世界では4,000万人以上の人々が奴隷制の被害者となっている。
人工知能を含む新興技術は、この慣行と闘う助けとなり得る。
支払いの傾向を明らかにし、被害者の特定を支援することができる。
英国では1833年に合法的な奴隷制が廃止され、米国では南北戦争が戦われたが、その結果として1863年の奴隷解放法が制定されたにもかかわらず、この慣行は形を変えて現代世界の至る所で横行している。現在、組織化された犯罪ネットワークは、世界中で最大4,000万人に上るとされる被害者の強制労働によって、年間推定1,500億ドルの利益を得ている。
これらの被害者の4人に1人は子どもである。その4分の3は女性と少女である。被害者は自らが被害者であることにさえ気づいていないことも多く、報告書によれば、新型コロナウイルス感染症の大流行によって状況がさらに悪化したことが指摘されている。
「グローバル奴隷制指数」によれば、「グローバル奴隷制指数」によれば、奴隷制はアフリカ、アジア、太平洋地域の国々で最も蔓延しており、10か国がすべての被害者の約60%近くを占めると推定されている。しかし、これを遠い国の問題と考えるのは誤りである。英国では、被害者数を10万人以上とする推計もある10万人以上。
これらの被害者は海外から富裕国へ人身売買され、食料生産や製造業、そして私たちが身にまとう衣服の生産といった、現代経済と社会が依存するサプライチェーンの奥深くに組み込まれていることが多い。企業にとって、2015年現代奴隷制法などの法令を遵守しなければ、深刻な結果を招きかねない。
犯罪組織は、厳格な支配を維持するために、心理的、経済的、身体的な手法を多様に用いている。個人を国境を越えて人身売買することで、被害者は身動きが取れなくなる。多くの被害者は犯罪組織に対する借金や言語の壁に直面しているためである。また犯罪者は、被害者とその家族に対して常に身体的暴力の脅しをかけて服従させることが多く、このため、この種の犯罪を発見し阻止することは極めて困難である。この種の犯罪の約90%は発覚していないと考えられている。この種の犯罪の約90%は発覚していないと考えられている。
新技術は、人身売買を明らかにし、人身取引者を訴追し、奴隷状態に置かれた人々を解放するのに役立つ可能性がある。
最新技術の応用
現代奴隷制の証拠の痕跡と、その国際的ネットワークを明らかにし得るデータは、多くの組織や地理的な境界をまたがって存在している。組織が知らず知らずのうちにこの搾取に加担しないよう、複雑なサプライチェーンを解きほぐす必要がある。幸いなことに、技術は今や、捜査当局、企業、銀行、政府に重要な支援を提供できるようになっている。
犯罪者は最新技術を駆使して摘発を逃れることに長けており、越境犯罪の主流化は、各国・国際警察機関の活動や複雑な犯罪の摘発方法にさらなる影響を与えている。サイバーセキュリティなどの分野では、技術の影響、複雑な通信プラットフォーム、そして犯罪の標準的なグローバル化により、従来の成果の大幅な低下につながっている。
こうした状況を受け、サイバーセキュリティ分野では、人工知能（AI）などの技術を採用するようになってきたが、こうした先駆的な新手法をより広く展開していく必要がある。
資金の流れを追う
被害者に支払われた資金は、犯罪組織によって差し押さえられ、取り出された後、洗浄されなければならない。この段階は、政府や企業が不正を発見するために多大な労力を払っているにもかかわらず、弱点となりやすい。銀行内で資金洗浄を検知するために設計された取引分析では、被害者名義の銀行口座から、多くの場合は現地ATMへの繰り返しの引き出しといった、少額の資金の流れを見逃すことがある。
行動分析により、現在では口座のネットワーク全体を横断的に分析し、文脈的なリスク要因と取引データを組み合わせて、こうした犯罪類型をより容易に特定し、疑わしい活動を法執行機関に通知することが可能になっている。
捜査当局は、人身売買や被害者の搾取に用いられる容疑者、被害者、インフラを特定するために、複数の情報源から得られるばらばらのデータストリームを統合するという、さらなる課題に直面する可能性がある。
自然言語処理（NLP）とエンティティ解決を柔軟なリンク分析ソフトウェアと組み合わせることで、捜査官は、一つの事件や犯罪組織のネットワークに関する単一かつ集中的なナレッジグラフを構築し、被害者、容疑者の電話番号、銀行口座、取引、搭乗記録、その他捜査中に収集された証拠などを自動的に結び付けることができるようになる。
身元および雇用の審査
現代奴隷制は、銀行口座、身分証明書、税務情報といった正当な関連資産を取得するための、大規模な欺瞞に依存している。被害者は現地の言語を話せないことさえあり、住所の証明、電話番号、メールアドレスなど、銀行が口座開設時に収集する基本的な情報を欠いていることが多い。これらの情報は犯罪組織が被害者に代わって提供し、組織が支配する口座を開設させる。こうした正当な識別情報により、犯罪者は精査されることなく資金を管理できるのである。
重要な点として、犯罪者は被害者をサプライチェーン内の高賃金の仕事に就かせることも多い。被害者は主に現金払いや帳簿外で働かされているという認識は、ほぼ誤りである。正当な資産と税コードがあれば、被害者は知らないうちに年間数万ポンドを稼ぐ一方で、食事と住居のために週に数ポンドしか受け取れない場合がある。
一見無関係に見える個人同士の隠れた関係性を発見できる分析を用いることで、次世代の顧客確認（KYC）チェックは、欺瞞や搾取の兆候をより確実に検知し、必要に応じて法執行機関にエスカレーションできるようになる。
職業紹介機関およびサプライチェーンのパートナー工場や倉庫などは、現在、労働者から提供された情報に基づいて、独自のデューデリジェンスを実施している。エンティティ解決、すなわち曖昧で不完全なデータセットから個人を一意に特定できるAIは、同じ住所または銀行口座の情報を共有する従業員が異常に多いといった、搾取の明白な危険信号を検知することができる。。
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グローバルな対応の確保
AIの応用は現代奴隷制との闘いにおける重要な進展であるが、それは解決策の一部にすぎない。これらの複雑な技術を、最も必要とされる場所でより利用しやすくするためには、さらなる取り組みが必要である。この技術にできることには限りがある。
犯罪者を摘発し、被害者が現代奴隷制の罠に陥るのを防ぐためには、今や強力なリーダーシップ、社会政策、管理の枠組みが求められている。「2015年現代奴隷制法」2015年現代奴隷制法やEUの今後の第6次マネーロンダリング防止指令などの法律により、この犯罪はすでに取締役会レベルの課題となっているが、最終的な責任の所在については依然として疑問が残る。企業、金融機関、政府機関は、危険信号を発見し搾取を終わらせるために、技術を展開するべく一丸となって取り組まなければならない。
