Table of Contents

Aurpegi-ezagutzearen teknologia eta bere funtzioa segurtasun modernoan

Teknologia ahaltsu honek aukera ematen du norbanakoak eta laguntzak modu azkar eta zehatzean identifikatzeko jarduera terroristak saihesteko eta espazio publikoak seguruagoak egiteko. Segurtasun-mehatxuek konplexutasunean eta eskalan eboluzionatzen jarraitzen duten heinean, gobernu eta polizia-agentziak gero eta sistema biometriko aurreratuetara bihurtzen ari dira, beren hiritarrak eta azpiegiturak babesteko.

Merkatu eta Merkatuen ikerketaren arabera, aurpegi-ezagutze merkatua 2025ean 8,5 milioi dolarrera iritsi da, 2020an 3.8 mila milioi dolarretik bikoiztu baino gehiago. Hazkunde lehergarri horrek erakusten du ez bakarrik teknologiaren hedapen-ahalmenak, baita segurtasun-esparru nazionaletan duen garrantzi kritikoa ere. Aireportu eta muga-gurutzeetatik hiri-zaintzako sareetara eta ikerketa-prozesuetara, aurpegi-ezagutzea ezinbesteko osagai bihurtu da kontraterrorismo-estrategia modernoetan.

Bere muinean, aurpegi-ezagutzeko teknologiak ikusmen artifizialaren, adimen artifizialaren eta analisi biometrikoaren ezkontza sofistikatua adierazten du. Teknologia horrek giza aurpegiko ezaugarriak matematikoki digitalizatzen ditu, ordenagailuak prozesatu eta konparatzeko, gako-aurpegiak aztertuz, hala nola, pertsonaren begien arteko distantzia, sudur-zubiaren zabalera, masail-lerroen egitura, eta gero txantiloi biometriko bakarrak sortzen ditu milioika aurpegiko datu-baseetan zehar identitateak egiaztatzeko. Aurrekaririk gabeko abiaduran aurpegiak prozesatzeko eta eskalan bat etortzeko gaitasun horrek funtsean aldatu du segurtasun- eta prebentzio-agentzien ikuspegia.

Aurpegi-ezagutzeko teknologiaren bilakaera

Hasieratik AAk bultzatutako sistemara

1960ko hamarkadara itzuli zen teknologia, Woodrow Wilson Bledsoe izeneko tipo batek taula berezi bat erabiliz aurpegien argazkiak ordenatzeko sistema bat sortu zuenean. Sistema goiztiar hauek oinarrizkoak ziren gaur egungo estandarren arabera, eskuzko sarrera eta funtzionamendu baldintza oso kontrolatuetan eskatzen zutenak. 70eko hamarkadan, pertsona adimendun batzuek 21 markatzaile zehatz erabiltzen zituzten, ile-kolorea eta ezpain-lotasuna bezala, aurpegi-ezagutze automatikoa egiteko, eta 80ko/90ekoek Eigenface izeneko ikuspegi berria ikusi zuten, sistema modernoetarako oinarri bihurtu zena.

Benetako aldaketa 2000ko hamarkadan sare sozialekin etorri zen, bat-batean milioika argazki erregistratu zeudenez, sistema horiei datu-base bat eman zien, eta, horretarako, prestakuntza-datu ugariak, makina-ikaskuntzako algoritmoetan egindako aurrerapenekin batera, aurpegi-ezagutzeko sistemak ahalbidetu zituen, aurrez imajinatu ezin ziren zehaztasun-tasak lortzeko. Gaur, AA eta ikaskuntza sakonarekin, negozioetarako aurpegi-ezagutzeko sistemak oso zehatzak eta azkarrak bihurtu dira.

Nola funtzionatzen duen aurpegi-ezagutze-sistema modernoak

Aurpegi-ezagutze sistema modernoek milisegundotan gertatzen den fase anitzeko prozesu baten bidez funtzionatzen dute. Lehenengo fasean aurpegia detektatzea sartzen da, non sistemak aurpegia irudi edo bideo-marko batean identifikatzen eta kokatzen duen. Horren ondoren, aurpegiaren lerrokatzea, eta sistemak aurpegiaren posizioa, tamaina eta orientazioa normalizatzen ditu, angelua edo kameraren distantzia kontuan hartu gabe.

Ondoren, ezaugarrien erauzketa dator, non sistemak ezaugarri bereizgarriak identifikatzen eta neurtzen dituen. Neurri horiek aurpegi-txantiloi edo sinadura biometrikoa izeneko errepresentazio matematiko bihurtzen dira. Azkenik, sistema bat dator txantiloi hau datu-base batean gordetako txantiloien aurka konparatuz, eta antzeko puntuazioa sortzen du, bat etortzeko probabilitatea adierazten duena.

Aurpegi-ezagutze-sistema modernoek pertsonen irudiak hartzen eta aztertzen dituzte, ikusmen- eta mugimendu-baldintza zailenetan. Gaitasun hau erabakigarria da kontraterrorismo-aplikazioetarako, non susmagarriak harrapa daitezkeen, hain zuzen ere, arrisku-egoera ez-idealetan, argitasun eskasa, oklusio partziala edo angelu zeiharra barne.

Aplikazio estrategikoak, terrorismoaren operazioetan

Denbora errealeko zaintza eta mehatxuen detekzioa

Aurpegi-ezagutze teknologia tresna eraldatzaile gisa sortu da, interes-taldeak identifikatzeko, monitorizatzeko eta atzemateko gaitasun aurreratuak eskainiz, hiru aplikazio zehatzetan arreta jarriz: denbora errealeko zaintza, ertz-kontrola eta ikerketa-prozesuak. Espazio publiko ugarietan, garraio-guneetan eta gertaera handietan, aurpegi-ezagutzeko sistemek etengabe bila ditzakete jendetzak eta berehala alerta-segurtasuneko langileak, interes-pertsona bat detektatzen denean.

AAk aukera ematen du aurretik ezinezkoa den maila eta urratsean pertsona talde handien alertak eta nortasun-kontrolak automatikoki egiteko. Gaitasun hori oso baliotsua da goi-mailako ekitaldietan, non jendetza handiak biltzen diren, hala nola, batzar politikoak, kirol-gertaerak edo kultur jaialdiak. Segurtasun-agentziek aurpegi-ezagutzeko sistemak zabal ditzakete sarrera-puntuak eta jendetza-mugimenduak kontrolatzeko, mehatxu potentzialak identifikatuz erasoetan gauzatu ahal izateko.

Segurtasun hobetuak etengabeko jarraipena eskaintzen du eremu trafikoetan, interes-pertsonak identifikatzen ditu eta aurrekaririk gabeko eraginkortasuna duten pertsonak aurkitzen ditu. Teknologiaren gaitasuna etengabe lan egiteko nekea gabe, giza segurtasuneko langileen osagarri eskerga da, alerta-ikerketan eta mehatxu potentzialei erantzuteko gai dena.

Mugako segurtasuna eta immigrazioa

Muga-gurutzeek eta aireportuek terrorismoaren aurkako ahaleginetan itogune kritikoak adierazten dituzte. Pertsona bat (terrorismoa barne) Estatu Batuetara itsasoz harainditik badator, agian sarrera-portuko inmigrazio-kontrol-puntu batetik igarotzen da, eta kontraterrorismoaren ikuspegitik, kontrol-puntu hau muturreko puntua da, non terroristarik ahulena den.

Muga-kontrolan zehar dabilen pertsona bat identifikazio-dokumentu batean (pasaportea, adibidez) irudikatua dela egiaztatzeko erabiltzen da, eta Interpolek bere First proiektua zabaldu du estatu-agintariei kanpoko borrokalari terroristak (FTF) identifikatzen laguntzeko. Sistema horiek bidaiariak azkar prozesatu ditzakete, aldi berean terrorist ezagun edo susmagarrien zaintza-zerrendak aztertzen dituzten bitartean, segurtasuna nabarmen hobetuz bidaiarien fluxuan botila-lepo handiak sortu gabe.

Biometriak identitate-lapurreta eta immigrazio- iruzurrak ekidin ditzake bidaia-dokumentuetan, hatz-markaren txantiloi bimetrikoa dokumentuari erantsiko litzaiokeelako, hala nola pasaportea edo bisa, barra-kode batean, txipan edo marra magnetiko batean, eta horrek zaildu egingo luke norbaiten identitatea onartzea. Aurpegi-ezagutzearekin batera, geruza anitzeko ikuspegi biometrikoak defentsa sendo bat sortzen du, terroristak herrialdeetara sartzen saiatzen direnen aurka, iruzurrezko dokumentuak edo lapurtutako identitateak erabiliz.

Ikerketa eta auzitegiko aplikazioak

Sistema biometrikoek terrorist ezagun edo susmagarriak identifikatu ditzakete, aurpegi-ezagutze bimetrikoa edo Aurpegi-egiaztapena erabiliz, argazki bat terrorista susmagarriaren esku dagoenean, eta hau terroristen txantiloien jarraipen-zerrenda edo datu-base baten aurka bilatzen da. Gaitasun horrek balio handia du hil ondoko ikerketetan, non segurtasun-agentziek zaintza-irudiak aztertzen dituzten egile eta kideak identifikatzeko.

Lege-betearazpenen eraginkortasunak susmatuen identifikazioa eta kasuen ebazpena bizkortzen ditu lehendik dauden erregistroen aurka automatikoki bat eginez. Irudiak eskuz berrikusi eta aurpegiak begiz parekatu beharrean, ikertzaileek aurpegi-ezagutzea erabil dezakete, zaintza-bideo artxibo zabaletan azkar bilatzeko, susmagarriak identifikatuz eta haien mugimenduak hainbat kokaleku eta denbora-tartetan zehar arakatuz.

AEBetako militarrek ere aurpegi-ezagutzearen balio estrategikoa aitortu dute aurkako-terrorismo eragiketetan. Operazio Berezien Komandoak (USSOCOM) oinarrizko lana ezartzen du bere identitate- eta ustiaketa-gaitasunak nabarmen zabaltzeko, eta ikuspegi zabal eta teknikoki handinahia erakusten du Operazio Berezien Indarrek misioetan nola biltzen, aztertzen eta erabiltzen dituzten identitate-datuak, bost teknologia-arlo nagusitan sakonduz: aurpegi-ezagutzea, bozgorailuaren identifikazioa eta ahots-elkartzea, SOF guztiz integratutako gune-erabilpen-eko aplikazio-eko ekosistema, DNAren analisi azkarra eta AAren analisia.

Terrorismoaren prebentzioaren abantailak

Abiadura eta Identifikazio Eskala

Aurpegi-ezagutzeko teknologiaren abantaila esanguratsuenetako bat, kontraterrorismoan, giza gaitasunetik haratagoko abiaduran prozesatu eta aztertzeko gaitasuna da. Teknologia berriek botere berria eman dio estatuari, aurrez ezagutzen diren terroristak automatikoki identifikatzeko, estatuak babestu behar dituen hiritarren aurkako erasoak antolatzen dituztenak, eta hori egiteko ahalmena, eraginkortasunez funtzionatzen badu, terrorismoaren kontra lagunduko luke, aurpegi-ezagutzeko teknologiek agintzen baitute estatuari botere hori zehatz-mehatz ematea.

Susmagarriak identifikatzeko metodo tradizionalak giza memorian eta eskuzko konparazioan oinarritzen ziren, denbora behar zuten prozesuak eta akatsak izan ziren. Aireportu jendetsu baten segurtasun-ofizial batek aldi berean pertsona kopuru mugatu bat bakarrik ikus zezakeen, eta esperientzia gehien zuten langileek ere susmagarri bat galdu zezaketen aurpegien itsasoan. Aitzitik, aurpegien ezagutza-sistemak aldi berean ehunka edo milaka aurpegi monitorizatu ditzakete, datu-base zabalekin denbora errealean konparatuz.

Gaitasun hau oso garrantzitsua da segundo bakoitzak zenbat denboraz gordetzen duen egoera larrietan. Adimen-agentziak mehatxu berehalako bati buruzko informazioa jasotzen duenean, aurpegi-ezagutze sistemak azkar hedatu daitezke hiri osoetan zehar zaintza-sareak bilatzeko, susmagarriak minutu gutxiren buruan kokatzeko, ordu eta egun baino gehiago.

Zaintza-ahalmenak hobetzea

Aitormen biometrikoaren, ikaskuntza sakonaren algoritmoaren eta datu-analisi handiaren bidez, adimen-lanaren zehaztasuna eta eraginkortasuna hobetu egiten dira eta jarraipen-lan tradizionala aurre-itxurako borroka bihurtzen da. Aurpegi-ezagutzeak zaintza tresna erreaktiboa bihurtzen du, batez ere hilondoko ikerketarako erabiltzen dena, erasoak saihesteko gai den sistema proaktiboan.

Teknologiari esker, segurtasun-agentziek zaintza-kamera sare integralak sortu ditzakete, behaketa-puntu isolatuak baino sistema integratu gisa funtzionatzen dutenak. Interesdun bat leku batean detektatzen denean, sistemak sarearen zehar egin dituen mugimenduen jarraipena egin dezake, segurtasun-langileei denbora errealean beren jarduera eta elkarteei buruzko informazioa eskainiz. Gaitasun hau ezinbestekoa da sare terroristak ulertzeko eta erakunde estremistetako kide ezezagunak identifikatzeko.

Gainera, aurpegi-ezagutzeko sistemak etengabe funtziona dezake giza arreta eta nekea mugarik gabe. Giza eragileek xehetasun kritikoak galdu ditzakete, jarduera-denboraldi luzeetan, sistema automatizatuek zaintza iraunkorra izaten dute, inolako mehatxurik oharkabean ez dela ziurtatuz.

Deterreno efektua

Aurpegi-ezagutze-sistemen presentziak terrorismoaren aurkako erasoen arrisku handi gisa balio dezake. Erasotzaile potentzialek badakite beren aurpegiak sistema biometriko sofistikatuak harrapatu eta aztertuko dituztela, identifikazio- eta ulermen-arriskuak askoz handiagoak dira. Kontzientzia horrek planifikazio-prozesuak eten ditzake, terroristek taktika gutxiago efikazienteak hartzera behartuko ditu, edo erasoak erabat motelduko ditu.

Desorekente-efektua identifikazio-mehatxutik haratago doa. Aurpegi-ezagutzeko sistemek erregistro digital iraunkorra sortzen dute, gertakari bat gertatu eta gero aztertzeko modukoa. Horrek esan nahi du terroristek berehala detektatzea saihesten badute ere, froga batzuk uzten dituztela, geroago identifikatzeko, haien mugimenduak jarraitzeko eta sareak desestaltzeko. Epe luzerako kontuak beste arrisku-geruza bat gehitzen du, terroristek pentsatu behar dutena operazioak planifikatzean.

Baliabideen optimizazioa

Aurre-ezagutzaren teknologiak aukera ematen die segurtasun-agentziei beren baliabide mugatuak optimizatzeko, ohiko identifikazio-lanak automatizatuz eta giza esperientzian zentratuz, behar den tokian. Langileak esleitu beharrean zaintza-iturriak eskuz kontrolatzeko edo dokumentuak egiaztatzeko muga-gurutzetan, agentziek aurpegi-ezagutzeko sistemak erabil ditzakete zeregin horiek kudeatzeko, giza-operadoreek alertak ikertzen, elkarrizketak egiten eta erabaki kritikoak hartzen dituzten bitartean.

Optimizazio hau bereziki garrantzitsua da segurtasun-erronken eskalan. Aireportuetan egunero eta ordu askoan zehar igarotzen diren milioika bidaiari hiri-eremuetan sortutako zaintza-irudietan, ezinezkoa izango litzateke informazio hori eskuz aztertzea.

Erronka kritikoak eta muga teknikoak

Zehaztasuna eta positibo faltsuak

Aurpegi-ezagutzeko teknologian aurrerapen handiak egin arren, zehaztasuna kezka larria izaten jarraitzen du, batez ere hutsegiteen ondorioak larriak izan daitezkeen aplikazio kontraterrorismoetan. Aurpegi-ezagutzeko metodoa akats eta ahulune teknologikoekin identifikatu da, baina bere ahuleziak gutxitzeko erabil daiteke. Muga horiek ulertzea ezinbestekoa da teknologia modu arduratsuan eta eraginkorrean hedatzeko.

Gizakiak, oro har, aurpegi-ezagutze prozesuak nahiko ondo egin ditzakeen arren, jarduera horiek oraindik oso zailak dira sistema teknologikoentzat, argazkia baldintza oso kontrolatuetan harrapatzen ez bada, sistemak zailtasunak izan ditzake banakoa identifikatzeko edo aurpegia argazkian detektatzeko, eta sistemak hobeto funtzionatzen du ingurumen-faktoreak, hala nola kameraren angelua, argiztapena, aurpegi-adierazpena eta beste batzuk, ahalik eta gehien kontrolatzen direnean.

positibo faltsuak, sistemak norbait interes-pertsona gisa gaizki identifikatzen duen inktanteak, kontraterrorismo-testuinguruetan erronka partikularrak sortzen dituztenak. Teknologia ez dutenak ondo funtzionatzen, eta FRTek ezin izango dute egiaztatu, susmoak eta segurtasun-neurriak erabiliz, eta, gainera, gehiago identifikatuko dira, eta horrek gaizkile seriotzat edo beste gaizkile seriotzat har ditzake.

NISTek eskala handiko proba bat egin du FRTren alde-identifikazioan, eta azpimarratu du tasa positibo faltsua, hau da, algoritmo batek pertsona baten irudia desidentifikatzen duen maiztasuna, eta emaitzek erakutsi dute "gemografia gurutzatuak, tasa positibo faltsuak askotan 10etik 100era bitarteko faktoreen arabera aldatzen direla, algoritmoak erabiltzen direnaren arabera. Sistema ezberdinen arteko errore-tasak aldaketa horiek agerian uzten dute proba zorrotzen eta balioztapenaren garrantzia, segurtasun-aplikazio altuetan aurpegiaren ezagutza zabaldu aurretik.

Bias demografikoa eta zuzentasun algoritmoa

Aurpegi-ezagutzeko teknologiari aurre egiteko erronkarik larrienetako bat joera demografikoa da, sistemak talde demografiko jakin batzuetan zehaztasun gutxiagoz egiteko joera. Teknologia-enpresa nagusien hiru aurpegi-analisi programa komertzialek azal-mota eta genero-irauliak erakusten dituzte, eta ikertzaileen esperimentuetan, hiru programen errore-tasak, argi-larruzko gizonen generoa zehazteko, ez ziren inoiz % 0,8 baino okerragoak, baina emakume beltzaranentzat, hala ere, baloi-tasak % 20tik gora, kasu batean eta beste % 34tik gora.

Gizon argidunen hutsegite-tasa % 0,8 da, %34,7a emakume beltzaranentzat, Joy Buolamwini eta Timnit Gebru-ren 2018ko azterketa baten arabera, zehaztasun-tasaren banaketa dramatiko horrek kezka larriak sortzen ditu legearen bidezkotasunaren eta tratu berdintasunaren inguruan, aurpegiaren aitorpena segurtasun- eta legea betearazteko testuinguruetan erabiltzen denean.

Azaleko tonuak nabarmen eragiten du egiaztapen-zehaztasuna, azal-tonu arinek etengabe tonu ilun eta ertaineko tonuak gainditzen dituzte. Ikerketek aurkitu dute gizonezkoen gaiek, oro har, emakumezkoek baino zehaztasun handiagoa lortu dutela, ile luzeagoak eta makillajearen ondorioz aurpegi-itxurako aldaketek eragindako oklusioa bezalako faktoreei egotziak.

2023ko abuztuan, emakume beltz batek salatu zuen Detroiteko Polizia Saila, poliziak atxilotu ondoren, aurpegi-ezagutzeko software gaizki kalibratua erabiliz, eta arazo hau nagusi da aurpegi-ezagutzeko softwarean, zurientzat positibo faltsuen tasa handiagoa sortzeko joera duena. Gertaera horiek erakusten dute mundu errealeko joera algoritmikoaren ondorioak eta, ondorioz, premiazkoa da aurpegi-ezagutze sistema bidezkoagoak behar izatea.

NISTren ikerketak emaitza alboragarriak aurkitu zituen Ekialdeko Asia, Amerikako, Indiako, Alaskako indiar eta Pazifikoko uharteetako biztanleei aurpegiratu zitzaienean. Alderapen horien etengabekotasunak talde demografiko anitzetan iradokitzen du arazoa sistematikoa dela, populazio edo algoritmo jakin batzuei isolatu beharrean.

Biasen erro-arrazoiak

Aurpegi-ezagutzeko teknologiak aurrerapen handiak egin ditu zehaztasunean, adimen artifizial aurreratuari esker (AI) aurpegiko irudi multzo handietan trebatutako ereduei esker, baina datu-multzo horiek askotan ez dute aniztasunik arraza, etnia, genero eta beste kategoria demografiko batzuei dagokienez, aurpegi-ezagutzeko sistemak okerragoak eragiten dituzte talde demografikoetan, prestakuntza-datuetan nonahikoak diren taldeekin alderatuta.

Alderatze-arazoa iturri anitzetatik dator. Aurpegi-ezagutze algoritmoak trebatzeko erabiltzen diren datu-multzo historikoek ar zurien aurpegiak agertu dituzte nagusiki, sortu dituzten ikertzaile eta erakundeen demografia islatzen dutenak. Algoritmoek datu-multzo mugatu horretatik aurpegiak ezagutzen ikasten dutenean, berez, hobeto egiten dute lan antzeko aurpegietan eta beren prestakuntza-datuetatik nabarmen desberdintzen diren aurpegiekin.

Arazo horietako askok datu-multzo desorekatuei egozten diete arazo gehienak. Hala ere, arazoa errepresentazio soiletik haratago doa. Datu-multzoek aurpegi ezberdinak dituzten arren, beste faktore batzuk, hala nola argi-baldintzak, kamera-kalitatea eta irudien bereizmena, azal iluneko tonuak dituzten pertsonen irudien kalitatean eragin dezake neurriz kanpo, zehaztasun-arazo gehiago.

Bias mitigatu nahi dut

Ikertzaileek eta teknologia-enpresek onartu dute arazoaren larritasuna eta aktiboki ari dira konponbideetan lanean. 2018an, Microsoftek iragarri zuen FRT komertzialki eskuragarriak izan zirela arraza eta genero-kategorien errendimendua hobetzeko, makina-ikaskuntzako algoritmoak trebatzeko eta aurpegi-sailkagailua zehaztasun handiagoz hobetzeko erabiltzen ziren datu-multzoak zabalduz, eta, enpresaren arabera, 20 aldiz errore-tasa baxuagoak azal iluneko tonuetarako eta 9 aldiz errore-tasa baxuagoak emakumeentzat.

Ikertzaileek aurrez prestatutako hiru aurpegi-ezagutze-eredu —ArcFace, AdaFace eta ElasticFace— sortu zituzten datu-multzo sintetiko handi eta orekatu batean, eta emaitza horrek zehaztasun orokorra areagotu zuen, lehendik zeuden datu-multzo desorekatuetan trebatutako ereduekin alderatuta, baina joera demografikoa nabarmen murriztuz, arraza-talde guztietan zehaztasun zuzenagoko ereduekin alderatuta, gutxiengo gutxietsietan errendimendu eskasa erakusten duten ereduekin.

FairFaceko datu-multzoan, %92,58tik %96,47ra arteko zehaztasuna hobetu zen, eta Bias-eko gradua %3,86tik 1.16ra murriztu zen, %70eko murrizketa bat adieraziz, eta, batez ere, errendimendu-irabazi esanguratsuak ikusi ziren talde gutxietsientzat, adibidez, % 80,2tik % 90,86ra, eta, aldi berean, errendimendu handia mantendu zuten talde ongi erakutsientzat.

Sare alderantzial debiasatzaileak (DebFace) irudi-egoeraren kodetzaile bat erabiltzen du, atributuen lau sailkapen-gailugailu, banaketa-sailkagailu bat eta ezaugarri-sare bat, eta lau sailkatzailek (generoa, adina, arraza eta identitatea) aukera-irakurleak ezaugarri jakinetara bihurtzen dituzte, eta horrela errendimendua hobetzen dute talde gutxietsietan. Arkitektura-berrikuntza horiek erakusten dute albo-galera teknikoki egin daitekeela, nahiz eta lan esanguratsua egin soluzio horiek sistema guztietan inplementatzeko.

Pribatutasun-neurriak eta askatasun zibilak

Zaintza eta pribatutasun eskubideak

Boteretsu guztiek alde iluna dute, eta FRT ez da salbuespena, arazo larriak sortzen baititu pribatutasun, etika eta gizarte-eragin orokorrari buruz. Aurpegi-ezagutzeko teknologiaren hedapenak, terrorismoaren aurkako xedeetarako, eztabaida bizia piztu du segurtasunaren eta pribatutasunaren arteko orekari buruz, eta kritika batzuk argudiatu dute zaintza orokorrak oinarrizko askatasun zibilak mehatxatzen dituela.

Zaintza masiboaren inguruko lege, etiko eta pribatutasun-erronkek datu-basearen faltsutze, iruzur eta alboratzeei buruzko kezkak dituzte. Norbanakoen mugimenduak espazio publikoetan zehar arakatzeko gaitasuna, haien ezagutza eta baimenik gabe, gizarte modernoan pribatutasunaren izaerari eta gobernu-zaintzako botereen muga egokiei buruzko galdera sakonak sortzen ditu.

Kritikariek pribatutasun-arriskuak eta askatasun zibilen urraketa potentzialak adierazten dituzte, baimenik gabeko datu-bilketari, baimen-faltari eta funtzio-nahasmenduari buruzko kezkak sortzen dituzte, helburu bakar baterako bildutako datuak helburu jakin baterako erabiltzen dira, banakoaren ezagutza edo baimenik gabe. Beldurra da hasieran kontra-terrorismorako hedaturiko sistemak pixkanaka zabalduko liratekeela gizarte-ekintza legaletan diharduten herritar arruntak kontrolatzeko, eta zaintza-egoera bat sortuz adierazpen eta elkarte askea hozten duena.

Debeku horren arrazoiak dira FRTek joera perbatiboa dutela, eta ondorioz, talde artean banaturik dauden onura eta kalteen ondorioz, estatuak ezinbestean erabiliko ditu teknologia horiek legez kanpoko xedeetarako, eta FRTen existentziak gure portaera hoztuko duela (hau da, jendea zentsuratu egingo du zaintzaren beldur izateko).

Erantzun arautzaileak eta debekuak

2019an, San Frantzisko bihurtu zen aurpegi-ezagutze teknologia (FRT) debekatu zuen lehen hiri estatubatuarra, eta, orduz geroztik, beste hiri amerikar batzuek ere antzeko FRT debekuak ezarri dituzte, Bostongo udal-batzordeek argi eta garbi nabarmendu dute arazo bat: teknologiaren alborapena. Debeku horiek gero eta kezka handiagoa dute teknologiaren erabilera-ahalmenari buruz eta horrek zehaztasuna eta zuzentasunarekin dituen arazoak erakutsi ditu.

Dozena bat hiri handik baino gehiagok debekatu dute teknologia, Minneapolis, Boston eta San Frantzisko barne. Hala ere, tokiko debekuek ez dute eragotzi erakunde federalek eta beste jurisdikzio askok aurpegi-ezagutzea hedatzea segurtasun-helburuetarako, eta horrek nabarmen aldatzen duen araudia sortzen du.

Europar Batasunak ikuspegi zabalagoa hartu du, aurpegi-ezagutzeko teknologiak erabiliz protesta baketsuetan, masa-zaintzako praktiken arriskua eta giza eskubideak babesteko inplikazioak areagotuz. Europako arautzaileek muga zorrotzak proposatu dituzte aurpegi-ezagutzea espazio publikoetan erabiltzeko, eta batzuk debekuak erabat debekatzen dituzte, delitu larriak edo mehatxu berehalakoak dituzten zirkunstantzia estuetan izan ezik.

Segurtasuna eta askatasuna orekatzen

Garrantzitsua da Estatuak teknologia hau erabiltzea terrorismoari aurre egiteko boterea handitzeko, botere hori murriztu egiten dela gehiegikeriak eta portaera hotzak ez gertatzeko, eta estatuak erakunde-mugak sortu behar ditu, FRTak bakarrik erabil daitezen, jendeak ez dituen lekuetan (eta ez luke) arrazoizko pribatutasun-esperantzaz gozatzeko (adibidez, aireportuetan, muga-pasabideetan).

FRTz hornitutako kamerak markatu behar dira jendeari ziurtatzeko ez direla bizirik aterako pribatutasunaren arrazoizko itxaropen bat izan behar duten lekuetan, eta FRTak gaizkile larriak aurkitzeko (adibidez, terroristak) mugatu behar dira. Mugaketa hauek aurpegiaren aitorpenaren segurtasun-onurak babesteko saiakera bat dira, eta, aldi berean, erabilera- eta askatasun zibilak babesteko ahalmena mugatu behar dute.

FRTk tresna indartsua da kontraterrorismoaren armategian, aurrez aurre eskuraezinak ziren segurtasun-neurriak gaituz, baina teknologia horrek oreka oso kaltegarria eskatzen du bere onura garbien eta harekin lotutako kontsiderazio etiko garrantzitsuen artean, eta, gaur egun, agian, oreka gehiegi murrizten da FRTren onura garbien alde, eta ez nahikoa hedapena gidatu behar duen zintzotasun etikoaren, pribatutasunaren eta zintzotasun etikoaren alde.

Konstituzio eta Giza Eskubideen Kontuak

Lege-exekuzioak delituak identifikatzeko erabiltzen dituen FRT programak akats-prone gehiago dira aurpegiko irudietan, azal iluneko tonuak eta emeak erakusten dituztenak, aurpegiko irudiekin alderatuta, arrak kaukasiar irudikatzen dituztenak, eta joera horrek herritarrak gaizki ikertu ditzake arraza eta genero lerroen arabera, eta FRTren erabilera legea ez da bateragarria baldintza liberal klasikoarekin, gobernuak hiritar guztiak legearen aurrean berdin tratatzeko.

Konstituzio askoren babes-klausula berdinak eskatzen du gobernu-ekintzak ez direla bereiztezinak arraza, genero edo beste ezaugarri babestuetan oinarrituta. Aurpegi-ezagutzeko sistemek talde demografiko batzuen aurkako joera sistematikoa erakusten dutenean, gobernu-agentziek babes konstituzional horiek urratzen dituzte. Horrek dilema legala sortzen du, teknologiak segurtasuna hobetu dezakeen bitartean, bere errendimendu partzialak ez-konstituzionala edo giza eskubideen legea urratu dezake.

Informatikako zientzialariek FRTren erabileraz arduratu dira, delituen susmagarriak identifikatzeko, eta ohartarazi dute software hori susmagarria identifikatzeko erabiltzen dela, eta, beraz, errore bat gertatu da beste zeregin batzuetarako sarrera gisa erabiltzen den aurpegi-ezagutze algoritmo baten irteeran, ondorio larriak izan ditzakeela, norbaitek oker leporatu ahal izango lukeelako bideoen segurtasun-diagramen analisiaren egile-egilearen identifikazio okerran oinarritutako krimen bat.

Gardentasuna eta erantzukizuna

Arautze sendoa, nazioarteko lankidetza eta gobernu gardena gomendatzen ditu, AAren aurpegi-ezagutze teknologia giza eskubideekin eta oinarrizko askatasunekin bateragarria dela ziurtatzeko. Gardentasuna: nola funtzionatzen duen aurpegi-ezagutzeko sistemek, haien zehaztasun-tasak eta mugak funtsezkoak dira konfiantza publikoarentzat eta erantzukizun demokratikoarentzat.

Aurpegi-ezagutzeko teknologiaren erabilerarekin zerikusia duten lege argiak eta osoak ezartzea, estandar orokorrak esparru nazionalekin lerrokatzea koherentzia bermatzeko eta FRT sistemen aldizkako ikuskaritzak aginduz, arau etikoak betetzen direla ziurtatzeko. Auditoria erregularrak arazoak identifikatzen lagun dezake, zehaztasun edo alborapenekin, kalte larriak eragin aurretik, eta lege-esparru argiek segurtasunaren agentzien gida ematen diete teknologiari, erabilera egokiei buruz.

Arriskuek ez lukete moteldu behar AAren erabilera edo plataforma jakin batzuetan debekua, baizik eta gobernuek AA/ML tresnak hobeto diseinatzeko eskatu behar lituzketen ekintzak, hau da, datu hobeak eskuratu eta saiakuntza-erregimen zorrotzak sortzea, arriskuak mugatu eta gabeziak ahalik eta gehien agerian uzteko, eta hori laguntzeko modua da, gobernuei sistema batek egiten dituen ekintza bakoitzaren arrazoiak azaltzen dituzten AAren arau eta gardentasun-politikak.

Datuak babestea eta gordetzea

Estatuak ez ditu erabili behar lehen hiru baldintzak hausten dituzten hirugarren enpresak, bere zerbitzua sortu edo erabiltzen ari direnean, eta hirugarren enpresek ezin dituzte atzitu edo irakurri estatuak bildutako datu sentikorrak. Aurpegi-ezagutze-sistemek bildutako datu biometrikoak oso sentikorrak eta pertsonalak dira, eta babes sendoak eskatzen dituzte baimenik gabe atzitu, erabili edo datuak ez betetzearen aurka.

Datuen atxikipenari buruzko galderak oso garrantzitsuak dira. Zenbat denbora beharko lukete aurpegi-ezagutzeko datuak gorde, nork eskuratu beharko lituzke? Zein egoeratan partekatu daiteke beste erakunde edo herrialde batzuekin? Galdera hauek ez dute erantzun argirik jurisdikzio askotan, eta horrek ez du zalantzarik sortzen aurpegi-ezagutzearen epe luzerako eraginei buruz.

Datu-aurkezpenen arriskua ere esanguratsua da. Datu-base bat, milioika pertsonaren aurpegi-ezagutzeko datuak dituena, helburu erakargarria izango litzateke hackerrentzat, atzerriko inteligentzia-zerbitzuentzat edo erakunde kriminalentzat. Datu horiek arriskuan jartzen badira, identitate-lapurretetarako, jazarpenerako edo beste asmo gaizto batzuetarako erabil daiteke, urte edo hamarkadetan iraun dezaketen ondorioekin.

Nazioarteko perspektibak eta hedapena

Adopzio eredu orokorrak

Legea betearaztea: gaur egun, aurpegi-ezagutzea mundu osoko AAren zaintza-teknologiarik onartuena da, %64ko Adopzio-tasarekin, hiri-plataforma adimendunak eta polizatze-ekimen adimendunak gaindituz.

Herrialdeek segurtasun-mehatxu ezberdinak dituzte, eta jarrera kultural desberdinak dituzte pribatutasuna eta zaintzarekiko, eta aldaketa nabarmenak eragin dituzte aurpegi-ezagutzea nola hedatzen den. Nazio batzuek teknologia gogotsu besarkatu dute, espazio publikoetan hedatu dute, gutxieneko murriztapenekin. Beste batzuek arreta handiagoa hartu dute, segurtasun handiko testuinguru zehatzetara mugatuz edo gainbegiratze-eskakizun zorrotzak ezarriz.

Furl et al. (2002) aurkitu zuen FRT garatu eta erabili zela Mendebaldeko herrialdeetan, aurpegi kaukasiar irudietarako zehatzagoa zela, eta Asiako ekialdeko herrialdeetan, FRT algoritmoak zehatzagoak ziren Asiako ekialdeko aurpegiko irudientzat. Aurkikuntza honek agerian uzten du aurpegi-ezagutzeko sistemak garatzeak duen garrantzia, hedatuko diren populazioen ordezkari anitzetan trebatuak.

Nazioarteko Lankidetza eta Estandarrak

Terrorismoarena nazioarteko lankidetza behar duen mehatxu transnazionala da. Aurpegi-ezagutzeko teknologiak erraztu dezake lankidetza hori, herrialdeei terrorist ezagun edo susmagarriei buruzko informazioa partekatu eta haien zaintza-ahaleginak koordinatu ahal izateko. Hala ere, nazioarteko dimentsio horrek datu-partekatzeari, pribatutasun-babesari eta giza eskubideei buruzko galdera konplexuak ere sortzen ditu.

Herrialde ezberdinek lege-arau desberdinak dituzte pribatutasun-babesa, datuen atxikipena eta epemugak partekatzen direnean, herrialde hartzailean babes gutxiago izan daiteke bildu zen herrialdean baino. Horrek arriskuak sortzen ditu pribatutasun-babes zorrotzetan bildutako datuak atzerriko gobernuek gaizki erabil ditzaten babes ahulagoekin.

Interpol bezalako nazioarteko erakundeek sistema garatu dute, aurpegi-ezagutzea errazteko kontraterrorismorako. Sistema horiek lurralde legal eta politiko konplexuetan zehar nabigatu behar dute, pribatutasunari, giza eskubideei eta subiranotasunari buruzko kezkei buruzko informazioa partekatzeko segurtasun-onurak orekatuz. Nazioarteko arauak eta akordioak garatzea, aurkako-terrorismoan aurpegiaren aitorpena arduraz erabiltzeko.

Pertzepzio publikoa eta fidagarritasuna

Onartutako publikoarengan eragina duten faktoreak

FRTren abokatuek segurtasun publikoan, delituen prebentzioan eta kontraterrorismoan duen potentziala azpimarratzen dute, eta ohartarazi dute FRTk aukera ematen diela polizia eta erakundeei susmagarriak identifikatzeko eta baimenik gabe sar daitezen eremu babestuetara eta lekuetara, non aktibo edo populazio zaurgarriak dauden. Aurpegi-ezagutzerako laguntza publikoa testuinguru zehatzaren araberakoa da, eta horrek segurtasun-aplikazioak onartzen ditu arrisku handiko inguruneetan, aireportuetan adibidez.

Aurpegi-ezagutzea hedatzen duten erakundeetan konfiantza izatea faktore kritikoa da onarpen publikoan. Jendeak uste duenean segurtasun-agentziek teknologia arduraz eta behar bezala erabiliko dutela, litekeena da hedatzea onartzea. Aitzitik, konfiantza gutxi dagoenean, iraganeko gehiegikeriak, gardentasun falta edo joerari buruzko kezkak direla medio, oposizio publikoa indartsuagoa izaten da.

FRTren onarpen arrakastatsua eta hedatua ez da soilik bere abiadura eta zehaztasunaren araberakoa, baizik eta publikoak aurpegi-ezagutzeko gailu ahaltsuak dituen algoritmoen fidagarritasunaren araberakoa, eta fidagarritasuna eraikitzea zaila izango da, eta arrazen arteko joeraren eta emaitza positibo faltsuen adibideek urtez urte egiten dituzten hobekuntzak softwarearen zehaztasun eta funtzionaltasun orokorrean egiten jarraitzen dute.

Konfiantza publikoa eraikitzen

Konpromiso publikoak, kezka eta konfiantzari aurre egiteko, eskatzen du, baina ez du eskatzen aurpegi-ezagutzea zabaltzeari buruz bakarrik informatzea, baizik eta aukera sortzea teknologiaren onura, arrisku eta muga egokiei buruzko benetako elkarrizketarako.

Sistemaren errendimenduari buruzko gardentasuna funtsezkoa da fidagarritasuna eraikitzeko. Segurtasun-agentziek zehaztasun-tasak jakinarazi behar dituzte, talde demografikoak egindako matxurak, tasa positibo faltsuak eta teknologia nola erabiltzen den eta gainbegiratzen den informazioa barne. Gardentasunak aukera ematen die herritarrei erabaki informatuak hartzeko segurtasun-onurek pribatutasun-kostuak justifikatzen dituzten eta teknologia behar bezala erabiltzen ari den.

Arazoak gertatzean, azalpen-aurkezpen frogagarria egitea ere funtsezkoa da. Aurpegi-ezagutzeko sistemek zigor bidegabeak edo bestelako kalteak ekartzen dituztenean, agentziek hutsegite horiek aitortu, biktimak konpentsatu eta errepikapena saihesteko neurri zehatzak hartu behar dituzte. Arazoak ukatu edo erantzukizunak saihestuz, konfiantza publikoa eta teknologiaren aurkakotasuna kenduko dituzte.

Etorkizuneko garapenak eta teknologia berriak

Zehaztasun eta gaitasuneko aurrerapenak

Azken urteotan, arkitektura aurreratuekin eta geruza eta parametro kopurua handitzearekin, FR ereduek nabarmen hobetu dute aurpegi-adierazpen konplexuak ikasteko gaitasuna, eta arkitektura sakonago hauek, askotan ehunka geruza baino gehiagoz osatua, milioika parametroz, nabarmen hobetu dute FR sistemen gaitasuna agertokien artean orokortzeko, eta, ondorioz, aitorpen orokorragoko errendimendua (horien artean alborapen murriztua), eta gainera, datu multzo handiago eta anitzen erabilgarritasunak emaitza hobeak lortzen lagundu du, datu multzo horiek, aldakuntza demografikoak eta bidezkoak barne hartzen dituztenak, FREren arabera, aurrerapen eta argitasuna hobetu ahal izateko (FIE) eta hobetu egin dira.

Aurpegi-ezagutzeko sistemek, ziurrenik, biometria-modu anitz izango dituzte, aurpegi-ezagutzea iris eskaneatzearekin, gait-analisiarekin, ahots-ezagutzearekin eta beste teknika batzuekin konbinatuz. Ikuspegi multimodal horrek zehaztasun handiagoa lor dezake, hainbat sinadura biometrikoren bidez, edozein sistema bakarretako erroreen eragina murriztuz. Era berean, zailagoa da terroristek detektatzea, haien itxura aldatu edo desguizatuz.

Adimen artifizialeko aurrerapenek, bereziki ikaskuntza sakonetan eta sare neuraletan, aurpegi-ezagutzeko sistemek zer lortu dezaketenaren mugak bultzatzen jarraitzen dute. Sistema horiek gero eta hobeto daude aurpegiak baldintza zailetan aitortzeko, hala nola argitasun eskasa, oklusio partziala edo muturreko angeluak. Gainera, azkarragoak dira, bereizmen handiko bideo-korronteak denbora errealean aztertzeko aukera ematen dute hainbat kameratatik aldi berean.

Beste adimen-sistemekin integratzea

Aurpegi-ezagutzearen etorkizuna, kontraterrorismoan, ez da teknologia bera hobetzea, baizik eta beste adimen- eta segurtasun-sistema batzuekin integratzea. Aurpegi-ezagutzea portaera-analisiarekin, sare sozialetako mapaketarekin, komunikazioen monitorizazioarekin eta beste adimen-iturri batzuekin konbinatzen denean, mehatxuen detekzio-sistema oso baten parte bihurtzen da, bere zatien batura baino handiagoa.

Adibidez, aurpegi-ezagutzeak pertsona bat identifikatu dezake aireportu batean, eta, horretarako, bidaia-ereduak, finantza-transakzioak, komunikazioak eta kide ezagunak aztertu ahal izango ditu. Ikuspegi integratu horrek aukera ematen die segurtasun-agentziei mehatxu potentzialen irudi osoagoa eraikitzeko eta erantzuteko moduari buruzko erabaki informatuagoak hartzeko.

Hala ere, integrazio horrek areagotu egiten ditu pribatutasun-arazoak. Aurpegi-ezagutzea eta beste iturri batzuetako datu zabalak konbinatzen dituen sistemak aurrekaririk gabeko zaintza-ahalmenak sortzen ditu, pertsonen bizitzako alderdi guztiak ia kontrolatzeko. Ziurtatu sistema ahaltsu horiek segurtasun legitimoaren helburuetarako bakarrik erabiltzen direla eta kontrol egokiarekin erronka kritikoa izango dela politikarientzat.

Kontraneurri eta arma-lasterketa

Aurpegi-ezagutzearen teknologia antiterrorista nagusitzen den heinean, aurkariak aurkako neurketak garatzen ari dira detekzioa saihesteko. Teknika sinpleetatik, maskarak edo eguzkitako betaurrekoak erabiliz, ikuspegi sofistikatuagoetara, aurpegi-ezagutzeko algoritmoak edo identitate faltsuak sortzeko teknologia sakonaren erabilera nahasteko diseinatutako makillaje-eredu alderantzizkoen antzera.

Horrek arma teknologikoen etengabeko lasterketa sortzen du, eta segurtasun-agentziak aurpegi-ezagutze sistemak hobetzeko lanean ari dira, terroristek eta beste aurkariek modu berriak garatzen dituzte haiek garaitzeko.

Ikertzaile batzuk aurpegi-ezagutze sistemak sendoagoak egiteko moduak aztertzen ari dira, kontraneurrien aurka, hala nola irudi infragorria erabiliz aurpegiak detektatzeko, nahiz eta partzialki estaliak egon, edo aurpegi-ezaugarriez gain gai eta gorputz-hizkuntza aztertu. Beste batzuk aurpegi eta argazki, maskara edo bideo-bistaraketen artean bereizteko bizi-detekzio-sistemak garatzen ari dira, erasoak saihesten.

Praktika eta gomendio onenak

Arau teknikoak eta probak

NISTren aurpegi-ezagutzeen saltzaileen testek (FRVT) 400 algoritmo baino gehiago ebaluatu dituzte 2017tik, parte hartzen duten garatzaile guztien zehaztasun-maila orokorrak ezagutzeko.

Saiakuntzak talde demografiko ezberdinen artean ebaluazioa sartu beharko luke sistemaren errendimenduaren edozein joera identifikatzeko eta kuantifikatzeko. Ez lirateke onartu ezin diren alboratze-mailak hedatu behar arazo horiek zuzendu arte. Probak eragiketa-baldintza errealetan ere ebaluatu behar dira, ez laborategi kontrolatuetan bakarrik.

Jarraipena eta ebaluazioa egiten jarraitzea ere garrantzitsua da hedapenaren ondoren. Sistemaren errendimendua denboran zehar degrada daiteke algoritmoen adina edo biztanleria aldaketa kontrolatu gisa. Auditoria erregularrek sortzen ari diren arazoak identifikatu eta sistemak errendimenduaren estandarrak betetzen jarraitzen dutela ziurtatu dezakete beren bizitza operatiboan.

Jarraibide operatiboak

Kontraterrorismoaren aurrean aurpegia ezagutzean, segurtasun-agentziek argi eta garbi ezarri beharko lituzkete teknologia noiz eta nola erabili daitekeen. Jarraibide hauek honako gaiei erantzun beharko diete: zer konfiantza-maila behar da ekintza egin aurretik? Zein egiaztatze gehigarri behar da aurpegiaren ezagutza-partida batean oinarritutako norbait aurkitu aurretik? Nola erabili sistema giza judizioarekin batera?

Ez gizakiak, ez algoritmoak ez dira hutsezinak, eta giza judizioaren antzeko ahuleziak ezin dute aurpegi-ezagutzeko teknologien erabileran eragin, norbanakoek algoritmo baten emaitzan konfiantza izan dezaketelako, "objektiboa" izan behar duela uste izanik, bi irudik bat egiten duten ala ez, nahiz eta menpekotasunak edo gabeziak izan, teknologian. Aurpegi-ezagutzeko sistemak erabiltzen dituzten langileen prestakuntzak azpimarratu behar du teknologia giza erabakiak hartzen laguntzeko tresna dela, ez giza judizioaren ordezkoa.

Eragileak trebatu behar dira sistemaren mugak ulertzeko, aldebakarreko eta positibo faltsuetarako duen ahalmena barne. Sententzia independentea egikaritzera bultzatu behar dira, eta ez bakarrik irteera algoritmikoen gainean fidatu, batez ere erroreen ondorioak larriak direnean. Protokolo garbiek zehaztu beharko lukete zer ikerketa edo egiaztatze gehigarri behar den aurpegiaren aitorpenaren bat-etortzean.

Kontrol- eta erantzukizun-mekanismoak

Kontrol-mekanismo sendoak funtsezkoak dira aurpegi-ezagutzeko teknologia behar bezala erabiltzen dela ziurtatzeko, eta abusuak identifikatu eta zuzendu egiten direla. Kontrol horrek barne-mekanismoak barne-erakundeetan eta kanpoko gainbegiratzea barne-erakunde independenteek, hala nola pribatutasun-batzordeek, lege-batzordeek edo auzitegi-ebazpenek.

Agentziak erregistro zehatzak eduki behar ditu, besteak beste, zer bilaketa egiten diren, nork gidatzen dituen eta zer egiten duen. Erregistro horiek aldizkako ikuskaritzapean egon behar dute, politikak betetzen direla bermatzeko eta edozein erabilera-eredu identifikatzeko. Arazoak identifikatzen direnean, kontu-emateko mekanismo argiak egon behar dira, arduradunek ondorio egokiak izan ditzaten bermatzeko.

Kanpoko gainbegiratze-organoek aurpegi-ezagutzeko programen berrikuspen esanguratsua egiteko ahalmena eta baliabideak izan beharko lituzkete. Sistema nola funtzionatzen duen, errendimendu-datuak eta erregistro operatiboak ere informazio teknikoa eskuratzeko aukera izango dute.

Kasu-azterketak eta mundu errealeko aplikazioak

Aireportu eta ertzetako segurtasunaren inplementazioak

Aireportuak eta ertzak gurutzatzeak izan dira aurpegi-ezagutzeko teknologiarik aurreratuenen artean, kontrako terrorismoaren xedeetarako. Ingurune kontrolatuek abantaila ugari eskaintzen dituzte aurpegi-ezagutzea hedatzeko: bidaiariak kontrol-puntuak gainditu behar ditu, argiak eta kamera-angelak optimizatu daitezke, eta segurtasun-arrazoi argia dago identitatea egiaztatzeko.

Herrialde askok aurpegi-ezagutzea ezarri dute immigrazio-kontroletan, bidaiariak pasaportearen argazkiekin bat datozela egiaztatzeko eta terrorist ezagun edo susmagarrien zelatarien aurka egiaztatzeko. Sistema horiek milioika bidaiari prozesatu dituzte, eta aireportu batzuek diotenez, aurpegi-ezagutzeak aukera eman die iruzurrezko dokumentuetan bidaiatzen edo lapurtutako identitateak erabiltzen saiatzen diren pertsonak identifikatzeko.

Teknologia ere zabaldu da bidaiari fidagarrien prozesaketa errazteko, aurrez pantailatutako pertsonek beren identitatea egiaztatzen duten ate automatizatuak erabiltzeko aukera ematen duten programen bidez. Erabilera bikoitz horrek, segurtasuna eta erosotasuna hobetuz, lagundu egin du teknologia aireportuko testuinguruetan publikoki onartzen.

Hiri-zaintzako sareak

Hiri batzuek kamera sare zabalak zabaldu dituzte, aurpegi-ezagutzeko gaitasunez hornituak, segurtasun-mehatxuetarako espazio publikoak kontrolatzeko. Sistema horiek pertsonen mugimenduak jarrai ditzakete hirian zehar, helburu potentzialak zaintzen dituzten terroristak identifikatuz edo konspirazio-eragileekin elkartuz.

Hala ere, hiri-zaintzako sareek eztabaida handia sortu dute, herritar arruntak masiboki zaintzeko duten ahalmenagatik. Kritikoek diote sistema horiek eragin hotza sortzen dutela adierazpen eta asoziazioan, jendeak zenbait kokaleku edo jarduera saihestu ahal izango dituelako, baldin eta jakinez gero jarraipena egiten ari direla. Segurtasun-onurren eta pribatutasun-kostuen arteko oreka bereziki zaila da aplikazio horietan.

Jurisdikzio batzuk saiatu dira arazo horiei aurre egiten, aurpegi-ezagutzea mugatuz, egoera jakinetara, hala nola delitu larriak ikertuz edo mehatxu berehalakoei erantzunez. Beste batzuek kamera argi eta garbi markatu behar dute, eta jendeari jakinarazi behar zaio non dagoen aurpegi-ezagutzea. Ikuspegi horiek segurtasun-ondasun batzuk mantentzen saiatzen dira, zaintza masiboaren alderdi intrusiboenak mugatuz.

Gertaera-segurtasuna eta jendetzaren monitorizazioa

Gertaera publiko nagusiak, konbentzio politikoak, nazioarteko goi-bilerak edo kirol-ekitaldi handiak, terroristentzat helburu erakargarriak eta segurtasun neurri intentsiboak behar dituzte. Horrelako ekitaldietan, aurrez aurreko aitorpena zabaldu da jendetzak kontrolatzeko eta parte-hartzaileen artean mehatxu potentzialak identifikatzeko.

Aldi baterako hedapen hauek abantaila batzuk eskaintzen dituzte zaintza-sare iraunkorren gainean. Mugatuak daude denboran eta esparruan, arrisku handiko gertakari zehatzetan zentratuak, espazio publikoen etengabeko monitorizazioan baino. Segurtasun-mehatxu handiak, jendetza handiak eta goi-mailako helburuak erakartzen dituzten gertaera nagusiekin lotutakoak, justifikatu daitezke.

Hala ere, gertaeren segurtasun-aplikazioek ere kezka sortzen dute, batez ere aurpegi-ezagutzea erabiltzen denean protesta politikoak edo manifestazioak kontrolatzeko. Teknologia erabil daiteke ekintzaile politikoak identifikatzeko eta arakatzeko, eta, ondorioz, adierazpen politiko legitimo hotza eragin dezake.

Bide-izena: segurtasuna eta eskubideak orekatzea

Erabilera-marko arduratsuak garatzea

Aurpegi-ezagutzearen etorkizuna kontraterrorismoan, teknologia eraginkortasunez erabiltzea baimentzen duten esparruen araberakoa da, segurtasun-helburu legitimoak lortzeko, askatasun zibilak babestu eta zuzentasuna bermatuz. Horrek etengabeko elkarrizketa eskatzen du segurtasun-profesionalen, teknologoen, arduradun politikoen, askatasun zibilen defendatzaileen eta publikoaren artean.

Horrelako esparruak printzipio argietan oinarritu behar dira: aurpegi-ezagutzea segurtasun-mehatxuaren arabera bakarrik erabili behar da, eta abusuen aurkako babes egokiekin hedatu behar da; ikuskapen eta kontu-emate esanguratsuen mende egon behar du; eta etengabe ebaluatu eta hobetu behar da arazoei zehaztasun eta joeraz aurre egiteko.

Testuinguru ezberdinek ikuspegi desberdinak behar dituzte. Aurpegi-ezagutzea erabiltzea ertz-gurutzetan, non segurtasun-arrazoibide argiak eta pribatutasun-esperientzia mugatua dauden, leku publikoak etengabe zaintzeko erabiltzea baino onargarriagoa izan daiteke. Testuinguru-esparru espezifikoek tamaina bakarreko eta maila guztietako arauek baino orientazio txikiagoa eskain dezakete.

Ikerketa eta Garapenean inbertitzea

Ikerketan jarraitutako inbertsioa ezinbestekoa da aurpegi-ezagutzeko teknologia hobetzeko. Horrek ez du bakarrik zehaztasuna eta abiadura hobetzea, baizik eta alborapena eta zuzentasuna dituzten arazoak aztertzea. NISTk FRTren akats komunak agerian uzteko laguntza bezalako azterlanak, bai zientzialariak eta langileak, FRT garatzen duten ingeniariak arduratzen dira softwarearen emaitzak hobetzeko, azal iluneko tonuak dituzten irudiak identifikatzeko, baita genero-hutsunea murrizteko tasa positibo faltsuetan, eta datu-multzoak zorrotz jartzen direnean, eta, zientzialariak, hala, etorkizuneko software-arazoen eta etorkizuneko arazoen analisia hobetzeko gaitasuna dute.

Ikerketak pribatutasun-babesak eskain ditzaketen beste ikuspegi batzuk ere aztertu beharko lituzke, segurtasun-ondasunak mantentzen dituzten bitartean. Adibidez, portaera-ereduak aztertzen dituzten sistemak edo anomaliak detektatzen dituzten sistemak, pertsona jakin batzuk identifikatu gabe, segurtasun-informazioa erabilgarria izan liteke, aurpegi-ezagutze tradizionalak baino pribatutasun-intrusio txikiagoarekin.

Diziplinarteko ikerketa, informatikariak, gizarte-zientzialariak, etikalariak eta lege-ikertzaileak elkartzeak lagundu dezake aurpegi-ezagutzeko teknologiak planteatzen dituen erronka konplexuak identifikatzen eta zuzentzen. Gaitasun teknikoak ez ezik, gizarte-, etiko- eta lege-ondorioak ere funtsezkoak dira garapen eta hedapen arduratsurako.

Nazioarteko Lankidetza eta Estandarrak

Terrorismoaren izaera transnazionala kontuan hartuta, nazioarteko lankidetza garrantzitsua da aurpegi-ezagutzeko estandar eta praktikei buruz. Herrialdeek elkarrekin lan egin beharko lukete, zehaztasuna, zuzentasuna eta pribatutasuna babesteko estandar komunak garatzeko, eta, aldi berean, lege-tradizio eta kultura-balio ezberdinak errespetatuz.

Nazioarteko akordioek gutxieneko estandarrak ezar ditzakete aurkako terrorismoan erabiltzen diren aurpegi-ezagutze-sistemetarako, eta ziurtatu egiten dute mugaz haraindi partekatzen diren datuek zehaztasun eta fidagarritasunerako oinarrizko baldintzak betetzen dituztela. Halaber, datuen partekatzeko protokoloak ezar ditzakete, pribatutasuna eta giza eskubideak babesteko, eta mehatxu terroristen aurkako lankidetza eraginkorra ahalbidetuko dutenak.

Hala ere, nazioarteko lankidetzak oreka izan behar du erregimen autoritarioek errepresio politikorako aurpegi-ezagutzea erabiltzeko duten kezketan. Herrialde demokratikoek kontuz ibili behar dute aurpegiaren ezagutza teknologia edo datuak giza eskubideen babes eta lege-arau sendorik ez duten gobernuekin partekatu behar dituzte. Nazioarteko estandarrek babes batzuk izan behar dituzte teknologia legez kanpoko helburuetarako erabil ez dadin.

Ondorioa: Paisaia konplexutik zehar ibiltzea

Aurpegi-ezagutzeko teknologiak tresna indartsua da terrorismoaren aurkako borrokan, duela hamarkada gutxi irudiezinak ziren identifikazio, zaintza eta ikerketa gaitasunak eskainiz. Teknologia berriek botere berria eman dio estatuari, aurrez ezagutzen diren terroristak identifikatzeko, estatuak babestu behar dituen hiritarren aurka erasoak antolatzen ari direnak, eta hori egiteko ahalmena, eraginkortasunez funtzionatzen badu, terrorismoaren kontra lagunduko luke.

Hala ere, teknologiak erronka esanguratsuak ere baditu doitasunarekin, alborapenarekin, pribatutasunarekin eta askatasun zibilekin zerikusia dutenak. Arazo hau nagusi da aurpegi-ezagutzeko softwarean, zuri-zuriak ez direnentzat positibo faltsuak sortzeko joera duena, eta norbait atxilotzeko erabiltzen den aurpegi-ezagutze softwarearen aldean, okerreko CT algoritmoaren bidez hezitako algoritmoak zibilak hil ditzake, desegin ezin daitekeen ekintza.

Aurrerako bideak ez du eskatzen kontsiderazio horiek orekatzea politika-garapen zainduaren, gainbegiratze sendoaren, hobekuntza tekniko jarraituaren eta etengabeko elkarrizketa publikoaren bidez. Ez dago debekatuta aurpegiko ezagutza erabiltzea segurtasun-helburuetarako, ezta mugarik gabeko hedapena ere, babesik gabe, ikuspegi arduratsua da. Testuinguru-esparru espezifikoak, erabilera onuragarriak ahalbidetzen dituztenak, eta, aldi berean, gehiegikeriak ez dira itxaropen onena eskaintzen aurpegi-ezagutzeko segurtasun-onurak lortzeko, oinarrizko eskubideak babestuz.

Teknologia garatzen eta gaiago bihurtzen ari den heinean, gobernu gogoetatsuaren beharra premiazkoagoa bihurtzen da. Gaur egun, aurpegi-ezagutzea nola garatzen den, nola hedatzen den eta nola erregulatzen den, segurtasunaren eta askatasunaren arteko oreka finkatuko du datozen urteetan. Erabaki horiek ebidentziaren bidez jakinarazten direla bermatzea, printzipio etikoek gidatuta eta erantzukizun demokratikoaren menpe, ezinbestekoa da segurtasun eta askatasuna mantentzeko, gero eta egoera konplexuagoan.

Segurtasun biometrikoko teknologiei buruzko informazio gehiago lortzeko, bisitatu Estandar eta Teknologia Institutu Nazionala, Aurpegi-ezagutzea Saltzailearen proba programa. Zaintza-teknologian pribatutasun-kontuak ezagutzeko, aztertu baliabideak Muga Elektrikoko Fundaziotik, eta ikusi aurpegia ezagutzeko arauei buruzko nazioarteko ikuspegietarako, ikus AIren erregulazioari buruzko Europako Parlamentua.