コロンビア大学コンピュータ サイエンス学部の学部 4 年生、ゲイブ グオ氏率いるチームが実施した画期的な研究は、すべての指紋は一意であるという長年の信念に疑問を投げかけました。 Science Advances 誌に掲載されたこの研究は、従来の通念に疑問を投げかけ、法医学における潜在的な影響で注目を集めています。
Guo 氏と、バッファロー大学の Wenyao Xu 教授を含む同僚は、ディープ コントラスト ネットワークと呼ばれる人工知能モデルを使用して、60,000 件の指紋からなる米国政府データベースを分析しました。 AI ベースのシステムは、同一人物の異なる指の指紋間の強い類似性を特定しました。 驚くべきことに、2 つの指紋が同じ個人のものであるかどうかを正確に識別するシステムの精度は 77% に達し、指紋が完全に一意ではないことを示唆しています。
指紋分析に対するこれまでのアプローチは、識別に使用される特定のマーカーである「特徴点」として知られる特定の特徴に焦点を当てていました。 しかし、研究チームは、これらの特徴点は指紋の照合には有効だが、同じ人物からの指紋間の相関関係を特定するには信頼できないことを発見しました。 その代わりに、この研究では、指紋の中心の角度と曲率が類似性を判断するための重要な要素であると特定しました。
この研究は当初かなりの反発に直面しましたが、証拠が反論の余地のないものになるまで継続的に方法論を改良し、より多くのデータを組み込みながら粘り強く取り組みました。 研究チームはデータに潜在的な偏りがあることを認めており、法医学におけるAIシステムの実用化に向けて、より大規模で多様なデータベースを分析することによるさらなる検証を求めている。
一部の専門家は、この研究は指紋の類似性について長年知られていたことを繰り返しているだけだと主張しているが、郭氏は研究の画期的な性質を支持している。 指紋の形状間の相関関係は、以前の手動による指紋採取方法で認められていましたが、Guo 氏のチームが達成した範囲でこれらの類似性を定量化または活用したこれまでの研究はありませんでした。
スイスのローザンヌ大学の法医学教授クリストフ・シャンポッド氏は、採用された深層学習技術の重要性を認めているが、この研究はその結果を誇張している可能性があると示唆している。 シャンポッド氏は、指紋の形状間の相関関係は長年にわたって認識されてきたと主張する。 しかし、Guo氏は、この研究が尾根の向きの役割を明確に特定し、同じ個人の異なる指からの指紋の自動照合を試みた初めての研究であると反論している。
カリフォルニア大学アーバイン校の犯罪学、法、社会の教授であるサイモン・コール氏は、この研究の興味深い貢献を支持しているが、実際の応用を誇張することには警告している。 コール氏は、法執行機関は通常、10 本の指すべてを記録し、多くの場合は手のひらを記録し、犯罪現場の指紋と既存の記録の間に不一致が発生する可能性を最小限に抑えていると指摘します。
研究結果の重要性についてはさまざまな意見があるにもかかわらず、チームは引き続きその結果に自信を持っており、さらなる調査のために AI コードをオープンソース化しました。 Guo氏は、この研究は法医学の領域を超えており、何世紀にもわたって人間の観察を逃れてきた隠されたパターンを発見するAIの力を強調している。
AI が進化し続ける中、Guo 氏は、AI がこれまで気付かなかった洞察を明らかにする新しい時代の瀬戸際にあると信じています。 この研究の影響は指紋の領域を超えて広がり、さまざまな知識分野における AI の変革の可能性を強調しています。