یک ابزار برجسته توسعه یافته توسط پژوهشگران دانشگاه Salento آماده است تا تحقیقات کیفری را تبدیل کند. تیم تحقیقات متعدد رشته‌ای، به ریاست استاد میرکو گریمالدی از دانشگاه، ابزار پیشرفتهای به نام ‘انترپیدو’ را معرفی کرد که برای همسان‌سازی دقیق صداها در تحقیقات کیفری طراحی شده است.
این روش نوآورانه شامل یک شبکه عصبی است که بر روی یک مجموعه گسترده از صداها از گروه‌های شناورهای مختلف آموزش دیده است، شامل بیش از ۷٫۰۰۰ نفر با بیش از یک میلیون عبارت، همه از انبار جامعی از الگوهای گفتار. نمونه‌های گفتاری که با نویز واقعی مانند گفتگوهای همزمان و گویش بک‌گراند تخریب شده‌اند، دقت سیستم را بهبود بخشیده‌اند.
آزمون دقیق تیم از انترپیدو، با رعایت مدل‌های اعتبارسنجی بین‌المللی، نتایج برتری نسبت به سیستم‌های شناسایی گوینده کیفری موجود نشان داده است. نتایج، که در مجله بین‌المللی بحث گفتار به اهمیت رسیده‌اند، بیان می‌کنند که این سیستم جدید از روش‌های دیگری که در حال حاضر استفاده می‌شود، عملکرد بهتری دارد.
انترپیدو، امکان مقایسه صدا به صورت شیوایی را ارائه می‌دهد و جایگزین قابل اعتمادی برای رویکردهای ذهنی موجود در این زمینه است. تا به این لحظه، تشخیص صدای کیفری اغلب به افراد بدون تخصص خاص واگذار شده بوده است، که منجر به نتایج متنوعی بر اساس روش‌های ترجیحی کارشناسان شده است. با انترپیدو، حقوقی‌ها اکنون به ابزاری علمی واکید دسترسی دارند که با ارائه شواهدی که فراتر از شبه‌های منطقی ایستاده، می‌تواند به تاکید بر اصول عدالت کمک کند.
علاوه بر این، پژوهشگران پایگاه داده را گسترده‌تر کرده‌اند تا شامل یک مجموعه متنوع از صداهای ایتالیایی و برخی گویش‌های عربی است. اضافه کردن این سیستم با دیدی به ایجاد بانک‌های قدرتمند مشابه ثبت‌های دی‌ان‌ای همخوانی دارد که برای تجزیه و تحلیل صحنه‌های جرمی و حل موارد افراد گمشده اساسی بوده‌اند. چنین بانک‌های داده، اجزای اساسی در تحقیقات مدرن است که در شناسایی جسد‌های بی‌صاحب سراسر ایتالیا کمک می‌کنند و به خانواده‌هایی که در حال مبارزه هستند، آرامش می‌آورند.
موارد مربوط به موضوع:
1. اهمیت شناسایی صدا: شناسایی صدا می‌تواند نقش گرانی در ایجاد اتهامات در موارد کیفری ایفا کند توسط ارتباط دادن افراد به شواهد صوتی، مانند اثرانگشت یا شواهد دی‌ان‌ای.
2. تکنولوژی شناسایی گوینده‌های کیفری: پیشرفتهای اخیر در هوش مصنوعی سبب توسعه تکنولوژی دقیق‌تری برای شناسایی گوینده‌های کیفری شده است که فراتر از تجزیه و تحلیل صوتی معمولی می‌رود.
3. شناسایی بایومتری: شناسایی صدا یک شکل از شناسایی بایومتری است که بر تعیین خصوصیات فیزیکی یا رفتاری منحصر به فرد اعتماد دارد و در برنامه‌های امنیتی مختلف برای از آن استفاده می‌شود.
4. ملاحظات اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی، شامل شناسایی صدا، مسائل اخلاقی مربوط به حریم خصوصی، سوءاستفاده احتمالی و نیاز به نظارت دقیق جهت اطمینان از حفظ حقوق افراد برمی‌آورد.
سوالات کلیدی و پاسخ‌ها:
– س: چرا یک سیستم هوش مصنوعی مانند انترپیدو در شناسایی صدای کیفری نیاز است؟
– پ: شناسایی صدای کیفری سنتی بر انگیزه انسانی بستگی دارد که معمولاً ممکن است متغیر و غیرقطعی باشد. انترپیدو رویکردی موضوعی تر و علمی تر را ارائه می‌دهد که می‌تواند به کاهش خطاها و تبعیضات انسانی کمک کند و شواهد قابل اعتماد‌تری در دادگاه ارائه دهد.
– س: چگونه انترپیدو بر روی روش‌های شناسایی صدای موجود بهبود می‌آورد؟
– پ: انترپیدو از یک شبکه عصبی استفاده می‌کند که بر روی مجموعه اطلاعات بزرگ و متنوعی آموزش دیده است و این امر اجازه می‌دهد که با الگوهای گفتاری و شرایط نویزی مختلف سر و کار داشته باشد. این اقدام دقت آن را در تطابق صداها نسبت به روش‌های سنتی افزایش می‌دهد.
– س: چه چالش‌هایی مواجهه کیفری مبتنی بر هوش مصنوعی در شناسایی صدای کیفری دارد؟
– پ: چالش‌هایی از جمله بررسی گفتار به زبان‌ها و لهجه‌های مختلف، مقابله با صداهای کیفیت پایین، موارد حقوقی و حریم خصوصی، و نیاز به به‌روزرسانی مداوم پایگاه‌های اطلاعات صدا وجود دارد.
مزایا و معایب:
مزایا:
– استانداردسازی و ثبات در شناسایی صدا.
– کاهش ذهنیت و احتمال خطای انسانی.
– قابلیت مقیاس‌پذیری و امکان برخورداری از پایگاه‌های داده بزرگ به صورت مؤثر.
معایب:
– حساسیت نسبت به حملات دشمنانه یا ناکارا یا اشکال فنی.
– ملاحظات حقوقی و اخلاقی مرتبط به حفظ حریم خصوصی و رضایت.
– وابستگی به کیفیت و نمایندگی داده‌های استفاده شده برای آموزش.
پیوند مرتبط:
برای کسب اطلاعات بیشتر در زمینه تلاقی هوش مصنوعی و کیفری، شما ممکن است بخواهید از سایت ائتلاف آژانس‌های کشوری بازدید کنید، با وجود این بطور خاص مهم است که یادآور شویم جزئیات مخصوص در مورد ‘انترپیدو’ در نشریه‌ها یا بانک‌های داده تخصصی قابل دسترس هستند.