Преступление торговли людьми, определенное Министерством внутренней безопасности США как современное рабство, которое «включает применение силы, мошенничества или принуждения для получения какого-либо вида трудового или коммерческого полового акта», как известно, трудно преследовать в судебном порядке.

«Это часто ошибочно идентифицируется как отдельное, изолированное преступление, такое как проституция или преступление, связанное с наркотиками», — говорит Дэн Лопрести, профессор и заведующий кафедрой науки и техники в Университете им. Р.С. Россина в Университете Инженерии и прикладных наук Университета Лихай. «И если вы не соберете кусочки, вы не поймете, что картина намного больше».

Группа компьютерных исследователей, экспертов в области искусственного интеллекта (ИИ) и других членов технологического сообщества объединяет усилия с политическими экспертами , сотрудниками правоохранительных органов , активистами и выжившими, чтобы помочь собрать все воедино.

«Представьте себе методы, которые Google и Facebook используют для получения прибыли — понимание людей, то, как они соединяются, каковы их интересы, что они могут купить или чем занимаются», — говорит Лопрести. «Мы можем применять те же методы — интеллектуальный анализ данных, анализ текста, так называемый анализ графиков — ИИ, который используется в законных и действительно прибыльных целях для отслеживания этих незаконных действий».

По словам Лопрести, торговцы людьми используют Интернет и платформы социальных сетей для вербовки потенциальных жертв и рекламы для клиентов, но те же сети предоставляют возможности для искоренения преступной деятельности.

Являясь членом Исполнительного комитета Консорциума компьютерных сообществ Ассоциации компьютерных исследований (CCC), Лопрести организовал двухдневную конференцию в Организации Объединенных Наций в феврале под названием « Код 8.7: использование вычислительной науки и искусственного интеллекта для искоренения современного рабства» . Конференция собрала ведущих исследователей, политиков, социологов, представителей технического сообщества и выживших, чтобы глубже погрузиться в тему.

Название Код 8.7 относится к Задаче 8.7 Целей ООН в области устойчивого развития, которая направлена ​​на то, чтобы к 2030 году положить конец принудительному труду, современному рабству и торговле людьми, а к 2025 году — наихудшим формам детского труда.

Для Лопрести настало время выйти за рамки нашей зависимости от хороших, но случайных наблюдений, чтобы раскрыть преступления торговли людьми. Пришло время, говорит он, использовать технологии для поддержки обученных сотрудников правоохранительных органов в решении этой сложной проблемы.

«Поиск решения проблемы торговли людьми не только технический. Он также включает в себя социальную политику и политику», — говорит он. «Как исследователь, если вы не понимаете этого, вы можете найти решение, которое вы считаете математически элегантным, но абсолютно неуместным в реальном мире. Вот почему мы хотели быть в одной комнате с учеными-социологами. и политики «.

С 2015 года Дженнифер Джентил Лонг, выпускница Lehigh и главный исполнительный директор Aequitas — ресурса для прокуроров, занимающихся делами о торговле людьми и гендерном насилии — и Lopresti сотрудничают в области компьютерных наук, чтобы помочь AEquitas управлять и использовать большое количество текстовых данных в юридических документах, чтобы поддержать работу организации по оказанию помощи прокурорам в создании более веских дел.

Конференция, организованная совместно с Центром политических исследований Университета Организации Объединенных Наций, Институтом Алана Тьюринга, Технологией борьбы с торговлей людьми, Лабораторией прав Ноттингемского университета и Инициативой глобальной безопасности Аризонского государственного университета, положила начало тому, что организаторы планируют стать многолетним. сотрудничество вокруг проблемы.

«Было удивительно видеть, как эксперты во всех этих областях собираются вместе и пытаются координировать усилия, чтобы люди работали над решениями, а не работали беспорядочно», — говорит Лонг. «Они оказывают реальное влияние на это преступление — выявляя жертв в местах, где они пропали, предоставляя возможность уйти и находить безопасность, выявляя виновных и просматривая политику в скоординированных усилиях. И так здорово видеть Лихая в Кстати, сидя во главе стола. »

Во время заключительного заседания конференции люди, пережившие торговлю людьми, поделились своими историями с посетителями.

«Это напомнило всем, — говорит Лопрести, — что, хотя мы говорим об информации, данных и политике, которые кажутся абстрактными, данные — это реальные люди. Вы не можете относиться к такой проблеме абстрактно».

«Технология сама по себе не может решить проблему, — добавляет Лонг, — но когда мы объединяем ее с усилиями по обучению для подготовки высококвалифицированных следователей и прокуроров с учетом травматизма, мы можем улучшить идентификацию и безопасность жертв».

Сбор данных для скрытых доказательств

Участие Лопрести в глобальной дискуссии о современном рабстве следует за его работой за пределами университета на местном уровне, благодаря участию в Региональном центре разведки и расследований (RIIC) в Аллентауне, штат Пенсильвания, городе с населением более 120 000 человек, расположенном недалеко от Вифлеема, где Университет Лихай находится.

Запущенный в 2013 году, RIIC «произвел революцию» в том, как районные полицейские управления «анализируют и обмениваются собранными данными для раскрытия преступлений», — утверждает офис окружного прокурора округа Лихай Джеймс Мартин.

«Я понятия не имел, что происходит на нашем собственном заднем дворе», — говорит Лопрести. «Но по той же причине, по которой Amazon строит большой склад в этом регионе страны — доступ к большому населению — вот почему этот регион, известный как Долина Лихай, также является центром торговли людьми, наркоторговлей, банд и какая-то очень серьезная преступная деятельность «.

Лопрести, который является экспертом в области анализа документов и распознавания образов, работает с директором RIIC Юлией Кочис, прокурорами, сотрудниками правоохранительных органов и другими преподавателями факультета компьютерных наук и инженерии Россинского колледжа — Джеффри Д. Хефлином, Сихонг Се и Эриком П.С. Баумером. помочь преодолеть трудности превращения огромных объемов данных, в основном из полицейских отчетов об инцидентах, в нечто полезное, несмотря на ограниченные ресурсы.

«Если эксперт сядет и прочитает достаточное количество из них, он или она найдет общий поток — этот человек связан с этим местом, которое связано с этой деятельностью, которая связана с этим другим человеком», — говорит он. «Проблема в том, что у них есть миллионы этих отчетов, и им просто не хватает времени на их чтение. Мы разрабатываем методы на естественном языке, методы анализа текста и анализа данных , которые ориентированы на обработку большого количества данных для идентификации». модели поведения, которые отражали бы незаконную деятельность, связанную с торговлей людьми «.

Kocis представил свою работу в коде 8.7, подчеркнув «множество доказательств, которые скрываются в тексте произвольной формы и неструктурированных данных, которые могут помочь идентифицировать методы ИИ». По мнению офиса окружного прокурора Лихай, «эффективный доступ к этой информации позволит правоохранительным органам лучше помогать жертвам, расследовать и преследовать торговцев людьми и сдерживать покупателей».