物理的属性の法医学的推定における人間と AI のパフォーマンスの比較分析

Sep 19, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 4784 (2023) この記事を引用

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犯罪捜査における人的ミスは、これまでにも壊滅的な誤審につながった。 たとえば、物理的証拠や写真証拠に基づく法医学的身元確認の欠陥は、信頼性が低いことで知られています。 したがって、刑事司法制度は、法医学的身元確認の信頼性と公平性を向上させるために人工知能 (AI) に注目し始めています。 歴史を繰り返さないためには、これらの新しい AI フォレンジック ツールの導入の適切性を評価することが重要です。 最先端の AI システムを使用して写真の基本的な物理的属性を測定する実現可能性を評価し、人間の専門家と非専門家とのパフォーマンスを比較します。 私たちの結果は、現在の AI ベースのフォレンジック識別の使用に関する懸念を引き起こします。

人工知能 (AI) の最近の進歩は、自動化された意思決定に革命をもたらすと期待されていますが、現在、刑事司法制度を含む影響の大きいさまざまな分野における公平性と有効性について懸念が提起されています。 投獄と社会復帰におけるアルゴリズムの利用の増加は、警察活動 1 から刑事判決 2 および公判前拘禁 3 に至るまで、幅広く精査されています。

これらの自動化されたアプローチの使用は、市民の自由と適正手続きの権利に関する深刻な懸念を引き起こしています4。 たとえば、再犯を予測する COMPAS アルゴリズムは、問題のある人種的および社会的偏見を強化するだけでなく 5、訓練を受けていない人間と同じくらい正確に機能しないことがわかっています 6。 同様に、2018 年に Buolamwini と Gebru は、一般的な顔認証および識別技術 (法執行機関内での使用はほとんど規制されていない 7) が、人種的少数派の誤り率が不釣り合いに高いことを発見しました 8。

もちろん、より公平な刑事司法制度を目指して、潜在的に間違いを起こしやすい人間の判断や分析を置き換えたり、強化したりすることを検討するのは適切である。 ここでは、市民警察の拡大傾向に焦点を当てます。この傾向では、日常の市民が高解像度のカメラを片手に、世界的な大事件から人権侵害、警察の違法行為、犯罪に至るまであらゆるものを記録する上でますます重要な役割を果たしています。近所の犯罪。 同時に、人工知能の進歩により、画像内の個人の識別が容易になりました。 それでもなお、信頼できる法医学的識別には偏見9や誤り10、11がたくさんあります。 例えば、国家免罪登録簿は、1989年から2019年の間に、米国における不当な有罪判決のほぼ4分の1に欠陥のある法医学技術が寄与したと報告している。 AI ベースの顔認識におけるこれらの問題を文書化し、対処しようとする取り組みにはある程度の努力が払われていますが、身長や体重などの身体的特徴に基づく基本的な法医学的識別についてはあまり注目されていません。

この点を説明するために、2008年にジョージ・パウエルが一連の武装強盗の容疑者として特定された。 店員は当初、強盗の身長が 5\(^\prime\)6\(^{\prime\prime}\) であることを特定し、最終的には列の中でパウエルであることを特定しました。 パウエル氏は 6\(^\prime\)3\(^{\prime\prime}\) の位置にあります。 専門家はビデオ監視から強盗の年齢を 6\(^\prime\)1\(^{\prime\prime}\) と測定しました。 パウエル氏は有罪判決を受け、懲役28年の判決を受けた。 彼の有罪判決後、2 人の新しい専門家が強盗の年齢は 5\(^\prime\)10\(^{\prime\prime}\) 未満であると結論付けました。その後、元の専門家は推定値を 6\(^ \prime\)1\(^{\prime\prime}\) から 5\(^\prime\)10\(^{\prime\prime}\) まで。 こうした矛盾もあって、パウエル氏の有罪判決は2018年に取り消され、新たな裁判が認められた。

身長、体重、年齢、人種などの身体的属性は法医学的身元確認の基礎となるため、新しいツールと従来のツールの精度を検証することが不可欠です。 身長と体重の推定も、写真による身元確認の信頼性を高める上で重要な役割を果たす可能性があります。 たとえば、体重を \(5\%\) の精度で推定できる場合、米国の成人男性の体重分布に基づいて 13、男性の一部 \(90\%\) を考慮から除外することができます。単一測定。