Tekoälymallit osoittautuivat lupaaviksi monimutkaisten rikosteknisten todisteiden arvioinnissa

Alakohtaisella erikoistiedolla täydennetyt kielimallit arvioivat kriittisesti rikosteknisten asiantuntijoiden lausuntoja.

Tekoälyjärjestelmät voivat parantaa merkittävästi rikosteknisten todisteiden arviointia oikeudenkäynneissä, osoittaa kansainvälinen yhteistutkimus. Erityisen hyvin toimivat ne tekoälyjärjestelmät, joita on täydennetty rikosteknisillä erityistiedoilla.

Tutkimuksessa suuret kielimallit simuloivat tutkimuksen ”osallistujia”. Niille esitettiin toistuvasti kokeellisia materiaaleja, ja niiden muisti nollattiin kokeiden välillä.
Tutkimus toisti tarkasti Garrettin ym. (2020) aiemman ihmiskokeen, jossa tarkasteltiin, miten simuloidun oikeudenkäynnin tuomarit arvioivat ampuma-aseisiin erikoistuneen tutkijan lausuntoa. Kehittyneiden suurten kielimallien käyttö tutkimuksessa antaa tietoa siitä, miten tekoälyjärjestelmät käsittelevät monimutkaista oikeudellista tietoa verrattuna ihmisiin.

– Tutkimus on erittäin ajankohtainen, sillä eri puolilla maailmaa on havaittu, että oikeudenkäyntien tuomarit usein yliarvioivat rikosteknisten todisteiden luotettavuuden, kertoo erikoistutkija Francesco Pompedda INVEST-tutkimuskeskuksesta Turun yliopistolta.

Tutkimuksen keskeiset havainnot ovat:

• Alakohtaista erikoistietoa hyödyntävä tekoäly antoi toistuvasti varovaisempia ja tieteellisemmin perusteltuja arvioita rikosteknisistä todisteista kuin tavalliset tekoälymallit.
• Tekoälymallit reagoivat ristikuulusteluihin ja heikensivät arvioitaan syyllisyyden todennäköisyydestä ja todisteiden tieteellisestä uskottavuudesta, kun rikostekniset todisteet kyseenalaistettiin asianmukaisesti.
• Toisin kuin ihmistuomarit, tekoälyjärjestelmät eivät antaneet tuomiota tapauksissa, joissa todisteet olivat epäselviä. Se osoittaa niiden noudattavan syyttömyysolettaman periaatetta ihmistä tiukemmin.

– Tutkimus osoittaa, että tekoälyn rooli oikeudellisen päätöksenteon tukemisessa on lupaava. Näin on erityisesti monimutkaisten tieteellisten todisteiden arvioinnissa, jossa ihmisten ennakkoluulot ja väärinkäsitykset ovat yleisiä. Varustamalla tekoälyjärjestelmät rikosteknisten asiantuntijoiden tiedoilla voimme parantaa merkittävästi niiden kykyä arvioida kriittisesti rikosteknisiä todisteita. Se voi ratkaista pitkäaikaisia ongelmia oikeudellisessa päätöksenteossa, sanoo psykologian professori ja vastaava kirjoittaja Pekka Santtila, joka työskentelee NYU Shanghai -yliopistossa Kiinassa.

– Testasimme ja vahvistimme, että tavallisista tekoälymalleista puuttuu parannettuihin malleihin sisältyvä yksityiskohtainen rikostekninen tieto. Tämä korostaa tarvetta varustaa tekoäly tarkoituksenmukaisesti tarkkoja rikosteknisiä arviointeja varten, Santtila kertoo.

Tutkimus korostaa käytännön vaikutuksia, joita alakohtaisella tiedolla täydennetyn tekoälyn integroimisella oikeudenkäynteihin voi olla. Se voi auttaa valamiehiä, tuomareita ja oikeusalan ammattilaisia tulkitsemaan oikeuslääketieteellistä todistusaineistoa nykyistä tarkemmin, vähentämään vääriä tuomioita ja edistää oikeudenmukaisuuden toteutumista.

Tutkimus on äskettäin hyväksytty julkaistavaksi Journal of Psychology and AI -lehdessä. Francesco Pompedda ja Pekka Santtila johtivat hanketta yhdessä kansainvälisen ryhmän kanssa.

 

Lisätietoja:

Tutkimusartikkeli: Evaluating firearm examiner testimony using large language models: a comparison of standard and knowledge-enhanced AI systems

Professori Pekka Santtila, NYU Shanghai, pekka.santtila@nyu.edu

erikoistutkija Francesco Pompedda, INVEST-tutkimuskeskus, Turun yliopisto, francesco.pompedda@utu.fi