從”法律與秩序”到”犯罪現場調查”，更不用說現實生活了，調查人員一直將指紋作為將罪犯與犯罪聯繫起來的黃金標準。但是，如果罪犯在兩個不同的犯罪現場留下了不同手指的指紋，這些現場就很難連結起來，痕跡也會跟著消失。法醫界公認的事實是，同一個人不同手指上的指紋–“人內指紋”–是獨一無二的，因此無法匹配。

由哥倫比亞大學工程系大四學生加布-郭（Gabe Guo）領導的研究小組對這一廣為流傳的假設提出了質疑。郭之前對法醫一無所知，他找到了美國政府的一個公共資料庫，裡面有大約6 萬個指紋，他把這些指紋成對輸入一個基於人工智慧的系統，這個系統被稱為深度對比網路。這些指紋有時屬於同一個人（但手指不同），有時屬於不同的人。

圖片來源：Gabe Guo 與Aniv Ray/哥倫比亞工程學院

隨著時間的推移，研究小組透過修改最先進的框架設計出的人工智慧系統在辨別看似獨特的指紋屬於同一個人和不屬於同一個人方面變得越來越好。單對指紋的準確率達到了77%。當出現多對指紋時，準確率大幅提高，有可能將目前的取證效率提高十倍以上。該計畫由哥倫比亞工程學院霍德-利普森（Hod Lipson）的創意機器實驗室和紐約州立大學布法羅分校徐文耀（Wenyao Xu）的嵌入式感測器與計算實驗室合作完成，今天發表在《科學進展》（Science Advances）上。

研究結果對法醫界提出了挑戰，也讓他們大吃一驚

研究小組驗證了他們的研究結果後，迅速將研究結果寄給了一家知名的鑑證學期刊，但幾個月後卻收到了拒絕的回應。匿名專家審查者和編輯得出結論：”眾所周知，每個指紋都是獨一無二的”，因此，即使指紋來自同一個人，也不可能發現相似之處。

研究小組沒有放棄。他們加倍努力，向人工智慧系統提供更多數據，系統也不斷改進。意識到法醫界的懷疑態度，研究小組選擇向更廣泛的讀者提交他們的手稿。論文再次被拒，但身為機械工程系詹姆斯和莎莉-斯卡帕創新教授以及創客空間設施聯合主任的利普森提出了上訴。他說：”我通常不會對編輯的決定提出異議，但這一發現太重要了，不容忽視。如果這一信息能改變天平，那麼我想，懸案可能會重現，甚至無辜的人可能會被無罪釋放。”

雖然該系統的準確性不足以對案件做出正式判決，但它可以幫助在模糊的情況下對線索進行優先排序。經過反覆推敲，這篇論文最終被《科學進展》（Science Advances）接受發表。

精確捕捉指紋的新型法醫標記

其中一個癥結在於以下問題： 人工智慧究竟使用了什麼替代訊息，躲過了數十年的法醫分析？在對人工智慧系統的決策過程進行仔細的可視化分析後，研究小組得出結論，人工智慧正在使用一種新型的法醫標記。

“人工智慧並沒有使用’細部特徵’，即指紋脊的分支和端點–傳統指紋對比中使用的模式，”2021 年作為哥倫比亞工程學院一年級學生開始這項研究的郭說。”相反，它使用的是其他因素，與指紋中心的漩渦和環的角度和曲率有關。”

幫助分析數據的哥倫比亞工程學院大四學生阿尼夫-雷（Aniv Ray）和博士生朱達-戈德費德（Judah Goldfeder）指出，他們的成果只是個開始。雷說：”試想一下，一旦在數百萬而不是數千個指紋上進行訓練，它的表現會有多好。”

研究小組意識到了數據中可能存在的偏差。作者們提供的證據表明，在樣本可用的情況下，人工智慧在不同性別和種族間的表現類似。不過，他們指出，如果要在實務上使用這種技術，還需要使用覆蓋範圍更廣的資料集進行更仔細的驗證。

人工智慧在成熟領域的變革潛力

利普森指出，這項發現是人工智慧帶來更多驚喜的一個例子。”很多人認為，人工智慧無法真正做出新發現–它只是在重複知識，但這項研究是一個例子，說明即使是一個相當簡單的人工智慧，只要給定一個研究界多年來一直閒置的相當普通的數據集，就能提供專家們幾十年來都無法獲得的見解。”

他補充說：「更令人興奮的是，一個沒有任何法醫學背景的本科生，竟然可以利用人工智慧成功地挑戰整個領域的一個普遍信念。我們即將經歷一​​場由非專家主導的人工智慧科學發現的爆炸性增長，包括學術界在內的專家團體需要做好準備。”