誰かが口頭で嘘をついているかどうかを確実に知る方法はありません。しかし科学者たちは、書面による虚偽の判定において驚くほど高い精度を示すツールを開発した。機械学習とテキスト分析を用いることで、偽の強盗届出を非常に高い精度で特定できるようになり、このツールはすでにスペイン全土の警察署に導入されつつある。
カーディフ大学とマドリード・カルロス3世大学のコンピュータ科学者たちは、「VeriPol」と呼ばれるこのツールを、特に強盗届出に焦点を当てて開発した。同チームが今年初めに学術誌「Knowledge-Based Systems」に発表した論文では、スペイン国家警察の1000件を超える強盗届出（偽の届出を含む）を用いて機械学習モデルを訓練した方法が説明されている。2017年6月にムルシアとマラガで実施されたパイロット調査では、VeriPolが届出を偽の可能性が高いと特定した後、これらの事案の83％が、申立人への追加質問を経て終結したことが分かった。全体では、1週間で64件の偽の届出が検出された。
VeriPolは、アルゴリズムを用いて供述内の形容詞、動詞、句読点などのさまざまな特徴を抽出し、偽の届出に見られるパターンを見つけ出す仕組みである。カーディフ大学の声明によると、偽の強盗届出は、短い傾向があり、強盗そのものより盗まれた品物に焦点が当てられ、加害者や強盗の詳細がほとんど含まれず、目撃者がいない傾向があるという。
これらを総合すると、人間にも容易に認識できる常識的な特徴のように思われる。しかし少なくとも過去のデータと比べると、AIは感情を交えずに届出を走査してパターンを特定する点で、より効果的であることが証明された。通常、マラガでは6月の1週間に警察によって検出される偽の届出はわずか12.14件、ムルシアでは3.33件である。
もちろん、このツールが完璧であるわけではない。「[当該]モデルは、事件が背後から起きたと報告されている場合や、加害者がヘルメットを着用していたと報告されている場合に、虚偽の供述として特定し始めた」と、本研究の共著者であり、カーディフ大学コンピュータサイエンス・情報学部のホセ・カマチョ＝コリャドス博士は声明の中で述べている。本当に背後から襲われた人や、ヘルメットを着用した人から強盗被害を受けた人にとっては、不運なことである。
