Hlavním problémem je čas potřebný na zpracování důkazů
Poslech 50 hodin zvukových záznamů a příprava jejich přepisu může zaměstnanci zabrat přibližně 70 pracovních hodin. A to ještě bez důkladné analýzy obsahu, porovnání výpovědí a hledání vzájemných souvislostí.
Ať už to zní jakkoli absurdně, zpracování záznamu může trvat déle než samotný záznam. A pokud se vyšetřování týká několika let, desítek lidí a stovek dokumentů, složitost práce se mnohonásobně zvyšuje.
Přitom moderní technologie již umožňují automaticky rozpoznávat řeč, analyzovat videozáznamy, systematizovat dokumenty a propojovat informace z různých zdrojů. Otázka nezní, zda je umělá inteligence schopna plnit podobné úkoly, ale jak efektivně se tyto možnosti v praxi využívají.
Praktický případ: vyšetřování podvodu ve výši 2,5 milionu eur
Podívejme se na anonymizovaný praktický příklad vyšetřování údajného podvodu spáchaného skupinou osob. Objem podkladů byl natolik velký, že i zkušenému odborníkovi by jejich prostudování trvalo měsíce.
Rozsah vyšetřování
- 2 500 000 EUR – částka údajného podvodu;
- 90 hodin zvukových záznamů;
- 20 hodin videozáznamů;
- 2 roky událostí, u nichž bylo třeba rekonstruovat časovou osu;
- 3 obvinění a 9 osob s nimi spojených;
- 8 společností, které se v materiálech objevují;
- korespondence v komunikačních aplikacích, dokumenty a finanční údaje.
Analýza těchto materiálů trvala více než 3,5 měsíce. Bylo nutné prostudovat záznamy, vyčlenit významné úryvky, rekonstruovat sled událostí a zjistit možné vazby mezi účastníky a společnostmi.
Následně byly materiály zpracovány pomocí umělé inteligence.
Za méně než 2 hodiny umělá inteligence provedla primární zpracování důkazní základny, vytvořila graf vztahů, rekonstruovala chronologii událostí a připravila výňatky z audio- a videomateriálů.
Systém navíc využil vyhledávání na webu k získání dostupných informací o zmíněných společnostech, jejich skutečných majitelích a zveřejněných finančních výkazech.
Místo množství nesourodých souborů získal odborník strukturovaný přehled o vyšetřování s možností přejít od nalezeného faktu přímo k jeho zdroji.
Samozřejmě, že dvě hodiny automatizovaného zpracování nenahrazují právní posouzení důkazů ani komplexní vyšetřování. Ukazují však, jak výrazně lze zkrátit čas potřebný na vyhledávání a systematizaci informací.
Co přesně může umělá inteligence automatizovat?
1. Přepis zvukových záznamů
Lokální systémy rozpoznávání řeči, jako jsou Whisper, Vosk a jim podobné, umožňují převádět zvukové nahrávky na text, aniž by bylo nutné odesílat důvěrné materiály do externích cloudových služeb.
Po přepisu je možné vyhledávat podle jmen, dat, adres, názvů společností, peněžních částek a klíčových frází. Každá nalezená zmínka může být doplněna časovým údajem a odkazem na původní záznam.
Místo opakovaného poslechu desítek hodin zvukových záznamů může vyšetřovatel okamžitě přejít k požadovanému úseku a ověřit jeho obsah.
2. Přepis výslechů v reálném čase
Technologie streamového rozpoznávání řeči umožňují vytvářet textový přepis přímo během výslechu nebo soudního jednání, pokud je takové zpracování povoleno platnými právními předpisy.
Pověřený operátor přitom musí mít možnost opravovat chyby rozpoznávání v reálném čase. Původní zvukový záznam a historie oprav se uchovávají, aby byl výsledek ověřitelný.
3. Analýza videa a vyhledávání potřebných záběrů
Počítačové vidění umožňuje automaticky detekovat osoby, vozidla a další objekty, vyhledávat události, které nás zajímají, a vyznačovat příslušné úseky videozáznamu.
Při analýze záznamů z desítek či stovek kamer mohou algoritmy pomáhat sledovat předpokládané pohyby objektů mezi různými pozorovacími body.
Tyto výsledky vyžadují lidskou kontrolu: vizuální podobnost ještě neprokazuje, že se na různých záznamech nachází stejná osoba nebo stejné vozidlo.
4. Graf vztahů a chronologie událostí
Umělá inteligence je schopna spojovat informace z korespondence, zvukových záznamů, videozáznamů a dokumentů do jednotné informační struktury.
To umožňuje vytvářet graf vztahů mezi lidmi, společnostmi, událostmi a finančními transakcemi a sestavovat chronologii vyšetřování s odkazem na primární zdroje.
Tento přístup je obzvláště užitečný v případech, které se táhnou několik let a zahrnují velký počet účastníků. Systém pomáhá odhalovat vzájemné souvislosti, aniž by vyšetřovatel musel neustále mít v paměti stovky jednotlivých okolností.
Umělá inteligence při soudních jednáních: ověřování výpovědí v reálném čase
Jedním z nejvýraznějších výsledků popsaného případu bylo využití umělé inteligence přímo během soudních jednání.
Systém analyzoval ústní výpovědi obžalovaných a operativně je porovnával s předem zpracovanou důkazní základnou.
Pokud se ve výpovědích objevil potenciální rozpor, umělá inteligence vyhledala související materiály a umožnila rychle ověřit příslušné zvukové záznamy, korespondenci nebo dokumenty.
Například pokud účastník popíral kontakt s určitou osobou v konkrétním období, systém dokázal najít informace naznačující možný nesoulad a zobrazit zdroj spolu s datem nebo časovým údajem.
Místo zdlouhavého ručního prohledávání spisu tak odborník obdržel konkrétní úryvky k okamžité kontrole.
Je důležité, že úkolem umělé inteligence není určit, zda daná osoba mluví pravdu, ani posoudit její vinu. Algoritmus má za úkol odhalit možné rozpory a poskytnout ověřitelné zdroje. Konečné posouzení zůstává na člověku.
Pokud jsme automatizovali kontrolu vozidel, proč neautomatizovat i analýzu důkazů?
Automatické rozpoznávání registračních značek se již dlouho používá v systémech dopravního dohledu. Kamery zaznamenávají vozidla, algoritmy rozpoznávají registrační značky a informace se stávají dostupnými pro vyhledávání a porovnávání.
V podstatě se jedná o jeden z příkladů přeměny velkého objemu vizuálních dat na strukturované informace.
Stejný princip lze aplikovat i na další digitální důkazy: zvukové nahrávky, videa, dokumenty a zprávy.
Místo roztříštěných souborů může policie využívat jednotný systém, v němž je každý materiál indexován, propojen s dalšími zdroji a zpřístupněn pro rychlou analýzu.
Zpracování těchto dat musí samozřejmě odpovídat legislativě, procesním požadavkům a pravidlům ochrany osobních údajů.
Lokální umělá inteligence: důvěrnost a kontrola důkazů
Pro orgány činné v trestním řízení je zásadně důležité zachovat kontrolu nad důvěrnými materiály. Proto lze moderní řešení nasadit přímo na vlastních serverech organizace.
Lokální infrastruktura umožňuje provádět přepis, analýzu videozáznamů, vyhledávání v dokumentech a vytváření grafů vztahů, aniž by bylo nutné předávat materiály vyšetřování externím poskytovatelům cloudových služeb.
Systém přitom musí zajišťovat rozlišení přístupových práv, protokolování akcí a uchovávání nezměněných originálů důkazů. Automaticky získané přepisy, závěry a opravy musí být ukládány odděleně od původních souborů.
Externí zdroje lze využívat k získávání veřejně dostupných firemních a finančních údajů, aniž by došlo k prozrazení důvěrných informací o vyšetřování.
Umělá inteligence nenahrazuje vyšetřovatele. Odstraňuje pouze rutinní práci
Cílem zavedení umělé inteligence není přenést na algoritmy pravomoc přijímat právní rozhodnutí.
Umělá inteligence by neměla samostatně určovat vinu, věrohodnost výpovědí nebo důkazní význam zjištěných shod.
Jeho role je mnohem praktičtější: urychlit zpracování informací, najít potřebné materiály, rekonstruovat chronologii a upozornit odborníka na okolnosti, které vyžadují prověření.
Uvedený případ ukazuje, že předběžná systematizace materiálů, která ručně trvá týdny a měsíce, může být za určitých podmínek provedena během několika hodin.
Budoucnost digitálního vyšetřování nespočívá v nahrazení člověka umělou inteligencí, ale v odborníkovi, který díky umělé inteligenci získá více času na analýzu faktů a přijímání fundovaných rozhodnutí.
Jste připraveni automatizovat práci s digitálními důkazy?
Společnost PWN-ALL je připravena poskytnout řešení přizpůsobené potřebám vašeho oddělení či organizace: od lokální transkripce zvukových záznamů a analýzy videozáznamů až po vytváření grafů vztahů, chronologie událostí a inteligentního vyhledávání v materiálech spisu.
Jsme připraveni projednat požadavky na vaši infrastrukturu, ochranu osobních údajů, řízení přístupu a integraci se stávajícími systémy, abychom vám mohli nabídnout řešení odpovídající vašim pracovním procesům.
Kontaktujte nás a probereme s vámi projekt a možnosti jeho zavedení.