Không chỉ là chuyện công nghệ tiến tới, tội phạm thụt lùi

(27/12/2018)
Không chỉ ở Mỹ, người dân toàn cầu giờ đây được khuyên là cần phải lựa chọn giữa khả năng giảm tội phạm và nguy cơ tấn công vào các quyền tự do dân sự nếu công nghệ dự báo tội phạm bị lạm dụng.
 Đã qua rồi thời sử dụng phương thức “phân tích điểm nóng”, công tác phòng chống tội phạm giờ không thể thiếu một thứ công cụ: phân tích dữ liệu tội phạm bằng thuật toán và AI. Dữ liệu đang được xem là vũ khí chống tội phạm mới của ngày càng nhiều lực lượng cảnh sát trên thế giới dù vẫn chưa thể trả lời được thật rốt ráo câu hỏi liệu các thuật toán máy tính có thực sự giúp giảm tình trạng tội phạm hay không?

Từ khoa học viễn tưởng vào đời thực

Kể từ khi cuốn tiểu thuyết The Minority Report của Philip K. Dick được xuất bản vào những năm 1950 (sau này được chuyển thể thành bộ phim bom tấn có cùng tên do Steven Spielberg làm đạo diễn, nam tài tử ngôi sao Tom Cruise đóng vai chính), các nhà tương lai học và triết gia đã phải vật lộn với ý tưởng dự đoán khi nào một hành vi phạm tội sắp xảy ra và ra tay ngăn chặn nó. Giờ đây những kịch bản, như một băng cướp ngân hàng khi đến mục tiêu tiếp theo chỉ thấy một đơn vị phản ứng vũ trang chờ đợi để bắt giữ chúng, hoặc khi có ai đó đi bộ trên một con đường tối tăm và cảm thấy sợ hãi để rồi thấy an tâm khi nhìn thấy một xe cảnh sát được gửi đến để bảo vệ cho họ… có thể trở thành hiện thực nhờ sức mạnh của công nghệ. Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đang giúp ý tưởng này chuyển từ khoa học viễn tưởng vào thế giới thực.

Công ty công nghệ PredPol (Mỹ) khẳng định các thuật toán phân tích dữ liệu của họ có thể cải thiện khả năng phát hiện tội phạm lên thêm 10-50% ở một số thành phố. Để đi đến kết quả này, công ty dựa vào lượng dữ liệu thu thập trong nhiều năm về loại tội phạm, địa điểm và thời gian diễn ra tội ác và kết hợp dữ liệu này với nhiều nguồn dữ liệu kinh tế xã hội khác. Lượng dữ liệu này sau đó được phân tích bằng một thuật toán được thiết kế ban đầu cho mục đích dự báo động đất. Phần mềm của công ty sẽ cố gắng dự đoán xem loại tội phạm cụ thể nào đó sẽ xảy ra ở đâu và khi nào trong vòng 12 giờ kế tiếp. Thuật toán này được cập nhật hằng ngày khi có dữ liệu mới thu thập được.

“PredPol được lấy cảm hứng từ kết quả một cuộc nghiên cứu do Trường Đại học California tiến hành với sự hợp tác của Sở Cảnh sát Los Angeles (Mỹ). Bản nghiên cứu đó đã chứng minh rằng các dự báo được thúc đẩy bởi thuật toán có thể dự đoán và ngăn chặn được số lượng hành vi phạm tội nhiều gấp đôi so với những phương pháp tốt nhất hiện có”, giáo sư Jeff Brantingham, nhà đồng sáng lập công ty PredPol, cho biết.

Các kết quả dự đoán được hiển thị trên một bản đồ, sử dụng hộp màu đại diện cho mỗi khu vực có diện tích 46 m2. Hộp màu đỏ cho thấy khu vực có “nguy cơ cao” và cảnh sát tuần tra được khuyến khích dành ít nhất 10% lượng thời gian của họ ở đó. Ông Brantingham cho biết công nghệ học máy cho phép PredPol phân tích dữ liệu, rút ra kết luận và tạo ra sự kết nối trong khối dữ liệu dung lượng lớn mà các nhà phân tích con người không thể xử lý được.

Những người hoài nghi nói đây chỉ là giả khoa học (pseudoscience) bởi việc phân tích dữ liệu tội phạm để đưa ra những quyết định về việc triển khai lực lượng cảnh sát không có gì mới. Nhiều lực lượng cảnh sát lâu nay sử dụng phương thức “phân tích điểm nóng”, theo đó các hành vi phạm tội trong quá khứ được ghi lại và hiển thị trên bản đồ và sự tập trung được dành nhiều hơn cho những khu vực này. Tuy nhiên, những công ty làm việc trong lĩnh vực dự báo tội phạm dựa trên dữ liệu, như PredPol, Palantir Technoligies, CrimeScan, ShotSpotter Missions… cho rằng việc phân tích điểm nóng truyền thống chỉ phản ứng với những gì đã xảy ra hôm qua chứ không lường trước điều gì sẽ xảy ra trong ngày mai. Theo họ, công nghệ AI và người anh em học máy tỏ ra vượt trội hơn vì giúp phát hiện các khuôn mẫu chưa từng nhận thấy trước đây do chúng vượt ra ngoài khả năng nhận thức tự nhiên của chuyên gia con người.

Ông Alexander Babuta, chuyên gia tại Học viện Dịch vụ Hoàng gia (Anh), cũng cho rằng bản đồ điểm nóng về tội phạm trong quá khứ không phân biệt được giữa hai loại địa điểm “rủi ro”. Loại đầu tiên chứng kiến sự gia tăng của hành vi phạm tội theo thời gian vì thu hút sự chú ý của tội phạm, như bãi đổ xe không an toàn hoặc khu vực mua sắm đông đúc. Loại thứ hai chứng kiến sự gia tăng tạm thời của tội ác do các sự kiện tội phạm xảy ra gần đây.

Đón nhận và tranh cãi

Lực lượng cảnh sát tại một số nước dường như đang đón nhận công nghệ mới nói trên với hy vọng giúp họ đối phó với tội phạm hữu hiệu hơn. Hơn 50 sở cảnh sát khắp nước Mỹ đang sử dụng phần mềm PredPol. Trong khi đó, Sở cảnh sát hạt Kent ở Anh cho biết bạo lực đường phố giảm 6% sau cuộc thử nghiệm PredPol kéo dài bốn tháng.

Không có gì lạ khi lực lượng cảnh sát quốc gia châu Âu này đang tìm cách sử dụng AI để ngăn tội phạm bạo lực trước khi nó xảy ra. Họ đang bắt tay với một nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống Giải pháp phân tích dữ liệu quốc gia (NDAS), kết hợp AI và số liệu thống kê để đánh giá nguy cơ ai đó trở thành nạn nhân của tội phạm súng hoặc dao. Hệ thống đã phân tích hơn 1 terabyte dữ liệu thu thập từ các cơ sở dữ liệu cảnh sát quốc gia và địa phương và nhận thấy 1.400 chỉ dấu có thể giúp dự báo tội phạm, trong đó có 30 chỉ dấu “đặc biệt mạnh mẽ”.

Còn tại Nhật Bản, Chính phủ và cảnh sát đang thảo luận về ý tưởng phát triển một hệ thống máy tính có thể giúp dự báo tội phạm ngoài đường phố, tận dụng dữ liệu lớn và AI. Hy vọng của họ là hệ thống này có thể cho biết cần ngăn chặn tội phạm ở đâu và như thế nào. 

Ngoài ra, chính quyền tỉnh Kanagawa đầu năm nay thông báo kế hoạch trở thành tỉnh đầu tiên của Nhật đưa hệ thống dự báo tội phạm dựa trên AI vào thử nghiệm trước kỳ Thế vận hội Tokyo 2020. Hệ thống này sẽ có thể phân tích liệu thủ phạm của một số vụ án có phải là một, dự đoán bước đi kế tiếp của nghi phạm; phát hiện địa điểm và thời gian xảy ra có thể xảy ra vụ án hoặc tai nạn để giúp cảnh sát ngăn chặn chúng xảy ra. Hệ thống có thể đưa ra sự gợi ý các địa điểm cần lưu ý cho cảnh sát tuần tra vào thời điểm thích hợp nhằm bảo đảm sự an toàn, đồng thời giúp đẩy nhanh tiến độ điều tra.

Dĩ nhiên là không phải ai cũng tán thành xu hướng dự báo tội phạm bằng công nghệ. Bà Frederike Kaltheuner, thuộc tổ chức quyền dân sự Privacy International (Anh), cảnh báo về nguy cơ công cụ này bị lợi dụng để chống lại những cộng đồng đang bị gạt ra ngoài lề xã hội.

“Chúng ta đang chuyển từ nguyên tắc suy đoán vô tội sang một thế giới, nơi người ta vô tội cho đến khi bị nghi ngờ bởi các hệ thống thiếu minh bạch, độc quyền và rất khó bị thách thức, nếu không muốn nói là không thể”, bà Kaltheuner nhận định.

Ngoài ra, còn có những mối lo ngại về sự thành kiến ẩn giấu đằng sau các tập dữ liệu. Sở Cảnh sát thành phố Los Angeles (Mỹ) đang bắt tay với công ty Palantir Technologies cho dự án dự báo tội phạm – một dự án đang chịu sự chỉ trích từ các nhóm hoạt động địa phương đang lo ngại về các mối đe dọa nhằm vào quyền tự do dân sự và dùng chủng tộc làm cơ sở để nghi ai đó phạm tội.

Nhà phân tích John Hollywood của Rand Corporation (Mỹ), một tổ chức từng tiến hành một số nghiên cứu về dự báo tội phạm, đánh giá những tiến bộ gần đây trong kỹ thuật phân tích chỉ mới mang đến những bước tiến nhỏ về dự báo tội phạm. Các kết quả chính xác hơn 10-25% so với lập bản đồ điểm nóng truyền thống.

“Các công nghệ hiện tại không chính xác hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Nó chỉ mới ở mức đủ để giúp cải thiện các quyết định triển khai (lực lượng cảnh sát) nhưng còn lâu mới xảy ra kịch bản một máy tính bảo cảnh sát nơi cần đến để bắt người đang phạm tội”, vị chuyên gia này đúc kết.

Việc có thêm dữ liệu từ camera giám sát được trang bị công nghệ nhận biết hình ảnh và hành vi, cộng với các bộ cảm biến phát hiện tiếng súng và sự xâm nhập, sẽ giúp cải thiện độ chính xác của các kỹ thuật dự báo tội phạm, theo ông John Hollywood. Tuy nhiên, chính người dân cần phải lựa chọn giữa khả năng giảm tội phạm và nguy cơ tấn công vào các quyền tự do dân sự nếu công nghệ đó bị lạm dụng.

Theo thesaigontimes.vn

Tin khác