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.