System AI identyfikuje żargon narkotykowy przestępców
System AI pozwala na przeszukiwanie i identyfikowanie żargonu narkotykowego, którego używają przestępcy do pomocy organom ścigania.
Rozwój mediów społecznościowych przyniósł ze sobą nowe wyzwania dla organów ścigania, szczególnie w zwalczaniu handlu narkotykami i innych nielegalnych działań. Przestępcy często używają „mrocznego żargonu”, aby uniknąć wykrycia, tworząc ukryte frazy poprzez łączenie wielu popularnych słów. Terminy szybko ewoluują, utrudniając nadążanie za nimi tradycyjnym metodom monitorowania, a nawet doświadczonym funkcjonariuszom policji. Jednak przełomowy system opracowany przez naukowców z University of Electro-Communications (UEC) w Japonii oferuje obiecujące rozwiązanie.
Zespół badawczy, w skład którego wchodzą Takuro Hada, Yuichi Sei, Yasuyuki Tahara i Akihiko Ohsuga, stworzył system sztucznej inteligencji (AI) zdolny do identyfikacji tych nieuchwytnych ciemnych żargonów typu złożonego. Opublikowane w *Journal of Information Processing* badanie podkreśla, w jaki sposób system sztucznej inteligencji analizuje relacje między słowami w postach w mediach społecznościowych, aby wykryć ukryte frazy, które tradycyjne metody często pomijają.
Jednym z kluczowych wyzwań w wykrywaniu mrocznego żargonu jest jego wielowyrazowa struktura. Konwencjonalne narzędzia do analizy tekstu zazwyczaj dzielą zdania na mniejsze jednostki, nieumyślnie rozdzielając słowa, które powinny być traktowane jako pojedyncza fraza. Przykłady obejmują terminy takie jak „Green-Crack” lub „Pineapple-Chunk”, oba używane jako slang dla nielegalnych substancji. Nowy system sztucznej inteligencji przezwycięża ten problem, identyfikując pary lub grupy słów, które często pojawiają się razem w podobnych kontekstach, umożliwiając rozpoznawanie zarówno ustalonych, jak i nowo pojawiających się mrocznych żargonów.
W testach eksperymentalnych system wykazał 7% poprawę dokładności w porównaniu z istniejącymi metodami. Co więcej, jego zdolność do wykrywania nieznanego wcześniej mrocznego żargonu została potwierdzona w wywiadach z doświadczonymi funkcjonariuszami policji. Co ciekawe, 93% nowych terminów zidentyfikowanych przez sztuczną inteligencję zostało potwierdzonych jako wcześniej nierozpoznane przez organy ścigania. Podkreśla to potencjał systemu do odkrywania ukrytych wzorców i pojawiających się trendów w komunikacji przestępczej.
Przestępczość coraz częściej przenosi się na platformy internetowe, technologia sztucznej inteligencji wyposaża organy ścigania w krytyczne narzędzie do wyprzedzania przestępców. Automatyzując wykrywanie nowych mrocznych żargonów, system pozwala policji i organizacjom monitorującym szybciej reagować na nielegalną działalność w mediach społecznościowych. Ponadto technologia ta wspiera firmy z branży mediów społecznościowych w utrzymywaniu bezpieczniejszego środowiska dla swoich użytkowników, co jest zgodne z szerszymi celami w zakresie bezpieczeństwa publicznego.
Zdolność adaptacyjna systemu sprawia, że ewoluuje on wraz z dynamicznym charakterem mrocznego żargonu. Sprawia to, że jest on cennym dodatkiem do strategii zapobiegania cyberprzestępczości, szczególnie w krajach takich jak Japonia, gdzie rekrutacja online do nielegalnych działań, takich jak „yami baito” (termin odnoszący się do nielegalnej pracy w niepełnym wymiarze godzin), staje się coraz większym problemem. Wykrywanie żargonu związanego z tymi działaniami może znacznie zwiększyć wysiłki na rzecz bezpieczeństwa publicznego.
Oparte na sztucznej inteligencji podejście do odkrywania ukrytych wzorców jest zgodne z globalnymi trendami w stosowaniu uczenia maszynowego do walki z przestępczością. Na przykład Stany Zjednoczone wykorzystały sztuczną inteligencję do wykrywania nieuczciwych transakcji finansowych, podczas gdy Unia Europejska wykorzystała podobne narzędzia do zwalczania handlu ludźmi poprzez analizę reklam internetowych. Przykłady te ilustrują transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w egzekwowaniu prawa, umożliwiając szybsze i dokładniejsze wykrywanie działalności przestępczej.
Pomimo obietnic, wdrożenie tej technologii wiąże się z wyzwaniami, w tym z zapewnieniem prywatności danych i zarządzaniem etycznymi konsekwencjami zwiększonego nadzoru. Osiągnięcie równowagi między skutecznym zapobieganiem przestępczości a poszanowaniem praw użytkowników będzie miało kluczowe znaczenie, gdy system ten zostanie przyjęty na szerszą skalę. Co więcej, ciągła współpraca między badaczami, organami ścigania i decydentami będzie niezbędna do udoskonalenia technologii i przeciwdziałania pojawiającym się zagrożeniom.
System sztucznej inteligencji opracowany przez naukowców z UEC stanowi znaczący postęp w walce z przestępczością internetową. Ujawniając ukryty mroczny żargon z dużą dokładnością, zapewnia organom ścigania potężne narzędzie do przeciwdziałania ewoluującym strategiom przestępczym. Ponieważ technologia ta jest zintegrowana z szerszymi działaniami na rzecz zapobiegania cyberprzestępczości, może ona potencjalnie zwiększyć bezpieczeństwo publiczne, zakłócić nielegalną działalność i ustanowić nowe standardy wykorzystania sztucznej inteligencji w egzekwowaniu prawa.
Szymon Ślubowski
