Нейронное дело: как ИИ помогает в борьбе с преступностью
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) произвели революцию в системах обнаружения мошенничества и других преступлений. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности, указывающие на противоправное поведение, и предупреждать нарушения. Правоохранительные органы, в частности, используют такие инструменты для борьбы с финансовыми махинациями. Подробности — в материале «Известий».
Что умеет ИИ
Искусственный интеллект уже сейчас помогает правоохранителям предупреждать и раскрывать преступления. ИИ используется для обработки больших объемов информации, поиска связей, выявления подозрительных действий, создания криминальных портретов и карт. Об этом «Известиям» рассказал CEO IT Solutions Денис Некрасов.
В России и в мире используются различные технологии на основе ИИ для борьбы с преступностью. Например, разработана система «Криминалист», которая позволяет анализировать данные из разных источников, таких как базы данных МВД, ФСБ, ФСИН, СКР, ФНС, Росфинмониторинга и др. Алгоритм также изучает открытые источники, например, социальные сети и различные СМИ. «Криминалист» может обнаруживать потенциальных преступников, группировки, места совершения преступлений, а также предлагать оптимальные решения для правоохранителей.
Мировой опыт использования нейросетей в борьбе с преступностью опирается на систему PredPol (Predictive Policing), которая прогнозирует вероятность совершения преступлений в определенных местах и определенный промежуток времени на основе анализа исторических данных о нарушениях. Другой алгоритм — COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) — оценивает риск рецидива у осужденных и подсудимых на основе анализа разных факторов. Программа ShotSpotter обнаруживает выстрелы из огнестрельного оружия и определяет место происшествия.
— Есть много конкретных примеров, когда ИИ помог поймать или обнаружить преступные деяния. Например, в 2018 году в Китае был задержан подозреваемый в убийстве благодаря системе распознавания лиц на концерте поп-звезды. В 2019 году в США был раскрыт серийный убийца благодаря системе генетического генеалогического поиска GEDmatch, которая сравнивает ДНК-профили с базами данных родословных. В 2020 году в России был задержан подозреваемый в хищении бюджетных средств благодаря системе «Криминалист», которая выявила его связи с другими фигурантами дела, — рассказал Некрасов.
По мнению создателя искусственного интеллекта NIKA Никиты Дмитрука, уникальность ИИ заключается в способности генерации какого-либо ответа на основе баз данных (видео с камер, текста, музыки и прочего). Соответственно, если искусственный интеллект обучить по максимуму, то он будет полезен как для власти, так и для частных компаний.
Уличный патруль
Немалая доля происшествий происходит в уличном пространстве, а местом преступления являются площади, парки, скверы, аллеи, темные улицы. Поэтому использование видеокамер с технологией распознавания лиц является хорошим решением данной проблемы. Об этом в беседе с «Известиями» рассказал основатель и СЕО Mirey Robotics Андрей Наташкин.
— На примере Москвы мы видим, что, согласно официальной статистике, около 70% таких преступлений раскрываются как раз с помощью использования данных технологий. Другой момент — в текущих условиях мы не можем в момент совершения преступления его остановить или предотвратить. Но такие кейсы в мировой практике есть. Японские разработчики обучили нейросеть распознавать подозрительное поведение людей в пространстве супермаркета. Таким образом они смогли значительно снизить процент магазинных краж, — поделился эксперт.
Вторая рука правопорядка
По мнению адвоката Олега Матюнина, в расследовании преступлений чрезвычайно важно правильно планировать каждое следственное действие, в том числе грамотно выбирать тактику его проведения. ИИ очень поможет, если, опираясь на имеющиеся данные о следственной ситуации и психотипах фигурантов уголовного дела, будет предлагать следователю наиболее подходящие тактические приемы. Например, как следователю двигаться по помещению при проведении обыска, каких высказываний избегать на допросе потерпевшего, сколько времени выделить на проведение планируемого следственного действия. Иными словами, ИИ сможет оживить многочисленные криминалистические методики и способствовать их максимальному внедрению в конкретных ситуациях.
Эксперт считает, что ИИ может стать не только помощником следователя, но и раскрыться как «универсальный диагност его успешности». В перспективе, изучив работу следователя, его провалы и победы, сколько и на что тот тратит время, как решает тактические задачи, ИИ выдаст соответствующие рекомендации, в которых укажет все ошибки и недоработки. Главное, чтобы статус этих рекомендаций имел вес, влиял на продвижение по карьерной лестнице, а не являлся простой информацией к сведению.
— В конечном счете вся эта фантастическая работа «третьего глаза» должна помочь следствию достичь максимального уровня объективности и профессионализма, а значит, быстро раскрывать преступления, давать им правильную квалификацию, снижать уровень стресса следователя, развивать профессиональные навыки по уникальной индивидуальной траектории, — заключил эксперт.
Дорого ли обучать ИИ
Андрей Наташкин считает, что интегрирование нейросетей в финансовый сектор для выявления фактов мошенничества неоднозначно. С одной стороны, по оценке Банка России, только за I квартал текущего года мошенники смогли похитить со счетов россиян более 4,5 млрд рублей — это колоссальная цифра. С другой стороны, нет точной информации, как именно в текущих условиях банковские структуры используют нейросети в этом направлении. Идентификация мошеннических действий является одной из актуальных задач для нейросетей в разрезе данной отрасли.
В перспективе решения на основе ИИ могут широко применяться для выявления фактов коррупции. Однако пока попытки использовать их таким образом не увенчались успехом. Яркий пример — китайская система Zero Trust. За несколько месяцев работы системы количество специалистов, анализирующих результаты ее работы, превысило число госслужащих, выполнявших ранее ее задачи. Среди фактов коррупции, которые проверяла система, были такие, которые не всегда содержали в себе признаки правонарушений и преступлений. В результате от проекта Zero Trust было решено отказаться по причине слишком высокой стоимости и недостаточной эффективности. Об этом в беседе с «Известиями» рассказал основатель и продюсер «Роббо» Павел Фролов.
— Таким образом, применять ИИ для выявления фактов коррупции имеет смысл только спустя годы, когда системы на основе ИИ будут усовершенствованы. Во многих странах к тому времени должны появиться нормативно-правовые акты, направленные на предотвращение дискриминации, к которой может привести использование ИИ. Сделать еще более безопасным применение этой технологии в целях выявления фактов коррупции можно с помощью новых специалистов. Таких, которые контролировали бы работу ИИ в госорганизациях, — заключил эксперт.
