Een kunstmatige intelligent systeem met de naam VALCRI kan sommige taken van een politie-analist in seconden doen. Het slimme kunstbrein is daarnaast ook in staat om nieuwe onderzoekslijnen en motieven voor de misdaad te bedenken.
Sherlock heeft er een geduchte concurrent bij. De Britse politie is op dit moment een nieuw computersysteem aan het testen dat kan bepalen wat er gebeurd is op de plek van een misdrijf. Het idee is dat het systeem de arbeidsintensieve delen van een politie-analist kan doen in luttele seconden. Bovendien kan het systeem vervolgens ook voorstellen doen voor verklaringen die agenten misschien over het hoofd hebben gezien.
‘Iedereen denkt dat politiewerk alleen een kwestie is van simpelweg één en één bij elkaar optellen’, zegt projectleider William Wong, verbonden aan de Middlesex University London. ‘Het moeilijkste is echter ontdekken welke aanwijzingen wel en niet relevant zijn.’
AI-assistent kan 113-hulpverlening ondersteunen
Dataspecialist Salim Salmi maakte een AI-tool die 113-hulpverleners ondersteunt.
De hoofdtaak van VALCRI is om plausibele ideeën te genereren over hoe, waarom en wanneer een misdaad gepleegd is, en wie dat dan gedaan heeft. Het scant miljoenen politiegegevens, interviews, foto’s en meer, om verbindingen te leggen waarvan hij denkt dat deze relevant zijn. Dat presenteert het systeem vervolgens op twee grote touchscreens, zodat de echte analist ermee aan de slag kan.
Patronen spotten
Het systeem kan bijvoorbeeld kogelhulzen vinden die gevonden zijn op een aantal recente plaatsen delict, inclusief degene waar de politie op dat moment onderzoek naar doen. ‘De analist kan vervolgens zeggen of dat wel of niet relevant is, waarna VALCRI z’n resultaat aanpast’, zegt Neesha Kodagoda, eveneens verbonden aan Middlesex. Dankzij zijn lerend vermogen verbetert het systeem zijn zoektochten continu op basis van interacties met analisten. Die kunnen met behulp van een simpele swipebeweging vertellen of bepaalde criteria waarop het systeem zoekt meer of minder relevant zijn.
Wanneer een onopgeloste misdaad op het bureau van een analist belandt, moet diegene eerst de politiedatabase doorzoeken naar incidenten die gerelateerd kunnen zijn op basis van hun locatie, tijd of de modus operandi van de criminelen. Vervolgens verzamelt de analist alle informatie over de mensen die bij die eerdere incidenten betrokken waren. ‘Een ervaren analist heeft vaak 73 individuele zoektochten nodig om al die informatie te verzamelen, voordat hij of zij dit handmatig vertaalt naar een overzichtelijk eindresultaat’, zegt Kodagoda. ‘VALCRI kan hetzelfde met één enkele klik.’
Dat is niet niks. Veel van de informatie die opgenomen wordt in politieverslagen staat in aantekeningen in de kantlijn, of schuilt in beschrijvingen. Gelukkig kunnen de algoritmen achter VALCRI geschreven taal begrijpen – op een basaal niveau, althans.
Drie getuigen
Zo zouden interviews met mensen op drie verschillende misdaadlocaties een vermelding kunnen bevatten van een slonzig persoon in de buurt. De ene persoon heeft het misschien over een ‘morsig’ persoon, de ander over een ‘onverzorgd’ persoon en de derde over een ‘verwaarloosd’ persoon. Een mens zou simpel kunnen zien dat de drie getuigen het best eens over dezelfde persoon zouden kunnen hebben. En nu kunstmatige intelligentie steeds beter wordt, kan VALCRI dat ook. Het systeem beschikt bovendien ook over gezichtherkenningssoftware die mensen in beveiligingsbeelden kan herkennen.
De afdeling West Midlands van de Britse politie is VALCRI nu aan het testen op basis van echte gegevens die gedurende drie jaar verzameld zijn, maar voor de test wel geanonimiseerd zijn. In totaal gaat het om zo’n 6,5 miljoen gegevens. De politie uit Antwerpen is tegelijk met een soortgelijke test bezig.
De volgende stap is om VALCRI los te laten op niet-anonieme, nieuwe gegevens van verse misdaden. Daarover bestaat al een principeakkoord, maar het blijft een delicate zaak. Politietechnieken die gebruikt zijn tijdens een onderzoek kunnen in de rechtbank worden aangevochten, dus VALCRI te vroeg inzetten of op een verkeerde manier, kan ervoor zorgen dat zaken niet rondkomen. Ook verschillen per land de wetten van hoe je onderzoeksgegevens mag toepassen.
Ongemakkelijk gevoel
Een verdere complicatie is dat veel mensen zich vermoedelijk ongemakkelijk voelen bij het idee dat een computer bepaalt hoe waarschijnlijk een bepaalde verklaring voor een misdaad is. ‘De gegevens van misdaden zijn simpelweg niet goed genoeg om dat te kunnen doen’, zegt teamlid Ifan Shepherd van Middlesex University. ‘Een menselijke analist blijft daarom altijd nodig om de beslissingen te nemen.’
Maar mensen de baas maken lost niet elk probleem op. ‘Zelflerende systemen kunnen de politie goed helpen, maar zorgt ook voor nieuwe vormen van vooringenomenheid’, zegt Mark Riedl, verbonden aan de Amerikaanse universiteit Georgia Tech. Analisten zouden gemakkelijk kunnen denken dat het systeem alle relevante eigenschappen heeft geanalyseerd, terwijl het goed kan dat het er toch een paar gemist heeft.
VALCRI probeert dat te omzeilen door het proces zo transparant mogelijk te maken. Resultaten blijven nooit verborgen en elke beslissing kan worden teruggedraaid. ‘Over het algemeen kan dat zorgen dat jury’s meer gedetailleerde zaken voorgeschoteld krijgen’, zegt Michael Young van de Amerikaanse University of Utah.
Dingen die vroeger buiten de zaak gehouden zouden zijn om een kloppend verhaal te maken, zouden nu, met andere woorden, toch aan het digitale dossier kunnen worden toegevoegd – samen met een verklaring. Die informatie kan vervolgens worden gebruikt door zowel de verdediging als de aanklagers, stelt Young.
Mis niet langer het laatste wetenschapsnieuws en meld je nu gratis aan voor de New Scientist nieuwsbrief.
Lees verder: