AI Có Thể Scan Các Vụ Tử Vong Do Cảnh Sát Trên Toàn Quốc

Ở Mỹ, việc cảnh sát buộc phải nổ súng để giữ an toàn cho người dân là chuyện xảy ra thường xuyên. Chính quyền địa phương và liên bang, các nhà hoạt động và nhóm nghiên cứu, đều có cách riêng để theo dõi con số thương vong do cảnh sát gây ra.

Trong số đó có dự án mới, với hy vọng có thể liên tục tổng hợp và cập nhật trên quy mô cả nước, về các ca tử vong do cảnh sát bắn hạ, bằng một hệ thống AI có khả năng trích xuất thông tin từ các bản tin trên toàn quốc. Nghiên cứu AI mới được các tác giả giới thiệu tại Hội nghị Hiệp hội Ngôn ngữ học Máy tính 2017 diễn ra tại Copenhagen, Đan Mạch.

Brendan O’Connor từ Đại học Amherst của Massachusetts cho biết, cho dù việc thống kê tại bang này có thể khác bang kia, nhưng các báo cáo lại tỏ ra rất minh bạch và có thể coi là cách tốt nhất để theo dõi số lượng người tử vong. Dù việc bắn hạ thường có nguyên nhân rõ ràng và là bất khả kháng, nhưng sự thật vẫn là việc một sĩ quan cảnh sát đã cướp đi mạng sống của một người dân. Nếu một máy tính có thể được “đào tạo” để tìm và tổng hợp các thông tin tương tự, đây có thể là một mạng lưới toàn quốc đơn giản nhưng vô cùng hiệu quả để cung cấp chính xác thông tin về thương vong do cảnh sát gây ra theo thời gian thực.

O’Connor và các đồng nghiệp đã bắt đầu với các bài báo trên Google News từ năm 2016 chứa các từ khóa về cảnh sát như “officer”, “cop”...hay về thương vong như “shot”, “died”... Bộ dữ liệu sau đó sẽ được xử lý để loại các bản tin lặp lại và các lỗi khác, tiếp đó phần văn bản liên quan trực tiếp đến việc bắn hạ sẽ được tách riêng ra, chẳng hạn như “Sĩ quan Baker đã bắn John Doe, người này sau đó đã chết”.

Hệ thống máy học machine learning sẽ sử dụng các thông tin để thiết lập ra một cơ sở dữ liệu về những người đã chết trong các cuộc đụng độ với cảnh sát, hay có liên quan đến cảnh sát. Để có một lượng thông tin gốc cơ bản giúp đào tạo AI, các nhà nghiên cứu dự án đã sử dụng Fatal Encounters, một cơ sở dữ liệu có sẵn về các ca tử vong liên quan đến cảnh sát được cập nhật thủ công bởi nhà báo D. Brian Burghart.

Sau đó, mẫu thử đã tìm được 57% các ca tử vong được liệt kê trong Fatal Encounters trong khoảng thời gian Quý cuối năm 2016. Có vẻ như không quá hiệu quả, nhưng đây là một kết quả khả quan đầy hứa hẹn, có thêm nguồn dữ liệu khác và thời gian đào tạo, con số mà AI có thể tổng hợp được sẽ cao hơn rất nhiều. Việc các nhà báo như Burghart cập nhật danh sách một cách thủ công là vô cùng đáng giá, nhưng với AI, công việc sẽ trở nên nhanh chóng và cải thiện tốc độ xử lý rất nhiều.

Thực tế, hệ thống không phải được tạo ra để làm việc độc lập, theo nghiên cứu, một trong các mục đích là sử dụng mẫu AI như một hệ thống bán tự động, như một nơi mà mọi người có thể tự kiểm tra danh sách các đề xuất được xếp hạng.

Cũng như với mọi dự án AI khác, AI mới sẽ giúp cải thiện công việc, cùng hợp tác chứ không phải để thay thế con người. Các nhà nghiên cứu chỉ ra thêm rằng khi có thêm thời gian để cải thiện, AI còn có thể được chỉnh sửa để trích xuất thông tin về các sự kiện thông tin khác, chẳng hạn như cảnh sát cứu người...