Selecteer hiernaast een gebied en een type

Branche/situatie

Kies categorie...

Criminaliteitsprobleem

Kies categorie...
16 jun 2022 • 3 minuten lezenmin.
Algemeen

Data, kunstmatige intelligentie en de strijd tegen ondermijning

Technologische innovatie biedt nieuwe kansen in de strijd tegen ondermijning en (georganiseerde) misdaad. Zoals vrijwel overal in onze samenleving, speelt ook hier data een steeds grotere rol. Vorige week werd Prof. dr. Pieter Tops geïnaugureerd als bijzonder hoogleraar Ondermijningsstudies en Datawetenschap aan de Jheronymus Academy of Data Science (JADS). Naarmate we steeds meer kunnen met data, wordt het helaas ook steeds moeilijker te begrijpen. In dit artikel leggen we daarom uit wat datawetenschap en kunstmatige intelligentie kunnen betekenen in de strijd tegen criminelen.

Volg het PVO Brabant-Zeeland op LinkedIn voor de nieuwste informatie, tips en hulpmiddelen.

Wat is datawetenschap?

Datawetenschap is erop gericht om uit grote hoeveelheden gegevens nieuwe inzichten en verbanden bloot te leggen. Datawetenschap is nieuw, net zo nieuw als de manier waarop we tegenwoordig omgaan met informatie. Er is in de afgelopen decennia veel nieuwe data beschikbaar gekomen, via het internet en sociale media, maar ook via bijvoorbeeld camera’s en sensoren. We houden alles bij, Tops noemt dit de “dataficering” van onze samenleving. Die data is niet alleen beschikbaar, dankzij technologische ontwikkelingen kunnen we er ook echt iets mee. Een paar decennia geleden was het nog vrijwel onmogelijk om waardevolle informatie te putten uit zo’n enorme berg gegevens. Waar een team van statistici vroeger weken of zelfs maanden op zat te rekenen, doet je computer nu echter in minuten. Datawetenschap stoelt op de mogelijkheden die daaruit voortkomen.

Wat kunstmatige intelligentie niet is

De meeste van ons zullen kunstmatige intelligentie vooral kennen van de televisie. Al lang voordat het daadwerkelijk bestond, werden we eraan blootgesteld in series als Knight Rider en Star Trek. Het is echter belangrijk om te beseffen dat kunstmatige intelligentie niet is wat we vroeger op tv zagen: een computer die feilloos de mens imiteert en daarbovenop ook nog eens heel snel kan rekenen. Zo werkt het niet, vanwege de zogenaamde wet van Moravec. Zo gemakkelijk als sommige dingen die mensen niet kunnen voor een computer zijn, zoveel moeite heeft de computer met veel dingen die mensen als vanzelfsprekend doen. Waar jij dagen doet over een complexe berekening en meteen herkent of iemand boos, bang of blij is, is dat voor een computer precies andersom. Omgaan met een computer zoals je omgaat met je medemens is dan ook nog (verre) toekomstmuziek. 

Wat is kunstmatige intelligentie dan wel? 

Kunstmatige intelligentie duidt op een systeem dat zelfstandig haar omgeving kan analyseren en daar bovendien conclusies aan kan verbinden. Voorheen gebeurde dit met regels die door de mens werden ingegeven: als x, dan y. Deze zogenaamde expert-systemen waren een voorloper van de kunstmatige intelligentie die we nu kennen. Ze leverden waardevolle inzichten op, maar waren nog niet zelfstandig genoeg om écht van kunstmatige intelligentie te kunnen spreken. Moderne kunstmatige intelligentie maakt gebruik van machine learning. Deze systemen zijn niet meer afhankelijk van menselijke duiding, maar kunnen zelf verbanden ontdekken. Door het systeem bijvoorbeeld 10.000 afbeeldingen te voeden van katten en niet-katten, kan de kunstmatige intelligentie zelf de regelmatigheden ontdekken die erop wijzen dat het getoonde beeld al dan niet een kat is. Naarmate het systeem wordt gevoed met meer en meer data, raakt de kunstmatige intelligentie steeds beter afgestemd op het identificeren van katten.

Machine learning: een simpel voorbeeld

Het onderstaande filmpje maakt het voor leken makkelijk om te begrijpen wat machine learning is. In onze beroepspraktijk is het vaak een complex en enigszins abstract verhaal, maar verstoppertje begrijpen we allemaal. Hier zien we dat de kunstmatige intelligentie na miljoenen pogingen steeds betere strategieën ontwikkelt. Nog belangrijker: we zien strategieën ontstaan die de bedenkers van het systeem zelf niet voor mogelijk hadden gehouden. 

Data, kunstmatige intelligentie en ondermijning

Fascinerend, maar als crimefighters hebben we natuurlijk weinig interesse in het identificeren van katten. Verstoppertje wordt al interessanter. Wat kunnen data en kunstmatige intelligentie concreet betekenen voor de strijd tegen ondermijning en (georganiseerde) misdaad?

500.000.000 berichten

Datawetenschap en kunstmatige intelligentie stellen ons in staat om enorme bergen data te analyseren waar we als mens simpelweg niets mee kunnen. Denk dan bijvoorbeeld aan de naar schatting vijfhonderd miljoen berichten die drugscriminelen elkaar stuurden met versleutelde telefoons. Door die versleuteling te kraken, kregen opsporingsdiensten toegang tot ongekend waardevolle data. Maar wat kun je nou echt met zoveel data? Hoeveel menskracht heb je nodig om het te analyseren en er duiding aan te geven? De enige manier waarop we deze data daadwerkelijk uit kunnen nutten, is met behulp van datawetenschap en kunstmatige intelligentie. Zo werd er als eerste gezocht naar berichten die erop duiden dat iemand concreet in levensgevaar verkeert. Dit is voor kunstmatige intelligentie geen makkelijke taak, omdat natuurlijk taalgebruik bij uitstek zo’n menselijke eigenschap waar computers moeite mee hebben. De systemen die natuurlijke taalgebruik analyseren en duiden zijn vaak al jaren aan het leren.

Weerbare goederenstromen

De transportsector is van doorslaggevend belang voor onze welvaart. Helaas wordt de transportsector ook geplaagd door ondermijning. Goederenstromen worden misbruikt als dekmantel voor het transport van drugs. Dit zorgt overal in de transportsector – maar misschien nog het meeste in onze havens – voor gevaarlijke situaties. JADS werkt dan ook nauw samen met de Rotterdamse haven, waar data al lang een belangrijke rol speelt. Zo laten ze kunstmatige intelligentie los op een digitale kopie – een digital twin – van de haven. Het doel is daarbij om menselijke schakels die kwetsbaar zijn voor ondermijning weg te nemen. Daarnaast kijkt men op een nieuwe manier naar een van de meest doorslaggevende uitvindingen van de vorige eeuw: de transportcontainer. De ambitie is daarbij dat de container van de toekomst – ondersteund door moderne sensortechniek, kunstmatige intelligentie en een smart lock – criminelen op voorhand buitenspel zet. 

Misbruik van vastgoed

Vastgoed is een doorslaggevende schakel in de criminele keten waar ook wij als PVO veel aandacht voor hebben. Ook hier gaat Tops datawetenschap en kunstmatige intelligentie inzetten om criminelen te slim af te zijn. In plaats van naar statische indicatoren te kijken, gaat men op basis van data een normale situatie in kaart brengen, om vervolgens te analyseren hoe criminele transacties hiervan afwijken. Zo ontdekt men nieuwe indicatoren en signalen. De kunstmatige intelligentie kan daarop verder leren, maar ook voor verhuurders, makelaars en notarissen is dit waardevolle informatie.