Yapay zeka, istismar mağdurlarının travmatik ifadeleri ifşa etmesine yardımcı olabilir mi?
Çocuklar suç mağduru olduklarında, sağladıkları yasal ifadeye adli tıp görüşmesi denir. Bununla birlikte, mağdurlar sıklıkla travma geçirdikleri ve bakıcıları tarafından potansiyel olarak istismara uğradıkları için, suçlamada bulunma veya ilgili bilgileri açıklama konusunda isteksiz olabilirler.
Bu nedenle, suçla ilgili bilgileri olabildiğince dikkatli bir şekilde çıkarmak için bir protokol geliştirilmiştir. Bununla birlikte, yapay zeka genç kurbanların hikayelerini anlatmalarına yardımcı olacak yararlı bir araç olabilirse ne olur? Ya AI, görüşmecileri uygun bir şekilde bilgi toplamaya yardımcı olacak araçlarla destekleyebilirse?
Bu, yakın zamanda Colorado'daki Boulder tarafından 2018 ACM Uluslararası Çok Modlu Taşımacılık Uluslararası Konferansı'nda sunulan bir makalenin konusudur.
Bu makale, USC Gould Hukuk Fakültesi ve çocuk tanık uzmanı Thomas D. Ekip, bilgisayar destekli araçların adli tıp görüşmelerinin üretkenliğini doğru bir şekilde değerlendirip değerlendiremeyeceğini belirlemek için çok disiplinli bir çalışma sundu. Ek olarak, bu makale ayrıca araştırmacıların görüşme sürecindeki duygular gibi potansiyel dilsel ve dilbilimsel etkileri nasıl belirlemeye çalıştıklarını da açıklamaktadır.
Son ACM konferansında sunulan makalenin baş yazarı Ardulov, çalışmanın amacının nasıl yanıt verileceği konusunda geri bildirim almak olduğunu söyledi.Çocuklar sorulardaki ince değişikliklere göre yanıt verme eğiliminde.
Interforensic Komitesinin zorluğu, mağdurların suçla ilgili ve adil bilgi almalarını sağlamak için doğru soruları doğru sorulara doğru şekilde sormaktır. Bu, özellikle suçun tek tanığı çocuklar olduğunda önemlidir. Anahtar, çocuklara zarar vermeden veya yanlış ifadeleri zorlamadan üretkenliği en üst düzeye çıkarmaktır.
Lyon gibi bilim adamları USCnin Gould Childrens Interview Labı kurdular ve görüşmeci ile görüşülen kişi arasındaki ilişkinin, sorunun tonunun, duraklamanın ve hatta soruların sırasının anlamlı bilgi paylaşımını etkileyeceğini fark ettiler. Ancak bu, adli görüşmeler sırasında ses kalıplarını otomatik olarak algılamak ve sınıflandırmak için özel yazılım geliştirmeye ve uygulamaya yönelik ilk girişim olarak kabul edilir.
Son 20 yıldır Narayanan, çocukların dilini ve dilini küçümsemek için dil ve dil teknolojisi geliştiriyor ve çocuklar için ödüllü AI tabanlı diyalog arayüzleri geliştiriyor. Dedi "" ... Veri Bilimi ve Hesaplama Teknolojisi Teklifi Dil Bilgisi, bir çocuğun sadece iletişim kurmaya çalışmadığını, aynı zamanda duygusal ve bilişsel durumunu da anlamasına yardımcı olacak zengin bir araç seti sağlar. Bunlar, laboratuvarımızın USC'deki işbirlikçilerimizle geliştirdiği teknolojilerdir. "
Viterbi'den Nayanan, on yıl önce üniversite profesörleri arasındaki multidisipliner bir işbirliği seminerinde Lyon of Gould ile bir araya geldi. İkili, bu proje üzerinde çalışmaya yalnızca bir buçuk yıl önce başladı. Dr. Nayananın doktora öğrencileri Ardulov ve Manoj Kumar, konuşmadaki belirli faktörleri ölçmenin bir yolunu bulan ilk kişilerdi ve bu, görüşmecinin durması gibi görüşmenin çıktısını etkileyebilir. Konuşmanın sıklığı veya uzunluğu, çocuğa yanıt vermek için ayrılan süre ve görüşmecinin konuşmasının hızı, görüşülen çocuğun konuşmasının kapsamını yansıtır.
Lyon, Narayanan'ın çalışmalarıyla ilgileniyor ve "teknolojinin, röportaj kalitesinin inceliklerinde kullanılabileceğini, ki bu da seçilmesi ve sayılması daha zor."
Araştırma sonuçları
Lyon'da çocuk istismarı vakalarından toplanan 200 adli tıp doktoru mülakatının isimsiz ses kayıtları ses dosyalarından yazıya dökülmüş ve ardından çeşitli boyutlarda kodlanmıştır. Denizcilik Laboratuvarı'ndan araştırmacılar, konuşmayı (konuşma ve uzun süre gibi) ve zengin davranışsal yönleri (duygular gibi) ve ayrıca insanların birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu otomatik olarak analiz etmek ve her görüşme için özelleştirilmiş modeller geliştirmek için araçlar geliştirdiler. Bu yapıldıktan sonra, araştırmacı görüşme sürecindeki kalıpları ve görüşmeci ile görüşülen kişi arasındaki etkileşimi arayacaktır.
Genel olarak, araştırmacıların araştırma sonuçları hukuk psikolojisi alanındaki önceki çalışmalarla tutarlıdır. Görüşmeler genellikle iki aşamaya ayrılır: suç veya tacizle ilgili olmayan ilişki kurma aşaması ve ardından ikinci görüşme iddia edilen istismara odaklanır. Bu çalışmada, bu görüşmelerdeki çocukların yanıt verme biçimleri, yaşları ile büyük ölçüde ilişkilendirilmiştir. Küçük çocuklar için, görüşmeyi yapan kişinin sözlerinin duygusal içeriği, görüşme sırasında paylaşmak istedikleri bilgi miktarını etkiler. Daha büyük çocuklar görüşmeyi yapan kişinin telaffuzundan (ses tonu ve ses yüksekliği) etkilenir.
Sonraki adım
Umut, bilgisayar asistanlarının çeşitli görüşmeleri kabul edebilmesidir. Birincisi, etkileşim sırasında görüşmeciyi bilgilendiren sanal bir asistan aracılığıyla veya simüle edilmiş bir çocuk görüşmesi olarak adli Inter gözlemcileri eğitmenin bir yolu olabilir.
Her iki yöntem de büyük veri setlerinin ve yanıt etkileşimlerinin mevcudiyetine ve ayrıca çocukların nasıl yanıt verdiklerine ve görüşmeci girdilerinden nasıl etkilendiklerine dair titiz matematiksel modellere dayanır. Adulov, bunun Google'ın girdiğiniz ifadeyi otomatik olarak tamamlama şekline benzediğini ve büyük miktarda geçmiş girdiye dayalı öneriler sunduğunu söyledi.
Lyon, bu modellerin çocuk savunucusu olarak çalışanlar için harika araçlar olabileceğine inanıyor. "Anlaşmanın yapısı ve iyileştirilmesi için ek bilgi sağlayabilir," dedi.
Leon, "Bir röportajın otomatik bir kopyasını hayal edin, burada bir iPad tutan görüşmeci, bir sonraki sorusuna bilgi verebilecek ve röportajı yönlendirebilecek vurgulanmış kelimeler veya ifadeler alacaktır."
Bunun röportajlar için not kullanmak zorunda kalmamanın bir yolu olacağını ve gerçek yazılımın olası çelişki ve tutarsızlıklara işaret edebileceğini sözlerine ekledi.
Bunu yapmak için, araştırmanın bir sonraki aşaması, araştırmacıların A'dan en alakalı bilgilerin üretilmesini anlamak için belirli etkileşimleri veya belirli soru dizilerini gözlemleyebilmesi için daha karmaşık modeller oluşturmak olacaktır.
