20.3.2025

Uraauurtava tutkimus osoittaa, että lasten haastattelu tekoälyn avulla voi parantaa todistajalausuntojen luotettavuutta

Ainutlaatuisessa tutkimuksessa kansainvälinen tutkijatiimi, jota johtivat New York University Shanghain ja Åbo Akademin tutkijat, selvitti tekoälyn käyttömahdollisuuksia rikosten tutkinnassa tehtävissä lasten haastatteluissa. Tutkimuksessa vertailtiin, kuinka tehokkaasti Large Language Model (LLM), tässä tapauksessa ChatGPT, pystyi haastattelemaan lapsia tapahtumasta, jonka he olivat nähneet.

Tulosten perusteella tekoälyavusteisin haastatteluin voidaan täydentää ihmisten tekemää työtä esimerkiksi parantamalla kysymysten muotoilua ja niiden avulla saatavan tiedon määrää. Tutkimukseen osallistui 78 6–8-vuotiasta lasta, joille näytettiin videoita tapahtumista, joita oli mahdollista tulkita väärin. Tutkijat haastattelivat lapsia joko ChatGPT:n tuottamien tai ihmishaastattelijoiden laatimien kysymysten avulla. Haastatteluja vertailemalla pystyttiin arvioimaan kummankin tutkimusryhmän kykyä tuottaa paikkansapitäviä ja yksityiskohtaisia kertomuksia.

Tekoälyn ehdottamat kysymykset noudattivat tarkasti suositeltuja parhaita haastattelukäytäntöjä, ja niissä painottuivat avoimet kysymykset, kuten ”Kerro, mitä tapahtui!”. ChatGPT esitti kaiken kaikkiaan yhtä paljon suositeltuja kysymyksiä kuin ihmiset ja sai esiin saman verran oikeaa tietoa, mutta vähemmän virheellistä tietoa kuin naiivit ihmishaastattelijat.

Tutkimus osoitti myös, että ihmishaastattelijat esittivät enemmän kysymyksiä ja että ChatGPT:n luomat kysymykset noudattivat johdonmukaisemmin ammatillisia ohjeita. Tekoälyavusteiset haastattelut antoivat myös enemmän oikeaa tietoa per kysymys ja tuottivat vähemmän virheellistä tietoa kuin ihmisten johtamat haastattelut. Useimmat lapset luulivat, että heitä haastatteli ihminen, mikä viittaa siihen, että tekoälyn tuottamat kysymykset olivat luonnollisia ja osallistavia.

– Tuloksemme viittaavat siihen, että tekoälyllä voi olla ratkaiseva rooli lasten haastattelujen laadun parantamisessa, sillä niillä voidaan reaaliaikaisesti tukea ihmishaastattelijoita kysymysten esittämisessä. Tämä voi olla erityisen arvokasta silloin, kun haastattelijoiden erikoistuminen on rajallista, projektin vetäjänä toimiva psykologian professori Pekka Santtila New York University Shanghaista kertoo.

Vaikka tulokset ovat lupaavia, tutkimuksen tekijät korostavat, että lisätutkimukselle on tarvetta. Tulevissa tutkimuksissa selvitetään, miten tekoäly voi auttaa reaaliaikaisissa haastatteluissa, jotka liittyvät monimutkaisiin ja tunteita herättäviin tapauksiin.

Tekoäly ja koneoppiminen kehittyvät jatkuvasti, joten LLM:n potentiaalinen käyttö ulottuu paljon pidemmälle kuin mitä sen avulla voidaan tehdä nyt. Tutkimus puhuukin kehityksen ja monialaisen yhteistyön puolesta, jotta tekoäly voitaisiin integroida paremmin rikostutkintaan.

Tutkimuksen toteutti monialainen tiimi New York University Shanghaista, East China Normal Universitysta, Åbo Akademista ja useista muista instituutioista eri puolilta maailmaa. Sitä ovat tukeneet taloudellisesti New York University Shanghain Start-Up Fund ja Sundells stiftelse.

Lisätietoja antaa:

Pekka Santtila, professori, New York University Shanghai
pekka.santtila@nyu.edu

Liisa Järvilehto, oikeuspsykologi, tohtorikoulutettava, Åbo Akademi
liisa.jarvilehto@abo.fi

Artikkeliin voi tutustua kokonaisuudessaan täältä:

Sun, Y., Pang, H., Järvilehto, L., Zhang, O., Shapiro, D., Korkman, J., Haginoya, S., & Santtila, P. (2025). Comparing the performance of a large language model and naive human interviewers in interviewing children about a witnessed mock-event. PLOS ONE, 20(2), e0316317. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0316317