تطبيق التعلم في مجال الآلات في تحليل البيانات الشرعية

فهم التعلم في مجال الآلات ودوره في العلوم الجنائية

وتمثل التعلم في مجال الآلات مجموعة فرعية تحولية من الاستخبارات الاصطناعية تتيح للنظم الحاسوبية التعلم من أنماط البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت دون وضع برامج واضحة لكل مهمة، كما أن الاستخبارات الأثرية والتعلم في مجال الآلات تُحدث ثورة في الطب الشرعي الرقمية من خلال إتاحة إجراء تحقيقات أسرع وأكثر دقة وكفاءة، وفي سياق تحليل البيانات الجنائية، أصبحت هذه التكنولوجيا لا غنى عنها لمعالجة المجلدات المتزايدة من الأدلة الرقمية التي تولد تحقيقات حديثة.

وتُعرّف المنظمة الجنائية الدولية للشرطة الجنائية الطب الشرعي الرقمي بأنه فرع متخصص من علم الطب الشرعي يركز على البيانات الإلكترونية، ويُكلف علماء الطب الشرعي الرقمية باستخراج البيانات الرقمية وتحديدها وتخزينها وتحليلها والإبلاغ عنها، التي قد تكون ذات صلة بالتحقيق، وقد جعل انفجار البيانات الرقمية في السنوات الأخيرة من الصعب إنجاز هذه التحقيقات، وقد أدى الحجم الهائل للمعلومات التي يجب على المحققين معالجتها من خلال استخدام أدلة الهواتف الذكية التي تحتوي على سجلات شبكية معقدة.

(ب) تُظهر خوارزميات التعلم الماكنة عند تحديد الأنماط والأورام والعلاقات في مجموعات البيانات الضخمة التي تستغرق أشهراً أو حتى سنوات من التحليل البشري، ويمكن تدريب هذه النظم على بيانات الطب الشرعي التاريخية للتعرف على التوقيعات على النشاط الإجرامي، وكشف الأدلة المتلاعبة، بل والتنبؤ بالتهديدات الأمنية المحتملة قبل أن تتحقق، وتشمل التكنولوجيا مختلف النهج التي تشمل التعلم المشرف عليه (حيث تتعلم الخوارزمات الجديدة).

وفي العصر الرقمي، يمثل انتشار البيانات وتعقيدها تحديات كبيرة في مجال التحليل الرقمي للطب الشرعي، وكثيرا ما تكافح الأدوات التقليدية مواكبة حجم البيانات وتطويعها، مما يؤدي إلى تأخير في كشف النشاط غير المشروع، وتعالج هذه الدراسة هذه التحديات عن طريق إدماج تقنيات استخبارات صناعية متقدمة، تتغلب على هذه القيود وتعزز فعالية وكفاءة الطب الشرعي الرقمي.

تطور المعلوماتية في الطب الشرعي الرقمي

ومع تطور القدرات الحاسوبية المتقدمة والخرافيزميات، شهدت التسعينات وأوائل العقد الأول من القرن العشرين توسيع نطاق تقنيات التعلم الآلات إلى مختلف التخصصات الجنائية، بما في ذلك تحليل الحمض النووي، وفحص خط اليد، والقذائف، وأرست هذه الفترة الأساس للدور المتعدد الجوانب الذي تضطلع به منظمة العفو الدولية في علم الطب الشرعي المعاصر، وما بدأ كنظم بسيطة للاعتراف بالنمط تطور إلى أطر متطورة قادرة على تناول أنواع متعددة من الأدلة في آن واحد.

وقد بدأ الطب الشرعي الرقمي بالاستفادة من المعلومات القانونية منذ بضع سنوات، وكان أول تطور رئيسي في هذا الصدد هو تنفيذ شبكات الظواهر العصبية من أجل التعرف على الصور وتصنيفها، وقد كانت هذه الأداة القوية أداة مفيدة لفحص الطب الشرعي في إنفاذ القانون، مما مكّنهم من تحليل الصور التي تلتقطها كاميرات المراقبة والأجهزة المضبوطة بمزيد من الكفاءة، وعجلت بشكل كبير بتحديد الأشخاص الذين لهم مصلحة وضحايا إيذاء الأطفال، فضلا عن كشف المحتوى المتصل بالقضايا، مثل الأسلحة النارية أو المواد الإباحية.

وتمتد المشهد الحالي للطب الشرعي الذي تعمل به الوكالة الدولية للطاقة الذرية إلى أبعد من تحليل الصور، وفي المشهد الحالي، اخترقت المنظمة مجالات عديدة من مجالات التحقيق الجنائي، وثورة المنهجيات التقليدية، وقد تحولت الصور وتحليلات الفيديو بشكل خاص، حيث أصبحت أجهزة التصوير التابعة للشركة قادرة على التعرف على الوجه وكشف الأجسام، وتعزيز الأدلة البصرية المنخفضة الجودة من مواقع الجريمة، وتُدمج نظم حديثة بين تكنولوجيات متعددة من نوع " AIa " ، بما في ذلك اللغات الطبيعية.

تطبيقات شاملة للتعلم في مجال الآلات في تحليل البيانات الشرعية

التصوير الرقمي والتصوير الجنائي

وقد أدى التعلُّم الماكني إلى ثورة كيفية قيام خبراء الطب الشرعي بتحليل الأدلة البصرية، إذ يمكن للخوارزميات التعليمية العميقة أن تكتشف التلاعب المتطور في الصور الرقمية والفيديو، بما في ذلك وسائل الإعلام الاصطناعية العميقة التي أنشئت باستخدام منظمة العفو الدولية والتي يمكن أن تُخلِّف شخصية أفراداً حقيقياً، وكثيراً ما تترك أعمدة العنق أثراً مثل عدم الاتساق في اللون والنسيج والجليات غير القانونية.

ويمكن للشبكات العصبية المتقدّمة للثورة أن تحلل البيانات على مستوى البيكسل لتحديد علامات التلاعب، والضغط على القطع الأثرية، وعدم الاتساق في البيانات الوصفية التي تشير إلى التلاعب، ويمكن لهذه النظم أن تجهز آلاف الصور في دقائق، وتصنّف المحتوى تلقائيا، وتبيّن الأشخاص الذين لهم مصلحة من خلال التعرف على الوجه، وتبيّن وجود أدلة يمكن أن تكون ذات صلة بمراجعة البشر.

وتمتد التكنولوجيا أيضا إلى تعزيز الفيديو، حيث يمكن لوحدات التعلم الآلي أن تحسن نوعية لقطات المراقبة المنخفضة الاستبانة، وتثبيت أعمال الكاميرا المهتزنة، بل وتعيد بناء التفاصيل المضمونة، وقد أثبتت هذه القدرة أنها لا تقدر بثمن في الحالات التي تأتي فيها الأدلة الوحيدة المتاحة من كاميرات أمنية ضعيفة أو تسجيلات هاتف محمولة.

تجهيز اللغات الطبيعية وتحليل الوثائق

وتشمل الأجهزة الرقمية التي تُجرى في التحقيقات الجنائية أو المتعلقة بالأمن السيبراني عادة سنوات من السجلات النصية في الرسائل والبريد الإلكتروني والمذكرات والوثائق والسجلات وغيرها من الملفات، وتتمتع نماذج اللغات الكبيرة بالمهارات اللازمة لتحليل هذه البيانات النصية ومساعدة المُحققين الرقميين على تحديد التفاصيل الحاسمة اللازمة للتحقيقات بسرعة.() ويمكِّن تجهيز اللغات الطبيعية محللي الطب الشرعي من الحصول على معلومات ذات مغزى من عمليات المراجعة اليدوية الواسعة النطاق التي قد تكون مستحيلة.

ويمكن أن تؤدي نظم التخطيط الوطنية الحديثة تحليلاً للمشاعر للكشف عن لغة التهديد، وتحديد الكيانات الرئيسية والعلاقات داخل الاتصالات، بل وكشف الأنماط اللغوية التي توحي بالخداع أو التنسيق بين المشتبه فيهم، وخلافاً لعمليات التفتيش التقليدية للكلمات الرئيسية التي لا نكشف إلا عن مطابقة الكلمات الدقيقة، يركز بيلكاجي تي على فهم المعنى وراء الكلمات، ولهذا السبب، حتى إذا تم التعبير عن الفكرة في مرادف أو حمى، فإن الإدارة لا تزال تساعد على النظر في هذه القدرة على كشفها.

وقد استحدثت الهارتي وياسي (2025) إطارا شاملا لإجراء تحقيقات الطب الشرعي الآلية التي تعمل بالحركة الليمبرالية، وذلك لمعالجة التحديات التي يطرحها الحجم الهائل، وسرعة، وتنوع سجلات السحب القائمة على تقنيات التعلم ذات الطلقات السحابية لتصنيف البيانات المتعلقة باللوجات وإعادة تصميم جداول زمنية للهجمات عبر الهياكل الأساسية الموزعة.

ويمكن لهذه النظم أيضا أن تجري تحليلاً شاملاً اللغة، مما يمكّن المحققين من معالجة الأدلة بلغات متعددة دون أن يشترطوا على مترجمين بشريين للترايج الأولي، وهذه القدرة قيمة بوجه خاص في التحقيقات الدولية التي تنطوي على الجريمة المنظمة أو الإرهاب، حيث يمكن أن تشمل الاتصالات عشرات اللغات واللهجات.

الاعتراف بالأدوات وتحليل السلوك

أحد أقوى تطبيقات التعلم الآلي في الطب الشرعي هو قدرته على تحديد الأنماط عبر مصادر البيانات المتباينة، الاعتراف بالبراءات يمثل نقطة تكامل حرجة خلال مرحلة الفحص، حيث تساعد أجهزة التحكم في التلوث الليفيزيائي المحقق في تحديد القطع الأثرية الشرعية، وكشف السلوك الشاذ، ومعرفة التوقيعات الهجومية عبر مصادر البيانات المتباينة، وقدرة الإدارة المحلية على معالجة البيانات غير المُنظمة،

ويمكن أن تحلل خوارزميات التعلم الماكنة أنماط السلوك الإجرامي للتنبؤ بالجرائم المقبلة أو تحديد الصلات بين الحوادث التي تبدو غير متصلة بها، ومن خلال معالجة بيانات الجريمة التاريخية، والمعلومات الجغرافية، والأنماط الزمنية، وتفاصيل طريقة العمل، يمكن لهذه النظم أن تساعد على تخصيص الموارد على نحو أكثر فعالية، وربما تمنع الجرائم قبل وقوعها.

فالنماذج التعليمية غير المشرفة المستخدمة في خوارزميات التعلم الآلاتي مثل رصد أنماط غير عادية من النشاط، مثل التقلبات الكبيرة في التفاعلات أو السلوك المنسّق في حملات التضليل، مثلا، توفر قدرات قوية، ففي سياقات أمن الفضاء الإلكتروني، تُستحث أجهزة التعلم الآلات على كشف سلوك الشبكات الشاذ الذي قد يشير إلى حدوث تدخلات أو تصفية البيانات أو سوء السلوك.

وتساعد أدوات تنظيم الجريمة التي تعمل بالوكالة المحققين على تصور الصلات بين الأفراد وحركاتهم عبر مختلف البرامج، مما يتيح للمحققين وضع مخططات شاملة للشبكة تبين العلاقات بين المشتبه فيهم والمواقع والأحداث التي تقوم بإعادة بناء هيكل المنظمات الإجرامية التي قد تظل مخبأة.

تحديد المقاييس الحيوية ومطابقتها

وقد كان تحليل البصمات منذ زمن طويل تقنية تقليدية في الطب الشرعي الرقمي، ولكن مثل التقنيات التقليدية الأخرى، كان المحققون البشريون محدودين بقدرتهم على تفسير وتحليل النتائج، وكثيرا ما أدى تحليل البصمات البشرية إلى أخطاء وأخطاء تضر بسلامة التحقيق، وقد أدى التعلم في مجال الآلات إلى تحسن كبير في سرعة ودقة نظم المطابقة البيولوجية.

ويمكن لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات أن تساعد على تحسين دقة وسريعة تحليل البصمات بطرق شتى، مثل تكييف البصمات آليا، وتحسين البصمات المتأخرة، وتحديد السمات الفريدة، ويمكن للنظم الحديثة أن تجهز بصمات جزئية أو متدهورة لا يمكن استخدامها في الأساليب التقليدية، باستخدام شبكات عصبية مدربة على ملايين العينات لتحديد الأنماط المميزة حتى في الأدلة السيئة الجودة.

وبالإضافة إلى البصمات، قامت قوى التعلم الآلي بتطوير نظم التعرف على الوجوه التي يمكن أن تحدد الأفراد عبر صور متعددة رغم التباينات في الإضاءة والزاوية والعمر وحتى التنكر المتعمد، ويمكن لهذه النظم أن تبحث من خلال قواعد بيانات ضخمة في ثوان، وتقارن أدلة مسرح الجريمة بملايين الصور المرجعية لتوليد مباريات محتملة لاستعراض المحققين.

ويلاحظ معهد العدل الوطني أن المعهد يمكن أن يعجل كثيراً بتحليل الحمض النووي، بفضل قدرته على التشغيل الآلي، والتنبؤ بموجزات الحمض النووي والمساعدة في تحليل القرابة المعقدة، ويجد العديد من علماء الطب الشرعي نهجاً هجيناً يشمل المحققين البشريين، فضلاً عن عمليات التعلم الآلي، مما يتيح لهم تحسين تحليل عينات الحمض النووي وتعزيز نتائج تحقيقاتهم، ويجمع هذا النهج الهجين بين قدرات التقدير النمطي لآليات من جانب الخبراء في السياق.

تحليل التقصي عن الجرائم السيبرانية والرسوم الرقمية

وفي الطب الشرعي الإلكتروني، تساعد المنظمة الدولية للطاقة في كشف وتحليل الجرائم السيبرانية، ويمكن أن تحدد الأدوات الآلية التوقيعات على برمجيات غير مأمونة، وكشف أنماط حركة المرور غير العادية للشبكة، وتحليل الآثار الرقمية لتتبع أنشطة الجرائم السيبرانية، ويتطلب تطور الهجمات الإلكترونية الحديثة أدوات للكشف والتحليل متطورة بنفس القدر.

ويمكن لنظم التعلم في مجال الآلات تحليل حركة الشبكات في الوقت الحقيقي، وتحديد الاتصالات بين القيادة والمراقبة، ومحاولات تصفية البيانات، والحركة الأفقية داخل الشبكات المهددة، وتتعلم هذه النظم التوقيعات على أنماط الهجوم المعروفة، بينما تكشف أيضاً عن تهديدات جديدة من خلال سلوك كشفي شاذ يلغي من خطوط الأساس الثابتة حتى وإن لم يطابق أي توقيع هجوم معروف.

فالعناصر لا تخفي الأدلة فحسب، بل تُسمّمها، والمحققين التوجيهيين نحو سرد زائف، وهذا المشهد المتطور للتهديد يتطلب نظماً للتعلم الآلي لا يمكنها اكتشاف الهجمات فحسب، بل تحاول أيضاً التلاعب بالأدلة الشرعية نفسها، فالتلقّي والمساعدة المقدمة من منظمة العفو الدولية يجعلان هذه التقنيات أرخص وأسرع وأكثر تكراراً، والافتراض الواقعي للاستجابة للحوادث والتحقيقات هو الآن: قد تُشود البيئة أمامكم.

ويمكن للنظم المتقدمة أن تعيد بناء جداول زمنية للهجوم من بيانات السجل المجزأة، وأن توثق الأحداث عبر نظم متعددة، بل أن تنسب الهجمات إلى جهات فاعلة محددة في مجال التهديد استنادا إلى أساليبها وتقنياتها وإجراءاتها، وهذه القدرة على الإسناد أمر حاسم بالنسبة لكل من الادعاء العام والاستخبارات الاستراتيجية للتهديدات.

كشف الجريمة المالية

وفي التحقيقات المتعلقة بالجرائم المالية، تساعد منظمة العفو الدولية المحققين على كشف الأنشطة الاحتيالية - مثل غسل الأموال - عن طريق تحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات - وتجرب التعلم الآلاتي في تحديد الأنماط المشبوهة في البيانات المالية التي قد تشير إلى غسل الأموال أو الاحتيال أو الاختلاس أو غير ذلك من الجرائم المالية.

هذه الأنظمة يمكن أن تحلل ملايين المعاملات لتحديد أنماط غير عادية مثل الهيكلة (تجميد المعاملات الكبيرة إلى معاملات أصغر حجماً لتجنب العتبات التبليغية) أو عمليات النقل التعميمي أو المعاملات التي لا تتفق مع سلوك العميل المعتاد، وقدرة التعرف على النشاط المعقد والمريب تتيح تحديد هوية جنائية أسرع وأكثر دقة، مما يوفر ميزة حاسمة على التحليل اليدوي التقليدي.

ويمكن لنماذج التعلم في مجال الآلات أيضا أن تكتشف خططا متطورة للاحتيال من خلال تحديد العلاقات بين الحسابات التي يبدو أنها غير مترابطة، والاعتراف بأنماط التواطؤ، ومعرفة المعاملات التي تنطوي على ولايات أو كيانات معروفة ذات مخاطر عالية، وتتعلم التكنولوجيا باستمرار من أنماط الاحتيال الجديدة، وتتكيف مع الأساليب الإجرامية المتطورة.

Social Media and Open Source Intelligence

وقد أصبحت برامج وسائط الإعلام الاجتماعية حجر الزاوية في الاتصالات الحديثة، وقد ازداد أثرها على الطب الشرعي الرقمي زيادة كبيرة، إذ تولد هذه البرامج كميات هائلة من البيانات التي لا تقدر بثمن لإعادة بناء الأحداث، وتحديد المشتبه فيهم، ودعم الأدلة في التحقيقات الجنائية والمدنية، غير أن محللي الطب الشرعي يواجهون تحديات، بما في ذلك القيود على الخصوصية، ومسائل سلامة البيانات، وتجهيز المجلدات الضخمة من المعلومات.

ويتيح التعلم في مجال الآلات للمحققين تجهيز كميات كبيرة من بيانات وسائط التواصل الاجتماعي لتحديد الأدلة ذات الصلة، وتتبع تحركات المشتبه بهم والرابطات، بل والتنبؤ بالتهديدات المحتملة، ويمكن أن تحلل معالجة اللغات الطبيعية مواقع لتهديد اللغة أو مؤشرات التطرف أو أدلة التخطيط الجنائي، ويمكن أن تحدد نظم الرؤية الحاسوبية الأفراد والمواقع والأشياء التي تنشر الصور والفيديوات.

ويمكن لهذه النظم أيضاً أن تكشف عن سلوكيات متناسقة - مثل شبكات الفول التي تنشر معلومات مشوهة أو حملات مضايقة منسقة - عن طريق تحليل أنماط النشر، والعلاقات الحسابية، وأوجه التشابه في المحتوى بين آلاف الحسابات في آن واحد، وهذه القدرة تزداد أهمية للتحقيق في التدخل في الانتخابات، والإرهاب، وتنظيم حملات تضليل المعلومات.

أهم ما للتعلم في مجال الطب الشرعي

السرعة والكفاءة غير المتوقعة

ومع إجراء تحقيقات تشمل حواسيب مكتبية متعددة، وحاسوبا محمولة، وأجهزة متنقلة تحمل سواتل من النص، وبيانات سمعية وفيديو، تسمح أدوات التحقيق للمحققين بتحديد الأدلة الرئيسية بسرعة، مما يقلل كثيرا من الوقت اللازم لإغلاق القضايا، ولا يمكن أن تُستكمل بسرعة الاستفادة من التعلم الآلي على نحو مفرط - في ساعات أو حتى دقائق يمكن إنجاز المحللين البشريين.

ومن أهم التحديات في الطب الشرعي الرقمي الحديث، سواء في قطاع الشركات أو إنفاذ القانون، وفرة البيانات، ونظرا لزيادة قدرات التخزين الرقمي، فإن أجهزة الهاتف المحمولة اليوم يمكنها أن تجمع حتى ما يصل إلى 1TB من المعلومات، ونظرا لأن حالات إدارة المعلومات الإدارية يمكن أن تنطوي على حفنة من الأجهزة، فليس من غير المعتاد أن يكون هناك بضع عشرات من المكررات التي تقول في إطار تحقيق واحد، مما يجعل من هذه المجلدات أقل الأدلة تجهيزا والوقت اللازم للفحصها.

وهذه الميزة السريعة تترجم مباشرة إلى حل أسرع للقضايا، وهو أمر يمكن أن يكون حاسما في التحقيقات التي تراعي الوقت، مثل حالات الاختطاف، أو الهجمات الإلكترونية النشطة، أو الحالات التي قد يفر فيها المشتبه بهم أو يدمرون أدلة إضافية، كما أن المعالجة السريعة تعني أن مختبرات الطب الشرعي يمكن أن تعالج عددا أكبر من القضايا دون زيادة متناسبة في عدد الموظفين، وأن تعالج القضايا المتأخرة المزمنة التي تصيب العديد من مرافق الطب الشرعي.

تعزيز الاستحقاق والتماسك

ويمكن أن تحقق نظم التعلم في مجال الآلات، عند التدريب والتثبت من صحتها، مستويات من الدقة تضاهي أو تتجاوز الخبراء الإنسانيين في العديد من المهام، والأهم من ذلك أنها تحافظ على أداء متسق دون الإهمال أو التحيزات المعرفية أو الأحكام الذاتية التي يمكن أن تؤثر على محللي البشر، وفي حين أن علم الطب الشرعي كان يرمي دائما إلى الموضوعية، فإن الحكم الإنساني يمكن أن يؤثر على التحامل المعرفي، بصورة شفافة، يمكن أن يساعد على الحد من هذه التحيزات التي تركز على أساسها فقط.

ويُعد اتساق نظم التعلم الآلي أمراً قيّماً بوجه خاص في سياقات الطب الشرعي حيث يجب أن تصمد الأدلة أمام التدقيق القانوني الدقيق، وسيؤدي نظام معلومات المحاسبة المصادق عليه على النحو السليم إلى تحقيق نفس النتائج عند تحليل الأدلة نفسها، بغض النظر عن عوامل خارجية مثل الضغط الزمني أو عبء العمل أو توقعات المحققين، وهذا التكاثر يعزز القيمة الإثباتية لنتائج الطب الشرعي.

لكن من المهم ملاحظة أن الدقة تعتمد كلياً على نوعية البيانات التدريبية وملاءمة الخوارزمية للمهمة المحددة، وقد تم تقييم جميع الأعمال المسحية باستخدام القياسات الكمية التقليدية، مثل الدقة وسجلات F1، والمقياس الدولي النوعي لتفسير الأدلة الرقمية ISO/IEC 27042، الذي يوفر رؤية عينية للطيور بشأن إمكانية الترجمة الشفوية، وتوقع واقعي لطريقة تحليل الطب الشرعي المقترحة.

القابلية للتسويق والقابلية للاعتماد

ويمكن أن تتوسع نظم التعلم في مجال الآلات بحيث تعالج كميات غير محدودة تقريبا من البيانات دون زيادة متناسبة في وقت التجهيز أو التكلفة، وعندما يتم تدريب نموذج ما، يمكن نشره في تحقيقات متعددة في آن واحد، وتجهيز الأدلة من عشرات الحالات أو مئات الحالات بالتوازي، وهذا التصعيد ضروري في عصر يستمر فيه نمو أحجام الأدلة الرقمية بشكل مطرد.

وتستخدم هذه النظم تقنيات مثل التعلم الآلي، والشبكات العصبية، وتجهيز البيانات المعقدة لتحليل كميات كبيرة من المعلومات، والاعتراف بأنماطها، وتوليد نواتج أو تنبؤات، وعلى عكس البرامجيات التقليدية، يمكن لنظم المعلومات الإدارية أن تحسن أدائها بمرور الوقت بالتعلم من البيانات والخبرات، بما يمكنها من التكيف مع قدراتها وجعلها أكثر تطورا.

كما أن قدرة التكييف على التعلم الآلاتي لها نفس القدر من الأهمية، حيث يتطور المجرمون في تطوير تقنيات وتكنولوجيات جديدة، يمكن إعادة تدريب نظم التعلم الآلات على البيانات الجديدة للتعرف على التهديدات الناشئة وأنواع الأدلة، وهذه القدرة على التعلم المستمر تكفل عدم تجاوز أدوات الطب الشرعي بسرعة النظم التقليدية القائمة على القواعد.

التشغيل الآلي لمهام الروتين

وتُبرز منظمة العفو الدولية المهام التكرارية آلياً، وتخليص محققي الطب الشرعي من التركيز على الأنشطة ذات القيمة العالية، ومن خلال معالجة البيانات الروتينية وتصنيفها وترتيبها الأولي، تتيح نظم التعلم الآلي للخبراء البشريين تركيز وقتهم وخبرتهم على التحليلات المعقدة، واتخاذ القرارات الاستراتيجية، والمهام التي تتطلب حكماً إنسانياً وفهماً سياقياً.

ويعزز إدماج منظمة العفو الدولية في تدفق العمل في مجال التحقيقات الرقمية إنتاجية خبراء الطب الشرعي عن طريق تعزيز السرعة والجودة على السواء، وتساعد المنظمة في تحديد الأدلة الرئيسية بسرعة أكبر، مما يتيح للمحققين التركيز على الجوانب الحاسمة لقضاياهم، ومن أجل إنفاذ القانون، يقلل تنفيذ هذه المبادرة من تراكم القضايا ويعجل بتحقيق العدالة، ويسهم في إقامة مجتمع أكثر أمانا وأمنا.

كما أن لهذا التشغيل الآلي آثار هامة على سلامة المحققين، ففي الحالات التي تنطوي على محتوى مقلق مثل مواد استغلال الأطفال أو جرائم العنف، يمكن أن تؤدي نظم الفرز والتصنيف الأولي، مما يقلل من تعرض المحققين للمواد المسببة للصدمات، وتقوم المنظمة بتثبيت الطب الشرعي الرقمية، مما يتيح للشرطة الكشف عن الأدلة الحيوية بسرعة أكبر، وحل القضايا بمزيد من الدقة، ويحتمل أن يحم المحققين من الخسائر التي تطالهم في النظر بصورة متكررة إلى المحتوى المثير للقلق.

الكشف عن اثارة اختباء

فبتجهيز مصادر متعددة للبيانات في وقت واحد وتحديد الروابط بين مجموعات البيانات الواسعة، يمكن لهذه النظم أن تكشف عن وجود صلات بين المشتبه فيهم، والأحداث، والأدلة التي قد يصعب اكتشافها عن طريق التحليل اليدوي.

ويمكن للمنظمة أن تربط بسرعة نقاط البيانات التي تبدو غير متصلة بها، مما يربط الأفراد عبر مختلف البرامج الاجتماعية أو خدمات الرسائل الخاصة، مما يكشف عن شبكات إجرامية معقدة، ولا تعجل هذه الممارسات بإجراء التحقيقات فحسب، بل توفر أيضا نظرة أكثر شمولا للعلاقات المشتبه فيها والأنشطة الإجرامية المحتملة، وهذه القدرة قيمة بوجه خاص في التحقيقات المعقدة التي تشمل الجريمة المنظمة أو الإرهاب أو خطط الاحتيال الواسعة النطاق.

ولدى منظمة العفو الدولية إمكانية تجميع النتائج من مختبرات الطب الشرعي، التي كثيرا ما تنتج نتائج من أنواع عديدة من الأدلة، مثل الحمض النووي، والمطبوعات المتأخرة، والأدلة الأثرية، واستنادا إلى تلك النتائج، يمكن أن تنتج منظمة العفو الدولية معلومات عن البصيرة، وتعطي الأولوية للدلائل، وتقترح الخطوات التالية المحتملة للمحققين باستخدام التعرف على النمط والاختبار.

التحديات والقيود الحاسمة

متطلبات نوعية البيانات والتدريب

نظم التعلم في مجال الآلات هي فقط جيدة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها، بيانات التدريب غير الموثوق بها، أو التحيز أو غير التمثيلية، ستسفر عن نتائج غير موثوقة، بغض النظر عن مدى تطور الخوارزمية، وتتطلب التطبيقات الشرعية بيانات تدريبية عالية الجودة ومشفوعة بعناية تمثل المجموعة الكاملة من السيناريوهات التي قد يصادفها النظام في تحقيقات العالم الحقيقي.

ويكتسي الحصول على هذه البيانات تحديا في سياقات الطب الشرعي، وكثيرا ما تكون البيانات الحقيقية المتعلقة بالطب الشرعي حساسة أو محمية قانونا أو مصنفة، مما يجعل من الصعب جمع بيانات تدريبية كبيرة، وقد لا تستوعب البيانات الاصطناعية أو المحاكاة بشكل كامل مدى تعقيد وتباين الأدلة في العالم الحقيقي، وبالإضافة إلى ذلك، فإن الأدلة الجنائية تتطور باستمرار مع تكييف التغييرات التكنولوجية والمجرمين لأساليبهم، مما يتطلب إعادة التدريب المستمر وتوثيق نماذج التعلم الآلات.

بيد أن هناك تحديات تواجه هذا النهج عندما يتعلق الأمر بخلق نموذج العملية التي يجري آليتها وتحسُّنها، وهذا يتطلب فهماً جيداً لكل من مجال المشاكل وتكنولوجيا المعلومات المسبقة عن علم لنموذج المشكلة بطريقة مجردة حيث لا تُصاغ إلا الجوانب الرئيسية والضرورية لتجنب أن تصبح معقدة للغاية.

Algorithmic Bias and Fairness

ومن أخطر الشواغل التي تحيط بالتعلم الآلي في الطب الشرعي احتمال التحيز الخواري، وإذا كانت بيانات التدريب تعكس التحيزات التاريخية - مثل أعمال الشرطة غير المتناسبة لبعض المجتمعات المحلية - فإن النماذج الناتجة عن ذلك قد تديم هذه التحيزات بل وتزيد من حدتها، مما قد يؤدي إلى نتائج تمييزية، مثل نظم الاعتراف بالوجه التي لا تؤدي إلا إلى سوء أداء جماعات ديموغرافية معينة أو أدوات تنبؤية للشرطة التي تتجاوز حدود المناطق المحددة.

من المهم الاعتراف بأن هناك قيوداً على هذه التكنولوجيا، وكما هو الحال دائماً، هناك آثار أخلاقية يجب أن نفكر بها عندما نعتمد بشدة على (آي) لكشف الكذب، ومن المهم أيضاً الاعتراف بالتحيز المحتمل الذي يمكن أن يوجد داخل هذه التكنولوجيا،

يمكن أن يكون من الصعب نقل قيمة البيانات بسبب أن الثقافات المختلفة تستخدم أساليب اتصال مختلفة، بالإضافة إلى خلفياتها الثقافية، قد تضع مختلف المجتمعات درجات الأهمية على مجموعة متنوعة من العوامل، بالإضافة إلى أن الدراسات الشرعية للبيانات الرقمية لم تكن متنوعة بما فيه الكفاية، وأغلبية محققي الجرائم السيبرانية قد تركز على الحالات التي تنطوي على ثقافة غربية شعبية، ومع ذلك فإن التعلم الآلي المكرس للبيانات من مختلف المناطق والثقافات يمكن أن يحسن

وتتطلب معالجة التحيز اهتماماً دقيقاً لتدريب تكوين البيانات، ومراجعة منتظمة لنواتج النظم من أجل التأثيرات المتباينة، والشفافية بشأن القيود والتحيزات المحتملة للنظم المنشورة، كما تتطلب أفرقة متنوعة من المطورين وخبراء الطب الشرعي الذين يمكن أن يحددوا قضايا التحيز المحتملة التي قد لا تكون واضحة بالنسبة للجماعات المتجانسة.

التفسير والشفافية

وهناك العديد من نماذج التعلم الآلات المتقدمة، ولا سيما الشبكات العصبية العميقة، تعمل كصناديق سوداء، وتنتج نتائج دقيقة، ولكن التعليل وراء هذه النتائج لا يكترث حتى بمبتكريها، وهذا الافتقار إلى التفسير يطرح مشاكل خطيرة في سياقات الطب الشرعي، حيث يجب تقديم الأدلة في المحكمة وتحمل الاستجواب.

غير أن التحديات الحاسمة، بما في ذلك مخاطر الهلوسة، والتلاعب بالخصائص من خلال تقنيات التسمم بالقطع، والشواغل المتعلقة بالشرح الشرعي الناشئة عن الطابع الأسود لعملية اتخاذ القرار في الإدارة المحلية لا تزال قائمة، مع تأكيد أصحاب البلاغ على ضرورة وجود أطر قوية للتحقق من صحة الأدلة الجنائية، وعلى القضاة والمحلفين ومحامي الدفاع فهم كيفية الحصول على الأدلة وتحليلها، وإذا كان نظام AI يعلّم دليلاً مهماً ولكن لا يمكن تفسيره.

مايكل ماجورسكي عالم أبحاث في الـ إن إس أيه ريستي أكد على الحاجة لفحص أجوبة النظم المولدة بشكل مزدوج منذ أن كانت دائماً تستند إلى السياق الذي قدم لهم

الباحثون يطورون تقنيات "مُمكن تفسيرها" التي توفر معلومات عن عملية صنع القرار النموذجية لكن هذا لا يزال مجالاً نشطاً من الأبحاث، وفي غضون ذلك، يستخدم العديد من التطبيقات الشرعية التعلم الآلي في الترايج الأولي وتحديد الأولويات، مع خبراء بشريين يستعرضون النتائج ويصدقون عليها قبل استخدامها كدليل.

الهجمات المضادة والتلاعب بالأدلة

ونظراً إلى أن نماذج التعلم الآلي تُنشر بصورة متزايدة في بيئات عالية الاستيعاب وحساسة للأمن، فإن خطر التسمم النموذجي - حيث يتلاعب الخصمون بصورة غير معقولة ببيانات التدريب لتخريب السلوك النموذجي - قد ينطوي على تحد متزايد، ويمكن للخصوم المتطورين أن يتعمدوا صياغة أدلة مصممة لتغبيط نظم التعلم الآلاتي، إما عن طريق استغلال مواطن الضعف المعروفة أو باستخدام تقنيات التعلم الآلات الخداعية.

ويخضع هذا الافتراض الآن لضغط نشط من السلوك الخصمي والتلاعب الذي يمكن أن يُستخدم في إطاره، والتلاعب بالغير من النظم التحليلية (بما في ذلك الكشف عن الماجستير في القانون والثلاثيات) التي يمكن استغلالها من خلال التهرب والتسمم وغير ذلك من التقنيات الخداعية، مما يخلق سباق تسلح بين أدوات الطب الشرعي والمجرمين الذين يسعون إلى تجنب الكشف أو زرع أدلة كاذبة.

إن الدفاع عن الهجمات المناوئة يتطلب التحقق من صحتها، والرصد المستمر لأداء النظام، ووضع نماذج قوية بشكل عكسي يمكن أن تقاوم محاولات التلاعب، وخط الأنابيب الجديد يجمع بين الأساليب الهيكلية، والمقاييس الجغرافية، والإحصائية، والقابلية للتفسير، بما في ذلك التحويل النموذجي، وتحليل البيانات الطبوغرافية، وقيمتها الناظمة، ومؤشر التحليل القانوني الذي يُجريه بين شركة بنفورد، وبين إشارات مُتبة مُتَضَة مُتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَمَتَتَتَتَتَتَعَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَتَكَ

التحديات القانونية والمتعلقة بالمقبولية

ولا يزال الإطار القانوني لقبول الأدلة التي تُستمد من معلومات عن المعلومات الواردة في المحكمة آخذاً في التطور، إذ أن ولايات قضائية مختلفة لها معايير مختلفة للأدلة العلمية، ويجب أن تكون أدوات الطب الشرعي القائمة على التعلم الآلات مقبولة، وهذا يتطلب عادة إثبات أن التكنولوجيا صالحة علمياً، وقد تم التحقق منها على النحو الصحيح، وأن هذه النتائج يمكن الاعتماد عليها.

غير أن جميع هذه الطلبات المحتملة المتعلقة بالتسليم والتسليم تنطوي على مخاطر كبيرة - مثل عدم تصنيف الأدلة الهامة على أنها لا تستحق الاختبار، ويمكن أن تترتب عليها آثار على حياة المتهمين أو موتهم، وقد تؤدي إلى عدم مساءلة الأشخاص عن الجرائم، ولهذا السبب، أكد الخبراء على ضرورة أن يكون أي نظام من نظم المعلومات الإدارية قد أثبت موثوقيته وقوته قبل نشره.

ومن الاعتبارات الهامة إنشاء سلسلة من الحضانات للأدلة التي تحتاجها منظمة العفو الدولية، وتوثيق الخوارزميات والمعايير المحددة المستخدمة، وضمان وصول أفرقة الدفاع إلى الأدوات والمعلومات اللازمة للطعن في الأدلة التي تُستمد من هذه المعايير، وقد أثبتت التطورات الأخيرة في التكنولوجيا المعوقة قدرتها على تعزيز موثوقية الأدلة الجنائية وقابليتها للإبطال، وتبرز أعمال هذه الأفرقة الكيفية التي يمكن بها للهياكل اللامركزية أن تخفف من نقاط الفشل في السلاسل الطبية الشرعية.

الشواغل المتعلقة بالخصوصية والحريات المدنية

وتثير القدرات القوية للتعلم الآلي في الطب الشرعي شواغل كبيرة تتعلق بالخصوصية، فالنظم التي يمكن أن تحلل كميات كبيرة من البيانات الشخصية، وتتعقب الأفراد عبر منابر متعددة، وتتوقع السلوك القائم على الأنماط تثير تساؤلات بشأن المراقبة، وحقوق الخصوصية، والحدود المناسبة لسلطة التحقيق.

ويشمل ذلك حماية حقوق جميع الأشخاص المعنيين بالشهود والضحايا والمشتبه فيهم وعامة الجمهور الذين يمكن أن تُستَرَد بياناتهم في وثائق مسرح الجريمة، وينبغي لهذا الإطار أن يسترشد بالاستخدام المسؤول للمعارف القانونية في علم الطب الشرعي، ويوازن الكفاءة التكنولوجية مع مبادئ العدالة والإنصاف.

ويتطلب تحقيق التوازن بين الاحتياجات المشروعة لإنفاذ القانون وحقوق الفرد في الخصوصية وضع سياسات دقيقة، وآليات رقابة قوية، وأطر قانونية واضحة تحدد متى وكيف يمكن استخدام هذه الأدوات القوية، وضمان عدم إساءة استعمالها: يجب وضع سياسات واضحة لمنع إساءة استخدام معايير المحاسبة البيئية لأغراض خارج التحقيقات الشرعية، ويشمل ذلك إجراء استعراضات منتظمة لأدوات التحقيق في حالات الطوارئ، ورصد تطبيقاتها، وكفالة عدم وصول الموظفين المأذون لهم إلا إلى نظم معلوماتية حساسة، والشفافية العامة، إلى جانب أي انتهاكات ومستقلة.

الاحتياجات من الموارد والخبرة

ويتطلب تنفيذ التعلم الآلاتي في سياقات الطب الشرعي موارد كبيرة - لا مجرد البنية التحتية الحاسوبية، بل يتطلب أيضا خبرة متخصصة، وتحتاج المنظمات الشرعية إلى موظفين يفهمون علم الطب الشرعي والتعلم الآلي، وهو مزيج نادر حالياً ويحظى بقدر كبير من الطلب.

ويبرز الاعتماد على علماء البيانات ومهندسي النظم ومطوري البرامجيات الواقع الحديث الذي لم يعد علم الطب الشرعي وحده كتخصص مختبري صرف، ويزدهر في التعاون بين التكنولوجيا ومختلف المجالات العلمية والاجتماعية، وتدريب الموظفين الشرعيين الحاليين في تكنولوجيات المعلومات والاتصالات أو تعيين أخصائيين في مجال المعلومات القانونية يفهمون متطلبات الطب الشرعي في الوقت نفسه.

وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون الاحتياجات الحاسوبية للتدريب وإدارة نماذج التعلم الآلات المتطورة كبيرة، مما يتطلب استثمارات في المعدات، والموارد الحاسوبية السحابية، والصيانة الجارية، وقد تكافح مختبرات الطب الشرعي الأصغر من أجل توفير هذه الموارد، مما قد يؤدي إلى وجود تفاوت في قدرات التحقيق.

الاعتبارات الأخلاقية والتنفيذ المسؤول

الشفافية والمساءلة

ويتطلب التنفيذ الافتراضي للتعلم الآلي في الطب الشرعي شفافية كيفية عمل النظم، والقيود التي تفرضها، وإمكانية حدوث خطأ، وفي حين أن المعهد هو تكنولوجيا تحولية للوكالات، يجب أن يسترشد نشره بالاعتبارات المتعلقة بالغرض والشفافية والأخلاق، وينبغي للمنظمات الشرعية أن توثق نظمها الخاصة بمؤشرات التنفيذ توثيقا دقيقا، بما في ذلك مصادر البيانات التدريبية، وإجراءات التحقق، والقيود المعروفة، ومعدلات الأخطاء.

ويجب أن تكفل آليات المساءلة وجود عمليات واضحة لتحديد الأخطاء التي وقعت في نظم التنفيذ، وتصحيح المشكلة، ومنع حدوث أخطاء مماثلة في المستقبل، بما في ذلك الحفاظ على الرقابة البشرية على النتائج التي تتمخض عنها مبادرة التنفيذ، وضمان بقاء سلطة اتخاذ القرار النهائية مع خبراء بشريين مؤهلين.

(أوسبون) أشارت أيضاً إلى مقالة صدرت حديثاً في مجلة العلوم الشرعية الدولية، والتي تُجمل إطار ذكاء اصطناعي مسؤول خصيصاً لعلم الطب الشرعي. "إنها طريقة منظمة لترجمة مبادئ أخلاقيات مكافحة المخدرات إلى خطوات تنفيذية لإدارة مشاريع مكافحة المخدرات داخل منظمات الطب الشرعي"

التعاون بين منظمة العمل الدولية

ولا يتمثل النهج الأكثر فعالية في التعلم الآلي في الطب الشرعي في استبدال الخبراء الإنسانيين بل في زيادة قدراتهم، وقد يعزز التعاون بين الوكالات الإنسانية التحقيقات الجنائية من خلال نقاط القوة التكميلية، وتتفوق نظم المعلومات الإدارية على تجهيز كميات كبيرة من البيانات وأنماط تحديدها، في حين يوفر البشر فهماً سياقياً، وحكماً أخلاقياً، وقدرة على معالجة الحالات الجديدة التي تقع خارج بيانات التدريب.

العديد من المختبرات الشرعية تعتمد نهجاً تعاونياً حيث يلتقي خبراء البشر بنتائج التنفيذ، وفي هذه العملية قد يوحي النموذج بأن البصمة تعود إلى مشتبه به معين، ولكن مُفحص البصمات المدرب سيؤكد أو يتحدى تلك النتيجة من خلال التقنيات اليدوية، وهذا النهج المزدوج لا يقلل فقط من خطر الأخطاء بل ييسر أيضاً مواصلة تحسين نماذج المعلوماتية، حيث أن التغذية المرتدة من مُختبريْن البشر يمكن أن تُصحح عملية التعلم في النظام.

ويتوقف النجاح في إدماج مؤشر التنفيذ في العلوم الشرعية على نهج حذر ومقاس يقوم على البحث الدقيق، والمعايير الواضحة، والتنفيذ الفكري، والتعاون بين الباحثين والممارسين وصانعي السياسات أمر حيوي لتعزيز نظام تكمل فيه المعلومات والخبرات البشرية بعضها بعضا لتحسين نوعية التحقيق مع الالتزام بالمعايير الأخلاقية والقانونية، وبتناول هذه الأولويات، يمكن أن تحقق المنظمة إمكاناتها كأداة تحولية في علم الطب الشرعي.

التقييم والمعايير

ويلزم وضع أطر تقييم لضمان موثوقية التحليلات التي تتلقى مساعدة من جهات التحقيق الجنائي، ويتعين على دوائر الطب الشرعي وضع معايير صارمة للتحقق من نظم التعلم الآلي، على غرار متطلبات التحقق من أساليب الطب الشرعي التقليدية، ويشمل ذلك نظم الاختبار المتعلقة بمختلف مجموعات البيانات وقياس معدلات الأخطاء في ظل ظروف مختلفة، وضمان دعم مطالبات الأداء بأدلة تجريبية.

وتعمل المنظمات المهنية وهيئات المعايير على وضع مبادئ توجيهية بشأن المعلومات الإدارية في الطب الشرعي، ولكن هذه عملية مستمرة، حيث يحدد المعهد الدولي للتوحيد القياسي 27037 توقعات تحديد وجمع واقتناء وحفظ الأدلة الرقمية، ويتعين تحديث هذه المعايير وتوسيعها للتصدي للتحديات الفريدة التي تطرحها نظم التعلم الآلي.

ومن المهم بصفة خاصة أن تكفل الأطراف الثالثة التحقق من صحة أدوات الطب الشرعي التجارية أداءها على أنها إعلانات، وأن تستوفي المعايير المناسبة للدقة والموثوقية والنزاهة، وينبغي أن يكون هذا التحقق جاريا، حيث أن أداء النظام يمكن أن يتحلل بمرور الوقت إذا كانت بيانات العالم الحقيقي التي تصادفها تختلف عن بيانات التدريب.

حماية حقوق الأفراد

ويتطلب التنفيذ الأخلاقي ضمانات لحماية حقوق الأفراد الذين تجهز بياناتهم نظم الطب الشرعي، ولا يشمل ذلك المشتبه فيهم فحسب بل أيضاً الضحايا والشهود والأحزاب الثالثة البريئة التي يمكن أن تُستولى على معلوماتها في التحقيقات، ولا تشمل مبادئ تقليل البيانات إلى أدنى حد، ولا تُحتفظ إلا بالبيانات اللازمة لأغراض التحقيق المشروعة - وينبغي أن تسترشد في استخدام التعلم الآلات في الطب الشرعي.

ويجب إيلاء اهتمام خاص للسكان الضعفاء وضمان ألا تؤدي نظم التحقيق إلى إدامة أو تفاقم أوجه عدم المساواة القائمة في نظام العدالة الجنائية، وإجراء مراجعة منتظمة للآثار المتباينة، وإشراك المجتمع المحلي في وضع السياسات، وإنشاء آليات رقابة قوية، كلها عناصر هامة في التنفيذ الأخلاقي.

الاتجاهات المستقبلية والتكنولوجيات الناشئة

المتطورة في مجال الهندسة العميقة

وسيعزز الجيل القادم من معهد الطب الشرعي البنى المتطورة بشكل متزايد للتعلم العميق، ويجري تكييف نماذج التحول، التي أحدثت ثورة في معالجة اللغات الطبيعية، لتطبيقات الطب الشرعي، بما في ذلك إعادة بناء الجدول الزمني، ورسم الخرائط المتعلقة بالعلاقات، وتحليل الأدلة المتعددة الوسائط التي تجمع بين النصوص والصور والبيانات المنظمة.

وتظهر شبكات الزبيب العصبية الوعود الخاصة بالتطبيقات الشرعية، حيث أنها يمكن أن تمثل وتحلل بشكل طبيعي الشبكات المعقدة للعلاقات بين الناس والأماكن والأحداث والأدلة التي تميز العديد من التحقيقات، ويمكن لهذه النماذج أن تحدد الأنماط والأورام في هياكل الشبكات التي يصعب اكتشافها عن طريق التحليل التقليدي.

فعلى سبيل المثال، يمكن للأطر القائمة على الإدارة القائمة على القانون اللياقة أن تُؤمِّن إنتاج مجموعة المعارف الرقمية الطب الشرعي، وأن تحقق أكثر من 95 في المائة من الدقة في استخراج القطع الأثرية، مع الحفاظ على التقيد بتسلسل البيانات من خلال أجهزة تحديد الهوية المُنظَّمة ذات السمات، وأن تُعالج بنجاح مجموعات البيانات الجنائية الواسعة النطاق من أجل استخراج وصقل المواد الأثرية الشرعية بصورة تلقائية.

التحليلات في الوقت الحقيقي والقدرات الافتراضية

وستزداد نظم الطب الشرعي المقبلة نشاطها في الوقت الحقيقي، وتحليل الأدلة التي يتم جمعها بدلا من إجراء تحقيقات بعد وقوع الحوادث، وستكون هذه القدرة ذات قيمة خاصة في سياقات أمن الفضاء الإلكتروني، حيث يمكن أن تمنع أو تقلل من الضرر، ويمكن أن يكشف التحليل الفوري للحركة الشبكية، وسجلات النظم، وسلوك المستعملين عن حالات الاقتحام وخرق البيانات عند حدوثها، مما يتيح الاستجابة الفورية.

كما ستتوسع القدرات الافتراضية، حيث لا تقوم نظم التعلم الآلي فقط بتحليل الأحداث السابقة بل بالتنبؤ بالأخطار المقبلة، كما أن تميز نموذج هاسان وآخرون 2011أ وحسن وآخرون 2011ب يُقيم في قدرته على التنبؤ بأي جريمة وعلى التكيف والتعلم بشكل مستقل لحل الجرائم الجديدة والمقبلة، وهذا يمكن أن يُنشئ نمطا يمكن أن يضاف إلى مجموعات البيانات المجمَّعة للمساعدة في منع الجريمة وحلها.

التحليل المتعدد الوسائط والشامل لعدة دول

وستدمج نظم التحليل الجنائي في المستقبل على نحو متزايد أنواعا متعددة من الأدلة وأساليب التحليل، بدلا من نظم منفصلة لتحليل النصوص والصور والبيانات الشبكية والأدلة المادية، ستجمع المنابر المتكاملة بين هذه القدرات لتقديم تحليل شامل، ويمكن لهذه النظم المتعددة الوسائط أن تحدد الصلات والأنماط التي قد تفتقد عندما يتم تحليل مختلف أنواع الأدلة بمعزل عن بعضها البعض.

وقد أثبتت تدابير مكافحة غسل الأموال فعاليتها في جميع مجالات الطب الشرعي المتنوعة هذه، حيث حققت تسارعات الكشف التي تتجاوز 85 في المائة في سيناريوهات الصيد الخطرة (لين، 2024)، و 94.6 في المائة في الكشف عن الشذوذ (بان وآخرون، 2024)، و 98 في المائة في التصنيف في مهام استخراج الأدلة المتخصصة (كيم وآخرون، 2025أ) وبما أن هذه النظم تواصل تحسينها، فإنها ستصبح قادرة على التعامل مع التحقيقات المعقدة والمتعددة الجوانب.

وسيمكّن التعلم عبر النطاقات الرئيسية من نقل نظم المعلومات الجنائية المُدرّبة في مجال واحد من تطبيق معارفها على المجالات ذات الصلة، مما يقلل من الحاجة إلى بيانات تدريبية واسعة النطاق في كل سياق ممكن من سياق الطب الشرعي، وسيكون ذلك ذا قيمة خاصة بالنسبة لأنواع الأدلة الناشئة التي لا توجد فيها بعد مجموعات كبيرة من بيانات التدريب.

تقنيات التعليم والخصوصية - الحفاظ على الخصوصيات

:: تدريب نماذج التعلم الآلي الموحدة في أماكنها على نطاق منظمات متعددة دون تقاسم البيانات الأساسية التي تنطوي عليها، وهي نهج واعد لتحسين المعلومات الجنائية المتعلقة بالعلم الشرعي، مع حماية الخصوصية والمعلومات الحساسة، ويمكن لوكالات إنفاذ القانون أن تقوم بالتعاون في تدريب نماذج عن تجربتها الجماعية دون عرض تفاصيل الحالات أو أساليب التحقيق.

ومن شأن تقنيات التعلم الآلات الأخرى التي تحافظ على خصوصيات الخصوصية، مثل الخصوصية التفاضلية والتشفير الفظي، أن تتيح تحليل البيانات الحساسة مع توفير ضمانات رياضية بشأن حماية الخصوصية، وستساعد هذه التكنولوجيات على معالجة بعض الشواغل المتعلقة بالخصوصية المحيطة بالطب الشرعي، مع تمكينها من إجراء تحقيقات فعالة.

توليف الأدلة الآلية والإبلاغ عنها

وأخيرا، تبين قدرات تقديم الأدلة والإبلاغ عنها اهتماما كبيرا بالبحوث مع 7 ورقات تتناول تلخيص الأدلة، مما يعكس الحاجة الماسة إلى تجميع كميات كبيرة من بيانات الطب الشرعي الرقمية في معلومات استخبارية قابلة للتنفيذ ونتائج يمكن الإبلاغ عنها، وعلاوة على ذلك، فإن تمثيل الأدلة المنظمة يحظى بتركيز كبير مع 6 ورقات، مما يدل على تزايد الاعتراف بأهمية نواتج الطب الشرعي القابلة للقراءة الآلية التي تدعم قابلية التشغيل المتبادل والتفسير الآلي، إلى جانب إعداد التقارير (5 ورقات) والوصلات اللغوية الطبيعية (3 ورقات).

ولن تحلل النظم المقبلة الأدلة فحسب بل ستولد أيضاً تقارير شاملة تلخص النتائج وتشرح أهميتها وتقدمها في أشكال مناسبة لمختلف الجمهور من المتخصصين التقنيين إلى القضاة والمحلفين، كما أن قدرات توليد اللغات الطبيعية ستمكن نظم المعلومات الإدارية من تقديم تفسيرات واضحة ومفهومة للنتائج التقنية المعقدة.

كوانتوم للحساب والتحليل المتقدم

ومع نضج الحواسيب الكميّة، ستكون لها آثار عميقة على التحليل الجنائي، لا سيما في التحليل الكيميائي، وقد تكسر الحواسيب الكهرمائية العديد من مخططات التشفير الحالية، مما سيغير بشكل كبير من مشهد الطب الشرعي الرقمي، وفي الوقت نفسه، فإن التشفير كمياً سيخلق تحديات جديدة أمام المحققين الشرعيين.

كما أن خوارزميات التعلم الكمي قد توفر مزايا لبعض مهام الطب الشرعي، رغم أن هذه التكنولوجيا لا تزال في مراحل مبكرة من التطور، وسيحتاج الطب الشرعي إلى الاستعداد لهذه التحديات والفرص.

تطبيقات متخصصة في المناطق الناشئة

وفي مجال علم الأحياء الطب الشرعي، يمكن أن تؤدي منظمة العفو الدولية دوراً متزايداً في أساليب تسلسل الحمض النووي الجيل القادم، ويمكن أن تساعد نظم التكتل العميق العلماء على التمييز بين العينات المختلطة على نحو أكثر دقة، أو تحديد العلامات الوراثية النادرة، أو اكتشاف علامات جديدة في الطب الشرعي قد تفوتها الأساليب التقليدية، مما سيعزز قوة وشدة الأدلة الحمضية.

ومن المرجح أن يشهد الطب الشرعي الرقمي زيادة في استخدام نماذج التعلم الآلاتي القادرة على تحليل بيانات وسائط الإعلام الاجتماعية، وأجهزة التراسل المشفرة، والحركة الشبكية المعقدة، وسيتعزز هذا التحول بزيادة استخدام المجرمين في التشفير وأساليب القذف، مما يرغم المحققين على الاعتماد على تقدير النمط وتحليل البيانات الوصفية بدلا من الاسترجاع المباشر للمحتوى.

وسيزداد أهمية نظام الطب الشرعي على شبكة الإنترنت مع انتشار الأجهزة الذكية، وسيكون التعلم من الآلات ضروريا لتحليل المجلدات الضخمة من البيانات التي تنتجها أجهزة التصوير المقطعي وإعادة بناء الأحداث من شبكات الاستشعار الموزعة، ويمثل الطب الشرعي الآلي، وتحليل البيانات من المركبات ذات الصلة، مجالا جديدا يؤدي فيه التعلم الآلي دورا حاسما.

أفضل الممارسات في مجال التنفيذ

تحديد أهداف وقضايا استخدام

وينبغي للمنظمات التي تقوم بالتعلم الآلي في الطب الشرعي أن تبدأ بأهداف محددة بوضوح، وفي حالات استخدام محددة بدلاً من اعتماد نظام معلومات محاسبية خاصة من أجلها، وتحديد نقاط ألم معينة - مثل حالات التأخير في العمل، وأنواع محددة من الأدلة التي يصعب معالجتها، أو تكرار تحديات التحقيق - وتقييم ما إذا كان التعلم الآلات يقدم حلولاً عملية.

البدء بمشاريع تجريبية في البيئات الخاضعة للرقابة قبل نشر النظم في التحقيقات التشغيلية، مما يتيح للمنظمات تقييم الأداء وتحديد القضايا وتحسين العمليات قبل الالتزام بالتنفيذ على نطاق واسع، وتوثيق الدروس المستفادة وتبادلها مع دوائر الطب الشرعي الأوسع نطاقاً من أجل النهوض بالمعرفة الجماعية.

الاستثمار في التدريب والخبرة

التنفيذ الناجح يتطلب الاستثمار في تدريب موظفي الطب الشرعي هذا لا يعني أن كل مختص بالطب الشرعي يحتاج أن يصبح خبيراً في التعلم الآلي، ولكن يجب أن يفهموا قدرات وقيود أدوات التحقيق، وكيف يفسرون نواتجهم، وعندما ينبغي أن يلغي الحكم الإنساني النتائج الآلية.

وينبغي للمنظمات أيضاً أن تنظر في الاستعانة بأخصائيين في مجال الاستخبارات المالية أو التشاور معهم، يمكنهم المساعدة في اختيار التكنولوجيات المناسبة، وتكييف النظم الخاصة بتطبيقات الطب الشرعي المحددة، ومسائل فرز المشاكل، وبناء أفرقة متعددة التخصصات تجمع بين الخبرة في مجال الطب الشرعي ومع معارف منظمة العفو الدولية أمر أساسي للتنفيذ الفعال.

التقييم والاختبار

وقبل نشر أي نظام للتعلم الآلي في الطب الشرعي التشغيلي، إجراء اختبار صارم للتحقق، وينبغي أن يشمل ذلك إجراء اختبارات على مجموعات بيانات متنوعة تمثل المجموعة الكاملة من السيناريوهات التي سيواجهها النظام، وقياس الأداء في ظل ظروف مختلفة، وتحديد أساليب الفشل والحالات التي يؤدي فيها النظام أداء ضعيفا.

وتبرز هذه النتائج جانباً أساسياً من جوانب أداء منظمة العفو الدولية في تحليل الصور الشرعية، وفي حين أن أدوات التحقيق الجنائي تبشر بالخير، فإن أدائها ليس موحداً في جميع أنواع مسرح الجريمة، وهذا التباين يشير إلى أن مختلف سياقات الطب الشرعي تطرح تحديات مختلفة أمام منظمة العفو الدولية، مما يشير إلى المجالات التي قد يلزم فيها المزيد من التطوير والتحسين، ويدل الفرق الملحوظ في الأداء بين مسرحي القتل ومشاهد الحرائق، ولا سيما على تعقيد الأدلة المتصلة بالنيران، وعلى الحاجة المحتملة إلى التدريب المتخصص أو المجالات التي تحتاج إليها.

وينبغي أن يكون التقييم جاريا، وليس حدثا غير متكرر، وأن يختبر بانتظام النظم المنشورة لضمان استمرار أدائها عند مواجهة أنواع جديدة من البيانات، وأن يضع حدا أدنى واضحا للأداء وإجراءات لإلغاء النظم إذا تدهور الأداء دون المستويات المقبولة.

الحفاظ على الرقابة البشرية

وينبغي أن يزيد التعلم في مجال الآلات من الخبرة البشرية في التحليل الجنائي، لا أن يحل محلها، وأن يضع بروتوكولات واضحة لاستعراض الإنسان للنتائج التي تتمخض عنها مبادرة AI، ولا سيما بالنسبة للقرارات ذات الاتساع، وأن يحدد أنواع النتائج التي تتطلب التحقق من البشر ومستوى الثقة المطلوب قبل التصرف في الأدلة التي تُنشئها الوكالة.

إنشاء آليات للتغذية المرتدة يمكن فيها للخبراء من البشر أن يكشفوا عن الأخطاء أو النتائج غير المتوقعة، واستخدام هذه التغذية المرتدة لتحسين أداء النظام، وهذا النهج القائم على الإنسان لا يؤدي إلى تحسين الدقة فحسب، بل يساعد أيضاً على بناء الثقة في نظم المعلومات المسبقة عن علم بين موظفي الطب الشرعي والأوساط القانونية.

الوثائق والشفافية

توثيق جميع جوانب نظم التعلم الآلاتي المستخدمة في الطب الشرعي، بما في ذلك توفير التدريب على مصادر البيانات وخصائصها، واختيار الخوارزميات والبارامترات، وإجراءات التحقق والنتائج، والقيود المعروفة وطرائق الفشل، وإجراءات الرقابة والاستعراض على الإنسان، وهذه الوثائق أساسية للمقبولية القانونية ولتمكين أفرقة الدفاع من الطعن على النحو المناسب في الأدلة.

(ج) أن تكون شفافة بشأن استخدام المعلومات المسبقة عن علم في التحقيقات، وعندما تقدم الأدلة التي وضعتها المحكمة، توضح بوضوح كيف يعمل النظام وما يمكن أن يفعله ولا يمكنه فعله، وما هي الخطوات التي اتخذت للتحقق من نتائجه، وتبني هذه الشفافية الثقة وتساعد على ضمان أن تكون الأدلة المقدمة من منظمة العفو الدولية متوافقة مع التدقيق القانوني.

معالجة مسألة البازلاء والجني

معالجة التحيز المحتمل في نظم التعلم الآلي - بيانات التدريب على مراجعة الحسابات من أجل التمثيل والتوازن - أداء نظام الاختبار في مختلف الفئات الديمغرافية والتحقيق في أي تفاوتات - وضع إجراءات لمراجعة التحيزات المنتظمة للنظم المنشورة.

إشراك مختلف أصحاب المصلحة - بمن فيهم ممثلو المجتمع المحلي، والمدافعون عن الحريات المدنية، والمناقشات التي يجريها محامو الدفاع بشأن نشر المعلومات القانونية في الطب الشرعي - يمكن أن تساعد منظوراتهم في تحديد قضايا الإنصاف المحتملة التي قد لا تكون واضحة للممارسين الشرعيين والمطورين.

التعاون وتبادل المعارف

وينبغي أن يتعاون مجتمع الطب الشرعي على تطوير أدوات التعلم الآلات والتحقق منها بدلاً من كل منظمة تعمل في عزلة، وتقاسم مجموعات بيانات التحقق (حيثما يكون ذلك مناسباً من الناحيتين القانونية والأخلاقية)، ونتائج مرجعية، والدروس المستفادة.

ويمكن لشراكات الممارسين الأكاديميين أن تعجل بالتقدم عن طريق الجمع بين الخبرة النظرية في مجال التنفيذ وبين المعرفة العملية في مجال الطب الشرعي، ويمكن أن تساعد هذه التعاون أيضاً على ضمان أن تعالج البحوث احتياجات الطب الشرعي في العالم الحقيقي بدلاً من المشاكل الأكاديمية البحتة.

The Growing Market and Industry Trends

وتشهد سوق الطب الشرعي الرقمي نموا ملحوظا، حيث يقدر تقديرا بمبلغ 7 بلايين دولار بحلول عام 2024، ومعدل نمو سنوي قدره 12.6 في المائة من عام 2016 إلى عام 2024، ويقود هذا الارتفاع إلى تزايد الحاجة إلى حلول الطب الشرعي لمعالجة الحجم المتزايد للأدلة الرقمية وتعقيدها في جميع أنواع التحقيقات الجنائية، وتحوّل الابتكارات مثل المعلوماتية وتحليل البيانات الضخمة المشهد، مما يجعل الطب الشرعي الرقمية أمرا لا غنى عنه لإنفاذ القانون العصري.

وبالمثل، فإن سوق تكنولوجيا الطب الشرعي الأوسع يتسع بسرعة، ومن المتوقع أن ينمو من 18.59 بليون دولار في عام 2023 إلى 20.87 بليون دولار في عام 2024، ليصل إلى 33.3 بليون دولار بحلول عام 2028، مع زيادة معدل الجريمة في معدل الجريمة، مما يدفع إلى حد كبير وكالات إنفاذ القانون إلى اعتماد تكنولوجيات الطب الشرعي الأكثر فعالية، ويعكس هذا التوسع في السوق الأهمية المتزايدة للأدلة الرقمية، والاعتراف المتزايد بأن أساليب الطب الشرعي التقليدية لا يمكن أن تواكب متطلبات التحقيق الحديثة.

ويستثمر كبار بائعي تكنولوجيا الطب الشرعي استثماراً كبيراً في قدرات الاستخبارات المالية، ويضعون أدوات متخصصة لمختلف التطبيقات الشرعية، ويشمل ذلك شركات البرمجيات الشرعية المنشأة التي تضيف سمات إلى المنتجات القائمة والبدائل الجديدة التي تركز تحديداً على حلول الطب الشرعي التي تعمل بالقوى العاملة في مجال مكافحة المخدرات، وتقود المشهد التنافسي الابتكار السريع، مع ظهور قدرات جديدة وتحسين الأداء بانتظام.

كما أن الوكالات الحكومية ومؤسسات البحوث تستثمر بشكل كبير في البحوث المتعلقة بالطب الشرعي، وسيركز هذا الحدث المؤدي إلى التفكك، الذي يرعاه الجيش الأمريكي، على استكشاف تقاطع الاستخبارات الاصطناعية والطب الشرعي الرقمي، مع التركيز على تطوير القوى العاملة للمشاركين من جميع أنحاء العالم، وسيجمع بين الباحثين الرئيسيين وخبراء الصناعة والممارسين لتبادل التقدم في تقنيات الطب الشرعي ذات التوجهات المتقدمة، وأمن الفضاء الإلكتروني، ومنهجيات التحقيق.

الاستنتاج: تحقيق التوازن بين الابتكار والمسؤولية

ويعتقد العديد من الخبراء الشرعيين أن منظمة العفو الدولية في الطب الشرعي الرقمي يمكن أن تعيد تعريف الصناعة، وأن تعزز في نهاية المطاف كفاءة وفعالية التحقيقات الجنائية الرقمية، وأن تطبيق التعلم الآلات في تحليل البيانات الشرعية يمثل أحد أهم التطورات التكنولوجية في تاريخ الميدان، وقدرة المنظمة على تجهيز مجموعات البيانات الضخمة في دقائق، وتحديد الأنماط غير المنظورة للمحللين البشريين، والحفاظ على الأداء المستمر في آلاف الحالات - مما يؤدي إلى تغيير كيفية إجراء التحقيقات.

لكن هذا التحول يجب أن يُعالج بعناية ومسؤولية التحديات المحيطة بالتحيز والشرح والهجمات الخداعية والخصوصية ليست مجرد مشاكل تقنية يجب حلها، بل قضايا أساسية تتطلب اهتماماً متواصلاً، وحكماً صارماً، ونظراً أخلاقياً، وهذه الدراسة تفحص المساهمات، والقيود، والفجوات في البحوث الجارية، وتسلط الضوء على إمكانات وقيود تقنيات الـ "آي إي" و" إم إل"

ولا شك في أن مستقبل تحليل البيانات الجنائية سيشمل نظماً متزايدة التطور في مجال المعلومات القانونية، فمع استمرار تطورها، لن يتسع تأثيرها على منع الجريمة والتحقيقات إلاّ إذا كان لها دور محوري متزايد في الحفاظ على سلامة المجتمعات المحلية، ولكي تستفيد إدارات الشرطة بشكل كامل من إمكاناتها، يجب أن تكفل لها الأدوات والتدريب اللازمين للبقاء أمام المجرمين في مشهدنا الرقمي المتغير باستمرار، ولن يتطلب النجاح ابتكاراً تكنولوجياً فحسب بل أيضاً وضع أطر قانونية ملائمة، ومعايير مهنية، وبرامج تدريبية.

ومع تقدم استخدام نظم المعلومات المسبقة عن علم في عمليات الطب الشرعي الرقمية، لا بد من تحديد ومعالجة مزايا وتحديات جديدة من جانب دوائر البحوث، ويجب أن يظل مجتمع الطب الشرعي مكيفاً ويقيّم باستمرار التكنولوجيات الجديدة، مع القيام في الوقت نفسه بدراسة حاسمة للقيود والأضرار المحتملة، وسيكون التعاون بين الباحثين والممارسين وواضعي السياسات والمجتمع المدني أساسياً لضمان أن يكون التعلم الآلات في الطب الشرعي يخدم العدالة مع حماية الحقوق الفردية.

يجب أن تحمي الأنظمة حقوق الأفراد وتضمن العدالة، مع الحفاظ على إمكانية التقدم التحويلي، يمكن أن تساعد الإدارة المسؤولة على تحقيق الإمكانات الكاملة لهذه التقنيات الناشئة، وبذلك تشكل العمود الفقري القوي لنظم العدالة غداً، وبإبراز الابتكار مع الحفاظ على معايير صارمة للدقة والإنصاف والشفافية، يمكن لمجتمع الطب الشرعي أن يسخر قوة التعلم الآلي لتعزيز التحقيقات، والتعجيل بالعدالة، وفي نهاية المطاف جعل المجتمعات أكثر أماناً.

إن الرحلة إلى تحقيق كامل إمكانات التعلم الآلاتي في تحليل البيانات الجنائية مستمرة، حيث أن التكنولوجيا ما زالت تتقدم وتعمق فهمنا لقدراتها وحدودها، يجب على الممارسين الشرعيين والباحثين وواضعي السياسات العمل معاً لضمان نشر هذه الأدوات القوية بطريقة مسؤولة وأخلاقية وفعالة، ولا يمكن أن تكون المخاطر - العدالة والسلامة العامة والحقوق الفردية - أعلى، مما يجعل هذا النهج المتأنق لا يبشر فحسب بل لا بد منه.

For more information on digital forensics and emerging technologies, visit the National Institute of Standards and Technology Forensic Science Program, explore resources from INTERPOL's Digital Forensics division, or learn about AI ethics frameworks from the Organizations AIIST