13 0

AI mới của Mỹ có tiềm năng tổng hợp ca tử vong do cảnh sát trên toàn đất nước

Tại Hợp chủng quốc Hoa Kỳ, việc cảnh sát buộc phải nổ súng để giữ an toàn cho người dân là chuyện diễn ra liên tục. Chính quyền địa phương hay là liên bang, các nhà làm việc hay là nhóm nghiên cứu đều có cách riêng để theo dõi con số thương vong do cảnh sát gây ra. Một trong số đó là một dự án hy vọng có thể liên tục tổng hợp và update trên quy mô cả nước các ca tử vong do cảnh sát bắn hạ bằng một hệ thống AI có tiềm năng trích xuất tin tức từ các bản tin trên toàn quốc.

Ông Brendan O’Connor từ Đại học Amherst của Massachusetts cho hay cho dù việc thống kê tại bang này có thể khác bang kia, nhưng các báo cáo lại tỏ ra rất tường minh và có thể coi là cách tốt nhất để theo dõi số lượng người tử vong. Dù việc bắn hạ thường có Tại sao rõ ràng và bất khả kháng, nhưng sự thực 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 tin tức giống như, đây có thể là một mạng lưới toàn quốc dễ làm nhưng vô cùng có tác dụng để cung ứng chính xác tin tức về thương vong do cảnh sát gây ra theo thời gian thực.

O’Connor và các đồng nghiệp của anh khởi đầu với các bài báo trên Google News từ năm 2016 chứa các keyword về cảnh sát (như “officer”, “cop”) hay về thương vong (như “shot”, “died”). Bộ sưu tập này tiếp nữa sẽ được xử lý để loại các bản tin lặp lại và các lỗi khác, tiếp đó phần văn bản quan hệ trực tiếp đến việc bắn hạ sẽ được tách riêng ra (ví dụ: “Sĩ quan Baker đã bắn John Doe, anh này tiếp nữa đã chết”).

Hệ thống machine learning sẽ dùng các tin tức nói trên để thiết lập ra một cơ sở data về những người đã chết trong các cuộc đụng độ với cảnh sát, hay có quan hệ đến cảnh sát. Để có một lượng tin tức gốc cơ bản giúp đỡ đào tạo AI, các nhà nghiên cứu dự án đã dùng Fatal Encounters, một cơ sở data có sẵn về các ca tử vong quan hệ đến cảnh sát được update thủ công bởi nhà báo D. Brian Burghart.

Mẫu thử tiếp nữa đã tìm được 57% các ca tử vong được liệt kê trong Fatal Encounters khoảng thời gian Quý cuối 2016. Thoạt nghe có vẻ không quá có tác dụng, nhưng kỳ thực đây là một kết quả khả quan đầy hứa hẹn – có thêm nguồn data khác và thời gian đào tạo, con số mà AI này có thể tổng hợp được sẽ còn lên cao hơn nhiều. Việc những nhà báo như Burghart update list một cách thủ công là vô cùng đáng quý, nhưng với AI, công việc này sẽ trở nên nhanh nhẹn và nâng cao tốc độ xử lý lên nhiều.

Trên thực tế, hệ thống này không phải được tạo ra để làm việc độc lập, theo nghiên cứu cho hay:

“Một trong các mục đích của chúng tôi là dùng mẫu AI này như một hệ thống bán tự động, như một nơi mà mọi người có thể tự kiểm tra list các đề xuất được xếp hạng”.

Như với mọi dự án AI khác, AI này được làm ra để nâng cao công việc, cùng phối hợp chứ không phải để thay thế con người. Các nhà nghiên cứu không quên chỉ ra thêm rằng khi có thêm thời gian để nâng cao, AI này còn có thể được điều chỉnh để trích xuất tin tức về các sự kiện tin tức khác – như cảnh sát cứu người chẳng hạn.

Nghiên cứu AI trên được các tác giả giới thiệu tại Hội nghị Hiệp hội Ngôn ngữ học Máy tính 2017 diễn ra tại Copenhagen, Đan Mạch.