Có thể dự đoán được những em bé nào lớn lên sẽ trở thành tội phạm trong tương lai? Điều này nghe có vẻ giống như bạn đang xem bộ phim khoa học viễn tưởng Minority Report được sản xuất năm 2002.
Nhưng mới đây, chuyên gia nghiên cứu Richard Berk đến từ trường Đại học Pennsylvania cho biết ông có thể đưa ra kết luận cuối cùng cho nghiên cứu mà mình đang tiến hành tại Na Uy vào cuối năm nay.
Theo đó, Chính phủ Na Uy đã thu thập một kho dữ liệu khổng lồ về các công dân của mình với đặc điểm nhận dạng duy nhất cho từng người.
Giáo sư Berk hy vọng có thể dựa vào kho dữ liệu này để nghiên cứu mối liên hệ giữa những đứa trẻ và bố mẹ chúng nhằm dự đoán xem hoàn cảnh ra đời của một đứa bé có dự báo chúng lớn lên trở thành tội phạm từ trước năm 18 tuổi hay không.
Tuy nhiên vấn đề ở đây là những em bé mới sinh thì chưa thể làm gì. Do đó, kết luận từ nghiên cứu của Giáo sư Berk chỉ có thể góp phần phân loại trước những đứa trẻ “có khả năng phạm tội” dựa trên hoàn cảnh ra đời.
Đây có thể là bước đầu tiên trong việc hiện thực hóa bộ phim Minority Report – nơi mà bạn có thể bị kết án là phạm tội dù bạn... chưa làm gì cả.
Nghệ thuật của sự dự đoán
Nghiên cứu của Berk dựa trên khả năng nhận thức của hệ thống máy móc (machine learning) chứa dữ liệu mà các nhà khoa học thiết kế thuật toán để xác định các mẫu trong một kho dữ liệu khổng lồ. Một khi máy tính có thể phát hiện ra mẫu, nó có thể đưa ra dự đoán kết quả dù không hề có một hành vi nào trước đó.
Chẳng hạn, công ty bán lẻ hàng đầu nước Mỹ Target thu thập dữ liệu về thói quen mua sắm của khách hàng và sử dụng machine learning để dự đoán xem khách hàng sẽ mua gì và khi nào thì họ mua.
Và cũng không có gì ngạc nhiên khi phương pháp machine learning được sử dụng để phòng tránh tội phạm, điều mà các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tội phạm học luôn nỗ lực để dự đoán hành vi tội phạm.
Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể sử dụng phương pháp machine learning để dự đoán một tên tội phạm có khả năng tái phạm hay không.
Dự đoán hành vi tội phạm
Từ lâu việc nghiên cứu hành vi tội phạm dựa trên khả năng nhận thức của hệ thống máy móc và đánh giá rủi ro của hệ thống pháp luật hình sự đã là mối quan tâm hàng đầu của Berk.
Đầu năm nay ông đã tiến hành nghiên cứu xem liệu một người vừa được tại ngoại vì cáo buộc bạo hành gia đình có tiếp tục tái phạm hành vi khác trước ngày ra tòa hay không?
Các thuật toán mà máy móc sử dụng để dự đoán chính xác hành vi của con người sẽ phải phụ thuộc vào càng nhiều dữ liệu càng tốt.
Chẳng hạn như hãng Target sử dụng kho dữ liệu khổng lồ về thói quen mua sắm của khách hàng. Trong khi đó, Berk lại sử dụng những thiết bị dự báo để cụ thể hóa một tên tội phạm và xuất thân của họ.
Một số vấn đề mà Berk quan tâm như tên tội phạm đó từng bị bắt giữ bao nhiêu lần, anh ta bị bắt lần đầu tiên năm bao nhiêu tuổi, bị bắt giữ về tội gì và những tiền án trước đó ra sao.
Bên cạnh đó, ông cũng quan tâm đến hành vi trong tù của tội phạm, chỉ số IQ và giới tính… Thậm chí, trong một vài nghiên cứu, Berk sử dụng tới 36 loại thiết bị dự báo.
Nguy cơ thấp – Nguy cơ cao
Trong nghiên cứu của mình, Berk đưa ra những thuật toán để phát hiện một cá nhân có nguy cơ phạm tội thấp. Ông phát hiện ra 89% không có khả năng phạm tội bạo hành gia đình, 97% tù nhân không có khả năng gây ra những hành vi sai trái nghiêm trọng trong tù và 99% người phạm tội trong quá khứ không có khả năng tái phạm tội giết người.
Tuy nhiên, thuật toán này lại không thể phát hiện được cá nhân có nguy cơ phạm tội cao.
Có 2 vấn đề còn tồn tại khi sử dụng dữ liệu để dự đoán cá nhân có nguy cơ phạm tội cao. Thứ nhất, các nhà tâm lý học gần như chưa thể đưa ra dự báo thành công về những người phạm tội (so với những người không phạm tội).
Thứ hai, hệ thống tư pháp dựa trên tiền đề của tự do cho rằng con người có ý chí và có quyền làm những việc mà họ cho là đúng. Họ chỉ gây ra tội ác vào những phút cuối cùng khi không thể kiểm soát được bản thân.
Do đó, đến nay đã có rất nhiều nghiên cứu về hệ thống pháp luật hình sự để dự đoán xem một người có khả năng gây ra những mối đe dọa kinh khủng đối với cộng đồng (như khủng bố) trong tương lai hay không.
Nghiên cứu này là cơ sở cho việc cấp bão lãnh hay tại ngoại cho những người đang bị tạm giam vì hành vi phạm tội.
Mặc dù vậy, những quyết định này chỉ có thể dựa trên hành vi của một cá nhân cụ thể, chứ không phải hệ thống máy móc hay những cá nhân khác. Một khi nghiên cứu thành công và con người có thể bị tống vào tù vì một hành vi mà họ chưa từng gây ra, nó sẽ là một thay đổi đáng kể về phạm trù triết học.
Chúng ta không thể kết luận ai đó là vô tội cho đến khi chứng minh được họ có tội, nhưng thay vào đó sẽ có nhiều người bị kết tội do… số phận.