Cómo la inteligencia artificial ayuda a combatir el tráfico sexual

Cómo la inteligencia artificial ayuda a combatir el tráfico sexual

Cómo la inteligencia artificial ayuda a combatir el tráfico sexualSegún la Fundación Scelles, una organización que estudia el fenómeno de la prostitución y la violencia sexual a nivel global, alrededor de 40 millones de personas en el mundo ejercen la prostitución. El 75% tiene entre 13 y 25 años, el 80% son mujeres. En Europa occidental, son unos dos millones de personas. Más del 90% proviene del extranjero. Europa del Este, China, África, Sudamérica. El tráfico sexual mueve más de 100.000 millones de dólares al año.

Este crimen está en gran parte controlado por las mafias. Ellos reclutan y mueven a las víctimas según los criterios del mercado. De ciudad en ciudad, desde clubes nocturnos a las agencias de acompañantes, desde salones de masajes a los burdeles, desde apartamentos a la calle. A pesar de la llegada de plataformas online donde personas aparentemente ‘libres’ ofrecen servicios sexuales, hablar de prostitución voluntaria es bastante complicado.

Incluso cuando se invoca la urgencia económica ocasional, casi siempre se esconden experiencias de violencia infantil, pobreza o guerra. La aparente desaparición, al menos en la red, de la figura del proxeneta es una ilusión. Muchas de las personas que se anuncian como independientes, en realidad, están obligadas por los traficantes. Que también son los que se ocupan de publicar sus fotos en internet. Tanto en la red de superficie como en la dark web.

En medio de este mar de anuncios, en su mayor parte efímeros, identificar y rastrear a las personas que aparecen en contra de su voluntad no es fácil. Los anuncios son publicados de manera que los buscadores no puedan encontrarlos fácilmente. Y los proxenetas obligan a usar pelucas para modificar la apariencia. Además, las víctimas rara vez buscan ayuda y, por lo tanto, es difícil localizar a los traficantes.

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Inteligencia artificial contra el tráfico sexual

En los últimos años, se han desarrollado varias herramientas basadas en el aprendizaje automático. La inteligencia artificial (IA) se está estableciendo como una opción privilegiada para investigar el tráfico sexual. La policía usa esta tecnología para encontrar a las víctimas, seguir las huellas del dinero y compartir información. En pocos segundos se puede lograr lo que de otra manera llevaría meses o incluso años de investigación.

Traffic Jam es un software creado en 2014 por una startup formada solo por mujeres, como se indica en su web oficial. Utiliza el aprendizaje automático para reconocer las caras de las personas que aparecen en estos anuncios. En ese mismo año, los actores Demi Moore y Ashton Kutcher lanzaron Spotlight, una herramienta para la investigación del tráfico sexual, que ya utilizan más de 8.000 policías. Darpa, la agencia tecnológica del Pentágono, destinó 70 millones de dólares a un programa, Memex, para el desarrollo de herramientas en contraste a la trata de seres humanos.

En 2017, IBM, STT, Western Union, Barclays, Lloyd’s, Liberty Global, Europol y University College London presentaron la plataforma Traffik Analysis Hub (TAHub). Se trata del fruto de una importante colaboración destinada a simplificar el intercambio de información sobre organizaciones especializadas en la trata de personas y el tráfico sexual.

TAHub utiliza el aprendizaje automático con datos estructurados proporcionados por socios especializados y datos open source provenientes de múltiples fuentes. El algoritmo cruza también los datos relativos a los movimientos de dinero, gracias a la colaboración de algunos bancos. A través de un modelo de aprendizaje continuo, la plataforma mejora el nivel de precisión y probablemente llegará a desarrollar habilidades predictivas.

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Falsos Chatbots y búsquedas en la dark web

Según una investigación realizada por Covenant House, en los EE. UU., una de cada cinco chicas sin hogar termina siendo víctima de tráfico sexual. Herramientas como estas facilitan la búsqueda de quien haya sido incluido en uno de estos anuncios en contra de su voluntad. Y es posible comprender si detrás de un anuncio de prostitución se oculta un caso de explotación. Y, probablemente, toda una red.

También existen chatbots para simular una transacción con la persona que solicita un servicio de prostitución. Tan pronto como el cliente deja clara su disponibilidad a pagar por sexo, recibe un mensaje que le informa de que la policía está en posesión de sus datos. Los bots, entrenados con la ayuda de los ingenieros de Microsoft, pueden simular diferentes perfiles. Adolescentes, adultos, mujeres, hombres.

TellFinder, en cambio, es un programa desarrollado por Uncharted, una organización sin fines de lucro con sede en Toronto (Canadá), que produce herramientas para el cumplimiento de la ley. Es similar a Traffic Jam, pero con un alcance más amplio. TellFinder bucea incluso en la dark web donde Google no puede llegar. Sus algoritmos para el aprendizaje automático combinan modelos lingüísticos y reconocimiento facial.

Entre sus usuarios se encuentra también el NCMEC, el Centro Nacional para los Niños Desaparecidos y Explotados de EE. UU. La IA explora también foros, especialmente en Yelp, donde los hombres evalúan sus experiencias sexuales en detalle. El algoritmo está entrenado para capturar ciertas palabras clave que pueden indicar coerción. Como «adolescente», “tenía moretones», «heroína» o «era muy joven».

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En el futuro, un análisis cada vez más preciso

La próxima generación de herramientas contra el tráfico sexual permitirá analizar las imágenes seleccionadas más en detalle. El NCMEC ya está utilizando un programa, TraffickCam, capaz de rastrear alfombras, muebles y accesorios visibles en las fotos. De hecho, las imágenes que aparecen en la red a menudo son sacadas en las habitaciones de hoteles donde las víctimas se ven obligadas a trabajar.

Desarrollada por investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis, TraffickCam puede detectar las sutiles diferencias en el mobiliario entre las distintas cadenas hoteleras. Para mejorar el rendimiento, el Departamento de Justicia de EE.UU. ha pedido a los usuarios que descarguen la aplicación y saquen una foto cada vez que visitan una habitación de hotel.

Es evidente que los mismos algoritmos que ayudan a combatir el tráfico sexual pueden capturar nuestros datos personales para sacar conclusiones sobre nuestras opiniones, preferencias sexuales, adicciones y otras conductas que preferiríamos no compartir. Por esta razón, existen muchas críticas y preocupaciones sobre el uso del reconocimiento facial en la detección de sospechosos criminales.

Esto es especialmente cierto para las minorías. La Escuela de Derecho de Georgetown ha estimado que 117 millones de adultos estadounidenses están incluidos en las redes de reconocimiento facial utilizadas por la policía. Entre estos, los afroamericanos son más propensos a ser identificados. Como siempre, la tecnología en sí misma no es ni buena ni mala, depende de quién y cómo se utiliza.

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Imágenes | iStock, Pixbay/geralt, Pixbay/RJA1988, Flick/Ira Gelb

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