{"id":1224,"date":"2022-05-11T20:32:26","date_gmt":"2022-05-11T20:32:26","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/?p=1224"},"modified":"2022-05-11T20:34:21","modified_gmt":"2022-05-11T20:34:21","slug":"csi-ai-kryminologia-kryminalistyka-wymiar-sprawiedliwosci-oczami-sztucznej-inteligencji","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2022\/05\/11\/csi-ai-kryminologia-kryminalistyka-wymiar-sprawiedliwosci-oczami-sztucznej-inteligencji\/","title":{"rendered":"CSI &amp; AI &#8211; kryminologia, kryminalistyka, wymiar sprawiedliwo\u015bci oczami sztucznej inteligencji"},"content":{"rendered":"<p><strong>Wraz z rozwojem technologii zwi\u0119ksza si\u0119 wachlarz dost\u0119pnych technik pope\u0142niania przest\u0119pstw. Czy wymiar sprawiedliwo\u015bci jest przygotowany do walki z zupe\u0142nie now\u0105 fal\u0105 zagro\u017ce\u0144 okre\u015blan\u0105 mianem cyberprzest\u0119pczo\u015bci? Jak wykorzystywanie AI mo\u017ce u\u0142atwi\u0107 prac\u0119 przest\u0119pcom, kryminologom, policji czy organom \u015bcigania i jakie problemy wci\u0105\u017c stoj\u0105 na drodze do powszechnej adaptacji technik AI w rozwi\u0105zywaniu spraw kryminalnych? W tym artykule postaramy si\u0119 odpowiedzie\u0107 na te i inne pytania, a tak\u017ce przedyskutujemy na ile prawdopodobne jest zast\u0105pienie s\u0119dzi\u00f3w algorytmami AI w najbli\u017cszej przysz\u0142o\u015bci.<\/strong><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h1>Co to jest kryminologia?<\/h1>\n<p>Kryminologia jest nauk\u0105 zwi\u0105zan\u0105 bezpo\u015brednio z prawem karnym [1]. Nie skupia si\u0119 ona jednak bezpo\u015brednio na nauce o przepisach karnych, co sugeruje etymologia tego poj\u0119cia (crimen &#8211; przest\u0119pstwo, logos &#8211; nauka). G\u0142\u00f3wnym przedmiotem bada\u0144 z zakresu kryminologii jest natomiast sam czyn pope\u0142nienia przest\u0119pstwa. Kryminolodzy badaj\u0105 zar\u00f3wno samych sprawc\u00f3w przest\u0119pstwa &#8211; mi\u0119dzy innymi ich motywy i przyczyny pope\u0142nienia przest\u0119pstwa &#8211; jak i okoliczno\u015bci dokonania przest\u0119pstwa. Celem prowadzenia bada\u0144 i analiz z tego zakresu jest zrozumienie og\u00f3lnych przyczyn pope\u0142niania przest\u0119pstw, po to, by identyfikowa\u0107 skuteczne sposoby zwalczania przest\u0119pczo\u015bci. Nauki \u015bci\u015ble zwi\u0105zane z kryminologi\u0105 to m.in. psychologia, psychiatria i socjologia. Wykorzystuj\u0105c wiedz\u0119 i r\u00f3\u017cne techniki bada\u0144 wywodz\u0105ce si\u0119 z tych dziedzin, kryminolodzy analizuj\u0105 podstawy ludzkich zachowa\u0144, kt\u00f3re przyczyni\u0142y si\u0119 do pope\u0142nienia czynu sprzecznego z prawem karnym [2].<\/p>\n<p>Opr\u00f3cz samego sprawcy przest\u0119pstwa, kryminologia bada r\u00f3wnie\u017c sposoby reagowania na przest\u0119pstwo i funkcjonowania instytucji wymiaru sprawiedliwo\u015bci [3]. Kryminolodzy analizuj\u0105 jak sankcje karne wp\u0142ywaj\u0105 na sprawc\u00f3w przest\u0119pstw i jak skuteczne s\u0105 skutki nak\u0142adania polityki karnej. Przyk\u0142adowo, czy dla danego przest\u0119pstwa kara 15 lat pozbawienia wolno\u015bci b\u0119dzie wystarczaj\u0105co odstrasza\u0107 potencjalnych sprawc\u00f3w przed jego pope\u0142nieniem, czy te\u017c nie?<\/p>\n<p>Co istotne, kryminologia jest dziedzin\u0105 stosunkowo ma\u0142o popularn\u0105, o czym \u015bwiadczy niewielka ilo\u015b\u0107 o\u015brodk\u00f3w badawczych prowadz\u0105cych badania z tego zakresu. W rezultacie, nie istniej\u0105 teorie ani techniki pozwalaj\u0105ce w jednakowy spos\u00f3b analizowa\u0107 dowolne wykroczenie, bez wzgl\u0119du na jego okoliczno\u015bci. Doprowadza to do cz\u0119stych sytuacji, w kt\u00f3rych pojawiaj\u0105 si\u0119 sprzeczne ze sob\u0105 analizy kryminologiczne. Stale opracowywane s\u0105 nowe techniki bada\u0144 z zakresu kryminologii, r\u00f3wnie\u017c takie wykorzystuj\u0105ce nowoczesne techniki informatyczne, oparte o metody statystyczne lub sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (AI).<\/p>\n<h1>Do czego wykorzystuje si\u0119 AI w kryminologii?<\/h1>\n<figure id=\"attachment_1242\" aria-describedby=\"caption-attachment-1242\" style=\"width: 476px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1242\" src=\"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/pistol-300x143.png\" alt=\"\" width=\"476\" height=\"227\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/pistol-300x143.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/pistol-1024x486.png 1024w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/pistol-768x365.png 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/pistol.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 476px) 100vw, 476px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1242\" class=\"wp-caption-text\"><span style=\"font-size: 10pt\"><em>\u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/mindy-support.com\/news-post\/using-ai-to-fight-crime-how-police-use-ai\/<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>W kryminologi AI mo\u017cna wykorzysta\u0107 na wiele spos\u00f3b, mo\u017cna dokonywa\u0107 przest\u0119pstw przy jej pomocy, chroni\u0107 si\u0119 przed przest\u0119pstwami,\u00a0 wykrywa\u0107 potencjalnych terroryst\u00f3w i mo\u017cna te\u017c pr\u00f3bowa\u0107 dokona\u0107 przest\u0119pstw na samej sztucznej inteligencji. W tym rozdziale przedstawimy r\u00f3\u017cne perspektywy wykorzystania AI i opiszemy jakie techiniki s\u0105 stosowane.<\/p>\n<h2>Przest\u0119pstwa przy u\u017cyciu AI<\/h2>\n<p>AI mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 jako pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie do z\u0142o\u015bliwego wykorzystania przez przest\u0119pc\u00f3w [4] poprzez rozszerzanie\u00a0 stniej\u0105cych zagro\u017ce\u0144 lub wprowadzanie nowych zagro\u017ce\u0144. Przyk\u0142adowo przemytnicy narkotyk\u00f3w mog\u0105 si\u0119gn\u0105\u0107 po pojazdy bezza\u0142ogowe takie jak \u0142odzie podwodne, w celu zwi\u0119kszenia skuteczno\u015bci przemytu i unikanie odporno\u015bci karnej.<\/p>\n<p>Innym wykorzystaniem AI mo\u017ce by\u0107 po\u0142\u0105czenie tanich dron\u00f3w z systemami do detekcji twarzy oraz materia\u0142ami wybuchowymi, co mog\u0142oby przyczyni\u0107 si\u0119 do masowych i gro\u017anych atak\u00f3w terrorystycznych.<\/p>\n<p>Kolejnym narz\u0119dziem u\u017cywanym przez przest\u0119pc\u00f3w jest DeepFake, generatywne sieci neuronowo (GAN) pozwalaj\u0105ce na tworzenie syntetycznych film\u00f3w z udzia\u0142em prawdziwych osoby.<\/p>\n<p>DeepFake\u2019y nie s\u0105 jedynymi przyk\u0142adami generatywnych sieci, kt\u00f3re mog\u0105 s\u0142u\u017cy\u0107 jako narz\u0119dzia dla przest\u0119pc\u00f3w. W 2017 roku badacze z NYU (New York University) u\u017cyli GAN\u00f3w do stworzenia \u201cDeepMasterPrints\u201d, syntetycznych odcisk\u00f3w palca mog\u0105cych s\u0142u\u017cy\u0107 jako klucz do system\u00f3w z identyfikacj\u0105 biometryczn\u0105. W tym samym roku powsta\u0142 r\u00f3wnie\u017c PassGAN, generatywna sie\u0107 trenowana na has\u0142ach, kt\u00f3re wyciek\u0142y z baz danych i potrafi\u0105ca generowa\u0107 potencjalne has\u0142a wysokiej jako\u015bci, taka sie\u0107 osi\u0105ga\u0142a lepsze wyniki o ponad 50% wzgl\u0119dem najlepszych tego typu narz\u0119dzi dost\u0119pnych na rynku w tym czasie.<\/p>\n<p>Szacuje si\u0119, \u017ce 91% cyberatak\u00f3w rozpoczyna si\u0119 od maili phishingowych, w 2018 roku powsta\u0142 DeepPhish [5], system AI ucz\u0105cy si\u0119 na podstawie innych atak\u00f3w phishingowych i pozwalaj\u0105cy znacznie skuteczniej obchodzi\u0107 filtry spamu.<\/p>\n<h2>Przest\u0119pstwa na AI<\/h2>\n<p>Nikogo nie powinien dziwi\u0107 fakt, \u017ce szereg przest\u0119pstw kt\u00f3re mo\u017cemy pope\u0142ni\u0107 staje si\u0119 \u0142atwiejsze i gro\u017aniejsze, je\u017celi u\u017cyjemy do tego sztucznej inteligencji. Nie wszyscy zdaj\u0105 sobie jednak spraw\u0119 z tego, \u017ce systemy AI te\u017c mog\u0105 pa\u015b\u0107 celem ataku. Takie ataki opieraj\u0105 si\u0119 zazwyczaj na in\u017cynierii wstecznej i pr\u00f3bach \u201cog\u0142upienia\u201d sieci.<\/p>\n<p>Znanym tego typu przyk\u0142adem [6] jest chatbot \u201cTay\u201d stworzony przez Microsoft i dzia\u0142aj\u0105cy na twitterze. Bot sta\u0142 si\u0119 s\u0142awny po tym jak w nieca\u0142e 24 godziny, po tym jak ludzie zacz\u0119li go uczy\u0107 frazes\u00f3w, bot sta\u0142 si\u0119 rasist\u0105 i zacz\u0105\u0142 powiela\u0107 stereotypy o osobach czarnosk\u00f3rych, kobietach, meksykanach czy te\u017c \u017cydach.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_1226\" aria-describedby=\"caption-attachment-1226\" style=\"width: 468px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1226\" src=\"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/taytweets-300x147.png\" alt=\"\" width=\"468\" height=\"229\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/taytweets-300x147.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/taytweets.png 628w\" sizes=\"auto, (max-width: 468px) 100vw, 468px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1226\" class=\"wp-caption-text\"><span style=\"font-size: 10pt\"><em>\u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/www.theverge.com\/2016\/3\/24\/11297050\/tay-microsoft-chatbot-racist<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>Ten problem to tylko czubek g\u00f3ry lodowej, systemy AI s\u0105 podatne nie tylko na niew\u0142a\u015bciwe dane treningowe, ale r\u00f3wnie\u017c na tak zwane \u201cadversarial\u201d ataki, to znaczy celowe dobieranie pr\u00f3bki testowe, kt\u00f3re sprawiaj\u0105, \u017ce sie\u0107 nie jest w stanie dzia\u0142a\u0107 w spos\u00f3b do kt\u00f3rego zosta\u0142a zaprojektowana. Przyk\u0142adowo [7] autopilot tesli zosta\u0142 oszukany przez drona z reflektorem rzucaj\u0105cy fikcyjny znak na jezdni\u0119, sprawiaj\u0105c, \u017ce przekroczy\u0142 on dopuszczaln\u0105 pr\u0119dko\u015b\u0107. Testuj\u0105cym uda\u0142o si\u0119 nawet sprawi\u0107, \u017ce samoch\u00f3d zjecha\u0142 ze swojego pasa jezdni poprzez rzucanie fa\u0142szywych linii drogowych.<\/p>\n<p>Kolejn\u0105 dziedzin\u0105 w kt\u00f3rej istnieje mo\u017cliwo\u015b\u0107 wykorzystania podatno\u015bci AI s\u0105 systemy do rozpoznawania g\u0142osu typu Siri, Alexa itp, naukowcy byli w stanie oszuka\u0107 takie systemy przy pomocy replikowania fal g\u0142osowych i wysy\u0142a\u0107 ukryte g\u0142osy, przez co system by\u0142 w stanie wykonywa\u0107 podsy\u0142ane komendy.<\/p>\n<h2>Przest\u0119pstwo przez AI<\/h2>\n<p>Wiemy ju\u017c, \u017ce AI mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 jako narz\u0119dzie do wykonywania przest\u0119p, jednak\u017ce co w przypadku gdy AI pope\u0142ni przest\u0119pstwo samodzielnie? W 2015 w darkwebie pewna grupa os\u00f3b wypu\u015bci\u0142a bota, kt\u00f3ry mia\u0142 dokonywa\u0107 zakupow\u00f3w na stronie. Jak si\u0119 okaza\u0142o, ostatecznie bot kupi\u0142 narkotyki i zosta\u0142 aresztowany przez Szwajcarsk\u0105 policj\u0119. Co w przypadku, gdy robot pope\u0142ni przest\u0119pstwo, albo autopilot samochodowy przejedzie kogo\u015b na ulicy? Z rozwojem sztucznej inteligencji, ro\u015bnie ryzyko, \u017ce takie sytuacje b\u0119d\u0105 si\u0119 zdarza\u0107. Jak powinno si\u0119 zachowa\u0107 w takim przypadku to na pewno ci\u0119\u017cki, ale zarazem ciekawy temat do dyskusji.<\/p>\n<h2>AI jako \u015brodek prewencji<\/h2>\n<figure id=\"attachment_1243\" aria-describedby=\"caption-attachment-1243\" style=\"width: 355px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1243\" src=\"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-300x225.jpeg\" alt=\"\" width=\"355\" height=\"266\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-300x225.jpeg 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-1024x768.jpeg 1024w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-768x576.jpeg 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-1536x1152.jpeg 1536w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/cyber-2048x1536.jpeg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 355px) 100vw, 355px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1243\" class=\"wp-caption-text\"><span style=\"font-size: 10pt\"><em>\u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/www.information-age.com\/10-cyber-security-trends-look-2020-123463680\/<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>Wiemy ju\u017c, \u017ce przy pomocy AI mo\u017cna skuteczniej tworzy\u0107 maile phishingowe, sztuczna inteligencja mo\u017ce te\u017c s\u0142u\u017cy\u0107 jako \u015brodek ochronny, w 2020 roku powsta\u0142 system Panacea, u\u017cywaj\u0105cy metody przetwarzania j\u0119zyka naturalnego aby skutecznie wykrywa\u0107 pr\u00f3by oszustw mailowych. Dodatkowo w dziedzinie cyberprzest\u0119pstw mamy dost\u0119pnych wiele narz\u0119dzi bazuj\u0105cych na sztucznej inteligencji, takich jak antywirusy czy firewalle, poni\u017cej znajduj\u0119 si\u0119 kilka bardziej szczeg\u00f3\u0142owych zastosowa\u0144.<\/p>\n<ul>\n<li>Wykrywanie z\u0142o\u015bliwego oprogramowania\n<ul>\n<li>Z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie sta\u0142o si\u0119 coraz bardziej rozwini\u0119te, ostatnimi laty rozwin\u0119\u0142o si\u0119 wiele zaawansowanych program\u00f3w, takich jak <span dir=\"ltr\" role=\"presentation\">Stuxnet, WannaCry, Industroyer, czy DeepLocker<\/span> [8]. Rozw\u00f3j takich oprogramowa\u0144 wymaga stworzenia r\u00f3wnie zaawansowanych program\u00f3w ochronnych, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 potrafi\u0142y odeprze\u0107 takie ataki, a to zazwyczaj wi\u0105\u017ce si\u0119 z konieczno\u015bci\u0105 u\u017cycia AI i analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych o potencjalnych zagro\u017ceniach.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Bezpiecze\u0144stwo biometryczne\n<ul>\n<li>Bezpiecze\u0144stwo biometryczne odnosi si\u0119 do<br \/>\nwykorzystanie danych biometrycznych osoby fizycznej w celu okre\u015blenia jej uprawnie\u0144 dost\u0119pu do zabezpieczonego systemu<br \/>\nlub miejsca [8]. Istniej\u0105 dwa podstawowe rodzaje identyfikator\u00f3w biometrycznych:<br \/>\nfizyczne i behawioralne. Pierwszy z nich, to znaczy biometria fizyczna odnosi si\u0119 do<br \/>\nzada\u0144, takich jak skanowanie t\u0119cz\u00f3wki oka, rozpoznawanie odcisk\u00f3w palc\u00f3w czy te\u017c rozpoznawanie g\u0142osu. Drugi z nich, biometria behawioralna odnosi si\u0119 do czynno\u015bci takich jak dynamika uderze\u0144 klawiszy i analiza chodu. We wszystkich wymienionych dziedzinach istniej\u0105 modele opieraj\u0105ce si\u0119 o szutczn\u0105 inteligencje potrafi\u0105ce w znaczny spos\u00f3b usprawni\u0107 dane zadanie.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Wykrywanie podatno\u015bci system\u00f3w\n<ul>\n<li>Szukanie luk w zabezpieczeniach staje si\u0119 coraz popularniejszym zastosowaniem defensywnej sztucznej inteligencji. Wykrywanie podatno\u015bci jest bardziej proaktywnym \u015brodkiem obronnym, polega na skanowaniu komputera, b\u0105d\u017a te\u017c kodu pod k\u0105tem<br \/>\nwykrywania podatno\u015bci.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h1>AI w wymiarze sprawiedliwo\u015bci<\/h1>\n<figure id=\"attachment_1241\" aria-describedby=\"caption-attachment-1241\" style=\"width: 420px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1241\" src=\"http:\/\/architeles.pl\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/sad-300x150.png\" alt=\"\" width=\"420\" height=\"210\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/sad-300x150.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/sad-768x384.png 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/sad.png 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 420px) 100vw, 420px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1241\" class=\"wp-caption-text\"><span style=\"font-size: 10pt\"><em> \u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/www.kavlawyers.com\/practices\/tech\/<\/em><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>Sztuczna inteligencja (AI) cz\u0119sto jest uto\u017csamiana z ide\u0105 tworzenia inteligentnych maszyn, zdolnych do wykonywania ludzkich zada\u0144 poprzez na\u015bladowanie ludzkich zachowa\u0144, a tak\u017ce naszej inteligencji i zdolno\u015bci do rozumowania. Kryminologia, kryminalistyka czy wymiar sprawiedliwo\u015bci og\u00f3\u0142em s\u0105 jedn\u0105 z dziedzin gdzie obserwujemy coraz to cz\u0119stsze wykorzystywanie AI w systemach przetwarzania informacji [9]. Jest to dziedzina o tyle wa\u017cna, \u017ce wraz z rozwojem AI pojawiaj\u0105 si\u0119 zar\u00f3wno nowe mo\u017cliwo\u015bci pope\u0142niania przest\u0119pstw jak i sposoby by im zapobiega\u0107. Cyberprzest\u0119pcy to szczeg\u00f3lna grupa ludzi \u2018ponad prawem\u2019, kt\u00f3ra dysponuje zaawansowan\u0105 wiedz\u0105 z zakresu informatyki a niekiedy r\u00f3wnie\u017c AI. Z drugiej strony, opracowywane s\u0105 nowoczesne techniki wykorzystuj\u0105ce AI maj\u0105ce s\u0142u\u017cy\u0107 instytucjom wymiaru sprawiedliwo\u015bci do analizy materia\u0142\u00f3w dowodowych w sprawach kryminalnych, celem zredukowania wp\u0142ywu \u2018b\u0142\u0119du ludzkiego\u2019 na ocen\u0119 materia\u0142\u00f3w i mo\u017cliw\u0105 niesprawiedliwo\u015b\u0107 w wyrokach s\u0105d\u00f3w.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Zastosowania AI w wymiarze sprawiedliwo\u015bci<\/h2>\n<p>W s\u0105dach AI znajduje zastosowanie w obszarach takich jak:<\/p>\n<ul>\n<li>Wspomaganie analiz prowadzonych przez technik\u00f3w (tzw. forensic scientists) &#8211; AI umo\u017cliwia lepsz\u0105 analiz\u0119 pr\u00f3bek DNA (w tym niekompletnych) zabezpieczonych na miejscu zdarzenia.<\/li>\n<li>Wspomaganie decyzji s\u0119dzi\u00f3w &#8211; AI pozwala na przeanalizowanie du\u017cych zbior\u00f3w danych historycznych z zako\u0144czonych ju\u017c proces\u00f3w s\u0105dowych. Poprzez identyfikacj\u0119 podobnych stoczonych spraw i orzecze\u0144 s\u0105du, algorytmy AI s\u0105 w stanie przewidzie\u0107 prawdopodobny wynik ko\u0144cowy rozprawy i typ wyroku. Dzi\u0119ki temu, AI mo\u017ce pomaga\u0107 s\u0119dziom w sprawiedliwym s\u0105dzeniu przest\u0119pc\u00f3w, ujednolicaj\u0105c skal\u0119 wyrok\u00f3w w podobnych sprawach.<\/li>\n<li>Analiza profilu psychologicznego przest\u0119pc\u00f3w i identyfikacja potencjalnych recydywist\u00f3w &#8211; Modele AI pozwalaj\u0105 na analiz\u0119 kartotek kryminalnych przest\u0119pc\u00f3w i przewidywanie prawdopodobie\u0144stwa, \u017ce dana osoba pope\u0142ni okre\u015blone przest\u0119pstwo ponownie w ustalonym czasie. Umo\u017cliwia to organom \u015bcigania lepsz\u0105 prewencj\u0119 i alokowanie zasob\u00f3w ludzkich w obszarach w kt\u00f3rych jest najwi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo pope\u0142nienia przest\u0119pstwa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>AI jest wci\u0105\u017c stosunkowo niedojrza\u0142\u0105 nauk\u0105, w zwi\u0105zku z czym ryzyko b\u0142\u0119du modeli AI w kryminologii i w wymiarze sprawiedliwo\u015bci jest do\u015b\u0107 istotne i nale\u017cy o nim pami\u0119ta\u0107. Jest to szczeg\u00f3lnie wa\u017cne, poniewa\u017c jednym z g\u0142\u00f3wnych za\u0142o\u017ce\u0144 wymiaru sprawiedliwo\u015bci jest ochrona fundamentalnych ludzkich praw i warto\u015bci takich jak, prywatno\u015b\u0107 czy brak dyskryminacji.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Dyskryminacja i stronniczo\u015b\u0107 AI<\/h2>\n<p>Wi\u0119kszo\u015b\u0107 modeli AI, celem ich wytrenowania, potrzebuje zbioru danych treningowych. Zazwyczaj, takie zbiory s\u0105 przygotowane przez osoby tworz\u0105ce model AI, w zwi\u0105zku z czym rozk\u0142ad cech w takich zbiorach nie zawsze jest rozk\u0142adem odpowiadaj\u0105cych stanowi rzeczywistemu. Przyk\u0142adowo, AI kt\u00f3re ma identyfikowa\u0107 koty i psy na wideo, je\u017celi b\u0119dzie trenowane na zbiorze zawieraj\u0105cym 99% ps\u00f3w i 1% kot\u00f3w nie b\u0119dzie potrafi\u0142o rozpoznawa\u0107 kot\u00f3w tak dobrze jak ps\u00f3w. Podobnie b\u0119dzie w przypadku modeli AI dotycz\u0105cych rozpoznawania twarzy, mo\u017cna \u0142atwo doprowadzi\u0107 do sytuacji w kt\u00f3rej model najlepiej rozpoznaje np. m\u0119\u017cczyzn o jasnym kolorze sk\u00f3ry a znacznie gorzej np. kobiety o ciemnej karnacji. Tego typu \u2018stronniczo\u015b\u0107\u2019 AI mo\u017ce powodowa\u0107 przypadki dyskryminacji m.in. na tle rasowym. Jest to szczeg\u00f3lnie niebezpieczne i wa\u017cne, je\u017celi taki model AI mia\u0142by wspomaga\u0107 decyzje s\u0119dzi\u00f3w w wymiarze sprawiedliwo\u015bci i przyk\u0142adowo m\u00f3g\u0142by on dyskryminowa\u0107 lub te\u017c faworyzowa\u0107 pewne grupy podejrzanych czy przest\u0119pc\u00f3w.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Poza dyskryminacj\u0105 rasow\u0105, mo\u017cliwe s\u0105 tak\u017ce inne rodzaje dyskryminacji dokonywanej przez modele AI [10]:<\/p>\n<ul>\n<li>dyskryminacja ze wzgl\u0119du na wiek<\/li>\n<li>dyskryminacja ze wzgl\u0119du na p\u0142e\u0107<\/li>\n<li>dyskryminacja ze wzgl\u0119du na lokalizacj\u0119 geograficzn\u0105<\/li>\n<li>dyskryminacja ze wzgl\u0119du na wykszta\u0142cenie<\/li>\n<\/ul>\n<p>Unia Europejska celem adresacji tych zagro\u017ce\u0144 zaproponowa\u0142a ustaw\u0119 [11], celem ustanowienia standard\u00f3w wiarygodnego AI, kt\u00f3re dzia\u0142a w oparciu o warto\u015bci etyczne, moralne, z poszanowaniem demokratycznego prawa i fundamentalnych praw ludzkich.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Brak transparentno\u015bci<\/h2>\n<p>W procesach karnych, ka\u017cdy oskar\u017cony ma prawo do jawnego i sprawiedliwego procesu. Wybrane modele AI dokonuj\u0105c predykcji, nie zawsze pozwalaj\u0105 uzyska\u0107 informacj\u0119 dlaczego taki a nie inny rezultat zosta\u0142 zwr\u00f3cony przez model. Przyk\u0142adowo, sieci neuronowe wykorzystuj\u0105 koncepcj\u0119 wielu po\u0142\u0105czonych ze sob\u0105 neuron\u00f3w &#8211; element\u00f3w sieci kt\u00f3re zwykle reprezentuj\u0105 obecno\u015b\u0107 pewnej cechy lub jej brak. Problem w tym, \u017ce w bardziej z\u0142o\u017conych modelach nie spos\u00f3b okre\u015bli\u0107 kt\u00f3ry neuron sieci odpowiada za kt\u00f3r\u0105 cech\u0119, a wi\u0119c trudno ustali\u0107 dlaczego wynik sieci neuronowej jest taki, a nie inny. Mo\u017cna takie modele nazwa\u0107 por\u00f3wna\u0107 do tzw. czarnej skrzynki (\u2018black-box\u2019) [12].<\/p>\n<p>Prowadzi to do braku transparentno\u015bci w rezultatach produkowanych przez modele AI w wymiarze sprawiedliwo\u015bci i podwa\u017caj\u0105 ich zgodno\u015b\u0107 z normami etycznymi.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h1>Podsumowanie<\/h1>\n<p>AI znajduje wiele obiecuj\u0105cych zastosowa\u0144 w wsp\u00f3\u0142czesnej kryminologii i kryminalistyce, jednak z uwagi na specyfik\u0119 tego obszaru nauki, istnieje ci\u0105gle kilka otwartych problem\u00f3w natury etycznej na drodze do powszechnej adaptacji technik AI w analizie przest\u0119pstw i przest\u0119pc\u00f3w. Do g\u0142\u00f3wnych problem\u00f3w nale\u017c\u0105:<\/p>\n<ul>\n<li>Wysoka z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zbioru danych do analizy\n<ul>\n<li>Modele AI maj\u0105ce analizowa\u0107 sprawy kryminalne musz\u0105 bra\u0107 pod uwag\u0119 du\u017c\u0105 ilo\u015b\u0107 czynnik\u00f3w i dowod\u00f3w zwi\u0105zanych z ka\u017cdym wykroczeniem. Sprawy kryminalne z natury nie s\u0105 jednakowe i nie mo\u017cna do nich stosowa\u0107 \u017cadnego uniwersalnego zbioru regu\u0142, poniewa\u017c motywy ludzi i okoliczno\u015bci w jakich dochodzi do przest\u0119pstwa mog\u0105 si\u0119 bardzo mi\u0119dzy sob\u0105 r\u00f3\u017cni\u0107. Nale\u017cy wi\u0119c przygotowa\u0107 odpowiednio bogate zbiory danych, kt\u00f3re umo\u017cliwi\u0142yby modelom AI wnikliwe przeanalizowanie najdrobniejszych szczeg\u00f3\u0142\u00f3w dotycz\u0105cych danej sprawy kryminalnej.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Ograniczona dost\u0119pno\u015b\u0107 danych treningowych\n<ul>\n<li>Celem uzyskania dok\u0142adnych modeli AI nale\u017cy zgromadzi\u0107 odpowiednio du\u017cy zbi\u00f3r danych treningowych by m\u00f3c przygotowa\u0107 model do dzia\u0142ania w \u015brodowisku \u2018produkcyjnym\u2019. W przypadku gdy model ma analizowa\u0107 okoliczno\u015bci prawdziwych os\u00f3b i prawdziwych przest\u0119pstw, kontrowersyjne jest wykorzystywanie danych sztucznie wygenerowanych a danych z prawdziwego \u015bwiata mo\u017ce nie by\u0107 wystarczaj\u0105co du\u017co do przeprowadzenia odpowiedniego treningu modelu.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Uprzedzenia (bias) i kierowanie si\u0119 stereotypami\n<ul>\n<li>Model AI kt\u00f3ry mia\u0142by pomaga\u0107 w rozwi\u0105zywaniu prawdziwych spraw kryminalnych musi dzia\u0142a\u0107 w spos\u00f3b obiektywny i podchodzi\u0107 do ka\u017cdego oskar\u017conego lub sprawcy w spos\u00f3b indywidualny. Z natury predykcje uzyskiwane z modeli AI wynikaj\u0105 w du\u017cej mierze z danych historycznych, kt\u00f3rymi model dysponuje. W efekcie mo\u017ce to prowadzi\u0107 do dyskryminacji lub faworyzacji pewnych grup os\u00f3b (np. zamieszkuj\u0105cych obszary o wy\u017cszym wska\u017aniku przest\u0119pczo\u015bci lub osoby danej narodowo\u015bci).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mimo wymienionych problem\u00f3w, badania w kierunku wykorzystywania AI w kryminologii i kryminalistyce mog\u0105 w przysz\u0142o\u015bci prowadzi\u0107 do opracowania nowych skutecznych metod, nie obarczonych wy\u017cej przytoczonymi ograniczeniami.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h1>Literatura<\/h1>\n<ol>\n<li>\n<p class=\"DWu0fb _1kurrT _2McN3Z _2GMChG _1Fwtb-\" data-currency=\"Title\"><em>Wikipedia &#8222;Kryminologia&#8221; <\/em><a href=\"https:\/\/pl.wikipedia.org\/wiki\/Kryminologia\">https:\/\/pl.wikipedia.org\/wiki\/Kryminologia<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"DWu0fb _1kurrT _2McN3Z _2GMChG _1Fwtb-\" data-currency=\"Title\"><em>Edukacja Prawnicza &#8222;Kryminologia, wiktymologia, kryminalistyka \u2013 nauki penalne&#8221;<\/em> <a href=\"https:\/\/www.edukacjaprawnicza.pl\/kryminologia-wiktymologia-kryminalistyka-nauki-penalne\/\">https:\/\/www.edukacjaprawnicza.pl\/kryminologia-wiktymologia-kryminalistyka-nauki-penalne\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"DWu0fb _1kurrT _2McN3Z _2GMChG _1Fwtb-\" data-currency=\"Title\"><em>Lawyerka &#8222;Kryminologia \u2013 co to takiego?&#8221;<\/em>\u00a0<a href=\"https:\/\/www.lawyerka.pl\/kryminologia-co-to-takiego\/\">https:\/\/www.lawyerka.pl\/kryminologia-co-to-takiego\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>Hayward, K. J., &amp; Maas, M. M. (2021). Artificial intelligence and crime: A primer for criminologists. <i>Crime, Media, Culture<\/i>, <i>17<\/i>(2), 209-233.<\/li>\n<li>Bahnsen, A. C., Torroledo, I., Camacho, L. D., &amp; Villegas, S. (2018, May). Deepphish: simulating malicious ai. In <i>2018 APWG symposium on electronic crime research (eCrime)<\/i> (pp. 1-8)<\/li>\n<li><em>Artyku\u0142 o bocie rasi\u015bcie z twittera<\/em> <a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2016\/3\/24\/11297050\/tay-microsoft-chatbot-racist\">https:\/\/www.theverge.com\/2016\/3\/24\/11297050\/tay-microsoft-chatbot-racist<\/a><\/li>\n<li><em>Artyku\u0142 o autopilocie tesli oszukanym przez drona z projektorem<\/em> <a href=\"https:\/\/thenextweb.com\/news\/teslas-autopilot-dangerously-fooled-by-drone-mounted-projectors\">https:\/\/thenextweb.com\/news\/teslas-autopilot-dangerously-fooled-by-drone-mounted-projectors<\/a><\/li>\n<li>Broadhurst, R., Maxim, D., Brown, P., Trivedi, H., &amp; Wang, J. (2019). Artificial Intelligence and Crime. <i>Available at SSRN 3407779<\/i>.<\/li>\n<li><em>International Bar Association &#8222;Artificial intelligence in criminal justice: invasion or revolution?&#8221;<\/em>\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ibanet.org\/dec-21-ai-criminal-justice\">https:\/\/www.ibanet.org\/dec-21-ai-criminal-justice<\/a><\/li>\n<li>Oswald, M., &amp; Babuta, A. (2019). Data analytics and algorithmic bias in policing<\/li>\n<li><em>European Commission &#8222;Regulation of the european parliament and of the council. Laying down harmonised rules on artificial intelligence (artificial intelligence act) and amending certain union legislative acts&#8221;<\/em>\u00a0<a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/EN\/TXT\/?uri=CELEX%3A52021PC0206\">https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/EN\/TXT\/?uri=CELEX%3A52021PC0206<\/a><\/li>\n<li><em>pixelplex &#8222;Artificial Intelligence in the Criminal Justice System&#8221;<\/em>\u00a0<a href=\"https:\/\/pixelplex.io\/blog\/artificial-intelligence-criminal-justice-system\/\">https:\/\/pixelplex.io\/blog\/artificial-intelligence-criminal-justice-system\/<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wraz z rozwojem technologii zwi\u0119ksza si\u0119 wachlarz dost\u0119pnych technik pope\u0142niania przest\u0119pstw. Czy wymiar sprawiedliwo\u015bci jest przygotowany do walki z zupe\u0142nie now\u0105 fal\u0105 zagro\u017ce\u0144 okre\u015blan\u0105 mianem cyberprzest\u0119pczo\u015bci? Jak wykorzystywanie AI mo\u017ce u\u0142atwi\u0107 prac\u0119 przest\u0119pcom, kryminologom, policji czy organom \u015bcigania i jakie problemy wci\u0105\u017c stoj\u0105 na drodze do powszechnej adaptacji technik AI w rozwi\u0105zywaniu spraw kryminalnych? W [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":50,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[15,136,24,137,135,55,20,138],"class_list":["post-1224","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3","tag-ai","tag-csi","tag-deepfake","tag-kryminalistyka","tag-kryminologia","tag-prywatnosc","tag-sztuczna-inteligencja","tag-wymiar-sprawiedliwosci"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1224","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\/50"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1224"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1224\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1249,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1224\/revisions\/1249"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1224"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1224"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1224"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}