Kitengo 9 / 11

Uadilifu wa Ushahidi, Msururu wa Ulinzi na Kuruhusiwa Kisheria

Faida:

  • Uwezo wa kuthibitisha uadilifu wa ushahidi kupitia kulinganisha heshi, mlolongo wa ulinzi na kurekodi bila kukatizwa, na kuandika asili ya vibadala vya AI.
  • Uwezo wa kuelewa masharti ya kukubalika (uhalisi, njia inayotegemewa, kuelezeka) na kutumia nidhamu ya kutowasilisha matokeo ya 'kisanduku cheusi' ambacho hakijaelezewa kama matokeo.
  • Uwezo wa kusema kwa uwazi matumizi ya akili ya bandia katika ripoti na kuhakikisha kuwa jukumu la ugunduzi wa mwisho ni la mtaalam.

Hata ugunduzi wa kitaalamu zaidi katika uchunguzi unaweza kuwa si kitu mahakamani ikiwa uadilifu wa ushahidi na mlolongo wa ulinzi hauwezi kuthibitishwa. Lengo kuu la uchunguzi wa kompyuta si kujibu swali kitaalam, lakini kutoa ushahidi unaokubalika na unaoweza kujitetea mahakamani. Katika kitengo hiki, tutashughulikia jinsi ya kulinda uadilifu wa ushahidi, mlolongo wa ulinzi na kanuni za kukubalika kisheria katika umri wa AI. Kitengo hiki ndicho uti wa mgongo wa kisheria wa moduli nzima.

Uadilifu wa ushahidi: ushahidi ambao haujawahi kubadilika

Uadilifu wa ushahidi ni uwezo wa kuthibitisha kwamba ushahidi haujabadilika hata kidogo tangu ulipokusanywa hadi kesi itakaposikilizwa. Zana ya kiufundi ya hii ni heshi, ambayo tumeona katika vitengo vilivyotangulia: thamani ya SHA-256 inayokokotolewa wakati picha inapokelewa inapaswa kugeuka kuwa sawa inapohesabiwa upya mahakamani. Ikiwa inatoka sawa, ina maana hakuna hata kidogo ya ushahidi imebadilika. Ndio maana rekodi ya hashi huwekwa kwa kila ukaguzi na kila mabadiliko ya mikono.

Katika umri wa AI, uadilifu una mwelekeo mpya: Uchanganuzi na AI haupaswi kubadilisha asili. Data unayotoa kwa zana za AI daima ni derivative ya picha iliyoidhinishwa; Uchambuzi wa AI hauharibu hashi ya ushahidi wa asili kwa sababu wa asili haujaguswa. Inahitajika kuandika hii: "Uchambuzi ulifanyika kwenye nakala ya kazi ya picha na hashi ya; uchambuzi wa AI ulikuwa kwa madhumuni ya kusoma tu."

Tahadhari: "Uchakataji" wa data wa zana ya AI (kupakia, kubadilisha, kufupisha) ni operesheni kwenye derivative hiyo na haiathiri asili - lakini ikiwa hutarekodi pia asili ya derivative hiyo (picha ipi, ambayo heshi), kutakuwa na pengo katika msururu wa ushahidi wa utafutaji wako. Unganisha kila pato la AI kwa chanzo chake na heshi ya chanzo hicho.

Mlolongo wa ulinzi: nani, lini, vipi

Mlolongo wa ulinzi ni rekodi isiyokatizwa ambayo inaonyesha tangu wakati ushahidi unakusanywa, ni mikono ya nani ulipitia, lini na wapi uliwekwa, na nini kilifanywa. Pengo moja tu - "ushahidi huu ulikaa wapi kwa siku mbili, ni nani angeweza kuufikia?" - inaharibu uaminifu wa ushahidi. Msururu huo unajumuisha: maelezo ya ushahidi, mtu anayeukusanya, tarehe/saa, mbinu ya ukusanyaji, heshi, eneo la kuhifadhi, kila uhamisho, na kila ufikiaji.

AI haifuatilii mlolongo wa ulinzi (hili ni suala la wajibu na mamlaka) lakini hutoa michango miwili salama: (1) hutoa violezo kamili vya mnyororo; (2) huchanganua rekodi zako kwa kutopatana (alama za mapungufu kama vile "ushahidi huu una rekodi ya uhamishaji, lakini hakuna sahihi ya mpokeaji"). Jukumu la mnyororo daima liko kwa mwanadamu.

Kukubalika: mahakama inatafuta nini?

Ili ushahidi uweze kukubalika mahakamani, masharti yafuatayo yanahitajika kwa ujumla (maelezo yanatofautiana kati ya mamlaka):

  • Uhalali: Ushahidi lazima utoke kwenye chanzo kinachodaiwa na lazima ubadilishwe.
  • Uadilifu na mnyororo: Lazima ithibitishwe kwa heshi na mlolongo wa ulinzi.
  • Njia ya kuaminika: Chombo na njia inayotumiwa lazima iwe ya kuaminika kisayansi, inayoweza kurudiwa na kukubalika kwa ujumla. (Katika maeneo mengi, majaribio ya kuegemea hutumiwa kwa mbinu za wataalam.)
  • Inayofaa na iliyopatikana kihalali: Ushahidi usioidhinishwa/ uliopatikana isivyo halali unaweza kukataliwa.
  • Inaweza kuelezewa na mtaalam: Mtaalam lazima awe na uwezo wa kutetea wazi njia na matokeo kwa mahakama.

Hapa kuna hoja muhimu kutoka kwa mtazamo wa AI: Ikiwa huwezi kueleza jinsi wakala wa AI hufanya uamuzi, matokeo hayo ni dhaifu katika ushahidi. "Sanduku nyeusi" AI inayosema "90% inafaa" inaweza isifaulu mtihani wa kutegemewa na kuelezeka kwa njia. Kwa hivyo, AI imewekwa kama msaidizi aliyethibitishwa na mwanadamu, sio anayetoa matokeo; Matokeo ya mwisho ni ushahidi ambao mtu anaweza kuhusisha chanzo na kueleza.

Kidokezo: Katika ripoti yako, eleza kwa uwazi popote unapotumia AI: zana gani, kwa madhumuni gani, jinsi ilivyothibitishwa. Kueleza, si kuficha, hujenga uaminifu. Sentensi "AI ilitumika kwa utatuzi, matokeo yote yaliyowekwa alama yalithibitishwa na mtaalam kwa kuunganishwa na chanzo" hufanya njia hiyo kutetewa.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - Msururu wa Hash umepata ushahidi. Katika kesi moja, upande wa utetezi ulipinga kwamba "picha hii inaweza kuwa imebadilishwa." Mtaalam alionyesha kuwa maadili yote matatu ya SHA-256 yaliyohesabiwa wakati wa kukusanya, juu ya uchunguzi, na mahakamani yalikuwa sawa. Uadilifu umethibitishwa kihisabati; Pingamizi hilo lilitupiliwa mbali.

Kesi ya 2 - Pengo la mnyororo lilidhoofisha ushahidi. Katika faili moja, haikurekodiwa nani alikuwa na ushahidi kwa saa 36. Upande wa pili ulitumia mwanya huu; Kuegemea kwa ushahidi kumetiliwa shaka sana. Ugunduzi wa kiufundi ulikuwa na nguvu, lakini mchezo wa mnyororo ulifunika kila kitu. Somo: ubora wa kiufundi hautoshi bila nidhamu ya mnyororo.

Kesi ya 3 - AI isiyoeleweka imekataliwa. Katika rasimu moja, matokeo yaliwasilishwa kama "mfano wa AI uliogunduliwa", lakini jinsi mtindo huo ulifanya uamuzi na chanzo cha matokeo hayakuonyeshwa. Mtaalam huyo alisema kuwa hii ilikuwa hatari kwa kuruhusiwa; Ugunduzi huo uliwasilishwa tena, huku mtaalamu akiunganisha na chanzo na kuuthibitisha mwenyewe. Kwa hivyo, AI ilibaki kusaidia na wanadamu walibaki kuwajibika.

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

1) Rasimu ya tamko la uadilifu:

Jukumu lako: mwandishi wa ripoti ya uchunguzi wa uchunguzi wa kompyuta. Nipatie rasimu ya taarifa ya uadilifu ya ushahidi: jina la picha, kifaa chanzo, mbinu ya kukusanya, matumizi ya vizuizi vya uandishi, ukusanyaji/uchunguzi/heshi za kudhibiti (SHA-256), taarifa kwamba vitatu hivyo vinalingana na dokezo kwamba uchunguzi ulifanywa kwenye nakala inayofanya kazi. Acha nafasi tupu na [ ].

2) Msururu wa uchunguzi wa pengo la ulinzi:

Nitakupa mlolongo wa rekodi ya ulinzi. Angalia sehemu zifuatazo: saini inayokosekana, muda unaokosekana, uhamishaji bila rekodi ya heshi, kutolingana kwa mtumaji/mpokeaji. Unganisha kila nafasi kwenye mstari unaofanana. Kwa kifupi kumbuka jinsi mapungufu haya yanaweza kuathiri uaminifu wa ushahidi.

3) Ujumbe wa uwazi wa utumiaji wa AI:

Andika aya ya uwazi ya "tumia AI" ili kujumuishwa katika ripoti yangu: ni chombo gani cha AI kilitumika, katika hatua gani (kujaribu / muhtasari / kuweka alama), kwa madhumuni gani; Matokeo yanathibitishwa na wanadamu kwa kuunganisha kwenye chanzo; Unawajibika kwa matokeo ya mwisho. Bila kutia chumvi, kwa lugha ya uaminifu.

4) Kukubalika kujidhibiti:

Angalia ugunduzi ufuatao wa kukubalika: (1) kuna uthibitisho wa uhalisi, (2) je heshi/mnyororo umekamilika, (3) njia hiyo inaweza kurudiwa na kuelezeka, (4) ilipatikana kihalali, (5) mtaalamu anaweza kuitetea? Weka alama kwenye vitu vilivyokosekana kwa kila kipengee. Sio ushauri wa kisheria, kujidhibiti.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Andika matokeo haya katika ripoti.

Uadilifu, chanzo na kukubalika havizingatiwi hata kidogo; Ugunduzi huo unaweza kukataliwa mahakamani.

Agizo lenye nguvu:

Jukumu lako: mwandishi wa ripoti ya uchunguzi wa kidijitali. Wasilisha matokeo katika muktadha ufuatao: chanzo cha upataji (faili, kurekebisha, muhuri wa muda), picha na heshi ambayo ilitolewa, mbinu iliyotumika, jukumu la AI (ikiwa ipo), na uthibitishaji wa binadamu. Andika kutokuwa na uhakika kama "inawezekana". Kuwasilisha matokeo bila kuhusisha chanzo; Epuka madai mengi.

Maelezo, heshi, mbinu, na mfumo wa uthibitishaji hufanya utafutaji kuwa wa kulindwa.

Jedwali la masharti ya kukubalika

hali

Anataka nini?

Jinsi ya kutoa

Hatari na AI

uhalisi

Chanzo + kutobadilika

Picha, kiungo kwa chanzo

kuona macho

uadilifu

Haijabadilika hata kidogo

Hashi mechi

Ukosefu wa usajili wa derivative

mlolongo wa ulinzi

Kurekodi bila imefumwa

Fomu ya CoC, saini

pengo la usajili

Njia ya kuaminika

Rudia + kukubalika

Zana/mchakato wa kawaida

"Sanduku nyeusi" lisiloelezeka

Ufafanuzi

Ulinzi wa kitaalam

mbinu ya uwazi

Matumizi ya siri ya AI

Makosa ya kawaida

  • Hairekodi asili ya lahaja ya AI. Ikiwa haijaandikwa ni picha gani na heshi gani ilitoka, kutakuwa na pengo katika mnyororo.
  • Kuacha mapengo katika mlolongo wa ulinzi. Kipindi kinachokosekana kinadhoofisha hata ushahidi wa kiufundi wenye nguvu zaidi.
  • Kuwasilisha matokeo ya AI ambayo hayajafafanuliwa kama matokeo. Hatari ya kukubalika; Uthibitisho wa kibinadamu na asili inahitajika.
  • Kuficha matumizi ya AI. Uwazi hujenga uaminifu; Njia iliyofichwa inaleta pingamizi.
  • Kutumia lugha sahihi kupita kiasi. Lugha inayotokana na ushahidi na kiwango cha uhakika badala ya “kabisa.”

Kwa muhtasari

Kigezo kikuu cha uchunguzi wa uchunguzi wa kidijitali si usahihi wa kiufundi bali ni ushahidi unaokubalika na unaotetewa mahakamani. Msingi wa hili ni uadilifu wa ushahidi (hash match), mlolongo wa ulinzi (kurekodi bila kuingiliwa) na masharti ya kukubalika (ukweli, njia ya kuaminika, kuelezewa). Kanuni muhimu katika enzi ya AI: AI inatumiwa bila kubadilisha asili, kwa kurekodi asili ya derivative, na kwa kuunganisha pato kwa chanzo na kuthibitishwa na binadamu. AI inasaidia; Ni mtaalam anayewajibika na mtetezi.

Jukumu la maombi

Andaa msururu wa sampuli ya rekodi ya ulinzi na ujumuishe pengo la kukusudia (saini inayokosekana au wakati uliopotea). Changanua AI kwa kiolezo cha "msururu wa pengo la uangalizi" na uthibitishe pengo hilo. Kisha, kwa sampuli ya utafutaji, tumia violezo vya "Rasimu ya taarifa ya uadilifu" na "AI tumia memo ya uwazi" na uandike wasilisho linalounganisha matokeo na chanzo.

orodha ya ukaguzi

  • [ ] Nimeandika kwamba mkusanyiko, ukaguzi na udhibiti wa heshi unalingana.
  • [ ] Niliunganisha kila lahaja ya AI kwenye chanzo na heshi yake.
  • [ ] Niliweka msururu wa ulinzi ukiwa sawa na kukagua mapengo.
  • [ ] Nilisema matumizi ya AI kwa uwazi kwenye ripoti.
  • [ ] Niliwasilisha matokeo katika lugha inayoeleweka, kulingana na chanzo na kipimo.