Žmogaus teisių aktyvistai nori panaudoti dirbtinį intelektą, kad padėtų teisme įrodyti karo nusikaltimus

Vframe

2015 m., sunerimusi dėl vis stiprėjančio pilietinio karo Jemene, Saudo Arabija surengė oro kampaniją prieš šalį, kad nugalėtų, jos nuomone, grėsmingą šiitų galios augimą. Saudo Arabijos pareigūnai sakė, kad intervencija, pradėta kartu su kitomis aštuoniomis daugiausia sunitų arabų valstybėmis, turėjo trukti tik kelias savaites. Praėjus beveik penkeriems metams, tai vis dar nesustojo.

Kai kuriais skaičiavimais, nuo to laiko koalicija įvykdė daugiau nei 20 000 antskrydžių, iš kurių daugelis žuvo Jemeno civiliai ir sunaikino jų turtą, tariamai pažeidžiant tarptautinę teisę. Nuo to laiko žmogaus teisių organizacijos stengėsi užfiksuoti tokius karo nusikaltimus, siekdamos juos sustabdyti teisiniais iššūkiais. Tačiau aukso standartas, žurnalistų ir aktyvistų atliekamas patikrinimas vietoje, dažnai yra pernelyg pavojingas, kad būtų įmanomas. Vietoj to, organizacijos vis dažniau kreipiasi į mobiliąsias nuotraukas ir vaizdo įrašus, kad suprastų konfliktą, ir pradėjo teikti juos teismui, kad papildytų liudininkų parodymus.

Tačiau padaugėjus skaitmeninės karo scenų dokumentacijos, laikas, reikalingas jų analizei, išaugo. Nerimą keliantys vaizdai taip pat gali sužaloti tyrėjus, kurie turi žiūrėti filmuotą medžiagą. Dabar iniciatyva kad netrukus JK teismų sistemai iškils iššūkis, bandoma mašininio mokymosi alternatyva. Tai galėtų sukurti būdą, kaip padaryti, kad surinkti įrodymai būtų prieinamesni, ir padėti žmogaus teisių organizacijoms pasinaudoti turtingesniais informacijos šaltiniais.

Iniciatyva, kuriai vadovauja Svonsio universitetas Jungtinėje Karalystėje ir daugybė žmogaus teisių grupių, yra dalis nuolatinių pastangų stebėti įtariamus karo nusikaltimus Jemene ir sukurti didesnę jų teisinę atskaitomybę. 2017 m. pradėta rengti platforma Jemeno archyvas duomenų bazę vaizdo įrašų ir nuotraukų, kuriose užfiksuoti piktnaudžiavimai. Turinys buvo renkamas iš tūkstančių šaltinių, įskaitant žurnalistų ir civilių pateiktus duomenis, taip pat atvirojo kodo vaizdo įrašus iš socialinės žiniasklaidos platformų, tokių kaip „YouTube“ ir „Facebook“, ir saugomas blokų grandinėje, kad jo nebūtų galima sugadinti nepastebimai.

Kartu su Pasauliniu teisinių veiksmų tinklu (GLAN), ne pelno organizacija, kuri teisiškai ginčija valstybes ir kitus galingus veikėjus dėl žmogaus teisių pažeidimų, tyrėjai pradėjo rinkti konkrečių žmogaus teisių pažeidimų įrodymus. atskira duomenų bazė ir didėjančios teisinės bylos įvairiuose vidaus ir tarptautiniuose teismuose. Jei viskas vyksta per teismų salės atskaitomybės procesus, nepakanka parodyti, kad taip atsitiko, sako Yvonne McDermott Rees, Svonsio universiteto profesorė ir iniciatyvos lyderė. Turite pasakyti: „Štai kodėl tai yra karo nusikaltimas. neproporcingas puolimas“.

BLU-63 3D atvaizdavimas.

VFRRAME

Šiuo atveju partneriai daugiausia dėmesio skiria JAV gaminamai kasetinei amunicijai BLU-63. Kasetinių šaudmenų, sprogstamųjų ginklų, kurie smūgio metu išpurškia mažesnius sprogmenis, naudojimas ir pardavimas yra uždraustas 108 šalyse, įskaitant JK. Jei partneriai Jungtinės Karalystės teisme galėtų įrodyti, kad jie iš tikrųjų buvo panaudoti karo nusikaltimams daryti, tai galėtų būti naudojama kaip dalis vis daugiau įrodymų, kad Saudo Arabijos vadovaujama koalicija yra patyrusi tarptautinės teisės pažeidimo, ir pareikšti ieškinį JK nustos parduoti ginklus Saudo Arabijai arba pareikšti baudžiamuosius kaltinimus su pardavimu susijusiems asmenims.

Taigi jie nusprendė sukurti mašininio mokymosi sistemą, kuri aptiktų visus BLU-63 atvejus duomenų bazėje. Tačiau BLU-63 vaizdai yra reti, nes jie yra neteisėti, todėl komandai liko mažai realaus pasaulio duomenų, kad galėtų apmokyti savo sistemą. Kaip ištaisymą, komanda sukūrė sintetinių duomenų rinkinį, modeliuojant rekonstruodama 3D BLU-63 modelius.

Naudodami kelis ankstesnius pavyzdžius, įskaitant Imperatoriškojo karo muziejaus saugomos amunicijos nuotrauką, partneriai dirbo su kompiuterinės vizijos tyrinėtoju Adamu Harvey, kad sukurtų rekonstrukcijas. Pradėdamas nuo pagrindinio modelio, Harvey pridėjo fotorealistišką tekstūrą, įvairių tipų pažeidimus ir įvairius lipdukus. Tada jis pateikė rezultatus įvairiomis apšvietimo sąlygomis ir įvairiose aplinkose, kad sukurtų šimtus nejudančių vaizdų, imituojančių, kaip amunicija gali būti randama gamtoje. Jis taip pat sukūrė sintetinių duomenų apie dalykus, kuriuos galima supainioti su amunicija, pavyzdžiui, žalią beisbolą, kad sumažintų klaidingų teigiamų rezultatų rodiklį.

Nors Harvey vis dar kuria daugiau mokymo pavyzdžių (jo skaičiavimais, jam reikės daugiau nei 2 000), esama sistema jau veikia gerai: daugiau nei 90 % vaizdo įrašų ir nuotraukų, kuriuos ji gauna iš duomenų bazės, žmonių ekspertai patikrino, ar juose yra BLU. -63 metai. Dabar jis kuria tikroviškesnį patvirtinimo duomenų rinkinį naudodamas 3D spausdinimą ir piešdamas ginklų modelius, kad jie atrodytų kaip tikri, o tada juos filmuoja ir fotografuoja, kad pamatytų, kaip gerai veikia jo aptikimo sistema. Kai sistema bus visiškai išbandyta, komanda planuoja ją paleisti per visą Jemeno archyvą, kuriame yra 5,9 milijardo filmuotos medžiagos vaizdo kadrų. Harvey'io skaičiavimais, žmogui prireiktų 2750 dienų 24 valandas per parą, kad susitvarkytų tiek informacijos. Priešingai, mašininio mokymosi sistema įprastame darbalaukyje užtruktų maždaug 30 dienų.

Tikras vaizdas, parodytas analizėje straipsnio viršuje.

VFRRAME

Žmonių ekspertai vis tiek turės patikrinti filmuotą medžiagą, kai sistema ją išfiltruos, tačiau efektyvumo padidėjimas keičia žmogaus teisių organizacijų, norinčių mesti iššūkius teisme, žaidimą. Neretai šios organizacijos saugo daugybę vaizdo įrašų, gautų iš liudininkų. Pavyzdžiui, „Amnesty International“ turi maždaug 1 terabaito dydžio filmuotą medžiagą, kurioje dokumentuojami galimi pažeidimai Mianmare, sako McDermott Rees. Mašininio mokymosi metodai gali leisti jiems tyrinėti šiuos archyvus ir parodyti žmogaus teisių pažeidimų pobūdį iki tol neįmanomo masto, todėl teismams bus daug sunkiau paneigti įrodymus.

Kai žiūrite, pavyzdžiui, į ligoninių taikymą, vienas vaizdo įrašas, kuriame parodyta, kad ligoninė yra nukreipta, yra stiprus. tai patvirtina, sako Jeffas Deutchas, Sirijos archyvo, žmogaus teisių grupės, atsakingos už Jemeno archyvo paleidimą, pagrindinis tyrėjas. Tačiau jei galite parodyti šimtus vaizdo įrašų, kuriuose užfiksuoti šimtai ligoninių incidentų, pamatysite, kad tai iš tikrųjų yra apgalvota karo strategija. Kai viskas suvokiama kaip tyčinė, tampa lengviau nustatyti ketinimą. Ir ketinimai gali būti naudingi teisinėms byloms, susijusioms su atsakomybe už karo nusikaltimus.

Jemeno bendradarbiams ruošiantis pateikti savo bylą, tokio masto įrodymai bus ypač svarbūs. Saudo Arabijos vadovaujama oro smūgių koalicija jau padarė kaltę neigė ankstesniuose kaltinimuose karo nusikaltimais, kuriuos JK vyriausybė pripažįsta oficialiu įrašu. JK teismas taip pat nutraukė ankstesnę bylą kita organizacija, siekdama neleisti vyriausybei parduoti ginklų Saudo Arabijai, nes manė, kad atvirojo kodo vaizdo įrašai nėra pakankamai įtikinami. Nors vėliau apeliaciniame skunde kitas teismas atsisakė kai kurių šios kritikos, bendradarbiai tikisi, kad gausesnis įrodymų šį kartą išvengs bet kokių ginčų. McDermottas Reesas teigia, kad atvejai, kai Sirijos kontekste naudojami atvirojo kodo vaizdo įrašai, anksčiau buvo nuteisti.

Ši iniciatyva nėra pirmoji, naudojanti mašininį mokymąsi, kad būtų galima filtruoti įrodymus žmogaus teisių kontekste. E-Lamp sistema iš Carnegie Mellon universiteto, buvo sukurta vaizdo analizės įrankių rinkinys, skirtas darbui žmogaus teisių srityje, skirtas analizuoti Sirijos karo archyvus. Harvey taip pat anksčiau dirbo su kai kuriais dabartiniais savo bendradarbiais, kad nustatytų Sirijoje naudojamą amuniciją. Tačiau Jemeno pastangos bus vienos iš pirmųjų, kurios bus įtrauktos į teismo bylą. Tai galėtų sukurti precedentą kitoms žmogaus teisių organizacijoms.

Nors tai nauja sritis, tai yra didžiulė galimybė, sako Sam Gregory, žmogaus teisių ne pelno organizacijos „Witness“ programos direktorius ir AI darbo grupės socialinei ir visuomeninei įtakai partnerystės pirmininkas. Taip pat kalbama apie vienodų sąlygų sukūrimą prieigai prie AI ir AI panaudojimą, kad ir liudininkų parodymai, ir nusikaltėlio filmuota medžiaga būtų paversta teisingumu.

Pataisymai: BLU-63 gamina JAV, o ne JK. Ankstesnę JK teismo atmestą bylą taip pat iškėlė kita organizacija, o ne GLAN. Jeffas Deutchas tiesiogiai nerado Jemeno archyvo, bet yra pagrindinis Sirijos archyvo, įkūrusio Jemeno archyvą, tyrėjas.

paslėpti