AI探偵が事件を解決する3つの秘策

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画像出典: Visual China

今年のコナン映画は中国でも公開されるそうです。 20年来のコナンファンとして、人工知能と探偵の物語についてお話しすることにしました。

警察の AI は、実は新しいトピックではありません。AI は、さまざまな警察機器を含む、さまざまなセキュリティ、パトロール、尋問技術に使用されています。しかし、名探偵が直接出頭しなければならない事件解決の核心段階では、AIはまだ駆け出しの見習い探偵に過ぎません。

幸いなことに、AI にはいくつかの秘策があり、人間よりも優れた点がいくつかあります。ジャッキー・チュンのコンサートで数回行われた顔認識の成功は、AI の事件解決能力の試運転とみなすこともできるかもしれない。結局のところ、音楽を愛する犯罪者は重要な監視にさらされているのだ。

過去 1 年ほどの間に、AI が深刻な事件解決にさらに関与するようになったことは興味深いことです。これは、一方では都市のインテリジェント監視システムの継続的な改善によるものであり、他方では、複雑なデータを処理する AI の能力の向上にも関係しています。

全体的に、AI 探偵は、事件の調査や推論を行う際に人間が行うのが難しい 3 つのことを行うことができます。これら 3 つのトリックは連続して使用されることが多く、統合的なケース処理によって、多くの困難なケースに新たな希望を見出すことができました。

とても小さく（全く見えないくらい小さい）、テクノロジー機器（カメラ、センサー）の使い方が上手、人の背後で話すのにも慣れている…まさにAI探偵の代弁者が誕生しそうな予感。

犯罪を解決するための AI の 3 つのトリックは次のとおりです。

スマートカメラを使って隠された証拠を見つける

先月、衢州市警察はある事件を発表した。警察はアリババクラウドのET City Brain技術を利用して、6年にわたる「電気漁業事件」を解決した。

銭夫妻は2012年以来、銭江源国家公園の主要支流である西安湖で違法に電気ショックを使って魚を捕獲し、その魚を一般の買い手に転売したり、野菜市場に流通させていた。夫婦は過去6年間で60万元の不法利益を上げており、電気漁業で裕福な生活を送っていたようだ。

この事件の難しさは、法律によれば、違法な電気漁業が500キログラムに達しなければ事件として起訴できないという点にある。実際の捜査過程では、容疑者は一度にこれほど多くの魚を運ぶことはないだろう。これにより、犯人を現行犯逮捕し、訴訟を起こす基準を満たすことが非常に困難になります。

AI 犯罪解決のロジックは、街中のスマートカメラを使用して、容疑者の特徴を識別してロックオンすることで、容疑者の移動経路を正確に捉えることです。電気漁から輸送、盗品の販売まで、AI Skynet は犯罪の全プロセスを簡単に記録できます。

同様の AI フォレンジック技術は、多くの事件の実際の捜査プロセスで使用できます。

例えば、窃盗、違法狩猟、公共財窃盗などの事件では、一般的には金額が少額であるため、被疑者は「捕まったら運が悪かったと認めるしかない。どうせ捕まえられないことが多いから」という態度をとることが多く、警察にとっては非常に困難な状況となっている。 AI カメラをベースにした顔認識、特徴認識、動作軌跡追跡機能により、見つけにくい証拠も正確に検出できます。また、容疑者の共犯者を効果的に発見し、盗品の販売や隠匿の証拠を残すこともできます。 AI を使用しなければ、この種の作業は捜査官による追跡と一般市民による報告に頼るしかなく、非効率的で証拠を保持するのが非常に困難です。

AI+カメラのもう一つの機能は、警察の追跡の効率を大幅に向上できることです。 AIカメラと連携して捜査官が追跡を検知しにくくすることで、犯罪解決のプロセスをスピードアップできます。

人間の目では見つけられないものを、スカイアイは見つけることができる。これはある程度、地域の安全保障の質的向上につながる。

膨大なデータから手がかりを見つける

大半の一般人は、犯罪分析は刑事が犯罪者と知恵と勇気を競い合い、ひらめきで犯人の正体を見抜く頭脳労働であると考えるだろう。

しかし、現実には犯罪分析は極めて労働集約的な仕事です。推論と技術的調査は重要ですが、ほとんどの場合、それは依然として、無数のアーカイブ資料を読んだり、膨大な量のビデオ監視をチェックしたり、無数の報告書に答えたりすることに依存しています。

データが一定レベルまで蓄積されると、これらの作業は警察にとってまったく手に負えない作業となるでしょう。周克華が逮捕されたとき、多数の警察部隊が動員され、24時間体制で監視カメラの映像を監視した。通常の事件にこれほど多くの警察力を集めるのは明らかに不可能なので、広大な都市で車や人を見つけることは非常に困難な「データ課題」となる。

AI 技術のもう 1 つの機能である多次元データ処理とクロスプラットフォーム データ処理が、この時点でその価値を示しました。今年初め、深セン市は児童誘拐事件を迅速に解決した。警察は、ファーウェイクラウドと深センが開発したインテリジェントセキュリティシステムを使用して、市内の監視データで誘拐犯のぼやけた写真の画像検索を行った。 AIの高速画像認識・処理能力を活用して、容疑者の居場所をすぐに特定した。事件が報告されてから容疑者が逮捕されるまでにたった19時間しかかからなかった。

膨大な量の情報を処理する上での同様の AI 機能の最大の価値は、手作業による操作時間を大幅に節約できることです。ビデオ、オーディオ、ドキュメント、その他の資料に対して条件付きスクリーニングと構造化分析を実行し、長時間の検索タスクを数分で完了します。ベルギー警察は昨年、テロ攻撃が起こる前にソーシャルネットワークの変化や銀行の資金の流れを監視するAIデータ処理機能を導入し、AIを使ってテロと時間との戦いを繰り広げたいと考えた。

誘拐、拉致、ひき逃げなどの事件では、データ処理時間はほとんどすべてを意味します。容疑者が失踪すれば、事件解決の困難さや社会的被害は増大するだろう。

人間と機械が協力して事件を解決する方法は、今日のデータ爆発の時代には避けられない選択肢となっています。

事件の背後にある複雑な関係を整理する

刑事警察に勤める友人がかつて、事件捜査の過程で難しい点として、犯罪組織の自白をまとめることについて話してくれた。

犯罪者の恐怖、緊張、自白への抵抗、そして一般的に低い文化的資質のため、犯罪組織が逮捕された後、犯罪者は組織内の和解が難しい人間関係について混乱した説明をすることが多い。誰が首謀者で誰が共犯者なのか、そして犯罪の動機は何なのかは、自白における複雑な関係によって非常に混乱することが多い。

このようなケース検出の状況は、データテキスト分析の問題として考えることができます。データの特徴を明確に整理し、それらの関係を構築すれば、嘘や矛盾を簡単に特定できるようになります。これは、特にケースが複雑になりすぎる場合には、AI が人間よりも優れている可能性がある主題でもあります。

犯罪捜査業務には、「ケースリンケージ」という用語があります。さまざまな犯罪事実をグループ化し、個人またはギャングの犯罪事実を解明する方法について学びます。

複雑な集団犯罪や組織的犯罪の場合、事件の関連性は特に重要ですが、それを完了するには多くの人的資源と物的資源も必要です。たとえば、電話詐欺犯罪では、容疑者によって犯罪を犯す特徴が異なり、詐欺の手法も異なり、銀行カードなどの使用されるツールも異なります。しかし、被害者はさまざまな地域から来ている可能性があるため、騙された経験も異なる可能性があります。全国の事例を関連付けて統合することは困難です。

AI アプリケーションの中で、コグニティブ コンピューティング テクノロジーは同様の状況でよく知られています。テキスト要約、テキスト特徴抽出、意味理解などの方法を使用して、犯罪行為の類似点を抽出し、警察に事件を一緒に処理するよう促します。

同様の AI 技術は、インテリジェンス分析やビジネス組織分析にも広く利用されています。IBM i2 システムは、このタイプの AI アプリケーションの代表例です。犯罪捜査の分野では、我が国でも同様のアプリケーションが登場し始めており、捜査官が記録、追跡調査、現場調査記録、その他の資料のテキスト特徴を整理し、事件の併合の可能性を分析するのを支援しています。

電話詐欺に加え、金融犯罪やねずみ講では、テキスト分析や犯罪組織間の関係性を明らかにするために AI を広範に適用する必要があります。金融犯罪には複雑な口座、企業、法人関係が絡んでいることが多く、非常に複雑でわかりにくいものです。この場合、AI を活用して特徴分析を行い、財務関係を明らかにすることが特に重要になります。

ねずみ講ネットワークでは、被害者、上級の仲介人、主催者が混在していることが多く、計画が発覚した後で彼らを特定することが困難です。自白制度など散在する情報をもとに組織内の内部関係を整理することも、事件解決においてAIが活躍できる分野だ。

明らかに、名探偵となると、AIはすでに中心人物としてデビューする可能性を秘めています。もちろん、AI探偵が単独で人間に取って代わることは確実ではありませんが、その代替不可能性がますます強くなるにつれて、犯罪捜査や都市インテリジェントプラットフォームにおけるAI技術はその価値を発揮してきました。ここ1年ほどでAIを活用して解決する事件が飛躍的に増加しており、注目に値する現象となっています。

そう考えると、ビッグデータ＋AIをテーマにしたミステリー小説を書くのも良さそうです。