Fingerabdruck nicht eindeutig

Sie seien nur ähnlich und der Irrglaube rühre daher, dass falsch verglichen wurde. Ermittler betrachten Fingerabdrücke als Goldstandard, um Kriminelle mit einem Verbrechen in Verbindung zu bringen. Hinterlässt ein Täter aber Abdrücke von verschiedenen Fingern an zwei unterschiedlichen Tatorten, ist es sehr schwierig, sie zuzuordnen und die Spur kann untergehen.

Das Team unter der Leitung von Gabe Guo hat eine öffentliche Datenbank der US-Regierung mit etwa 60.000 Fingerabdrücken genutzt und sie paarweise in ein auf KI basierendes System angewendet. Mit den Daten des 'Deep Contrastive Network' zeigte sich, dass die Paare derselben Person (aber unterschiedlichen Fingern) und manchmal verschiedenen Personen gehörten.

Im Laufe der Zeit konnte das KI-System besser erkennen, wann scheinbar eindeutige Fingerabdrücke derselben Person gehörten und wann nicht. Die Genauigkeit für ein einzelnes Paar erreichte 77 Prozent. Wurden mehrere Paare präsentiert, stieg die Genauigkeit deutlich an, was die aktuelle forensische Effizienz möglicherweise um mehr als das Zehnfache steigert.

Nachdem das Team seine Ergebnisse überprüft hatte, schickte es sie an eine renommierte forensische Fachzeitschrift, nur um einige Monate später eine Ablehnung zu erhalten. Der anonyme Gutachter und Herausgeber kam zu dem Schluss, dass 'bekanntlich jeder Fingerabdruck einzigartig ist'. Das Team gab nicht auf. Es versorgte das KI-System mit noch mehr Daten und die Ergebnisse wurden noch besser.

Die Forscher waren sich der Skepsis der forensischen Gemeinschaft bewusst und entschieden sich dafür, ihr Manuskript einem allgemeineren Publikum vorzulegen. Das Papier wurde erneut abgelehnt, aber Forscher Hod Lipson legte Berufung ein. 'Normalerweise argumentiere ich nicht über redaktionelle Entscheidungen, aber diese Feststellung war zu wichtig, um sie zu ignorieren', sagt er. Der Ausgang ist noch offen.

'Besonders spannend ist die Tatsache, dass ein Bachelor-Student ohne jeglichen Hintergrund in Forensik KI nutzen kann, um eine weitverbreitete Überzeugung eines ganzen Fachgebiets erfolgreich infrage zu stellen. Wir stehen kurz davor, eine Explosion KI-gestützter wissenschaftlicher Entdeckungen durch Nicht-Experten zu erleben, und die Wissenschaft muss sich darauf vorbereiten', schließt Lipson.

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