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Mes: marzo 2021

Identificación textil: el caso de los patrones en jeans. Club de Ciencias Forenses

Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Assessing the reliability of a clothing-based forensic identification” de Nightingale, S. J. y Faird, H. (2020), en el que se investiga la validez de la identificación forense por medio del análisis de tejidos de la ropa, concretamente los “jeans” o pantalones vaqueros y sus patrones textiles.

En 2006, un comité de expertos evaluó el estado de la ciencia forense, haciendo recomendaciones para mejorar el desarrollo y uso de técnicas forenses. El informe que emitieron argumentó que los forenses ofrecían, con demasiada frecuencia, pruebas basadas en técnicas forenses que habían demostrado ser inválidas o poco fiables. Asimismo, también alegaron que muchos examinadores forenses exageraban su testimonio, inflando la fiabilidad de sus métodos y conclusiones.

Por tanto, es evidente que se requiere de más investigación para examinar la fiabilidad de la evaluación humana de la evidencia forense. Un marco útil para este examen es la jerarquía de desempeño experto, que identifica ocho niveles de desempeño que deben probarse para cada tipo de técnica forense.

Una de las técnicas forenses que podemos encontrar es el análisis e identificación de tejidos. Por ejemplo, un examinador del FBI analizó las imágenes de un robo y testificó que las similitudes en las marcas de desgaste a lo largo de las costuras de los pantalones jeans, vaqueros, usados ​​por el perpetrador coincidían con las de unos encontrados en posesión del acusado. Esta identificación de mezclilla también se utilizó en 1997 para identificar a los sospechosos de una serie de delitos violentos en Washington. Este análisis llevó a la conclusión de que uno de los pares encontrados en casa de un sospechoso, los cuales coincidían con los usados por uno de los atacantes.

Esta identificación se describió en un documento técnico en el que el autor, examinador del FBI, describió un análisis de patrón fotográfico para identificar los vaqueros de mezclilla a partir de características —supuestamente— distintas a lo largo de las costuras que resultan del proceso de fabricación y el desgaste posterior. No obstante, no hubo resultados o juicios concluyentes. Hasta donde sabemos, en las dos décadas intermedias, no se ha informado previamente de un análisis exhaustivo de la confiabilidad o reproducibilidad de esta técnica forense.

Dada la importancia del análisis original de los vaqueros de mezclilla como técnica forense aceptada por los tribunales, y como precedente para la introducción de otras técnicas fotográficas de coincidencia de patrones, es fundamental que comprendamos mejor esta técnica.

Así, los autores llevaron a cabo su propia investigación para analizar la fiabilidad de la técnica. Para ello recolectaron imágenes de 211 pares de vaqueros y extrajeron un patrón de desgaste a lo largo de las costuras verticales izquierda y derecha, e interiores y exteriores. Asimismo, describieron el carácter distintivo de estos patrones entre diferentes vaqueros de mezclilla, así como la reproducibilidad de estos patrones dentro de múltiples imágenes del mismo par de vaqueros. Estas dos medidas se combinan para proporcionar las tasas de falsas coincidencias esperadas (que coinciden incorrectamente con dos costuras distintas) según el patrón de desgaste de las costuras.

La distinción es la distribución de las diferencias mínimas basadas en píxeles entre diferentes pares de vaqueros o jeans “denim” para las costuras interiores y externas de la longitud variable. Así, estas distribuciones se colapsan en las costuras izquierda y derecha, ya que las seminas individuales y las desviaciones estándar de las costuras izquierda y derecha son casi indistinguibles.

Con respecto a la independencia, si las diferencias entre las costuras son independientes, entonces sería posible combinar múltiples análisis de costura para mejorar la precisión general. Para determinar si las diferencias de cualquiera de los pares de costuras (izquierda/derecha e interna/externa) son independientes, los autores midieron la correlación entre las diferencias de pares de todos los pares de costuras. Además, la reducción del patrón de costura original a crestas y valles discretas no altera las características del material. De hecho, la señal completa no contiene información más identificable que las crestas y los valles.

En consecuencia, los autores demostraron que el patrón de desgaste en las costuras de los vaqueros de mezclilla no es tan distintivo como se ha argumentado previamente. Contrariamente, alegan que es muy variable debido a la no rigidez inherente del material de mezclilla. Incluso en las condiciones de imagen casi ideales del análisis, en un entorno controlado y uniforme, y empleando imágenes bien iluminadas, de alta resolución y calidad, se apreció una combinación de la falta de distinción entre los vaqueros y la falta de consistencia dentro de estos.

En conclusión, los resultados parecen sugerir que la identificación basada en vaqueros hechos de textil de mezclilla debe usarse con extrema precaución, si es que se usa.

Además, es razonable esperar que la confiabilidad de esta técnica pueda degradarse al trabajar con imágenes del mundo real. Esto es, con poca luz, baja resolución, distorsión de la perspectiva, distorsiones del material… condiciones que surgen naturalmente cuando se usan vaqueros, a diferencia de aplanar el tejido sobre una superficie rígida, como fue el caso de la investigación.

No obstante, puede darse el caso de que la confiabilidad de esta técnica mejore con información adicional, como la marca y el tamaño del vaquero, junto con otras marcas identificativas como roturas y rasgaduras, así como otras prendas de vestir. Sin embargo, sin una evaluación a gran escala, es imposible determinar si este es el caso.

Un componente fundamental de la unidad de análisis fotográfico del FBI es la identificación de personas a partir de imágenes de vigilancia. Cuando no es posible realizar un reconocimiento facial estándar, los analistas examinan otras características potencialmente identificativas, como la ropa y otras marcas distintivas. Ahora bien, dados los resultados sobre la falta de carácter distintivo del patrón en los vaqueros de mezclilla, es natural considerar si otras técnicas de identificación forense sufren el mismo problema de precisión y reproducibilidad.

Se han utilizado marcas supuestamente distintas en ropa, manos y rostros para identificar a las personas a partir de las imágenes de vigilancia. Pero los errores en estas identificaciones son costosos.

Por ello, los autores abogan por que todos y cada uno de los análisis de patrones fotográficos forenses se sometan un análisis riguroso. Incluso recomiendan que estos estudios sean realizados por grupos independientes, en vez de por las instituciones descritas.

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Comportamiento financiero y literatura financiera. Club de Ciencias Forenses

Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Financial literacy and fraud detection” de Engels, C.; Kumar, K. y Philip, D. (2019), en el que se analiza si tener conocimientos sobre la literatura financiera sirve a las personas para detectar fraudes.

Dado que los sistemas automatizados de detección de fraudes no siempre los reconocen, los bancos hacen hincapié en que sus clientes detecten y denuncien fraudes en sus cuentas.

Esto hace plantearse, ¿cuánta importancia tienen la educación financiera, la capacidad de procesar información económica y tomar decisiones financieras informadas para la detección de fraudes?

El conocimiento financiero puede proporcionar las habilidades para distinguir mejor la información genuina de la fraudulenta, hacer que alguien esté más atento al riesgo de fraude, reducir su ignorancia al respecto y permitirles cultivar una mayor efectividad en la detección de fraudes. Por tanto, un comportamiento financiero prudente puede reducir la exposición de un individuo a ser blanco de fraude.

Existe una creciente evidencia de que existe una fuerte relación entre la educación financiera y los resultadoseconómicos. Por ejemplo, se observa que las personas con conocimientos financieros son más conscientes de los productos y servicios financieros, se involucran mejor en las actividades de gestión financiera cotidiana. Así, el conocimiento financiero puede proporcionar las habilidades necesarias para mejorar la atención de las personas a las prácticas fraudulentas, aumentar sus capacidades de detección y capacitarlas para disuadir el fraude.

Con el fin de ahondar en esta cuestión, para analizar la relación entre la educación financiera y la detección de fraudes, los autores utilizaron la información de 5.698 encuestados estadounidenses de la Encuesta Nacional de Bienestar Financiero (NFWBS en inglés), realizada en 2016, diseñada para ser representante de la población adulta de EE.UU. Además de la información socioeconómica y demográfica, la encuesta preguntaba si han experimentado fraude en el pasado. La encuesta también captura la educación financiera de los encuestados, el uso de productos financieros y la información sobre el comportamiento financiero.

Los resultados de la estimación muestran que el conocimiento financiero juega un papel importante en la detección del fraude. Este hallazgo se mantiene incluso después de controlar el nivel de uso de productos financieros por parte del individuo. Aunque faltan datos, los resultados apoyan la conjetura de que un mayor uso de productos financieros alternativos expone a las personas a más incidentes de fraude.

Entre los atributos demográficos, observamos que la educación y los ingresos juegan un papel importante en la detección del fraude. Teniendo en cuenta el estado civil de los encuestados, los solteros detectan relativamente menos fraude financiero, en comparación con las personas casadas. Con respecto a las ubicaciones geográficas de los encuestados, ninguna tenía un impacto significativo en la capacidad de detectar el fraude financiero, lo que sugiere que no son importantes en la era digital.

Asimismo, los resultados indican que las personas con el comportamiento financiero más alto autoinformado detectan el fraude solo cuando su conocimiento financiero también es alto. Por otra parte, los resultados sugieren que, en general, la gestión eficiente del dinero a través de un buen comportamiento financiero es inadecuada para detectar el fraude. El fraude al consumidor es complejo y sus incidencias son inesperadas. Por lo tanto, es necesario un cierto grado de sofisticación financiera a través del conocimiento financiero para detectar dicho fraude cuando ocurre.

Así, los hallazgos descritos establecen una fuerte asociación entre el conocimiento financiero y la detección de fraudes. Las personas con tales conocimientos tienen las habilidades para detectar mejor el fraude cuando ocurre. Sin embargo, los individuos con niveles más bajos (más altos) de bienestar subjetivo generalmente estarán menos (más) atentos a sus necesidades generales de bienestar y tendrán menos (más) capacidad cognitiva para detectar el fraude.

Esto es: el bajo bienestar subjetivo debilita la relación positiva entre el conocimiento financiero y las propensiones a detectar el fraude. En contraposición, con niveles más altos de bienestar subjetivo observamos que el conocimiento financiero emerge como un determinante significativo de la capacidad del individuo para detectar el fraude. Curiosamente, sin embargo, también observamos que en estos niveles puede romperse la relación entre el conocimiento financiero y la detección del fraude.

En este caso, las personas parecen demasiado positivas y optimistas para realizar una detección eficaz del fraude. Así, cuando se trata de detectar fraudes, vale la pena no ser demasiado optimista. Consecuentemente, el bienestar subjetivode un individuo juega un importante papel moderador en la relación entre el conocimiento financiero y la detección del fraude.

En cualquier caso, los resultados indican que cuanto más informado financieramente es un individuo, mayor es la detección del fraude. Esto corrobora la conjetura de que, con conocimiento financiero, las personas se vuelven más hábiles para detectar fraudes cuando ocurren. El conocimiento financiero proporciona la sofisticación financiera necesaria para detectar el fraude.

Asimismo, cabe señalar que, por conductas de administración del dinero, nos referimos a establecer y perseguir metas financieras; establecer y consultar un presupuesto; si las facturas se pagan a tiempo y se revisan en busca de errores, etc. Pero, como se ha expuesto, los resultados sugieren que la gestión eficiente de las finanzas no se correlaciona directamente con una mayor eficacia para detectar comportamientos fraudulentos.

De hecho, es el conocimiento financiero en sí el que proporciona el grado de sofisticación necesario para poder detectar el fraude.

El efecto positivo del conocimiento financiero en la detección del fraude sigue siendo un factor de gran influencia, incluso tras tener en cuenta los niveles de uso de las personas en productos y servicios financieros tradicionales y alternativos.

Además, tampoco debe olvidarse que, como recalcábamos, el bienestar subjetivo juega un papel moderador importante en la relación entre el conocimiento financiero y la detección del fraude. Los niveles más bajos de bienestar subjetivo pueden reducir la atención a los casos de fraude debido a una mayor carga cognitiva y, por lo tanto, atenuar dicha relación entre conocimiento financiero y detección del fraude.

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Geomorfología: su utilidad para detectar entierros clandestinos. Club de Ciencias Forenses

Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Testing Application of Geographical Information Systems, Forensic Geomorphology and Electrical Resistivity Tomography to Investigate Clandestine Grave Sites in Colombia, South America” de Martin, C.; Wisniewski, K. D.; Drake, J.; Baena, A.; Guatame, A. y Pringle, J. K. (2020), en el cual se exponen los beneficios de emplear la geomorfología forense y la geofisica para identificar lugares de entierro clandestinos.

En muchos países de América del sur, hay un número significativo de personas tanto desaparecidas como víctimas de desapariciones forzadas.

Particularmente en Colombia, en los últimos 15 años, las autoridades encontraron 14 personas desaparecidas que fueron identificadas positivamente, todas enterradas en pequeñas fosas comunes. Sin embargo, dada la falta de comunicación entre las organizaciones gubernamentales y las técnicas de búsqueda deficientes ha significado que la localización y recuperación exitosa de personas desaparecidas en estas áreas sigue siendo baja. Los equipos de búsqueda han utilizado, cada vez más, métodos geocientíficos para detectar y localizar materiales clandestinos enterrados de interés forense.

Las búsquedas de entierros clandestinos a menudo comienzan con métodos a gran escala, como sensores remotos, fotografía aérea y ultravioleta, imágenes térmicas u observaciones visuales de cambios en la vegetación a nivel del suelo. También es posible observar cambios en la geomorfología de la superficie, tipo de suelo, estudios de excavación y sondeo de áreas anómalas, entre otros, antes de remover la capa superficial del suelo y finalmente realizar excavaciones controladas y recuperación de restos.

El radar de penetración terrestre es el método geofísico más común para la búsqueda forense, aunque se ha planteado que la mejor práctica radica en un enfoque por fases de múltiples métodos. Los métodos de búsqueda difieren en todo el mundo. No todos los países utilizan un enfoque muy metódico y estandarizado. Las búsquedas colombianas a menudo se basan en el testimonio de testigos para identificar áreas de interés, seguidas del despliegue de pequeños equipos de búsqueda para evaluar visualmente, investigar y cavar pozos de prueba. A veces se utilizan métodos geofísicos, pero se han publicado pocos estudios en Colombia al respecto.

Los sistemas de información geográfica se pueden utilizar para vincular datos geoespaciales (ubicación) y otros (topografía, cobertura vegetal, uso de la tierra y redes de transporte) con otra información descriptiva. Entre esta, encontramos la contaminación acústica, la conservación animal y el registro de delitos. Esta tecnología ya está ayudando a predecir delitos futuros mediante la inteligencia. También ha tenido éxito para determinar la ubicación de entierros clandestinos.

Dichos sistemas se han aplicado en casos forenses para rastrear y analizar datos sobre delitos que pueden revelar patrones, incluida la reincidencia. Por ejemplo, utilizando Sistemas de Información Geográfica fue posible establecer la relación espacial entre la ubicación de los secuestros, las zonas de intersección entre las rutas de transporte público y las áreas territoriales de pandillas y sitios de depósito de cadáveres.

Así, los autores llevaron a cabo su propio estudio en la materia. El modelado espacial y estadístico predictivo (MESP) utiliza el software de modelado de máxima entropía, una técnica de aprendizaje automático. En el estudio se utilizó para predecir las ubicaciones probables de las personas desaparecidas.

Para ello, se emplearon los siguientes pasos. Primero, se utilizó la base de datos colombiana existente para centralizar, compilar y triangular información relevante sobre personas desaparecidas, actividades y/o ubicaciones delictivas y paramilitares conocidas y búsquedas anteriores e información de exhumación. Asimismo, se realizó una actividad paralela para recopilar información de la familia de la víctima (principalmente el lugar de la desaparición si se conoce, testimonios de testigos y las actividades sociales del individuo).

Estos dos pasos se utilizaron luego para procesar, clasificar, analizar y visualizar dos ubicaciones previstas para la investigación del terreno en la misma provincia colombiana.

La primera ubicación se corresponde con el área de Chameza, identificándose un posible sitio de entierro. El sitio se encontraba a una altitud de 2018 m sobre el nivel del mar, con terreno boscoso, escarpado y estrecho. A pesar de no encontrarse fotografías históricas del sitio, la ubicación aislada y la vegetación madura bien establecida sugirieron pocos cambios con respecto a cuando se pensaba que había ocurrido el entierro, hace 14 años.

Como segunda ubicación se identificó un posible sitio de entierro cerca de Teguita Alta. Esta área estaba ubicada alrededor de una escuela ahora en desuso, que fue un campamento paramilitar durante los 80 y 90. Los testimonios de los supervivientes y las familias de las víctimas, que habían estado detenidos allí, ayudaron a identificar el área de estudio para investigaciones más detalladas.

Los resultados fueron los siguientes. Aunque se realizaron experimentos previos sobre tumbas simuladas, este fue el primer estudio de caso publicado que utilizó métodos de geociencia forense (modelado espacial, geomorfología forense y geofísica cercana a la superficie) para intentar localizar fosas clandestinas en Colombia.

Dado el terreno montañoso y boscoso de Chameza, las encuestas y subsiguientes investigaciones no tuvieron éxito, aunque eso no es inusual en tales casos. La segunda área de estudio presentó resultados exitosos, ya que se identificó una depresión topográfica superficial. Así, se recopilaron datos geofísicos que identificaron una anomalía de resistividad. Esta se investigó y se encontró que era un pozo de entierro, aunque contenía animales bovinos. Muchas tumbas clandestinas descubiertas se encuentran cerca o dentro de estructuras construidas y, por lo tanto, vale la pena priorizar su investigación.

Las depresiones del suelo se vuelven más pronunciadas cuando las cavidades del tórax de los cadáveres subyacentes colapsan, con las correspondientes depresiones en la superficie del suelo. Por ello, las depresiones de la superficie son importantes durante las inspecciones visuales. Los estudios geofísicos simulados y de cementerio han demostrado que las tumbas más antiguas son cada vez más difíciles de localizar por métodos geofísicos cercanos a la superficie. En ambos lugares del estudio, la edad de las tumbas sospechosas (14 años) significó que habría una respuesta geofísica reducida, en comparación con las tumbas relativamente recientes.

Así, utilizando datos de entrada relevantes, el uso de estos métodos puede ser fundamental para reducir las áreas de búsqueda potenciales. Para búsquedas de sitios específicos, la geomorfología forense también puede identificar rápidamente áreas sospechosas para una investigación posterior, geofísica en este caso.

A este respecto, los futuros estudios podrían investigar otros sitios en Colombia y otros países de América Latina, profundizando en esta estrategia de detección de lugares de entierro, la cual solo puede mejorar a medida que se recopile y utilice más información para definir mejor los métodos de búsqueda detallados y efectivos.

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Inteligencia artificial: nuevos horizontes criminológicos. Club de Ciencias Forenses

Amigos del Club de Ciencias Forenses, esta semana presentamos el artículo “Artificial intelligence and crime: A primer for criminologists” de Hayward, K. J. y Maas, M. M. (2020), en el que se analiza la potencial aplicación de la inteligencia artificial al ámbito criminológico.

Recientemente, en la criminología han surgido nuevos campos de actuación como la criminología digital, computacional y de la era del Big Data. También un creciente cuerpo de investigación sobre el cibercrimen que involucran cifrado, criptomonedas, comercio ilícito, “dropgangs” en la web oscura, etc.

Así, la inteligencia artificial es, a grandes rasgos, la inteligencia de máquinas u ordenadores diseñados para llevar a cabo determinadas acciones que emulan a la inteligencia humana.

En la última década, tres desarrollos —avances en “Big Data”, potencia de procesamiento e innovaciones algorítmicas— han precipitado el surgimiento del aprendizaje automático (en inglés, machine learning), que es un enfoque de la inteligencia artificial más dinámico y menos frágil. El aprendizaje automático implica que el sistema se enseñe, gradualmente, a sí mismo las reglas correctas o útiles que necesita para realizar las tareas de manera eficaz.

Un tipo específico de aprendizaje automático, responsable del auge actual de la inteligencia artificial, es el aprendizaje profundo (en inglés, deep learning). Este implica redes neuronales profundas, una técnica de inteligencia artificial inspirada en cómo las neuronas se comunican entre sí en los cerebros biológicos.

Es importante destacar que la forma en que se entrena una determinada inteligencia artificial depende del tipo específico de algoritmo de aprendizaje automático y del tipo de datos utilizados por los desarrolladores. Hay una serie de enfoques distintos en uso. Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje reforzado y redes generativas de confrontación. Mediante las últimas, una red neuronal se entrena para generar datos falsos, eventualmente indistinguibles de los datos reales.

Esto no significa que la inteligencia artificial no tenga límites. Actualmente existe una serie de condiciones previas para la aplicación eficaz de la inteligencia artificial a un problema determinado. Estos incluyen principalmente el acceso a grandes conjuntos de datos, pero también cuestiones pragmáticas relacionadas con el hardware, el talento humano y la disponibilidad de inversión.

Primeramente, la inteligencia artificial suele ser propensa a la incapacidad de transferir fácilmente el aprendizaje de un contexto a otro. En segundo lugar, la inteligencia artificial es susceptible a datos diseñados para alterar la forma en que el sistema procesa los estímulos. En tercer lugar, los sistemas de inteligencia artificial no tienen sentido común. No es raro, por ejemplo, que un programa de inteligencia artificial resuelva técnicamente un problema, aunque no de la manera esperada.

Con respecto al ámbito propiamente criminológico, la inteligencia artificial puede servir como una potente herramienta para el uso delictivo, expandiendo y cambiando la naturaleza de las amenazas existentes, o al introducir nuevas amenazas por completo.

Uno de estos usos es propagar las amenazas de phishing y malware existentes. Los investigadores ya han desarrollado nuevos malwares capaces de pasar por los filtros de seguridad. Otro uso es la ampliación de los ciberataques de ingeniería social. Hoy en día, el 91% de los delitos o ataques cibernéticos comienzan con un correo electrónico de phishing, invitando a alguien a acceder a un enlace que, luego, lo lleva a un sitio web que permite a los delincuentes obtener información personal confidencial con fines de robo de identidad o fraude. Hasta la fecha, la mayoría de correos electrónicos de phishing son genéricos y, por tanto, los filtros de spam los detectan fácilmente o no son convincentes para todos.

En comparación, los ataques de phishing más personalizados (“spear phishing“) son hasta cuatro veces más efectivos. Sin embargo, requieren de más elaboración, ya que deben adaptarse a personas o grupos demográficos específicos. No obstante, con la inteligencia artificial “DeepPhish“, los sistemas pueden aprender automáticamente y combinar funciones de otros ataques de phishing, evitando así los filtros de spam y mejorando su éxito.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial también puede desempeñar un papel en la mejora de la defensa. El sistema de inteligencia artificial ‘Panacea’, desarrollado recientemente, utiliza el procesamiento del lenguaje natural para responder a los correos electrónicos fraudulentos entrantes. Esto involucra a los atacantes en conversaciones para obtener información sobre su verdadera identidad, haciendo que, a su vez, pierdan el tiempo.

Los delitos contra la inteligencia artificial (inteligencia artificial como superficie de ataque) implican ataques que explotan y realizan ingeniería inversa de las vulnerabilidades del sistema, en un intento por engañar a los sistemas de inteligencia artificial.

Los delitos cometidos por inteligencia artificial (inteligencia artificial como intermediario) se refieren al posible uso indebido de esta como escudo o intermediario criminal (por ejemplo, una botnet que compra drogas en la Deep web). Ya se ha sugerido la posibilidad de que ya sea posible otorgar a determinados algoritmos cierta apariencia de personalidad jurídica. Específicamente, el uso de la inteligencia artificial como intermediario criminal independiente plantea serias dudas sobre los estándares legales vigentes.

Con respecto a los usos policiales de la inteligencia artificial, tanto para los delitos tradicionales como nuevos, ¿cómo pueden aprovecharse estos avances?

Podría compararse esta situación con avances pasados, por ejemplo, en análisis de huellas dactilares o de ADN. Ciertos aspectos de la tecnología funcionan de manera autónoma, pero aún requieren información y análisis humanos, como los algoritmos de predicción de delitos.

A medida que el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito policial y criminológico, los castigos, sentencias y la criminalidad continúan creciendo, la necesidad de que los criminólogos se involucren plenamente con la tecnología y su complejidad no solo es deseable, sino esencial. Así, las nuevas tecnologías están redefiniendo los contornos del orden liberal existente, con profundas implicaciones para el crimen y el castigo.

La criminología debe adaptarse si quiere seguir siendo relevante. Esto, por supuesto, implicará volver a imaginar nuevos horizontes teóricos y metodológicos, revisando los existentes en la materia. De lo contrario, podría significar arriesgarse a que la criminología, tal y como la conocemos, pueda llegar a quedar obsoleta.

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