ปัญญาประดิษฐ์

AI เปิดทางใหม่ในการต่อสู้กับการขายโอปิออยด์ผิดกฎหมายและอาชญากรรมไซเบอร์อื่น ๆ

mm

US HHS (กรมสาธารณสุขและบริการมนุษย์) และ National Institute on Drug Abuse (NIDA) กำลังลงทุนในการใช้ AI เพื่อลดการขายโอปิออยด์ผิดกฎหมายและหวังว่าจะช่วยลดการเสพสิ่งเสพติด ตามที่ Vox รายงาน เครื่องมือ AI ของ NIDA จะพยายามติดตามตลาดยาทางอินเทอร์เน็ตที่ผิดกฎหมาย แต่วิธีการที่ใช้โดย AI สามารถนำไปใช้กับอาชญากรรมไซเบอร์อื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย

หนึ่งในนักวิจัยที่รับผิดชอบในการพัฒนาเครื่องมือนี้ Timothy Mackey พูดกับ Vox最近 โดยอธิบายว่าแอลกอริทึม AI ที่ใช้ในการติดตามการขายโอปิออยด์ผิดกฎหมายสามารถนำไปใช้ในการตรวจจับการขายสินค้าปลอมและการค้ามนุษย์ผิดกฎหมายได้

เครื่องมือ AI ของ NIDA ต้องสามารถแยกความแตกต่างระหว่างการอภิปรายทั่วไปเกี่ยวกับโอปิออยด์และความพยายามในการต่อรองการขายโอปิออยด์ ตาม Mackey มีเพียงเปอร์เซ็นต์ที่ค่อนข้างน้อยของทวีตที่อ้างถึงโอปิออยด์ที่เกี่ยวข้องกับการขายโอปิออยด์ผิดกฎหมายจริงๆ Mackey อธิบายว่าจากทวีตประมาณ 600,000 ทวีตที่อ้างถึงโอปิออยด์ต่างๆ มีเพียง 2,000 ทวีตที่ทำการตลาดยาที่กล่าวถึงจริงๆ เครื่องมือ AI ต้องมีความทนทานเพียงพอที่จะตามทันการเปลี่ยนแปลงภาษาที่ใช้ในการตลาดโอปิออยด์ผิดกฎหมาย ผู้ที่ขายยาผิดกฎหมายมักใช้ภาษาเข้ารหัสและคีย์เวิร์ดที่ไม่ชัดเจนในการขาย และเปลี่ยนกลยุทธ์อย่างรวดเร็ว Mackey อธิบายว่าชื่อยาที่สะกดผิดเป็นปัญหาทั่วไป และภาพของสิ่งที่ไม่ใช่ยาในคำถามมักถูกใช้ในการสร้างรายการสินค้าบนเว็บไซต์เช่น Instagram

ในขณะที่ Instagram และ Facebook ห้ามการตลาดยาผิดกฎหมายและกระตุ้นให้ผู้ใช้รายงานการละเมิด แต่เนื้อหาที่ผิดกฎหมายอาจเป็นเรื่องที่ยากต่อการตรวจจับ เนื่องจากผู้ขายยามักเปลี่ยนกลยุทธ์และคำศัพท์อย่างรวดเร็ว Mackey อธิบายว่าโพสต์และแฮชแท็กที่เข้ารหัสบน Instagram มักมีข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการติดต่อผู้ขายและซื้อยาผิดกฎหมายจากพวกเขา Mackey ยังอธิบายว่าบางผู้ขายผิดกฎหมายอ้างว่าเป็นบริษัทเภสัชกรรมที่ถูกต้องและเชื่อมโยงไปยังแพลตฟอร์มการค้าปลีก ในขณะที่ FDA มักพยายามปราบปรามเว็บไซต์เหล่านี้ แต่ก็ยังคงเป็นปัญหา

ในการออกแบบเครื่องมือ AI เพื่อตรวจจับการตลาดยาผิดกฎหมาย Mackey และทีมวิจัยใช้การรวมกันของ การเรียนรู้ลึก และการสร้างแบบจำลองหัวข้อ ทีมวิจัยออกแบบโมเดลการเรียนรู้ลึกที่ใช้เครือข่าย Long Short-Term Memory ที่ฝึกอบรมบนข้อความของโพสต์ Instagram โดยมีเป้าหมายในการสร้างตัวจำแนกข้อความที่สามารถขีดเส้นใต้โพสต์ที่อาจเกี่ยวข้องกับการขายยาผิดกฎหมายได้โดยอัตโนมัติ ทีมวิจัยยังใช้การสร้างแบบจำลองหัวข้อ โดยให้โมเดล AI ของพวกเขาแยกคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องกับโอปิออยด์ เช่น Fentanyl และ Percocet ซึ่งสามารถทำให้โมเดลมีความทนทานและซับซ้อนมากขึ้น และสามารถจับคู่หัวข้อและบทสนทนา ไม่ใช่แค่คำเดียว การสร้างแบบจำลองหัวข้อช่วยให้ทีมวิจัยลดชุดข้อมูลที่มีทวีตประมาณ 30,000 ทวีตเกี่ยวกับ Fentanyl เหลือเพียงไม่กี่ทวีตที่ดูเหมือนจะทำการตลาด

Markey และทีมวิจัยอาจพัฒนาแอปพลิเคชัน AI สำหรับ NIDA แต่บริษัทโซเชียลมีเดีย เช่น Facebook, Twitter, Reddit และ YouTube ก็กำลังลงทุนในการใช้ AI เพื่อขีดเส้นใต้เนื้อหาที่ละเมิดนโยบายของตน ตาม Markey เขาได้พูดคุยกับ Twitter และ Facebook เกี่ยวกับการใช้งานดังกล่าวมาก่อน แต่ขณะนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์โดยอาศัยการวิจัยของเขาสำหรับ NIDA และหวังว่าเครื่องมือนี้จะถูกใช้โดยแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ผู้กำกับดูแล และอื่น ๆ

Markey อธิบายว่าวิธีการที่พัฒนาสำหรับการวิจัยของ NIDA สามารถนำไปใช้ในการต่อสู้กับอาชญากรรมไซเบอร์อื่น ๆ เช่น การค้ามนุษย์หรือการขายอาวุธปืนผิดกฎหมาย Instagram มีปัญหาเกี่ยวกับการค้ามนุษย์ผิดกฎหมาย ก่อนหน้านี้ โดยการห้ามการโฆษณาการขายสัตว์ทั้งหมดในปี 2017 ในฐานะการตอบสนอง บริษัทยังพยายามลบโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับการค้ามนุษย์ผิดกฎหมายทันทีที่พวกมันปรากฏขึ้น แต่ถึงแม้จะมีการกระทำดังกล่าว ก็ยังมีการค้ามนุษย์ผิดกฎหมายและโฆษณาสัตว์เลี้ยงที่หายากยังคงปรากฏในผลการค้นหา Instagram

มีบางประเด็นที่จะต้องถูกต่อรองหากเครื่องมือ NIDA จะถูกนำไปใช้ ผู้เชี่ยวชาญด้านนโยบายยาสั่งเตือนว่ามันอาจทำให้เกิดการลงโทษผู้ขายยาที่มีระดับต่ำและอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดที่ว่าปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว แม้ว่าเครื่องมือ AI เหล่านี้อาจไม่ลดความต้องการสารเสพติดโดยรวมก็ตาม อย่างไรก็ตาม หากใช้อย่างเหมาะสม เครื่องมือ AI เหล่านี้สามารถช่วยให้หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายจัดตั้งความเชื่อมโยงระหว่างผู้ขายออนไลน์และห่วงโซ่อุปทานออฟไลน์ ช่วยให้พวกเขา量化ขอบเขตของปัญหา นอกจากนี้ เทคนิคที่คล้ายกับที่ใช้โดย NIDA สามารถนำมาใช้ในการต่อสู้กับการเสพติดโอปิออยด์ โดยการนำผู้คนไปยังแหล่งฟื้นฟูเมื่อมีการค้นหา เช่นเดียวกับนวัตกรรมใด ๆ มีทั้งความเสี่ยงและโอกาส

นักบล็อกและโปรแกรมเมอร์ที่มีความเชี่ยวชาญใน Machine Learning และ Deep Learning หัวข้อ Daniel หวังที่จะช่วยให้ผู้อื่นใช้พลังของ AI สำหรับสิ่งที่ดี