AI进军笔迹鉴定：“你写的每个字都将成为呈堂证供”

　　在刑侦探案题材的影视剧中，常可见到“笔迹鉴定专家”的身影，他们凭借现场遗留的字迹，初步揭示书写者的身份、年龄乃至心态。如今，AI技术正将这一过程简化，直接判定书写者的国籍，极大地减轻了调查工作量。

　　回溯至20世纪80年代，一名纳粹收藏家携带60本“希特勒日记”至德国某出版社。该社以230万美元购得这些日记，并转授多家外国报社转载权。其中，《泰晤士报》特邀多位专家，以一份希特勒手稿为样本进行笔迹鉴定，一致认定：确为希特勒亲笔！然而，紫外线检测揭示了疑点——日记纸张中的特殊配料于1954年才投入使用，这意味着日记系伪造。专家们的鉴定结论为何出错？

　　其实，问题出在用于对比的“手稿”本身也是伪造的。笔迹鉴定虽重要，却也受限于对比数据的质量。

　　笔迹作为个人书写习惯的特殊痕迹，通过多份笔记间的比对鉴别，可判断书写者是否同一人。此技术常用于艺术品、合同、遗嘱等纠纷的解决，而AI正将其应用范围扩展至国籍判定。

　　目前，该技术仅针对五个国家：马来西亚、伊朗、中国、孟加拉国和印度。研究团队选取这五个国家的100名志愿者，每人手写500行英文文章作为机器学习数据集。借助“Cloud Of Line Distribution”（简称COLD）工具，研究人员将字母分解为线条，通过测量线条的直曲程度判断书写者的国籍。实验证明，COLD在国籍判定上的表现优于多数现有方法，对某些国家的预测准确率甚至提升了一倍以上。关键在于不同国家的书写习惯不同，如中国人倾向于使用更直的线条书写英文，而印度人则偏爱曲线书写。

　　COLD不仅限于字迹分析，还广泛应用于视频、车牌图像等领域的任意文本检测。它通过分析文本特征，基于随机森林进行归类，并在极坐标域中生成密集点，这些点无限接近相似度最大的国家。随着字符分布变化，国民分布亦随之变化，通过SVM（支持向量机）可轻松得出结论。

　　尽管AI分析在犯罪调查中展现出潜力，且比图像识别技术更有效，但该技术尚处于实验阶段，能否实际应用尚存疑问。与多数生物识别技术一样，字迹识别也面临隐私和民权问题。此外，如何确保机器学习数据不受偏见影响，也是亟待解决的问题。