KG4J — Knowledge Graphs for Justice

يلعب المعهد الوطني لعلم الأدلة الجنائية وعلم الجريمة (INCC) دورًا علميًا في نظام العدالة الجنائية البلجيكي. من ناحية، يقدم خبرة جنائية في مجالات مثل الحمض النووي وعلم السموم والمخدرات. ومن ناحية أخرى، يجري أبحاثًا في علم الجريمة، على سبيل المثال حول العودة إلى الإجرام والمسارات الإجرامية. للقيام بذلك، يعالج كمية كبيرة من البيانات. ومع ذلك، فإن الكثير من هذه البيانات مجزأة أو غير مستغلة بالكامل. لا تزال المعلومات القيمة مخفية.

الاقتراح

يهدف مشروع الرسوم البيانية للمعرفة من أجل العدالة (KG4J) إلى حل هذه المشكلة. كيف؟ من خلال بناء واستغلال أنظمة تحليل البيانات القائمة على نظرية الرسوم البيانية، والرسوم البيانية للمعرفة، والذكاء الاصطناعي (AI)، بما في ذلك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). ومن خلال تحديد سياسة حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي.

ما هي نظرية الرسوم البيانية؟

تشكل الرسوم البيانية وسيلة طبيعية لتمثيل البيانات المتصلة. تصبح الكيانات عقدًا مرتبطة بعلاقات. تخيل خريطة مترو الأنفاق: كل محطة هي عقدة، وكل خط هو علاقة. ما هي أقصر مسافة بين محطتين؟ ما هي المحطة الأكثر اتصالاً؟ تجيب نظرية الرسوم البيانية على هذه الأنواع من الأسئلة.

ما هو الرسم البياني للمعرفة؟

تحول إضافة المعلومات الدلالية — أي تعريفات المعنى — الرسم البياني إلى رسم بياني للمعرفة. تصبح قابلة للقراءة آليًا، وقابلة للتفسير، وقابلة للبحث. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة استغلالها للإجابة على الأسئلة.

ما هو نموذج اللغة الكبير؟

نموذج اللغة الكبير (LLM) هو المحرك لوكلاء المحادثة الحديثين. لقد تم تدريبه على التنبؤ بالخطاب البشري من كميات هائلة من النصوص. يمكنه الدخول في حوار معنا والمساعدة في إنجاز مهام أخرى، مثل البرمجة.

ما سنفعله بهذه التكنولوجيا

سيطبق مشروع KG4J نظرية الرسوم البيانية والرسوم البيانية للمعرفة ونماذج اللغة الكبيرة على حالات استخدام مختارة، من أجل الكشف عن قيمة البيانات الحالية وتوفير قدرات جديدة.

أبحاث علم الجريمة

لقد استخدم المعهد الوطني لعلم الأدلة الجنائية وعلم الجريمة بالفعل رسمًا بيانيًا لفحص العودة إلى الإجرام والمسارات الإجرامية من مصادر بيانات منفصلة. الهدف الآن هو معالجة هذا الرسم البياني لاكتشاف أنماط جديدة، وتحويله إلى رسم بياني للمعرفة مدعوم بالذكاء الاصطناعي. سيسمح هذا باستعلامات متقدمة واستكشاف أبسط للمسارات الإجرامية.

الخبرة الجنائية

تعالج INCC عمومًا البيانات الجنائية بطريقة تكتيكية، دون تحليل لاحق يربط العناصر بعضها ببعض. على سبيل المثال، تربط قواعد بيانات الحمض النووي ملفات تعريف الحمض النووي بين القضايا، ثم تتوقف عند هذا الحد. إن تحويل هذه البيانات إلى رسم بياني سيسمح بالكشف عن أنماط المشاركة في الجريمة، واكتشاف الشبكات الإجرامية. إن ربط الأدلة يدعم كلاً من التحقيقات الجارية والسياسة الجنائية طويلة الأمد.

البيانات غير المهيكلة

نصوص جلسات الاستماع، ملاحظات الخبراء، التسجيلات: كمية البيانات غير المهيكلة هائلة. بفضل الذكاء الاصطناعي — وخاصة نماذج اللغة الكبيرة — يصبح من الممكن تحويلها إلى رسم بياني للمعرفة. سيتمكن هذا الرسم البياني بعد ذلك من الإجابة على أسئلة حول هذه المحتويات.

الأهداف

1. بناء بنية تحتية للرسوم البيانية للمعرفة (KGI) تدمج البيانات الجنائية والأدلة الجنائية، وتكون قابلة للبحث عبر واجهة سهلة الاستخدام.

2. إظهار حالات الاستخدام: إحصاءات حول العودة إلى الإجرام، واكتشاف أنماط جديدة، وتطبيقات جنائية.

3. تطوير طرق لمعالجة البيانات غير المهيكلة: استخراج الرسوم البيانية من النص، وتحليل الخطاب وإعادة بناء المسارات الإجرامية، مع قدرات المحادثة لنماذج اللغة الكبيرة.

4. تحديد نموذج حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع القيم المؤسسية والمتطلبات القانونية.

الخاتمة

سيتيح مشروع KG4J للمعهد الوطني لعلم الأدلة الجنائية وعلم الجريمة إنتاج معلومات جنائية وعلم جريمة معززة. فهو يربط البيانات المجزأة، ويثمن البيانات الموجودة، ويطور قدرات جديدة عبر الرسوم البيانية والذكاء الاصطناعي، ويضع ممارسات موثوقة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي لخدمة العدالة.