Нейросеть научилась распознавать письменный обман

Ученые Мадридского университета имени Карла III и Кардиффского университета разработали инструмент VeriPol, позволяющий выявлять письменный обман. В ходе исследования была составлена база данных из 1 тыс. заявлений о краже, поданных в полицию Испании, которые впоследствии были проанализированы нейросетью и помечены как заведомо ложные обращения.

При анализе заявлений были проанализированы неточности и несостыковки в поданных обращениях, включая список украденного, отсутствие ключевых деталей, описание происшествия и нападавшего. Точность определения достоверности написанного превышает 80%.

Испытание технологии в тестовом режиме проходило в двух испанских городах в июне 2017 года — всего за одну неделю было выявлено 25 случаев ложных обращений в Мурсии и 39 случаев в Малаге. После обнаружения недостоверности дела были закрыты. Для сравнения, каждый июнь 2008–2016 годов силами сотрудников правоохранительных органов недостоверными признавались (и впоследствии закрывались) в среднем 3,33 дела в Мурсии и 12,14 случая в Малаге.

По мнению ученых, использование VeriPol позволит полиции сэкономить время и трудовые ресурсы, которые тратятся на расследование заведомо ложных происшествий.

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...