếm chúng mất hàng giờ. Sau khi thử nghiệm hệ thống đếm các hạt, Morgan hy vọng tiếp theo sẽ phát triển một thuật toán để xác định một cách đáng tin cậy các loại hạt có mặt - ví dụ như loài phấn hoa. Trong pháp y, những dấu vết nhỏ như thế có thể có ý nghĩa lớn nhất.
Hệ thống Pace xử lý chính xác ADN
Phân tích ADN có tác động rất lớn đến các cuộc điều tra tội phạm kể từ khi nó được giới thiệu 30 năm trước. Nhưng ADN cũng đặt ra những thách thức to lớn không kém. Ví dụ như khi các mẫu được lấy từ quần áo, đồ vật hoặc cơ thể nạn nhân, ADN từ nhiều nguồn sẽ hiện lên. Kết quả ADN có thể bao gồm cả chất liệu di truyền từ nạn nhân, nghi phạm, cảnh sát, nhân chứng hoặc thậm chí là thú cưng.
Làm thế nào để phân biệt chúng? Đó là loại công việc mà các nhà phân tích ADN phải làm mọi lúc, nhưng lại tốn thời gian và dễ gặp sai sót. Trong cuộc sống thực, điều đó có thể dẫn đến một người vô tội bị liên lụy trong một tội ác.
Michael Marciano và Jonathan Adelman - hai chuyên gia Viện Pháp y & An ninh Quốc gia Mỹ (FNSSI), một bộ phận của Đại học Syracuse bang New York - thiết kế một hệ thống gọi là Pace để giúp các nhà điều tra xử lý chính xác ADN.
Họ huấn luyện một thuật toán máy học trên hàng ngàn mẫu giả có chứa ADN từ nhiều nguồn. Hệ thống dần dần học cách phân biệt các mẫu có chứa ADN từ 2 người với 3 bộ ADN… Mặc dù Pace không thể chắc chắn 100% nhưng Marciano và Adelman vẫn tuyên bố nó chính xác hơn một chút so với các phương pháp phân tích khác. Marciano khẳng định việc sử dụng máy học giúp tăng tốc quá trình phân tích để đưa ra kết quả trong tối đa chỉ 3 phút.
Cảnh sát tìm kiếm người mất tích hoặc nạn nhân giết người đôi khi có thể phát hiện ra những mảnh xương trong cuộc tìm kiếm. Chúng có thể không khớp với mẫu ADN, nhưng biết được khuôn mặt cá nhân trông như thế nào có thể giúp xác định chúng.
 |
| AI trở thành một công cụ có giá trị trong cuộc chiến chống tội phạm. |
Các nhà nhân chủng học pháp y ghép các mảnh hộp sọ lại với nhau và xây dựng các lớp mô mặt bằng cách sử dụng một phương tiện giống như đất sét để tái tạo lại khuôn mặt. Công việc này cực kỳ tốn công và độ chính xác của nó có thể khác nhau giữa các nhà nhân chủng học.
Xin Li, nhà khoa học máy tính Đại học bang Louisiana, nghĩ rằng máy móc có thể giúp đỡ. Anh phát triển một hệ thống có thể quét 3 chiều một vài mảnh xương sọ và đặt chúng trở lại với nhau giống như một trò chơi ghép hình bị thiếu các mảnh. Hệ thống, được huấn luyện về hình dạng và tỷ lệ của sọ người, biết cách lấp đầy các khoảng trống với độ chính xác hợp lý. Nhưng phần tiếp theo đặc biệt thông minh.
Li cũng đã huấn luyện một thuật toán về các bức ảnh chụp khuôn mặt người để tìm ra một khuôn mặt phù hợp nhất với hộp sọ được tái tạo. Khi được trình bày với một hộp sọ không xác định, hệ thống sẽ tạo ra hàng ngàn trên hàng ngàn bản dựng lại 3D và sau đó nó tìm kiếm để tìm mẫu phù hợp.
Một thế kỷ trước, bằng chứng dấu vân tay đã trở nên đáng ngưỡng mộ tại các tòa án trên khắp thế giới - nhưng nó đã không xảy ra chỉ sau một đêm. Tại phiên tòa hình sự đầu tiên ở Anh, bằng chứng dấu vân tay cho phép kết án một người vào năm 1902, nhưng phải mất thêm 9 năm nữa, bằng chứng đó mới được chấp nhận tại tòa án Mỹ.
AI đang bước vào giai đoạn thử nghiệm trên thực tế sau khi khả năng thực sự và tính hữu dụng được biết đến nhiều hơn. AI đang thay đổi cách làm việc của các nhà điều tra thông qua các phân tích dự đoán.
Hiện nay, AI được sử dụng để đưa ra dự đoán về nơi mà tội phạm có khả năng xảy ra nhất hoặc thậm chí ai có khả năng phạm tội cao nhất. Các tòa án ở Mỹ, chẳng hạn, đã sử dụng AI theo cách này để giúp đưa ra phán quyết về các quyết định bảo lãnh và tuyên án. Hai công cụ chính đang được sử dụng để làm điều này là PredPol và CrimeScan.
Nhưng cách sử dụng cũng gây tranh cãi cao vì nguy cơ sai lệch trong dự đoán họ đưa ra. Trên thực tế, có nhiều hệ thống được sử dụng ở Anh.
Chính quyền Anh cũng đang thử nghiệm một công cụ AI khác giúp đánh giá xem ai đó đang bị giam giữ có nên được tại ngoại hay không. Nhưng, như Morgan lưu ý, các công cụ tăng tốc độ phân tích và tập hợp dữ liệu chờ phân tích có thể có ảnh hưởng rất lớn đến các cuộc điều tra tội phạm trong tương lai gần.
