Stel je voor dat het raadsel van de Bende van Nijvel in 30 uur opgelost zou worden, door de AI-tool Söze.
Sommige van de meest beruchte onopgeloste misdaden kunnen eindelijk worden opgelost met behulp van kunstmatige intelligentie (AI), heeft een politiechef aan Telegraph gezegd.
Technologie die is ontwikkeld in Australië wordt gebruikt om onopgeloste zaken te onderzoeken en nieuwe aanwijzingen en onderzoeksmogelijkheden te identificeren.
Met behulp van de nieuwste geavanceerde AI-systemen kunnen computers snel enorme hoeveelheden bewijsmateriaal doorzoeken en aanwijzingen en potentiële nieuwe wegen vinden die eerder misschien over het hoofd werden gezien.
Rechercheurs in Avon en Somerset zijn er met behulp van een systeem genaamd Söze in geslaagd om al het bewijsmateriaal in 27 complexe zaken in slechts 30 uur door te nemen - iets wat naar schatting 81 jaar zou hebben gekost om handmatig te doen.
Het korps voert nu verdere tests uit met het systeem, zodat het ook bij andere korpsen kan worden gebruikt.
Gavin Stephens, de voorzitter van de National Police Chiefs' Council, zei dat de potentiële voordelen van dergelijke AI-technologie voor de politie enorm zijn.
Hij zei aan The Telegraph: “Ik kan me uit eigen ervaring voorstellen dat dit soort dingen enorm nuttig zijn voor cold case reviews.”
“Je hebt misschien een cold case die onmogelijk lijkt vanwege de hoeveelheid materiaal en als er dan zo'n systeem is dat het gewoon kan opnemen en je er een beoordeling van kan geven, dan zie ik dat echt nuttig zijn.”
Subtiele aanwijzingen
Het is een van de vele AI-toepassingen waar de Britse politie naar kijkt in een poging om technologie te integreren met meer traditionele misdaadbestrijdingsmiddelen.
De politie van West Midlands heeft een AI-systeem geïntroduceerd ter ondersteuning van het personeel dat oproepen beantwoordt op het 101-nummersysteem.
Het systeem is bedoeld om bellers te helpen bij het melden van zaken als verloren voorwerpen en achtergelaten voertuigen, zodat het personeel zich met ernstiger zaken kan bezighouden.
Het is echter ook ontworpen om subtiele aanwijzingen in de stem van een beller die duiden op kwetsbaarheid, zoals in gevallen van huiselijk geweld, op te merken die een menselijke medewerker mogelijk over het hoofd had gezien.
Andere korpsen maken gebruik van AI-tools om te helpen bij het tijdrovende redigeren van gevoelig bewijs, wat handmatig een groot deel van de tijd van een agent in beslag kan nemen.
Stephens zei dat het van vitaal belang is dat de politie zo goed mogelijk gebruik maakt van opkomende wetenschap en technologie, maar benadrukte dat het net zo belangrijk is dat innovaties in het hele land worden toegepast en niet alleen door individuele korpsen.
“We hebben geen tekort aan innovatie en ideeën, maar waar we in het verleden niet zo goed in zijn geweest, is ze op grote schaal ingang doen vinden zodat iedereen ze kan gebruiken,” zei hij.
“We willen het beste uit technologie halen om ons te helpen criminelen voor het gerecht te brengen en slachtoffers een betere service te bieden, maar we zijn ons er ook terdege van bewust dat er angst of bezorgdheid kan bestaan over sommige technologieën die we gebruiken, dus het is echt belangrijk dat we discussies en debatten van goede kwaliteit voeren over hoe dingen worden geïmplementeerd en overgenomen.”
Söze
Söze bestaat al enkele jaren. Bij het onderzoeken van een misdrijf verzamelt de politie vaak terrabytes aan digitaal bewijs, waaronder e-mails, sms'jes, berichten op sociale media, foto's en camerabeelden. Het vinden van verbanden en patronen in de gegevens is een handmatige en tijdrovende taak.
Om hen te helpen met deze uitdaging, test de politie van Western Australia (WAPF) een cloud-gebaseerde oplossing ontwikkeld door Microsoft en partner Modis om de analyse van hun bewijsmateriaal te automatiseren.
De eerste resultaten zijn veelbelovend, aldus de politie. Toen het platform - Söze genaamd, naar de antagonist uit The Usual Suspects - werd toegepast op een onderzoek dat al zes weken aan de gang was, doorzocht het al het beschikbare bewijsmateriaal en identificeerde het 18 aandachtspunten die aan de politie konden worden gepresentee
“Sommige van die dingen wisten ze al, wat goed was. Er waren een paar dingen die we vonden die eigenlijk niet belangrijk waren - maar er waren andere dingen die we vonden die wel belangrijk waren,” zegt Anthony Doig, directeur innovatie bij Modis.
De tijd die nodig is om digitaal bewijsmateriaal te doorzoeken is ook verminderd, zegt Doig; agenten zijn bijvoorbeeld in staat om in een paar uur adressen, bankrekeningen of vuurwapens te vinden in honderdduizenden afbeeldingen, in vergelijking met handmatig werk gedurende een paar maanden.
Het kan ook snel verbanden vinden in het bewijsmateriaal.
“Het heeft een foto van een persoon gevonden, en dan heel andere gegevens, bijvoorbeeld een sms of de vermelding van diezelfde locatie de dag ervoor, dus je kunt beginnen met het verbinden van die stukjes informatie en ze terug presenteren aan de politie,” legt Doig uit.
Het platform, gebaseerd op Microsoft Azure, neemt kopieën van bewijsmateriaal op, waarvan de originelen bij de politie blijven. Dit betekent dat “er geen risico bestaat dat de bewijsketen in gevaar komt”, aldus Microsoft.
Azure Cognitive Services vormen de basis voor aanvullende functies van het platform, zoals vertaling, gezichtsherkenning en tekst- en beeldanalyse.
Doig zegt dat WAPF in de pilot productiviteitsverbeteringen van 90 procent heeft gemeten in haar vermogen om digitale informatie te gebruiken in een onderzoek.
Inspecteur Tim Thomas, verantwoordelijk voor geheime online operaties, digitaal bewijsmateriaal en onderzoeken naar cybercriminaliteit voor de WAPF, noemde het platform een “paradigmawisselaar”.
“Het is een beetje alsof je van een lepel naar een mes en vork gaat. Het klinkt niet als veel, maar zes diners later denk je: 'Wow, dit maakt echt een verschil',” zei hij.
Diepgaand politiehulpmiddel
Thomas en zijn team werken momenteel samen met Modis en Microsoft om meer functies te ontwikkelen.
“We zullen dingen kunnen doen als: 'Laat me alle foto's zien die de politie in haar bezit heeft en die met deze camera zijn gemaakt' of 'Laat me alle informatie zien die we hebben en die op deze plek vandaan komt'. Op dit moment kan geen enkel politiebureau deze dingen doen,” zei hij.
“Nou, hoe is dat relevant? Hier is een eenvoudig voorbeeld: als we iemand pakken die kinderporno heeft gemaakt, kunnen we snel en eenvoudig elke foto vinden die hij of zij heeft gemaakt. Dit stelt ons in staat om snel een enorm inzicht te krijgen in waar deze persoon is geweest, wie zijn medeplichtigen zijn en wat hij heeft gedaan. Misschien vinden we slachtoffers waar we eerder niets van wisten. Dat is wat ik bedoel met de effecten die diepgaand zijn, en dat is maar een eenvoudig voorbeeld,” voegde Thomas eraan toe.
Het platform zal ook een extra laag bescherming bieden tegen een van de grootste angsten van de politie: het over het hoofd zien van cruciaal bewijs dat ze al heeft. Terwijl dat probleem vroeger te wijten was aan slecht informatiebeheer, komt het nu door simpelweg te veel gegevens, aldus Thomas.
Hij wijst op het voorbeeld van de Britse 'Yorkshire Ripper'-zaak. De politie van West Yorkshire bleek de zaak slecht te hebben aangepakt; de moordenaar Peter Sutcliffe werd negen keer verhoord en weer vrijgelaten voordat hij uiteindelijk voor de rechter moest verschijnen.
“Simpel gezegd waren ze zich niet bewust van de informatie die ze hadden. Terwijl informatietechnologie dit probleem een tijdje verlichtte, is die aflossingsvrije periode nu voorbij. Dezelfde technologie die ons gered heeft, overspoelt ons nu met onbegrijpelijke hoeveelheden informatie,” zei Thomas.
“Er moet iets veranderen, en dat is het doel van het proof of concept van het platform, om ons te helpen de belangrijke informatie te vinden waarvan we niet beseffen dat we die hebben,” voegde hij eraan toe.
