Hvis overvåkning AI ikke klarer å fange forbryteren før han handler, vil den helt sikkert fange ham etter at forbrytelsen er begått. Noen vil si at dette staver slutten av kriminalitet, men det vil også sette uskyldige mennesker i fengsel med liten ankerett. Vil dommere og juryer også bli automatisert? ⁃ TN Editor
Gå over, Sherlock. Storbritannias politi prøver et datasystem som kan sette sammen hva som kan ha skjedd på en åstedet. Tanken er at systemet, kalt VALCRI, vil være i stand til å gjøre de arbeidskrevende delene av en kriminalanalytikerjobb på få sekunder, og frigjøre dem til å fokusere på saken, samtidig som de også provoserer nye undersøkelseslinjer og mulige fortellinger som kan ha blitt savnet.
"Alle tror politiarbeid handler om å koble punktene, men det er den enkle biten," sier William Wong, som leder prosjektet ved Middlesex University London. "Den harde delen er å jobbe ut hvilke prikker som må kobles til."
VALCRIs viktigste jobb er å bidra til å generere rimelige ideer om hvordan, når og hvorfor en forbrytelse ble begått, samt hvem som gjorde det. Den skanner millioner av politiet poster, intervjuer, bilder, videoer og mer, for å identifisere forbindelser som den mener er relevante. Alt dette blir deretter presentert på to store berøringsskjermer for en kriminalitetsanalytiker å samhandle med.
Spotting mønstre
Systemet kan se at det ble funnet skallforingsrør ved flere nylige kriminalscener, inkludert den som politiet fokuserer på nå, for eksempel. "En analytiker kan da si om dette er relevant eller ikke, og VALCRI vil justere resultatene," sier Neesha Kodagoda, også på Middlesex. Takket være maskinlæring forbedrer systemet søket på bakgrunn av slike interaksjoner med analytikere, som kan heve eller senke viktigheten av forskjellige kriterier med sveip.
Når en uløst kriminalitet lander på en analytikers skrivebord, er en av de første tingene de må gjøre å søke på politiets databaser etter hendelser som kan være relatert ut fra deres beliggenhet, tid eller modus operandi, og samle detaljer om alle involverte personer. "En erfaren analytiker trenger 73 individuelle søk for å samle all denne informasjonen, før han manuelt legger den i en lett fordøyelig form," sier Kodagoda. "VALCRI kan gjøre dette med et enkelt klikk."
Dette er ingen mening. Mye av informasjonen som er registrert i politirapporter er i sideanmerkninger og beskrivelser, men algoritmene som styrer VALCRI kan forstå hva som er skrevet - på et grunnleggende nivå.
For eksempel kan intervjuer med mennesker på tre forskjellige kriminalscener beskrive en uryddig person i nærheten. Én person kan ha brukt ordet “rufsete”, en annen “ryddig” og den tredje “rotete”. Et menneske ville ikke ha noen problemer med å tenke på at alle tre kan beskrive den samme personen. Forbedringer i kunstig intelligens betyr at VALCRI også kan lage slike lenker. Systemet kan også bruke ansiktsgjenkjenningsprogramvare for å identifisere mennesker i CCTV-opptak eller bilder tatt på en scene.
West Midlands Police i Storbritannia tester for tiden VALCRI med tre års ekte, men anonymiserte data, til sammen rundt 6.5 millioner poster. Politiet i Antwerpen, Belgia, prøver også en versjon av systemet.
Neste trinn er å slippe VALCRI løs på ikke-anonymiserte, nye data når forbrytelser skjer. Dette er i prinsippet avtalt, men det er en delikat prosess å få det endelige. Politiets teknikker som ble brukt under en etterforskning, kan bli utfordret i retten, så utplassering av VALCRI for tidlig eller feil kan føre til at saker faller sammen. Og lover varierer mellom land om hvordan politidata kan brukes.
En ekstra komplikasjon er at mange mennesker vil være ukomfortable med datamaskiner som bestemmer sannsynligheten for at forskjellige fortellinger forklarer en forbrytelse. "Dataene i en kriminalsak er rett og slett ikke gode nok til å gjøre det, så VALCRI gjør det heller ikke," sier teammedlem Ifan Shepherd ved Middlesex. "En menneskelig analytiker må alltid ringe skuddene."
wpDiscuz