倫敦大學學院計算機科學系研究員Nikolaos Aletras博士（nikosaletras（dot）com，n.aletras（dot）sheffield（dot）ac（dot）uk）、 Vasileios Lampos 博士說，倫敦大學學院、謝菲爾德大學和賓夕法尼亞大學於2021年研發成功人工智慧審訊及裁判結果預測系統。

尼古拉斯說，研究小組使用該系統對歐洲人權法院涉及酷刑，虐待，有辱人格和侵犯隱私的案件進行了預測。預測結果中有五分之四與人類法官的判決相同。

包含 584 個案件的英文資料集，有關「人權公約」中的第 3 條（涉及酷刑或侮辱虐待的案件，250 起），第 6 條（保護公平審判權，80 起），以及第 8 條（隱私和家庭生活，254 起）。選擇這些案件的原因是他們是代表基本權利的案件，同時存在大量的公佈資料。在研究中，人工智慧程式分析所有資訊，並提出自己的司法判決。在其中 79% 的案子裡，人工智慧提出的判決與當時的法庭判決一致。

研究小組發現，隨著審訊的進行，人工智慧、神經網路、機器學習技術能夠追蹤嫌疑人細微而隱蔽的表情及語音，發現淡定到焦慮的情緒及語音的變化，以圖表和資料的形式，實時呈現到研究人員面前的螢幕上。審訊人員可以及時掌握嫌疑人的情緒波動，精準定位線索，調整審訊策略，最終突破犯罪嫌疑人的心理防線。

在系統分析中，嫌疑人恐懼、厭惡、焦慮的情緒非常明顯，審訊人圍繞嫌疑人陳述的內容設定刺激問題，最終嫌疑人認罪，交代案件細節。

該系統採用基於計算機視覺處理技術，結合微表情、犯罪心理學和認知心理學等理論研究，運用網路化大資料技術構建的網路化、智慧化的心理測試分析。

對嫌疑人的心理情緒波動進行實時採集、告警，以及訊問後的覆盤分析和研判，幫助定位可疑線索，調整訊問策略，高效地突破嫌疑人心理防線。

採用非接觸式的心理情緒檢測，無需在被測試人身上連線複雜的接觸式裝置。

可實現瞬態情緒記錄、統計、分析功能，便於審訊人員第一時間掌握被測試人情緒狀況。

實時及事後分析研判，提供包含情緒解讀、認知危險告警統計、心理優勢度分析資料彙總、情緒分佈統計等內容的分析研判報告，輔助審訊人員掌握被測試人心理情緒，及時調整訊問策略。

如果這種系統做成了手機APP，是否可以用於幫助女性在戀愛過程中，識別渣男及壞人。

結尾部分：

摘要： 神經網路機器學習技術追蹤嫌疑人細微隱蔽表情語音變化幫助預測判決結果