Машинное обучение помогает разоблачить механизмы торговли людьми — выясняется, как с помощью фальшивых объявлений о работе жертв заманивают в ловушку.
ООН описывает торговлю людьми как «вербовку, перевозку, передачу, укрывательство или получение людей путём насилия, мошенничества или обмана с целью их эксплуатации ради прибыли».
В организации отмечают, что масштабы этого преступления трудно оценить. В 2020 году в Управление ООН по наркотикам и преступности (УНП ООН) поступило около 50 000 сообщений о случаях торговли людьми из 141 страны. Однако, по данным Международного бюро труда (МБТ) ООН, в 2021 году 50 миллионов человек жили в условиях «современного рабства», из них 28 миллионов — в условиях принудительного труда, а 22 миллиона — в условиях принудительного брака.
ООН заявляет, что торговля людьми — одно из самых быстрорастущих преступлений наряду с незаконным оборотом наркотиков и оружия, и очень прибыльный бизнес, который ежегодно приносит около 150 миллиардов долларов прибыли.
Варианты борьбы с этим злом
МБТ ООН предлагает такие варианты борьбы с этим явлением, как улучшение и обеспечение соблюдения законов и проведение трудовых инспекций; прекращение навязанного государством принудительного труда; усиление мер по борьбе с принудительным трудом и торговлей людьми в бизнесе и цепочках поставок; расширение социальной защиты и усиление правовой защиты, включая повышение минимального возраста вступления в брак до 18 лет без исключений.
Новое исследование Университета Пенсильвании
Новое исследование, проведённое в Университете Пенсильвании, использовало машинное обучение для разоблачения обманчивых методов вербовки, лежащих в основе глобальных сетей торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации. Проанализировав миллионы онлайн-объявлений, исследователи нанесли на карту скрытые пути, которые торговцы людьми используют для перемещения жертв из одного места в другое — и как эти маршруты можно нарушить до начала эксплуатации.
«Система искусственного интеллекта сканирует миллионы онлайн-объявлений, рекламирующих коммерческий секс, чтобы выявить обманчивые методы вербовки, например, когда одна и та же организация публикует, казалось бы, безобидное предложение о работе, например, о модельном бизнесе или массаже в одном месте, но одновременно рекламирует секс-услуги в другом месте», — говорит доцент Хамса Бастани из Университета Пенсильвании. «Соединяя эти обманчивые объявления в разных местах, ИИ помогает властям раскрывать скрытые пути потенциальной торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации».
Исследование показывает, что жертв часто вербуют в пригородных и сельских районах, вдали от мест, где происходят секс-продажи. Этот разрыв, по мнению исследователей, позволил торговле людьми процветать в небольших общинах, оставшихся без внимания.
«Сочетая науку о данных с анализом даркнета, мы помогаем раскрывать сети торговцев людьми и предоставляем правоохранительным органам инструменты для вмешательства до начала эксплуатации», — говорит Бастани. «Наше исследование раскрывает скрытые цепочки поставок торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации, показывая, как вербовка часто начинается с ложных обещаний в уязвимых сообществах».
Проект использовал реальные данные из даркнета, его создание заняло несколько лет. Система на основе ИИ не только поддерживает правоохранительные органы, но и предлагает механизм для социальных служб, общественных организаций и политиков по совместной работе над выявлением и защитой людей из групп риска.
«Что делает это исследование таким мощным, так это его масштабируемость и применение в реальных условиях», — говорит Бастани. «Мы предоставляем правоохранительным органам возможность обнаруживать торговлю людьми на более ранних этапах процесса, потенциально спасая бесчисленное количество жизней».
Команда надеется, что их работа проложит путь для более разумной и активной политики. Отслеживая путь вербовки до его начала, их выводы предлагают многообещающий шаг к прекращению эксплуатации до её начала.
Эти результаты были опубликованы в журнале «Manufacturing & Service Operations Management».