Khái niệm đầu tiên về trí tuệ nhân tạo được đề cập vào năm 1955 bởi nhà khoa học máy tính người Mỹ John McCarthy. Sau đó, được mô tả toàn diện dựa trên những định nghĩa khoa học khác nhau về AI, trong số đó có thể kể đến cách tiếp cận AI dựa trên sự sắp xếp quá trình suy nghĩ và hành vi của hai nhà khoa học Norvig và Russell.

Artificial (nhân tạo) Intelligence (trí thông minh hay trí tuệ) có thể hiểu là trí tuệ được biểu hiện thông qua hoạt động của những hệ thống máy móc do con người chế tạo ra. Trái ngược với trí tuệ tự nhiên được phát triển bởi trí óc con người, trí tuệ nhân tạo là sự kết hợp giữa dữ liệu lớn với các thuật toán (hai nền tảng Machine Learning và Deep Learning), được xử lý lặp đi lặp lại một cách thông minh nhằm học hỏi từ các mẫu và tính năng trong dữ liệu mà chúng phân tích.

1. Một số tác động của trí tuệ nhân tạo trong công tác đấu tranh phòng, chống tội phạm

Trí tuệ nhân tạo đã và đang có những đóng góp to lớn, giúp nâng cao chất lượng, hiệu quả công tác đấu tranh phòng, chống tội phạm. Việc sử dụng công nghệ AI trong lĩnh vực này phụ thuộc vào mục đích và nhu cầu của cơ quan thực thi pháp luật trong quá trình thực hiện nhiệm vụ như: Giải mã hành vi phạm tội (nhận dạng tội phạm, tái hiện hiện trường); truy tố, xét xử, trợ giúp phán quyết của Thẩm phán; dự báo tình hình tội phạm và vi phạm pháp luật…

1.1. Những tác động tích cực

– Ứng dụng AI trong quá trình phân tích video, hình ảnh của tội phạm và những chứng cứ khác có liên quan (nhận dạng tội phạm): Là hoạt động của các cơ quan pháp luật trong việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh, thiết lập dữ liệu và đưa ra danh tính của nhân vật trong ảnh hoặc video. 

Trong nhận dạng tội phạm, các biện pháp thủ công thường được cán bộ thực thi pháp luật áp dụng như: Nhận dạng trực tiếp, nhận dạng so sánh, đối chiếu, suy đoán trên cơ sở hình ảnh, video thu được… Phương pháp này phụ thuộc phần lớn vào khả năng chuyên môn của mỗi cán bộ. Với công nghệ AI trong việc nhận dạng tội phạm, AI sẽ khắc phục các hạn chế của phương pháp trên như: Phân tích hình dạng mắt, màu sắc mắt hay khoảng cách giữa hai mắt để nhận dạng khuôn mặt hoặc dựa trên những thông tin nhân khẩu học để phân tích mẫu ảnh, video. Năm 2017, một nhóm nghiên cứu tại đại học Cambridge (Anh) đã giới thiệu phần mềm có tên gọi “Hệ thống nhận diện khuôn mặt nguỵ trang” (DFI) có chức năng cập nhật rất nhiều trạng thái của con người trong các tình huống khác nhau. Điểm nổi bật của phần mềm là việc đo khoảng cách và lập “bản đồ điểm” trên khuôn mặt, từ đó AI sẽ xác định 14 điểm mấu chốt trên khuôn mặt, 10 điểm mấu chốt trên mắt, 03 điểm trên môi, 01 điểm trên mũi và hình thành nên cấu trúc khuôn mặt của đối tượng phạm tội.

Tốc độ nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI có thể bằng hoặc nhanh hơn hoạt động bằng mắt thường của con người, qua đó góp phần giảm thiểu công việc cho các giám định viên hoặc cán bộ thực thi pháp luật trong quá trình giải quyết vụ án hình sự. Theo một nghiên cứu của Đại học Texas (Mỹ), kết quả sơ bộ cho thấy khi giới hạn thời gian nhận dạng đến 30 giây, thuật toán nhận dạng khuôn mặt AI có thể thực hiện tương đương với con người. Ngoài ra, nhằm cải thiện chất lượng thông tin và khả năng ứng dụng AI trong việc phân tích các điểm ảnh có chất lượng thấp (dùng cho các trường hợp video thu được từ camera có độ phân giải thấp, hình ảnh mờ, không rõ nét, zoom cận cảnh từ góc xa…), các nhà nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon đã phát triển các thuật toán AI trong việc nhận diện hình ảnh của các cá nhân với những góc chụp khác nhau, thậm chí bị che khuất bởi mặt nạ hoặc mũ bảo hiểm, hay tầm nhìn mắt không hướng đến camera. 

Bên cạnh việc nhận diện các yếu tố đặc trưng của đối tượng, công nghệ trí tuệ nhân tạo còn có khả năng cải thiện các biện pháp truy nguyên đối tượng phạm tội và vật chứng của tội phạm, điển hình là công nghệ nhận dạng biển số xe tự động. Phần mềm này hiện phổ biến tại các bãi trông giữ xe trên cơ sở ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition) nhằm chuyển đổi hình ảnh chụp được từ camera sang các ký tự dạng văn bản (text) để lưu trữ, phân tích. Tuy nhiên, nhược điểm của các chương trình này chính là sự phụ thuộc vào ánh sáng môi trường cũng như điều kiện chụp ảnh, cô lập vùng biển số xe; do đó, rất nhiều vụ việc đối tượng phạm tội sử dụng xe để bỏ trốn không truy tìm được biển số xe, mặc dù đã chụp được hình ảnh hay thu được video từ camera, nguyên nhân là do đối tượng bỏ chạy với tốc độ cao, trong khu vực có ánh sáng thấp nên hình ảnh thu được đạt chất lượng kém, hệ thống không thể cô lập vùng biển số và nhận diện. Nhằm khắc phục những hạn chế trên, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Dartmouth đã sử dụng các thuật toán nhằm làm suy giảm các hình ảnh chất lượng cao một cách có hệ thống, từ đó so sánh với những hình ảnh chất lượng thấp hơn.

Ví dụ: Những hình ảnh các chữ số, chữ cái rõ nét sẽ được xuống cấp để mô phỏng hình ảnh chất lượng thấp, sau đó được thể hiện và phân loại bằng phương pháp biểu diễn toán học. Cuối cùng, là so sánh với hình ảnh biển số xe chất lượng thấp đã thu được nhằm xác định biển số xe cụ thể.

Việc sử dụng các thuật toán AI để phát hiện, phân tích và nhận diện hành động của đối tượng phạm tội trong các đoạn video hiện cũng được các nhà nghiên cứu tại Đại học Central Florida hợp tác với Sở Cảnh sát Orlando quan tâm. Theo đó, các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng việc phát triển AI có khả năng thấu hiểu hiện trường vụ án sẽ giúp phát hiện hành vi của các đối tượng phạm tội nhanh chóng hơn. Từ cuối năm 2019, các nhà nghiên cứu tại Đại học Leon (Tây Ban Nha) đã nghiên cứu các thuật toán nhằm phát hiện manh mối tại hiện trường vụ án. Hay các nghiên cứu về phát triển hệ thống AI có khả năng dự đoán hành vi của một cá nhân, từ đó giúp cơ quan thực thi pháp luật nhận diện nghi phạm thông qua những tin tức được cung cấp liên tục bởi thuật toán. Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc phân tích tập trung vào quần áo, cấu trúc xương, dáng đi (sự chuyển động) của đối tượng.

Công nghệ tái tạo những hình ảnh được não bộ con người nhận diện dựa trên số liệu ghi điện não đồ con người (EEG) của nhóm nghiên cứu trường đại học Toronto (Canada) đang dần hiện thực hóa việc tái hiện những nhận thức của đối tượng phạm tội về nạn nhân. Theo báo cáo của Tiến sĩ Dan Nemrodov – chủ nhiệm đề tài, khi con người nhìn thấy thứ gì, não bộ sẽ sinh ra ấn tượng về vật đó. Người tham gia thử nghiệm được đeo máy EEG và cho xem hình ảnh của những khuôn mặt, dữ liệu điện não đồ của con người liên quan đến việc xem các kích thích khuôn mặt, sau đó được khai thác để xác định mối tương quan thần kinh của các biểu hiện khi nhận dạng khuôn mặt và tái tạo lại sự xuất hiện những kích thích tương ứng bằng công nghệ Machine Learning.

– Ứng dụng AI trong quá trình phòng ngừa tội phạm và vi phạm pháp luật: Công nghệ phát hiện tiếng súng (gunshot detection): Hệ thống phát hiện tiếng súng sử dụng cảm biến âm thanh công nghệ để xác định, phân biệt và báo cáo tiếng súng cho lực lượng Cảnh sát trong vài giây sau khi một phát súng được bắn ra. Hệ thống gồm các cảm biến để phát hiện âm thanh của tiếng súng, máy phát để gửi tín hiệu đến trung tâm điều phối của lực lượng Cảnh sát, một máy tính để nhận và hiển thị thông báo đó. Các hệ thống này có thể được gắn trên cột, hoặc ngụy trang thành nhà chim, lỗ thông hơi trên mái nhà hay các vị trí kín đáo khác.

Trong một dự án gần đây, Viện Tư pháp quốc gia Mỹ (NIJ) đã tài trợ cho phòng nghiên cứu Cadre phân tích các tệp âm thanh tiếng súng, từ đó phát triển các thuật toán nhằm phát hiện tiếng súng, phân biệt tiếng nổ cho đến tiếng sóng xung kích, xác định thời gian bắn từng phát, xác định số lượng vũ khí hiện có….

Công nghệ dự báo tội phạm (crime forecasting): Phân tích và dự báo tình hình tội phạm trong tương lai là một quá trình đòi hỏi hệ thống phải sử dụng một khối lượng lớn dữ liệu. Trong lĩnh vực đấu tranh phòng, chống tội phạm, công tác này thuộc trách nhiệm của các cơ quan thực thi pháp luật như: Cảnh sát, Viện kiểm sát (cơ quan Công tố), Bộ Tư pháp, Tòa án… đòi hỏi các cán bộ, chuyên gia phải có kiến thức chuyên môn, tổng hợp số liệu qua nhiều năm. Với trí tuệ nhân tạo, những thông tin pháp lý, thông tin chính trị, kinh tế, văn hóa xã hội có thể được lưu trữ trong một bộ nhớ khổng lồ cùng khả năng phân tích các dữ liệu, từ đó, giúp làm tăng khả năng hoạt động dự báo tình hình tội phạm của các cơ quan thực thi pháp luật. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để dự báo các nhóm nạn nhân tiềm năng của tội phạm bạo lực dựa trên hành vi.

– Ứng dụng AI trong hoạt động truy tố, xét xử các vụ án hình sự: Hiện nay việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động truy tố, xét xử các vụ án hình sự vẫn có nhiều ý kiến trái chiều. Đa số ý kiến cho rằng chỉ nên xem hoạt động của AI trong giai đoạn này tương tự như trong hoạt động điều tra, trong khi những ý kiến còn lại cho rằng hoàn toàn có thể thay thế hoạt động bình thường của Kiểm sát viên (Công tố viên), Thẩm phán trong việc truy tố, xét xử các vụ án hình sự.

Trung Quốc là một trong những quốc gia Châu Á đầu tiên triển khai, ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động truy tố các vụ án hình sự. Từ năm 2016, trên cơ sở Chỉ thị của Ủy ban Chính trị và Pháp luật Trung ương Đảng cộng sản Trung Quốc, các cơ quan Công an, Viện kiểm sát nhân dân, Tòa án Trung Quốc phối hợp cùng công ty iFLYTEK đã phát triển hệ thống AI nhằm hỗ trợ và nâng cao chất lượng xử lý các vụ án hình sự – có tên gọi Hệ thống 206 (System 206 hay AIP-AI prosecutor – Kiểm sát viên trí tuệ nhân tạo). Hệ thống này gồm các chức năng như: Ghi lời khai, chuyển đổi dữ liệu vật lý và tài liệu sang định dạng dữ liệu điện tử, hiển thị các nội dung liên quan đến vụ án ngay lập tức như: Thời gian, địa điểm, con người (đối tượng phạm tội, bị hại, người làm chứng), hành vi, hậu quả…; xác định thiếu sót hay mâu thuẫn giữa các tài liệu, chứng cứ; trả lời mệnh lệnh bằng giọng nói nhằm hiển thị các bằng chứng và thông tin trên màn hình trong phòng xử án; kết nối liên thông với Tòa án, Viện kiểm sát, Công an. Hệ thống 206 sẽ phân tích dựa trên hơn 1.000 đặc điểm nổi bật từ lời khai của những người tham gia tố tụng và đưa ra kết luận. Trong quá trình tham gia thử nghiệm, Viện kiểm sát nhân dân phố Đông Thượng Hải cho rằng Kiểm sát viên AI có thể truy tố chính xác đến 97% khi tiếp nhận các dữ liệu bằng lời nói từ các vụ án.

Tại Mỹ, COMPAS là một trong những công nghệ trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong quá trình giải quyết các vụ án hình sự. Chức năng chính của ứng dụng này nhằm giúp Thẩm phán xác định liệu có cần thiết áp dụng biện pháp giam giữ đối với một đối tượng phạm tội hay cho phép họ được tại ngoại chờ ngày xét xử. Trên cơ sở các dữ liệu như: Nhân thân, việc thi hành các khoản phí, tình trạng cư trú, việc làm hay tiểu sử sử dụng các chất gây nghiện…, ứng dụng sẽ dự đoán khả năng liệu rằng đối tượng có tái phạm trong thời gian tại ngoại hay không và đưa ra các khuyến nghị cho Thẩm phán.

1.2. Những tác động tiêu cực

Bên cạnh những lợi ích mà AI mang lại, vẫn tiềm ẩn những rủi ro và thách thức đối với cơ quan thực thi pháp luật khi các đối tượng phạm tội lợi dụng AI để thay đổi phương thức thực hiện hành vi phạm tội, tính chịu trách nhiệm pháp lý của AI, tính công bằng của các thuật toán hay nguy cơ gây suy giảm năng lực của cán bộ thực thi pháp luật.

– Gia tăng tỉ lệ tội phạm sử dụng AI và  thay đổi phương thức thực hiện hành vi vi phạm pháp luật:

Chúng ta luôn có xu hướng tin tưởng những gì mình nghe hoặc thấy được. Lợi dụng điểm này, với sự hỗ trợ đắc lực của công nghệ Deep Fake, đối tượng phạm tội tạo ra các nội dung giả mạo nhằm lừa đảo nạn nhân như: Mạo danh con cái nói chuyện với cha mẹ qua các cuộc gọi video để lừa đảo chiếm đoạt tài sản (yêu cầu cha mẹ gửi tiền, cung cấp mật khẩu tài khoản ngân hàng…); tạo ra các tệp tin âm thanh hoặc video giả mạo nhằm thao túng công chúng đối với một vấn đề đang nhận được sự quan tâm nhằm kích động, tổ chức các hoạt động chống phá nhà nước, cơ quan, tổ chức.

Từ lâu các phương tiện giao thông vận tải đã được các đối tượng sử dụng để thực hiện hành vi phạm tội. Tuy nhiên, khác với các phương tiện di chuyển truyền thống đòi hỏi phải có người trực tiếp vận hành, các phương tiện xe sử dụng AI điều khiển tự động hiện nay đã trở thành một mục tiêu được các đối tượng hướng đến. Phương tiện giao thông vận tải được điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo sẽ tăng cao nguy cơ tội phạm khủng bố, vận chuyển các loại hàng hóa trái phép, thậm chí là các hành vi xâm phạm đến tính mạng, sức khỏe của người khác như sử dụng xe, máy bay không người lái thực hiện khủng bố.

Với sự phát triển và ứng dụng AI trong mọi hoạt động của đời sống xã hội từ hoạt động bình thường cho đến công tác quản lý của các cơ quan nhà nước, tổ chức sẽ kéo theo sự gia tăng tất yếu của tội phạm công nghệ cao (điển hình là hành vi Hacking). Các đối tượng tội phạm công nghệ cao có thể truy cập gây hư hỏng, tắc nghẽn các công việc thường xuyên được AI thực hiện như gây sự cố mất điện trên diện rộng, gây nhiễu loạn hệ thống đèn giao thông hoặc “làm sập” các giao dịch tài chính gây thiệt hại cho các nạn nhân.

– Ứng dụng, sử dụng AI hỗ trợ thay thế cho cán bộ thực thi pháp luật có khiến các phán quyết trở nên thực sự công bằng, tuân thủ theo pháp luật?:

Một trong những mục đích hàng đầu khi các cơ quan thực thi pháp luật áp dụng AI trong xử lý, giải quyết các vụ án hình sự là nhằm đảm bảo mọi phán quyết của các cơ quan này đều công bằng, tuân thủ đúng theo pháp luật và góp phần loại bỏ tư tưởng cá nhân của người thực thi pháp luật trong quá trình đưa ra các phán quyết. Việc lập trình sẵn để thực hiện nhiệm vụ, AI được tin rằng sẽ không chịu bất kỳ sự ảnh hưởng, tác động khách quan nào đến việc giải quyết các vụ án hình sự.

– Tính chịu trách nhiệm pháp lý của AI trong mối liên hệ với việc thực hiện nhiệm vụ của các cán bộ thực thi pháp luật:

Mọi hệ thống máy móc dù tự động hay thủ công đều có thể xảy ra những sai sót, lỗi trong quá trình vận hành. Điều này đặt ra vấn đề về trách nhiệm pháp lý của AI trong thực hiện nhiệm vụ. Nếu một Thẩm phán tuyên án oan sai, sẽ phải chịu các trách nhiệm pháp lý tương ứng đối với hoạt động của mình, ngược lại, nếu AI phán quyết hoặc đưa ra các quyết định sai (có thể do lỗi hệ thống, can thiệp từ khách quan hoặc các yếu tố khác) thì trách nhiệm pháp lý có đặt ra với AI không? Hiện nay, chưa có một nghiên cứu đầy đủ hay cách tiếp cận nào rõ ràng về tính chịu trách nhiệm pháp lý của AI trong mối quan hệ mật thiết với cán bộ thực thi pháp luật (ví dụ: Thẩm phán yêu cầu bắt tạm giam một đối tượng không phù hợp trên cơ sở tham vấn AI, sau đó cán bộ này có thể trốn tránh trách nhiệm và cho rằng nguyên nhân chính là do sai sót của máy móc). Nếu xảy ra sai sót dẫn đến thiệt hại thì việc buộc công nghệ trí tuệ nhân tạo phải chịu trách nhiệm pháp lý hoặc liên đới chịu trách nhiệm dường như khó khả thi.

– Nguy cơ gây suy giảm năng lực chuyên môn của cán bộ thực thi pháp luật:

Định tội danh là một trong những hoạt động bắt buộc trong thực tiễn áp dụng pháp luật hình sự của những người có thẩm quyền. Trên cơ sở các chứng cứ, tài liệu thu thập phản ánh tình tiết khách quan của vụ án, người tiến hành tố tụng đối chiếu, so sánh và kiểm tra nhằm xác định tính phù hợp với các dấu hiệu của cấu thành tội phạm cụ thể tương ứng quy định. Đây là những hoạt động đòi hỏi sự đánh giá có hệ thống, logic được đúc kết qua quá trình học tập và rèn luyện, tích lũy kinh nghiệm từ nhiều vụ án khác nhau. Hoạt động này góp phần nâng cao khả năng tự giải quyết vấn đề cũng như xử lý các tình huống phát sinh của cán bộ thực thi pháp luật. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AI, hoạt động rèn luyện nhận thức của con người có khả năng bị trì trệ, công tác nghiên cứu, vận dụng các điều, khoản pháp lý trong quá trình giải quyết các vụ án không còn được quan tâm bởi đã có sự trợ giúp của AI. Tất cả những điều trên đều tiềm ẩn nguy cơ gây suy giảm năng lực chuyên môn của cán bộ thực thi pháp luật theo thời gian.

2. Khuyến nghị cho Việt Nam

Với những thành tựu phát triển kinh tế – xã hội mà cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đem lại đã đặt ra nhiều thách thức đối với Việt Nam trong quá trình định hướng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trên các lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực đấu tranh phòng, chống tội phạm. Từ những bài học về tác động của AI trong giải quyết án hình sự của một số nước trên thế giới hiện nay, nhằm hướng tới xây dựng và hoàn thiện hoạt động ứng dụng AI trong công tác đấu tranh phòng, chống tội phạm được thực hiện chặt chẽ, hiệu quả có thể gợi mở cho Việt Nam một số nội dung sau:

Thứ nhất, cần nghiên cứu xây dựng và hoàn thiện khung pháp lý chặt chẽ đối với hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong đấu tranh phòng, chống tội phạm: Hệ thống pháp luật của Việt Nam hiện nay đối với hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong đấu tranh phòng, chống tội phạm chưa thật sự được quan tâm. Ngoài quy định chung về khoa học, công nghệ, hiện chưa có văn bản pháp quy quy định chuyên biệt về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đấu tranh phòng, chống tội phạm. Hầu hết các quy định pháp luật Việt Nam hiện nay chưa thể xử lý toàn diện các vấn đề phát sinh liên quan đến trách nhiệm pháp lý của AI. Do đó, cần nhanh chóng nghiên cứu và hoàn thiện hành lang pháp lý đối với AI trên cơ sở nghiên cứu pháp luật về trí tuệ nhân tạo của một số nước trên thế giới hiện nay như Mỹ, Nga, Trung Quốc…

Thứ hai, đầu tư, nghiên cứu các công nghệ trí tuệ nhân tạo phục vụ cho hoạt động điều tra, truy tố, xét xử các vụ án hình sự: Cần xây dựng các chính sách, định hướng và lộ trình phát triển việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo cho công tác đấu tranh phòng, chống tội phạm phù hợp. Ưu tiên đầu tư và tạo môi trường thuận lợi như ưu đãi, hỗ trợ đầu tư, ưu đãi thuế thu nhập doanh nghiệp, tiền thuê đất cũng như thuế nhập khẩu các thiết bị máy móc chuyên dụng… nhằm khuyến khích các doanh nghiệp, nhà đầu tư trong lĩnh vực công nghệ thông tin (đặc biệt là trí tuệ nhân tạo) đến triển khai tại các tỉnh, thành phố trên cả nước.   

Thứ ba, sửa đổi, bổ sung một số điều, khoản quy định tội phạm của Bộ luật Hình sự hiện hành: Bổ sung tình tiết định khung tăng nặng hoặc tình tiết tăng nặng “sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để thực hiện hành vi phạm tội” đối với một số tội danh như khủng bố, gián điệp; các tội danh xâm phạm đến sức khỏe, tính mạng, danh dự, nhân phẩm của người khác; một số tội phạm xâm phạm sở hữu như lừa đảo chiếm đoạt tài sản hay các hành vi vận chuyển trái phép hàng cấm, ma túy, động vật hoặc sản phẩm động vật hoang dã nguy cấp, quý, hiếm.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

sex

jun88

jun88

789win

12Bet

Sex