{"id":1158,"date":"2022-05-04T22:17:56","date_gmt":"2022-05-04T22:17:56","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/?p=1158"},"modified":"2022-05-04T22:18:40","modified_gmt":"2022-05-04T22:18:40","slug":"sztuczna-inteligencja-i-data-science-w-kryminologii-jak-metody-automatycznego-przetwarzania-pozwalaja-rozwiklac-sprawy-kryminalne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2022\/05\/04\/sztuczna-inteligencja-i-data-science-w-kryminologii-jak-metody-automatycznego-przetwarzania-pozwalaja-rozwiklac-sprawy-kryminalne\/","title":{"rendered":"Sztuczna inteligencja i Data Science w kryminologii. Jak metody automatycznego przetwarzania pozwalaj\u0105 rozwik\u0142a\u0107 sprawy kryminalne"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

Europa jest jednym z najbezpieczniejszych kontynent\u00f3w, a jej p\u00f3\u0142nocno-zachodni region obejmuje jedne z najbardziej rozwini\u0119tych kraj\u00f3w na \u015bwiecie. Wed\u0142ug wielu raport\u00f3w z bada\u0144 prowadzonych przez liczne organizacje zajmuj\u0105ce si\u0119\u00a0badaniem kryminologii na \u015bwiecie, w d\u0142u\u017cszej perspektywie przest\u0119pczo\u015b\u0107 na starym kontynencie z roku na rok spada, zw\u0142aszcza w krajach b\u0119d\u0105cych cz\u0142onkami Unii Europejskiej. Z drugiej za\u015b strony wci\u0105\u017c mamy do czynienia z wysok\u0105 ich liczb\u0105, co sprawia, \u017ce poszukiwane s\u0105\u00a0coraz nowsze rozwi\u0105zania technologiczne maj\u0105ce pom\u00f3c \u015bledczym w rozwi\u0105zywaniu spraw kryminalnych. W tym artykule przedstawi\u0119 skal\u0119 przest\u0119pstw w Europie, a tak\u017ce przybli\u017c\u0119 kilka przyk\u0142ad\u00f3w jak metody oparte o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i nauk\u0119 o danych (data science) mog\u0105 pom\u00f3c w ich sprawnym rozwik\u0142aniu.<\/b><\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Skala przest\u0119pstw w Europie<\/b><\/span><\/p>\n

Jedn\u0105 z pozycji, kt\u00f3ra do\u015b\u0107 kompleksowo opisuje skal\u0119 przest\u0119pstw w Europie na przestrzeni kilkunastu lat jest\u00a0 <\/span>raport z badania statystycznego przygotowany przez Eurostat [1]. Zosta\u0142 on przygotowany na podstawie danych dotycz\u0105cych przest\u0119pstw udost\u0119pnionych przez policj\u0119 w latach 2008-2019. Mo\u017cemy dowiedzie\u0107 si\u0119 z niego, \u017ce w latach 2016-2019 skala rabunk\u00f3w w Europie spad\u0142a o 11% do poziomu 229 100 przypadk\u00f3w, za\u015b najwy\u017cszy poziom osi\u0105gn\u0119\u0142a w 2012 roku na poziomie oko\u0142o 450 000 przypadk\u00f3w. W latach 2017-2019 \u015brednia liczba napad\u00f3w rabunkowych na 100 000 mieszka\u0144c\u00f3w najwy\u017csza by\u0142a w Belgii (146,7), Hiszpanii (134,1) oraz w Portugalii (108), za\u015b\u00a0najni\u017csze wska\u017aniki odnotowano na W\u0119grzech (7,4) i S\u0142owacji (8,3). Kolejnym wska\u017anikiem dost\u0119pnym w raporcie jest liczba umy\u015blnych zab\u00f3jstw. Tutaj zauwa\u017calny jest do\u015b\u0107 wyra\u017any spadek z roku na rok. Najni\u017csza warto\u015b\u0107 zosta\u0142a odnotowana w 2019 roku i wynosi\u0142a 3875 przypadk\u00f3w, co jest warto\u015bci\u0105 o 32% mniejsz\u0105 ni\u017c w roku 2008. Nast\u0119pn\u0105 opisan\u0105 w raporcie warto\u015bci\u0105 s\u0105 napa\u015bci. Tutaj po systematycznych spadkach od 2008 do 2014, gdzie wska\u017anik osi\u0105gn\u0105\u0142 warto\u015b\u0107 577 400 mo\u017cemy zauwa\u017ca\u0107 niewielki, ale regularny wzrost do warto\u015bci 642 500 w roku 2019. W przypadku tej kategorii przest\u0119pstw do\u015b\u0107 ci\u0119\u017cko jest wysun\u0105\u0107 jednoznaczne wnioski dotycz\u0105ce faktycznych wzrost\u00f3w czy spadk\u00f3w w ca\u0142ej Europie. Warto\u015bci w poszczeg\u00f3lnych krajach s\u0105 do\u015b\u0107 zr\u00f3\u017cnicowane oraz widoczna jest wyra\u017ana r\u00f3\u017cnica w przepisach prawnych oraz praktykach rejestrowania takich przypadk\u00f3w.\u00a0 <\/span>W raporcie mo\u017cemy znale\u017a\u0107 r\u00f3wnie\u017c informacje dotycz\u0105ce liczby w\u0142ama\u0144. Tutaj wykresy pokazuj\u0105 do\u015b\u0107 regularny spadek na przestrzeni kilku lat w wi\u0119kszo\u015bci europejskich kraj\u00f3w i w sumie wynosi\u0142a oko\u0142o 1 567 500 przypadk\u00f3w w 2019 roku i stanowi spadek o 28% w stosunku do roku 2014.\u00a0 <\/span>Ostatni\u0105 warto\u015bci\u0105, kt\u00f3r\u0105 chc\u0119\u00a0przedstawi\u0107 jest liczba dokonanych kradzie\u017cy samochod\u00f3w. W ca\u0142ej Europie w 2019 roku odnotowano 505 100 kradzie\u017cy, co stanowi spadek o 48% w stosunku do 2008 roku. Tu r\u00f3wnie\u017c wida\u0107 siln\u0105\u00a0tendencj\u0119 spadkow\u0105.<\/span><\/p>\n

Jak mo\u017cna zauwa\u017cy\u0107 w przypadku prawie ka\u017cdego przedstawionego rodzaju przest\u0119pstwa nast\u0105pi\u0142 znacz\u0105cy spadek wykrytych przypadk\u00f3w na przestrzeni kilkunastu lat. Jednak wci\u0105\u017c nie zmienia to jednak faktu, \u017ce ca\u0142y czas ich liczba bezwzgl\u0119dna jest do\u015b\u0107 du\u017ca, zatem istnieje realna potrzeba poszukiwania coraz bardziej nowoczesnych i efektywnych\u00a0 <\/span>rozwi\u0105za\u0144 wykorzystuj\u0105cych metody oparte o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 oraz zaawansowan\u0105 analiz\u0119 danych, kt\u00f3re to b\u0119d\u0105 w stanie pom\u00f3c specjalistom w dziedzinie kryminologii coraz szybciej i dok\u0142adniej wykrywa\u0107 sprawc\u00f3w przest\u0119pstw. W dalszej cz\u0119\u015bci tego artyku\u0142u przedstawi\u0119 niekt\u00f3re z przyk\u0142ad\u00f3w takich w\u0142a\u015bnie rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re s\u0105 z powodzeniem stosowane ju\u017c dzi\u015b lub mog\u0105 by\u0107 w przysz\u0142o\u015bci.<\/span><\/p>\n

Przyk\u0142ady rozwi\u0105za\u0144 opartych o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119\u00a0i nauk\u0119 o danych<\/b><\/span><\/p>\n

    \n
  1. Rozpoznawanie twarzy w celu identyfikacji os\u00f3b podejrzanych\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    \"\"<\/p>\n

    Zadanie zidentyfikowania jednej lub kilku os\u00f3b z ca\u0142ego t\u0142umu znajduj\u0105cych si\u0119\u00a0na zdj\u0119ciach z monitoringu miejskiego jest dla ludzi jest bardzo skomplikowanym i czasoch\u0142onnym zadaniem, w kt\u00f3rym \u0142atwo jest dokona\u0107 b\u0142\u0119dnego rozpoznania, kt\u00f3re p\u00f3\u017aniej bardzo \u0142atwo jest podwa\u017cy\u0107 w s\u0105dzie. Dlatego w\u0142a\u015bnie jednym z zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji we wsp\u00f3\u0142czesnej kryminologii, kt\u00f3re jest z powodzeniem stosowane na ca\u0142ym \u015bwiecie, jest identyfikacja os\u00f3b podejrzanych o pope\u0142nienie przest\u0119pstwa znajduj\u0105cych si\u0119 na zdj\u0119ciach przedstawiaj\u0105cych t\u0142umy ludzi. Dla wsp\u00f3\u0142czesnych modeli nie jest problemem nauczenie si\u0119\u00a0rozpoznawania postaci przedstawionej na wprowadzonym do systemu zdj\u0119ciu, a nast\u0119pnie przeanalizowanie tysi\u0119cy zdj\u0119\u0107 w celu jej identyfikacji.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

    Jednym z najbardziej znanych i najszerzej stosowanych system\u00f3w s\u0142u\u017c\u0105cych do rozpoznawania twarzy ludzi jest ten stosowany w Chi\u0144skiej Republice Ludowej. Jest on w stanie nie tylko rozpoznawa\u0107\u00a0twarz, ale i analizowa\u0107\u00a0zachowanie osoby, kt\u00f3ra znajduje si\u0119\u00a0na nagraniu. Cho\u0107 ma on ogromny potencja\u0142 do przeciwdzia\u0142ania i rozwi\u0105zywania spraw kryminalnych jest on cz\u0119sto stosowany w nieodpowiedni spos\u00f3b do inwigilacji, a nawet dyskryminowania obywateli kraju \u015brodka.<\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Oczywi\u015bcie to nie jest jedyny spos\u00f3b, w jaki mo\u017cna wykorzysta\u0107 rozpoznawanie twarzy. Cenne informacje, kt\u00f3re mog\u0105 pom\u00f3c w rozwi\u0105zywaniu wielu spraw kryminalnych znajduj\u0105 si\u0119 r\u00f3wnie\u017c na stronach internetowych. W tym przypadku algorytmy sztucznej inteligencji mog\u0119 w bardzo kr\u00f3tkim czasie przeczesa\u0107 dziesi\u0105tki tysi\u0119cy stron pod k\u0105tem pojawienia si\u0119 na nich zdj\u0119\u0107\u00a0podejrzanej osoby.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

    2.\u00a0 <\/span>Wykrywanie \u015blad\u00f3w przest\u0119pstwa na miejscu zbrodni<\/b><\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    <\/b>Kolejnym wa\u017cnym aspektem pracy \u015bledczych, w kt\u00f3rym bardzo \u0142atwo jest przeoczy\u0107 istotne szczeg\u00f3\u0142y pozwalaj\u0105ce rozwi\u0105za\u0107 sprawy kryminalne, jest badanie obraz\u00f3w pochodz\u0105cych z\u00a0 <\/span>miejsc zbrodni. Mnogo\u015b\u0107 element\u00f3w, kt\u00f3re nale\u017cy przeanalizowa\u0107 sprawia, \u017ce naturalnym wydaje si\u0119\u00a0pr\u00f3ba stworzenia rozwi\u0105za\u0144 opartych o najnowsze technologie wykorzystuj\u0105ce analiz\u0119 dost\u0119pnych repozytori\u00f3w danych oraz uczenie maszynowe. Z tego te\u017c wzgl\u0119du tu r\u00f3wnie\u017c badacze starali si\u0119\u00a0zastosowa\u0107 algorytmy sztucznej inteligencji, aby zwi\u0119kszy\u0107 skuteczno\u015b\u0107 pracy specjalist\u00f3w w dziedzinie kryminalistyki. Naukowcy z hiszpa\u0144skiego uniwersytetu w Leon postanowili zaj\u0105\u0107 si\u0119 tym problemem i w tym celu wytrenowali sieci neuronowe na tysi\u0105cach obraz\u00f3w pochodz\u0105cych z miejsc zbrodni, aby te nast\u0119pnie odnajdywa\u0142y znajduj\u0105ce si\u0119\u00a0na nich wzorce, kt\u00f3re nast\u0119pnie mog\u0105\u00a0prowadzi\u0107 do konkretnych sprawc\u00f3w przest\u0119pstw. Algorytmy mog\u0105 na przyk\u0142ad by\u0107 w stanie nie tylko wskaza\u0107 wszystkie odciski but\u00f3w znajduj\u0105ce si\u0119\u00a0na zdj\u0119ciach z miejsc zbrodni, ale tak\u017ce dopasowywa\u0107\u00a0je do okre\u015blonych rodzaj\u00f3w but\u00f3w i powi\u0105za\u0107\u00a0wybrane z nich z odciskami znajduj\u0105cymi si\u0119 na innych zdj\u0119ciach w bazach policji. Tego typu rozwi\u0105zania mog\u0105 w przysz\u0142o\u015bci znacz\u0105co przyspieszy\u0107 prac\u0119 pracownik\u00f3w policji, a tak\u017ce w znacz\u0105cy spos\u00f3b przyczyni\u0107\u00a0si\u0119\u00a0do skazania wielu gro\u017anych przest\u0119pc\u00f3w.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

    3. Analiza materia\u0142u DNA<\/b><\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Innym wa\u017cnym przyk\u0142adem pracy \u015bledczych, gdzie jest \u0142atwo o b\u0142\u0119dne wnioski jest analiza materia\u0142u DNA pochodz\u0105cego z miejsc zbrodni. Jest to wsp\u00f3\u0142cze\u015bnie jedno z najwa\u017cniejszych narz\u0119dzi s\u0142u\u017c\u0105cych do udowodnienia konkretnym osobom winy przed s\u0105dem. Niestety cz\u0119sto \u015blady te s\u0105 mieszane ze \u015bladami wielu innych, niewinnych os\u00f3b, a tak\u017ce sam proces zbierania materia\u0142u dowodowego nie zawsze jest bez zastrze\u017ce\u0144. Mimo istnienia zaawansowanych technik analizy materia\u0142u biologicznego istnieje tu wci\u0105\u017c miejsce na rozw\u00f3j poprzez wykorzystanie najnowszych technologii informatycznych.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

    Cho\u0107 kryminalistyka jest ciekawym i obiecuj\u0105cym polem do rozwoju technik opartych o analiz\u0119\u00a0danych i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, to istniej\u0105 r\u00f3wnie\u017c spore ograniczenia. W przypadku algorytm\u00f3w takich jak sieci neuronowe zwykle nie jeste\u015bmy w stanie odkry\u0107 w jaki spos\u00f3b dokonany zosta\u0142 taki wyb\u00f3r, a nie inny. Mimo wielkich mo\u017cliwo\u015bci sztucznej inteligencji wymiar sprawiedliwo\u015bci raczej niech\u0119tnie b\u0119dzie sugerowa\u0142 si\u0119\u00a0wnioskami, dla kt\u00f3rych nie mo\u017cna jednoznacznie wskaza\u0107 wyja\u015bnienia, gdy\u017c grozi to powa\u017cnymi pomy\u0142kami. R\u00f3wnie\u017c w\u0142a\u015bciciele oprogramowania mog\u0105 nie wyra\u017ca\u0107 zgody na udost\u0119pnienie kodu \u017ar\u00f3d\u0142owego zas\u0142aniaj\u0105c si\u0119 ochron\u0105\u00a0ich w\u0142asno\u015bci intelektualnej.\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

    Literatura\u00a0<\/span><\/b><\/span><\/p>\n

    [1] https : \/\/ ec . europa . eu \/ eurostat \/ statistics – explained \/ index . php ? title = Crime _ statistics # In _ 2019 . 2C _ 36 _ . 25 _ of _ intentional _ homicide _ victims _ were _ females<\/a><\/span><\/p>\n

    [2] https : \/\/ mindy – support . com \/ news – post \/ using – ai – to – fight – crime – how – police – use – ai \/<\/a><\/span><\/p>\n

    [3] https : \/\/ www . cnet . com \/ news \/ politics \/ in – china – facial – recognition – public – shaming – and – control – go – hand – in – hand \/<\/a><\/span><\/p>\n

    [4] https : \/\/ www . nytimes . com \/ 2019 \/ 12 \/ 17 \/ technology \/ china – surveillance . html<\/a><\/span><\/p>\n

    [5] https : \/\/ theconversation . com \/ ai – could – revolutionise – dna – evidence – but – right – now – we – can’t – trust – the – machines – 129927<\/span><\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Europa jest jednym z najbezpieczniejszych kontynent\u00f3w, a jej p\u00f3\u0142nocno-zachodni region obejmuje jedne z najbardziej rozwini\u0119tych kraj\u00f3w na \u015bwiecie. Wed\u0142ug wielu raport\u00f3w z bada\u0144 prowadzonych przez liczne organizacje zajmuj\u0105ce si\u0119\u00a0badaniem kryminologii na \u015bwiecie, w d\u0142u\u017cszej perspektywie przest\u0119pczo\u015b\u0107 na starym kontynencie z roku na rok spada, zw\u0142aszcza w krajach b\u0119d\u0105cych cz\u0142onkami Unii Europejskiej. Z drugiej za\u015b strony […]<\/p>\n","protected":false},"author":31,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1158","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1158","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/31"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1158"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1158\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1168,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1158\/revisions\/1168"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1158"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1158"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1158"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}