Nhân trắc học hình sự, hay hệ thống Bertillon, là phương pháp nhận dạng người do Alphonse Bertillon, một nhân viên sở cảnh sát Paris, xây dựng từ năm 1879: đo một loạt kích thước cơ thể ít thay đổi ở người trưởng thành, kèm mô tả chuẩn hoá và hai ảnh chụp chính diện, nghiêng, để biết một người bị bắt có phải là người từng có hồ sơ hay không. Cuối thế kỷ 19, hệ thống này được nhiều nước áp dụng, rồi dần bị dấu vân tay thay thế từ đầu thế kỷ 20.
Bertillon xuất hiện trong danh mục ngụy khoa học không phải vì phương pháp của ông là ngụy khoa học. Ngược lại: ông đặt một câu hỏi hợp lý — người này là ai — và trả lời bằng đo đạc có quy chuẩn. Đặt cạnh Lombroso cùng thời, người dùng số đo để hỏi "người này thuộc loại người nào", Bertillon giúp ta thấy rõ ranh giới giữa nhận dạng và suy đoán. Ranh giới đó chính là chỗ các ứng dụng "xem tướng bằng AI" hôm nay hay vượt qua.
Bài toán mà Bertillon muốn giải
Paris những năm 1870 có một vấn đề rất thực tế: người phạm tội tái phạm thường khai tên giả, và luật thời đó xử nặng hơn với người tái phạm. Cảnh sát có hàng chục nghìn hồ sơ và ảnh, nhưng không có cách tra cứu nào đáng tin. Ảnh chụp mỗi nơi một kiểu, mô tả thì chung chung như "mặt tròn, tóc đen", ai đọc cũng thấy giống cả trăm người.
Bertillon, con trai của một nhà thống kê và nhân khẩu học, làm thư ký ghi chép hồ sơ ở sở cảnh sát. Ông nhận ra rằng xương của người trưởng thành ít thay đổi, và nếu đo đủ nhiều bộ phận khác nhau, xác suất hai người trùng mọi số đo là rất thấp. Ông đề xuất hệ thống từ năm 1879, ban đầu bị cấp trên coi nhẹ, và đến năm 1882 mới được cho thử nghiệm.
Đầu năm 1883, hệ thống lần đầu nhận ra một người bị bắt khai tên giả là người từng có hồ sơ. Những thành công như vậy lặp lại, và chỉ trong ít năm hệ thống trở thành chuẩn ở Pháp rồi lan ra nhiều nước châu Âu, châu Mỹ.
Hệ thống Bertillon gồm những gì
Hệ thống được gọi tắt là bertillonage, có ba thành phần đi cùng nhau:
- Số đo cơ thể. Khoảng mười một số đo như chiều dài và chiều rộng đầu, chiều dài ngón tay giữa, bàn chân trái, cẳng tay, chiều dài tai, chiều cao ngồi. Mỗi số đo được xếp vào nhóm nhỏ, trung bình, lớn, dùng để chia hồ sơ thành các ngăn kéo nhỏ dần cho dễ tra.
- Mô tả chuẩn hoá, gọi là "chân dung nói". Một bộ từ vựng thống nhất để mô tả hình dạng tai, mũi, màu mắt, giúp người đọc ở nơi khác nhận ra đúng người. Điểm quan trọng: đây là mô tả hình dáng, không đi kèm phán xét tính cách.
- Hai ảnh chụp chuẩn. Một ảnh chính diện và một ảnh nghiêng, cùng khoảng cách, cùng ánh sáng, cùng tỷ lệ. Đây là nguồn gốc của kiểu ảnh căn cước phạm nhân mà ngày nay ai cũng biết.
- Dấu hiệu đặc biệt. Sẹo, nốt ruồi, hình xăm được ghi vị trí chính xác theo hệ toạ độ trên cơ thể.
- Hệ thống lưu trữ. Hàng chục nghìn phiếu được sắp theo số đo, nên tra một người mới bị bắt chỉ mất vài phút thay vì lật cả kho ảnh.
Giá trị lâu dài nhất của Bertillon có lẽ là ý tưởng chuẩn hoá: muốn so sánh thì phải đo và chụp theo cùng một quy trình. Bài học này đúng với mọi hệ thống nhận dạng hiện đại, kể cả hệ thống dùng AI.
Chuẩn hoá ảnh chân dung: di sản còn dùng mỗi ngày
Mỗi lần bạn chụp ảnh làm hộ chiếu hay giấy tờ, bạn đang đi theo một nguyên tắc mà Bertillon đã đặt ra: nhìn thẳng, nét mặt trung tính, nền trơn, ánh sáng đều, khuôn mặt chiếm một tỷ lệ nhất định trong khung. Các tiêu chuẩn quốc tế về ảnh giấy tờ đi lại ngày nay chi tiết hơn nhiều, nhưng lý do vẫn như cũ: muốn so hai bức ảnh với nhau, chúng phải được chụp theo cùng một cách.
Chuẩn hoá có một hệ quả thú vị liên quan tới xem tướng. Ảnh thẻ thường trông "nghiêm", "khó gần" hơn ảnh đời thường, vì người chụp được yêu cầu không cười và ánh sáng phẳng. Nếu ai đó đem ảnh thẻ ra "xem tướng" hay để một ứng dụng phán tính cách, họ đang đọc tác động của quy trình chụp chứ không phải con người. Đây cũng chính là lỗi mà các mô hình "đoán tội phạm" bằng AI mắc phải khi so ảnh hồ sơ với ảnh tự chụp.
Bài học thực tế: khi so sánh ảnh của ai đó, trước hết xem các ảnh có được chụp theo cùng một chuẩn không rồi mới kết luận bất cứ điều gì. Câu hỏi nhỏ này đã đủ để phát hiện nhiều tuyên bố sai về khuôn mặt.
Vì sao hệ thống Bertillon bị thay thế
Hệ thống chạy tốt khi người đo được đào tạo kỹ, nhưng ngoài đời có nhiều chỗ hở. Số đo phụ thuộc tay nghề người đo; mỗi nơi đo hơi khác nhau là tra cứu sai. Không áp dụng được cho người chưa trưởng thành vì xương còn phát triển. Quy trình mất thời gian, và cần dụng cụ chuyên dụng.
Trong khi đó, dấu vân tay được nghiên cứu song song. Galton xuất bản sách về vân tay năm 1892. Ở Argentina, Juan Vucetich lập hệ thống phân loại vân tay và năm 1892 vụ án đầu tiên được giải nhờ một dấu tay đẫm máu. Ở Anh, hệ thống phân loại của Edward Henry được Scotland Yard áp dụng từ năm 1901. Vân tay rẻ hơn, nhanh hơn, ai lấy cũng được, và để lại dấu ở hiện trường — điều số đo xương không bao giờ làm được.
Người ta hay kể câu chuyện năm 1903 ở một nhà tù Mỹ, nơi hai tù nhân có tên gần giống nhau và số đo gần trùng nhau, chỉ phân biệt được bằng vân tay. Câu chuyện có thật ở phần lõi nhưng nhiều chi tiết đã bị kể phóng đại qua thời gian; dù sao nó cũng tóm đúng lý do vân tay thắng thế.
Danh tiếng của Bertillon còn bị tổn hại khi ông đứng ra làm chuyên gia giám định chữ viết trong vụ Dreyfus năm 1894, đưa ra lời chứng sai — một ví dụ rằng chuyên gia giỏi ở một lĩnh vực có thể sai nghiêm trọng khi bước sang lĩnh vực khác.
Chân dung nói, tranh vẽ nghi phạm và giới hạn của trí nhớ
Phần "chân dung nói" của Bertillon dựa trên một ý hay: con người nhớ khuôn mặt kém chính xác, nên cần một bộ từ vựng thống nhất để mô tả. Ý này về sau dẫn tới tranh vẽ chân dung nghi phạm theo lời nhân chứng, rồi các bộ ghép mặt bằng mảnh rời và phần mềm dựng khuôn mặt.
Tâm lý học về lời khai nhân chứng, phát triển mạnh từ những năm 1970, cho thấy trí nhớ về khuôn mặt dễ bị ảnh hưởng bởi căng thẳng, thời gian quan sát ngắn, sự hiện diện của vũ khí, cách đặt câu hỏi và việc người hỏi gợi ý. Nhận dạng nhầm qua lời nhân chứng được ghi nhận là một nguyên nhân thường gặp trong các vụ kết án oan được minh oan về sau.
Điều này liên quan tới xem tướng ở một điểm: nếu ngay cả việc nhớ lại một khuôn mặt đã thấy cũng khó chính xác, thì việc suy ra tính cách từ khuôn mặt còn mong manh hơn nhiều. Bertillon hiểu giới hạn của mắt người nên đã cố chuẩn hoá. Người xem tướng hay ứng dụng xem tướng thì làm ngược lại: tin tuyệt đối vào ấn tượng chủ quan và gọi đó là phân tích.
Nhận dạng và suy đoán: hai câu hỏi rất khác nhau
Đặt Bertillon cạnh các học thuyết cùng thời giúp ta tách hai loại câu hỏi mà đời thường hay trộn lẫn. Bảng dưới so sánh chúng.
| Khía cạnh | Nhận dạng (Bertillon, vân tay, nhận diện khuôn mặt) | Suy đoán (Lombroso, xem tướng, AI đoán tính cách) |
|---|---|---|
| Câu hỏi | Người này có phải là người trong hồ sơ không? | Người này thuộc loại người nào, có tính cách gì? |
| Kiểm chứng | Có đáp án đúng sai rõ ràng, kiểm tra lại được | Không có đáp án độc lập để đối chiếu, dễ tự xác nhận |
| Sai số | Đo được tỷ lệ nhận nhầm, có thể giảm bằng quy trình | Sai số khó đo; người bị đoán sai thường không biết mình bị gắn nhãn |
| Rủi ro chính | Nhận nhầm người, lạm dụng để giám sát | Gắn nhãn định kiến lên cả một nhóm người |
| Cơ sở khoa học | Đặc điểm cá nhân ổn định và khác nhau giữa người | Chưa có bằng chứng vững rằng nét mặt quyết định tính cách |
Phân biệt này không có nghĩa là nhận dạng thì vô hại. Nó có rủi ro riêng, chỉ là loại rủi ro khác và có cách kiểm soát khác. Còn suy đoán tính cách qua khuôn mặt thì sai ngay ở câu hỏi.
Người kế thừa Bertillon thời nay: nhận diện khuôn mặt
Hệ thống nhận diện khuôn mặt bằng máy tính về bản chất là con cháu của Bertillon: đo các đặc trưng của khuôn mặt, chuẩn hoá ảnh, so với cơ sở dữ liệu để trả lời câu hỏi "có khớp không". Khác biệt là quy mô và tốc độ — so hàng triệu khuôn mặt trong vài giây — và việc ảnh có thể lấy từ camera mà người bị chụp không biết.
Rủi ro vì thế cũng lớn hơn. Nhận nhầm người vẫn xảy ra, và các đánh giá độc lập như báo cáo năm 2019 của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ ghi nhận nhiều thuật toán có tỷ lệ nhận nhầm khác nhau giữa các nhóm nhân khẩu học. Đây là chủ đề của trang AI Định Danh, nơi bàn sâu về sinh trắc học và quyền riêng tư.
Với người dùng phổ thông ở Việt Nam, bài học từ Bertillon có thể đem dùng ngay. Khi một ứng dụng xin ảnh khuôn mặt của bạn, hãy hỏi nó đang làm việc nhận dạng — mở khoá, xác minh tài khoản — hay làm việc suy đoán — "xem tướng", "đoán tính cách". Việc thứ nhất có câu hỏi hợp lý nhưng cần bảo vệ dữ liệu kỹ. Việc thứ hai thì câu hỏi đã sai, nên dù chỉ để giải trí, cũng không đáng để bạn trao đi dữ liệu sinh trắc của mình hay của người thân.
Câu hỏi thường gặp
Ảnh căn cước phạm nhân bắt đầu từ Bertillon phải không?
Cảnh sát đã chụp ảnh người bị bắt từ trước Bertillon, nhưng mỗi nơi một kiểu. Bertillon chuẩn hoá việc chụp một ảnh chính diện và một ảnh nghiêng với cùng khoảng cách, ánh sáng, tỷ lệ, và định dạng đó trở thành mẫu chung còn dùng đến nay.
Bertillon có tin vào việc đoán tính cách qua khuôn mặt không?
Hệ thống của ông được thiết kế để nhận dạng, không để đoán tính cách, và phần mô tả chuẩn hoá chỉ ghi hình dáng. Ông làm việc trong cùng thời với các nhà nhân học tội phạm, nhưng đóng góp của ông thuộc về khoa học nhận dạng chứ không phải tướng học.
Vì sao vân tay đáng tin hơn số đo cơ thể?
Vân tay hình thành từ trước khi sinh, gần như không đổi suốt đời, khác nhau giữa các cá nhân kể cả sinh đôi cùng trứng, lấy nhanh bằng mực hay máy quét, và còn để lại dấu ở hiện trường. Số đo xương thì phụ thuộc người đo và không dùng được với trẻ em.
Nhận diện khuôn mặt có phải là xem tướng bằng máy không?
Không. Nhận diện khuôn mặt so khuôn mặt với hồ sơ để biết có phải cùng một người, có đáp án đúng sai kiểm tra được. Xem tướng bằng máy cố đoán tính cách, số phận từ khuôn mặt, không có đáp án độc lập để kiểm chứng, nên bản chất là hai việc khác nhau.
Ở Việt Nam ngày nay nhận dạng người dựa vào những gì?
Hồ sơ nhận dạng chính thức kết hợp nhiều yếu tố như ảnh chân dung, vân tay và thông tin định danh điện tử theo quy định hiện hành. Chi tiết kỹ thuật và thủ tục nên tra ở nguồn chính thức của cơ quan quản lý, vì chúng thay đổi theo từng giai đoạn.
Học lịch sử Bertillon giúp gì khi dùng app?
Nó cho bạn một câu hỏi đơn giản để tự kiểm: app này đang nhận dạng hay đang suy đoán? Nếu là suy đoán tính cách qua mặt, bạn biết kết quả không có cơ sở và có thể từ chối tải ảnh, nhất là ảnh của trẻ em hay người khác.