Table of Contents

Технологијата за признавање на лицето и неговата улога во современата безбедност

Оваа моќна технологија дозволува брза и точна идентификација на поединци и помош во спречувањето на терористичките активности и посигурноста на јавните простори.

Според истражувањето на Маркет и Маркет, пазарот за препознавање на лица е подготвен да достигне 8,5 милијарди долари во 2025 година, што е повеќе од двојно зголемување од 3,8 милијарди долари во 2020 година.

Во неговото јадро, технологијата за препознавање на лицето претставува софистициран брак на компјутерската визија, вештачката интелигенција и биометричката анализа. Технологијата ги дигитализира карактеристиките на човечкото лице во математичките конструкции кои компјутерите можат да ги процесираат и споредуваат, анализирајќи ги тастерните карактеристики на лицето како што се растојанието меѓу очите, ширината на мостот на носот, вилиците контурите на вилиците, како и структурата на јаболката, а потоа создава уникатни биометрички обрасци за проверка на идентитетите низ базите на базите на податоци со милиони лица. Оваа способност да се спојат и да се судираат со лица со невидена брзина и скала, суштински го менува пристапот и спречувањето на безбедноста на безбедноста.

Технологија на препознавање на лицето

Од рани почетоци до системи со AI-погрешни

Технологијата се враќа во 1960-тите кога тип по име Вудроу Вилсон Бледсоу прво смисли систем со кој се подредуваат фотографии со лица користејќи специјална плочка. Овие рани системи беа рудиментирани според денешните стандарди, барајќи рачно инпутирање и функционирање под силно контролирани услови. Во 70-тите некои паметни луѓе користеа 21 специфичен маркер, како бојата на косата и усната дебелина, за автоматизирање на препознавањето на лицето, и 80-тите/90-тите видоаи пристап наречен Еигенфејс, кој стана основа за модерни системи.

Вистинскиот менувач на игри дојде во 2000-тите со социјалните медиуми, одеднаш имаше милиони обележани фотографии онлајн, давајќи им на овие системи масивна база на податоци од кои може да се учи. Овие податоци за обука, комбинирани со напредокот на алгоритмите за машинско учење, овозможија системите за препознавање лица да постигнат точни стапки кои претходно беа незамисливи. Денес, со ВИ и длабоко учење, системите за препознавање на лица станаа неверојатно точни и брзи.

Како функционираат современите системи за препознавање лица

Модерните системи за препознавање лица функционираат преку повеќе фази кои се случуваат во милисекунди. Првата фаза вклучува откривање на лица, каде системот го идентификува и лоцира лицето во рамките на слика или видео рамка. Ова е проследено со порамнување на лицето, каде системот ја нормализира позицијата, големината и ориентацијата за да се обезбеди конзистентна анализа без разлика на аголот или далечината од камерата.

Следно доаѓа извлекувањето на карактеристиките, каде системот ги идентификува и ги мери специфичните карактеристики на лицето. Овие мерења се трансформираат во математички приказ наречен образец за лице или биометрички потпис. Конечно, системот се совпаѓа споредувајќи го овој образец против зачуваните обрасци во база на податоци, создавајќи сличност со резултатот кој ја покажува веројатноста за совпаѓање.

Современи системи за препознавање лица фаќаат и анализираат слики од луѓе во најтешките услови на вид и движење. Оваа способност е клучна за контратерористичките апликации, каде што осомничените може да бидат фатени на надзорни снимки под помалку од идеолошки услови, вклучувајќи лошо осветлување, делумен окклус или во контролантен агол.

Стратешки апликации во антитерористички операции

Надзор и намалување на заканите

Технологијата за препознавање на лицето се појави како трансформирана алатка во контра-тероризмот, нудејќи напредни способности за идентификување, набљудување и апсење на поединци од интерес, со фокус на три специфични апликации: надзор во реално време, гранична контрола и истражувачки процеси.

АИ овозможува автоматско предупредување и проверка на идентитетот на огромни групи луѓе со размер и темпо што не е можно порано. Оваа способност е особено вредна за време на настани од висок профил каде што голем број луѓе се собираат, како политички собири, спортски настани или културни фестивали.

Зајакнувањето на безбедноста обезбедува континуирано следење во областите со висок сообраќај, идентификува лица од интерес и лоцира исчезнати поединци со ефикасност без преседан.

Контрола на пограничната безбедност и имиграција

Границите и аеродромите претставуваат критични задушувања во антитерористичките напори. Ако човек (вклучувајќи и терорист) доаѓа во САД од прекуокеански, тој или таа веројатно поминува низ контролниот пункт за имиграција на пристаништето на влезот, и од гледна точка на контратероризмот, овој контролен пункт е загушувачка точка каде што потенцијалните терористи се најранливи. Технологијата за признавање на лицето стана основна алатка на овие критични подрачја.

Монаховите се распоредени за да се потврди дека личноста која минува низ гранична контрола е навистина личноста претставена со документ за идентификација (пр. пасош), а Интерпол го распореди својот Проект Прв систем за да им помогне на државните власти да ги идентификуваат странските терористички борци (FTF). Овие системи можат брзо да ги процесираат патниците истовремено своите идентитети против листите на познати или осомничени терористи, значително зголемувајќи ја безбедноста без да создадат големи празни линии во патничкиот проток.

Биометрите можат да спречат кражба на идентитет и имиграциска измама во користењето патни документи, бидејќи биометрички образец на нечиј отпечаток ќе биде прикачен на документот, како што е пасош или виза, на бар код, чип или магнетна лента, што ќе го отежнат идентитетот на некој. Кога се комбинира со препознавањето на лицето, овој повеќекрилен биометрички пристап создава голема одбрана против терористите кои се обидуваат да влезат во земјите со лажни документи или украдени идентитети.

Истражувачки и форензички апликации

Биометричките системи можеа да идентификуваат познати или осомничени терористи со биометриско препознавање на лицето или методот на проверка на лицето кога е достапна фотографија на осомничениот терорист, а ова се бара против гледачка или база на податоци за обрасци на осомничени терористи. Оваа способност се покажа непроценлива во пост-инцидентните истраги, каде безбедносните агенции ги анализираат снимките за идентификување на извршителите и нивните соработници.

Ефикасноста на спроведувањето на законот ја забрзува идентификацијата и резолуцијата на случаите преку автоматско совпаѓање против постојните записи. Наместо рачно прегледување на часовите на снимки и споредување на лица со очите, инспекторите можат да го користат препознавањето на лицето за брзо пребарување преку големи архиви на надзорни снимки, идентификување на осомничените и следење на нивните движења низ повеќе локации и временски периоди.

Војската на САД исто така ја призна стратешката вредност на препознавањето на лицата во антитерористичките операции. Командата за специјални операции на САД (УССОКОМ) ги поставува основите за значително проширување на нејзините способности за интелигенција и експлоатација, во која е наведена широка и технички амбициозна визија за тоа како силите за специјални операции собираат, анализираат и користат податоци поврзани со идентитетот за време на мисиите, барајќи увид во пет примарни технолошки области: препознавање на лицето, идентификација и глас кој одговара, целосно интегрирана апликација за испитување на СОФ, брза анализа на ДНК и аналитика на машини.

Операцијални предности во спречувањето на тероризмот

Брзина и размер на идентификација

Новата технологија й даде на државата моќ да ја автоматизира идентификацијата на претходно познатите терористи кои организираат напади врз граѓаните кои државата треба да ги заштити, а моќта да го стори тоа, ако работи ефикасно, ќе помогне во борбата против тероризмот, како што ветуваат технологиите за препознавање на лица кои ќе и ја дадат таа моќ.

Традиционалните методи на идентификување на осомничените се потпирале на човечка меморија и рачно споредување на фотографии, процеси кои биле временски и подложни на грешки.

Кога разузнавачките агенции добиваат информации за неизбежна закана, системите за препознавање лица можат брзо да бидат распоредени за да ги скенираат мрежите за надзор низ цели градови, потенцијално лоцирајќи ги осомничените во рок од неколку минути наместо часови или денови.

Подобрување на можностите за надзор

Преку биометричко препознавање, алгоритам за длабоко учење и големи аналитика на податоци, точноста и ефикасноста на разузнавачките работи се подобруваат и традиционалната мониторинг работа станува напредна и одбранбена борба.

Технологијата овозможува безбедносните агенции да создадат сеопфатни мрежи на камери за надзор кои функционираат како интегриран систем, а не изолирани набљудувачки точки.

Освен тоа, системите за препознавање на лицето можат да функционираат постојано без ограничувања на човечкото внимание и замор.

Ефект на депресија

Кога потенцијалните напаѓачи знаат дека нивните лица ќе бидат фатени и анализирани од софистицираните биометрички системи, тие се соочуваат со значително поголеми ризици од идентификација и страв.

Системот за декрипција се шири и покрај непосредната закана за идентификација. Системите за препознавање на лицето создаваат постојан дигитален запис кој може да се анализира долго по инцидентот. Ова значи дека дури и ако терористите успеат да избегнат итно откривање, тие оставаат докази кои можат да се користат за да се идентификуваат подоцна, да се следат нивните движења и да се откријат нивните мрежи.

Оптимизација на ресурси

Технологијата за препознавање на лицето им овозможува на безбедносните агенции да ги оптимизираат своите ограничени ресурси со автоматизирање на задачите за рутинско препознавање и со фокусирање на човечката стручност каде што е најпотребна. наместо да им даваат персонал рачно да ги следи снимките од надзорот или да ги проверува документите на граничните премини, агенциите можат да распоредат системи за препознавање лица кои ќе ги извршуваат овие задачи додека човечките оператори се фокусираат на истражување на предупредувањата, спроведувањето интервјуа и донесување критични одлуки.

Со оглед на обемот на современите безбедносни предизвици, милиони патници секојдневно минуваат низ аеродромите и безброј часови надзорни снимки кои се појавуваат низ урбаните области, би било невозможно рачно да ги проверат сите овие информации. Системите за препознавање на лицето може автоматски да ја процесираат оваа огромна количина податоци, означувајќи ја само малата фракција која бара човечко внимание.

Критични предизвици и технички ограничувања

Прецизност и лажни позитивни страни

И покрај значителниот напредок во технологијата за препознавање на лица, точноста останува критична грижа, особено во противтерористичките апликации каде последиците од грешките можат да бидат сериозни. Методот на препознавање на лицето е идентификуван со технолошки несовршености и слабости, но може да се користи оперативно за да се минимизираат нејзините слабости.

Иако човечките суштества генерално можат да ги изведуваат процесите на препознавање лица прилично добро, овие активности се уште многу тешки за технолошките системи, бидејќи освен ако фотографијата не е снимена под многу контролирани услови, системот може да има тешкотии да го идентификува лицето на лицето или дури и да го детектира лицето во фотографијата, и системот работи најдобро кога еколошките фактори како агол, осветлување, израз на лицето и други, се контролираат до максимум можен степен.

Лажни позитивни предизвици во противтерористички контексти. Оние за кои технологијата не функционира, исто така, нема да можат да бидат потврдени од страна на ХРТЦ, предизвикувајќи сомневање од страна на ХРИСТКЗ или други сериозни криминални дејства, кои можат да доведат до апсење на невини луѓе, сослушувани или изложени на безбедносни процедури, со значителни лични и социјални последици.

NIST неодамна направи тест од голем обем фокусиран на идентификување на пристрасноста во ФСТ, со одреден акцент на лажно позитивната стапка , односно фреквенцијата со која еден алгоритам ја идентификува сликата на една личност, и резултатите покажаа дека "процесната демографија, лажно позитивната стапка често варира од фактори од 10 до 100 пати," во зависност од тоа кои алгоритми се користат. Овие варијации во стапките на грешки низ различни системи ја нагласуваат важноста на ригорозните тестирања и валидните стапки пред да се распореди технологијата на лицето за препознавање на лицето во високото преземање на безбедносните апликации.

Демографски биизми и алгоритмска саемност

Еден од најсериозните предизвици со кои се соочува технологијата за препознавање лица е демографската тенденција за системите да извршат помалку прецизно одредени демографски групи. Трите комерцијални програми за анализа на лицето од големите технолошки компании кои ги покажуваат и кожите и родовите предрасуди, и во експериментите на истражувачите, стапката на грешки на трите програми во одредувањето на полот на лицата со светла никогаш не беа полоши од 0,8 проценти, но за жените со потемнети бои, сепак, стапката на грешки се зголеми на балони од повеќе од 20 проценти во еден случај и повеќе од 34 проценти во другите две.

Стапката на грешки за мажите со светла кожа изнесува 0,8 отсто, во споредба со 34,7 отсто за жените со потемна кожа, според студијата насловена како "Мастер Сенки" од Џој Буоламвини и Тинит Гебру, објавена од страна на Лабораторијата на медиумите на МИТ.

Исто така, истражувањата покажаа дека машките субјекти обично постигнуваат подобра прецизност од женските предмети, кои се припишуваат на факторите како што е оксцезијата предизвикана од подолга коса и промени во изгледот на лицето поради шминката.

Во август 2023 година, црна жена го тужела полицискиот оддел на Детроит откако била уапсена од полицајци кои користеле лошо калибриран софтвер за препознавање на лица, а овој проблем е раширен во софтверот за препознавање лица, кој има тенденција да генерира повисока стапка на лажни позитивни ефекти за небелите луѓе.

Студијата NIS уште повеќе покажа пристрасни резултати кога се работи за источна Азија, домородна Америка, Индија, Алјаска и островјаните на Пацификот.

Коренските причини за биите

Технологијата за препознавање лица направи голем напредок во точноста благодарение на напредните модели на вештачка интелигенција (АИ) обучени за масивни податоци од слики со лица, но овие податоци честопати немаат разновидност во поглед на расата, етничката припадност, полот и другите демографски категории, предизвикувајќи системи за препознавање на лица да бидат полоши во недоволно претставените демографски групи во споредба со групите кои се собрани во податоците за обука.

Пристрасниот проблем потекнува од повеќе извори. Историските податоци кои се користат за обука на алгоритми за препознавање на лица претежно се со лица на белците, кои ја рефлектираат демографската демографска структура на истражувачите и институциите кои ги креираат. Кога алгоритмите учат да ги препознаваат лицата првенствено од овој ограничен систем на податоци, природно тие имаат подобри резултати на слични лица и се борат со лица кои се разликуваат од нивните податоци за обука.

Многумина го припишуваат поголемиот дел од овие прашања на неурамнотежени податоци. Сепак, проблемот се протега подалеку од едноставната застапеност. Дури и кога податоците вклучуваат различни лица, други фактори како што се: услови за осветлување, квалитет на камерата и решавање на слики можат непропорционално да влијаат врз квалитетот на сликите за луѓето со потемни тонови на кожата, дополнително усложнување на проблемите со прецизноста.

Напори за митигирање на биите

Истражувачите и технолошките компании ја увидоа сериозноста на пристрасниот проблем и активно работат на решенија. Во 2018, Мајкрософт објави дека нивните комерцијални достапни ФСТ имаат заработено новости за подобрување на перформансите во расните и половите категории со проширување на сетовите на податоци кои се користат за обука на алгоритмите за машинско учење и со подобрување на класификацијата на лицето за поголема точност, и овие подобрувања резултираа, според компанијата, 20 пати пониски стапки на грешки за потемнети тонови на кожата и 9 пати пониски стапки на грешки за жените.

Истражувачите претходно обучени три модели за препознавање на лица, Ада Фејс и Еластик Лич , на голем, избалансиран синтетички систем на податоци што го креираа, и резултатот не само што ја зголеми целокупната точност во споредба со моделите обучени за постоечки небалансирани податоци, туку и значително намалени демографски предрасуди, при што обучените модели покажаа порамноправна точност низ сите расни групи во споредба со постоечките модели кои ја покажуваат слабата перформанса на недоволно претставените малцинства.

На податоците на Ферфејс, точноста се подобри од 92,58 на 96,47 отсто, додека Дегрегатот на Биас (ДоБ) беше намален од 3,86 на 1,16, што претставува намалување од околу 70 отсто, и особено значителни резултати беа забележани за незастапените групи, како што е подобрување на точноста на црните жени од 80,86 отсто на 90,8 отсто, додека одржуваое на силни резултати за веќе добро застапуваните групи.

Девијацијата на адверсариската мрежа (DobFace), користи агендер за сликање и генерирање, четири класификации на атрибути, класификатор на дистрибуција и мрежа за агрегација на карактеристики, и четирите класификацијаи, возраст, раса и идентитет кои ги претвораат потенцијалните предрасуди во информирани карактеристики, со што го подобруваат перформансата низ незастапените групи. Овие архитектонски иновации покажуваат дека пристрасноста е технички остварлива, иако останува значајна работа за спроведување на овие решенија низ сите распределени системи.

Приватни грижи и граѓански слободи

Масовно набљудување и права на приватност

Најмоќната личност има темна страна, а ФСТ не е исклучок, бидејќи покренува сериозни прашања и грижи за приватноста, етиката и севкупното социјално влијание.

Правната, етичката и приватноста на предизвиците околу масовните надзори вклучуваат загриженост за погрешно идентификување, измама и пристрасност во базата на податоци.

Критичарите посочуваат на значителни ризици на приватноста и потенцијални прекршувања на граѓанските слободи, покренување на загриженост за неовластено собирање податоци, недостаток на согласност и потенцијал за функционирање на неправилните луѓе кои податоците се собираат за една цел се користат за неповрзана цел без да се постигне согласност на поединецот. Стравот е дека системите првично распоредени за контратероризам постепено би можеле да се прошират за да ги следат обичните граѓани вклучени во законските активности, создавајќи држава за надзор која го смирува слободното изразување и асоцијацијата.

Причините за ваква забрана се дека фротите страдаат од сеприсутна пристрасност која резултира со нерамномерно распределување на придобивките и штетите меѓу групите, државата неизбежно ќе ги користи овие технологии за нелегитимни цели, и дека постоењето на ФАТ го смирува нашето однесување (т.е. предизвикува луѓето да се цензурираат себеси поради страв од надзор). Овој изненадувачки ефект може да го поткопа демократското учество со обесхрабрување на луѓето од присуство на протести, политички митинзи или други јавни собири каде што би можеле да бидат идентификувани и следени.

Регулаторни одговори и забрани

Во 2019, Сан Франциско станал првиот американски град кој ја забранил технологијата за препознавање лица (ФРТ), посебно ставајќи вето на неговата употреба од страна на полицијата и другите агенции, и оттогаш неколку други американски градови ги вовеле своите сопствени слични ФОТ забрани, при што градските советници во Бостон експлицитно истакнувајќи едно конкретно прашање: пристрасноста на технологијата.

Повеќе од десетина големи градови ја забранија технологијата, вклучувајќи ги Минеаполис, Бостон и Сан Франциско, но овие локални забрани не ги спречија федералните агенции и многу други судства да продолжат со распоредување на препознавање лица за безбедносни цели, создавајќи низа регулативи кои значително варираат по локација.

Европските регулатори предложија строги ограничувања на употребата на препознавање лица во јавните простори, при што некои се залагаат за целосни забрани, освен во тесни околности, во кои се работи за сериозни кривични дела или за непостоечки закани.

Балансирање на безбедноста и слободата

Најважно е дека државата може да ја искористи оваа технологија за да ја зголеми својата моќ да се бори против тероризмот, оваа моќ е ограничена толку што злоупотребата и олабавеното однесување не се случуваат, и државата мора да создаде институционални ограничувања кои ќе овозможат употреба на фротите на места каде што луѓето не уживаат (и не треба) разумно очекување на приватноста (на пр. аеродроми, гранични премини).

Овие предложени ограничувања претставуваат обид да се зачуваат безбедносните бенефиции од препознавањето на лицето, истовремено ограничувајќи го потенцијалот за злоупотреба и заштита на граѓанските слободи.

ФСТ претставува моќна алатка во арсеналот на контратероризам, овозможувајќи безбедносни мерки кои претходно беа нерешливи, но ова е технологија која бара исклучително правна рамнотежа помеѓу нејзините јасни бенефиции и важните етички разгледувања со кои е поврзана, и во моментов, можеби е случајот дека рамнотежата е премногу застарена во корист на јасните бенефиции на ФОТ и не доволно во корист на правичноста, приватноста и етичкиот интегритет кои треба да го водат нејзиното распоредување.

Законски и етички рамки

Обѕирни за уставот и човековите права

ФАТ програмите кои ги користат полицијата за идентификување на осомничените за криминал се значително повеќе грешки на сликите на лицето кои ги прикажуваат потемните тонови на кожата и жените споредени со слики од лица кои ги прикажуваат кавкаските мажи, и оваа пристрасност може да доведе до погрешно испитување на граѓаните од страна на полицијата по расните и половите линии, при што спроведувањето на законот на пристрасните ФОТ е непоприфатливо со класичниот либерален услов кој владата ги третира сите граѓани подеднакво пред законот.

Еднаквата клаузула за заштита на многу устави бара владините дејства да не ги дискриминираат активностите врз основа на расата, полот или другите заштитни карактеристики. Кога системите за препознавање на лицето покажуваат систематска пристрасност кон одредени демографски групи, нивната употреба од страна на владините агенции може да ги наруши овие уставни заштити. Ова создава правна дилема: додека технологијата може да ја зголеми безбедноста, нејзините пристрасни перформанси може да ја дадат својата употреба на неуставни или да го прекршат законот за човекови права.

Компјутерските научници изразија загриженост во врска со употребата на законот ФСТ за идентификување на осомничените за криминал, истакнувајќи дека е многу веројатно дека таквиот софтвер да се користи за идентификување на осомничените, и затоа, грешка во излегувањето на алгоритам за препознавање лица кој се користи како инпут за други задачи може да има сериозни последици, бидејќи некој може погрешно да биде обвинет за криминал врз основа на погрешна, но убедена погрешна идентификација на извршителот од безбедносната анализа на видео снимки.

Провидност и отчетност

Истиот препорачува силна регулатива, меѓународна соработка и транспарентно управување со цел да се осигури дека употребата на технологија за препознавање на лице на лице е компатибилна со човековите права и фундаменталните слободи.

Регуларното ревизија може да помогне во идентификувањето на проблемите со прецизност или пристрасност пред тие да доведат до сериозни штети, додека јасните правни рамки обезбедуваат водство за безбедносните агенции за соодветна употреба на технологијата.

Ризиците не треба да доведат до мораториуми за користењето на ВИ или забрана на одредени платформи, туку треба да бидат повикувани на дејства за владите да побараат подобар дизајн за нивните алатки за ВИ/МЛ, што значи стекнување на подобри податоци и создавање на строги режими за тестирање кои го ограничуваат ризикот и ги разоткриваат недостатоците што е можно повеќе, и начин да се помогне во тоа е со спроведување на објаснливите стандарди на АИ и политиките за транспарентност кои им даваат на владите увид во рационализирањето на секој систем на акција што ќе се преземе.

Заштита на податоците и задржување

Државата не треба да користи компании од трети партии кои ги прекршуваат првите три услови за време на создавањето или користењето на нејзиниот сервис, а компаниите од третата страна не треба да можат да ги пристапат или читаат чувствителните податоци собрани од државата. биометричките податоци собрани од системите за препознавање лица се многу чувствителни и лични, кои бараат обемна заштита против неовластениот пристап, злоупотребата или прекршување на податоците.

Под кои околности може да се сподели со други агенции или земји? Овие прашања немаат јасни одговори во многу јурисдикции, создавајќи несигурност во врска со долгорочните последици од распоредувањето на лицето.

Ризикот од прекршувања на податоците е исто така значаен. Базата на податоци која содржи податоци за препознавање лица за милиони луѓе би била привлечна цел за хакерите, странските разузнавачки служби или криминалните организации. Ако таквите податоци бидат компромитирани, би можела да се користи за кражба на идентитет, демнење или други злонамерни цели, со последици кои би можеле да траат со години или децении.

Меѓународните перспективи и распоредувањето

Шаблони за глобално усвојување

Спроведуваоето на законот: признаваоето на лицата моментно се рангира како најпросечна технологија за надзор на АИ на глобално ниво, со 64 отсто стапка на усвојуваое, надминувајќи ги и паметните градски платформи и паметните полициски иницијативи.

Некои земји се соочуваат со различни безбедносни закани и имаат различни културни ставови кон приватноста и надзорот, што води до значителни варијации во начинот на кој се врши препознавањето на лицата.

Ful et al. (2002) откри дека ФСТ развивал и користел во западните земји, попрецизно за сликите од кавкаското лице, додека во источноазиските земји, алгоритмите беа поточни за сликите на источно-азиското лице. Ова откритие ја истакнува важноста на развојот на системите за препознавање лица кои се обучени за различни податоци за населението каде што ќе бидат распоредени.

Меѓународна соработка и стандарди

Технологијата за препознавање на лица може да ја олесни оваа соработка со тоа што ќе им овозможи на земјите да споделуваат информации за познати или осомничени терористи и да ги координираат нивните напори за надзор.

Различни земји имаат различни правни стандарди за заштита на приватноста, задржување на податоците и процес на враќање на долговите. Кога податоците за препознавање на лица се делат преку границите, може да биде предмет на помалку строги заштити во земјата што прима отколку во земјата каде што се собира. Ова создава ризици кои податоците собрани под стриктна заштита на приватноста може да бидат злоупотребувани од страна на странските влади со послаби заштити.

Меѓународните организации како Интерпол развија системи за да ја олеснат прекуграничната употреба на препознавање на лицето за антитероризмот.

Јавно согледување и доверба

Факторите влијаат врз јавното прифаќање

Застапниците на ФСТ го истакнуваат нејзиниот потенцијал во јавната безбедност, спречување на криминалот и контратероризам, истакнувајќи дека ФОТ овозможува агенциите за спроведување на законот и организациите да ги идентификуваат осомничените и да спречат неовластен пристап до заштитените области и простори каде што се присутни вредните средства или ранливите популации.

Кога луѓето веруваат дека безбедносните агенции ќе ја користат технологијата одговорно и со соодветна контрола, тие имаат поголема веројатност да го прифатат нејзиното распоредување.

Успешното и широко усвојување на ФСТ не зависи само од неговата брзина и прецизност, туку и од довербата на јавноста на алгоритмите кои прават уреди за препознавање на моќта на лицето, и таа доверба ќе биде тешка да се изгради додека примерите на расна пристрасност и лажни позитивни резултати продолжуваат да ги засенуваат годишните подобрувања кои се прават во целокупната точност и функционалност на софтверот.

Градење јавна доверба

За да се решат проблемите и да се изгради доверба, потребно е повеќе отколку само да се информираат луѓето за распоредувањето на фацијалните лица; тоа значи создавање можности за вистински дијалог во врска со бенефициите, ризиците и соодветните ограничувања на технологијата.

Оваа транспарентност им овозможува на јавноста јавно да донесе информирани пресуди за тоа дали безбедносните бенефиции ги оправдуваат трошоците за приватност и дали технологијата се користи правилно.

Кога системите за препознавање на лица водат до погрешни притвори или други повреди, агенциите мора да ги признаат овие неуспеси, да ги надоместат жртвите и да преземат конкретни чекори за да спречат повторување на проблемите.

Идни развојни и развојни технологии

Напредува со акутноста и способноста за успех

Во последниве години, со напредни архитектури и зголемување на бројот на слоеви и параметри, моделите на ФРИ се подобрија во нивниот капацитет да научат сложени претстави на лицето, и овие подлабоки архитектури, кои честопати сочинуваат преку сто слоеви со милиони параметри, значително ја зголемија способноста на СЗО системите да се генерализираат во однос на предизвикувачки сценарија, што резултира со повисоки реперкусни перформанси на препознавање (како и намалена пристрасност), и дополнително, достапноста на поголеми, повеќе различни податочни податоци придонесе за подобрување на резултатите, како овие податоци, кои ги вклучуваат значителните варијантии и коварите, наметнување на светлина, изразување и изразување, го олеснуваат напредокот во подобрувањето на двете аспекти и во однос на заштитатата.

Идните системи за препознавање лица најверојатно ќе вклучат повеќе биометрички модни точки, комбинирајќи го препознавањето на лицето со скенирањето на ирисот, гит анализата на гласот, препознавањето на гласот и други техники. Овој мултимодален пристап може да ја подобри точноста со вкрстено отстранување на повеќе биометрички потписи, намалување на влијанието на грешките во кој било систем. Исто така може да го отежнат откривањето на терористите со дезинформација или промена на нивниот изглед.

Напредокот во вештачката интелигенција, особено во длабокото учење и нервните мрежи, продолжува да ги притиска границите на она што можат да го постигнат системите за препознавање лица. Овие системи стануваат подобри при препознавање на лица под предизвикувачки услови, како што се слабото осветлување, делумната оксцезија или екстремните агли. Тие исто така стануваат побрзи, овозможувајќи анализа на видео потоци со висока резолуција истовремено од повеќе камери.

Интеграција со другите разузнавачки системи

Иднината на препознавањето на лицето во контратероризмот не се состои само во подобрувањето на самата технологија, туку и во неговата интегрирање со другите разузнавачки и безбедносни системи. кога препознавањето на лицето е комбинирано со анализа на однесувањето, мапирање на социјалните мрежи, следење на комуникациите и други разузнавачки извори, станува дел од сеопфатен систем за откривање на закани кој е поголем од збирот на неговите делови.

На пример, со тоа што ќе се препознае лицето од интерес на аеродром, може да се открие личноста што се наоѓа на лице, да се поттикне дополнително испитување на нивните патни шеми, финансиски трансакции, комуникации и познати соработници.

Меѓутоа, оваа интеграција исто така ја засилува загриженоста за приватноста. Систем кој ги комбинира софтверските признавања на лица со широки податоци од други извори создава можности за надзор без преседан кои би можеле да се искористат за следење на речиси секој аспект од животот на луѓето.

Да се развијат противмерки и трки со оружје

Како што технологијата за препознавање на лицето станува сѐ пораспространета во контратероризмот, противниците развиваат контрамерки за да избегнат откривање. Овие разлики се од едноставни техники како носење маски или очила за сонце до пософистицирани пристапи како обрасци од антагонска структура, дизајнирани да ги помешаат алгоритмите за препознавање на лица или користењето на технологија за длабоко препознавање на лицето со цел да се создадат лажни идентитети.

Ова создава тековна технолошка трка за вооружување, при што безбедносните агенции кои работат на подобрување на системите за препознавање на лица, додека терористите и другите противници развиваат нови начини за нивно поразување. Ефикасноста на препознавањето на лицето во контратероризмот ќе зависи не само од вродените способности на технологијата, туку и од тоа колку добро може да се прилагоди на развојните техники на затајување.

Некои истражувачи ги истражуваат начините на кои системите за препознавање на лицето се поцврсти против против противмерките, како што е користењето инфрацрвено снимање за да се откријат лица дури и кога се делумно покриени, или анализата на јазикот на лицето како и на изгледот на лицето.

Најдобри практики и препораки

Технички стандарди и тестови

Тековните тестови на "Фејс рекосион" на NIST, проценија над 400 алгоритми за препознавање лица од 2017 година, со што се дава увид во целокупната прецизност на сите развивачи кои учествуваат.

Тестирањето треба да вклучува евалуација на различни демографски групи за да се идентификуваат и мерење на сите предрасуди во системските перформанси. Системите кои покажуваат неприфатливо ниво на пристрасност не треба да се распоредат додека овие проблеми не се поправат. Тестирањето, исто така, треба да ја процени перформансата под реални оперативни услови, не само во контролираните лабораториски средини.

Тековните мониторинг и проценка по распоредувањето се подеднакво важни. Системските перформанси може да се намалат со текот на времето како што се алгоритмите или како што популацијата ги следи промените.Регуларните ревизии можат да ги идентификуваат проблемите што се појавуваат и да осигурат дека системите продолжуваат да ги исполнуваат стандардите на перформансите низ целиот нивни оперативен живот.

Оперативни насоки

Безбедносните агенции кои ги поставуваат констатификацијата на лицето за контратероризам треба да воспостават јасни оперативни упатства кои ќе специфицираат кога и како ќе се користи технологијата. Овие упатства треба да се однесуваат на прашањата како што е: Колку ниво на доверба е потребно пред да се преземе акција?

Ниту луѓето ниту алгоритмите не се неверојатни, а слични слабости на човечкото просудување можат да влијаат врз употребата на технологии за препознавање на лица, бидејќи поединците може да му веруваат на излезот на алгоритамот .. дека мора да е "објективен" повеќе од нивната сопствена проценка за тоа дали две слики се совпаѓаат, и покрај основните предрасуди или неточности во технологијата. Тренингот за персонал користејќи системи за препознавање на лица треба да нагласи дека технологијата е алатка за помагање во донесувањето одлуки на луѓето, а не замена за човечкото расудување.

Операторите треба да бидат обучени да ги разберат ограничувањата на системот, вклучувајќи го и неговиот потенцијал за пристрасност и лажна позитивна. Тие треба да бидат охрабрени да практикуваат независно просудување и да не се потпираат само на алгоритмите, особено кога последиците од грешките се сериозни. Јасно би требало да специфицираат каква дополнителна истрага или верификација е потребна пред да се преземе акција врз основа на совпаѓањето на лицето.

Механизам на пречекорување и отчетност

За да се осигури дека технологијата за препознавање на лица се користи соодветно и дека злоупотребите се откриваат и коригираат.

Агенциите треба да одржуваат детални записи за тоа како се користат системите за препознавање лица, вклучувајќи ги и истрагите што се спроведуваат, кои ги водат и кои се последиците од нивните дејства.

Надворешните тела за надзор треба да имаат авторитет и ресурси за спроведување на смисловна проверка на програмите за препознавање на лица. Ова вклучува пристап до технички информации за тоа како работат системите, податоците за перформансите и оперативните дневници.

Студии на случаи и апликации за реално користење на случаитеName

Спроведување на аеродром и граница

Аеродромите и граничните премини се меѓу најраните и најшироките корисници на технологија за препознавање лица за антитерористички цели. Овие контролирани средини нудат неколку предности за распоредувањето на лицето: патниците мора да поминуваат низ одредени контролни пунктови, светилките и аглите на камерата можат да бидат оптимизирани, и постои јасно сигурносно оправдување за потврда на идентитетот.

Многу земји имаат имплементирано препознавање на лица на контролните точки за имиграција за да се потврди дека патниците ги совпаѓаат нивните фотографии од пасошот и ги проверуваат против листи на гледачи на познати или осомничени терористи.

Технологијата е исто така ангажирана за забрзување на процесирањето на доверливите патници преку програми кои им овозможуваат на лицата кои се пред екранот да користат автоматизирани порти кои го потврдуваат нивниот идентитет преку препознавање лица.

Мрежи за урбано набљудување

Некои градови имаат распоредено обемни мрежи на камери опремени со способности за препознавање лица кои можат да го следат јавниот простор за безбедносни закани.

Критичарите тврдат дека овие системи создаваат разладен ефект врз слободното изразување и асоцијацијата, бидејќи луѓето може да избегнуваат одредени локации или активности ако знаат дека се следени.

Некои од јурисдикциите се обиделе да ги решат овие грижи со ограничување на употребата на препознавање на лица во јавните простори на специфични околности, како што се испитување на сериозните кривични дела или одговор на претстојни закани.

Безбедноста и надзорот на настани

На таквите настани е распоредено признавање на лицето кое ги следи и идентификува потенцијалните закани меѓу присутните.

Овие привремени распоредувања нудат некои предности над постојаните мрежи за надзор. тие се ограничени со време и обем, фокусирани на специфични настани со висок ризик наместо континуирано следење на јавните простори.Тие можат да бидат оправдани со зголемената закана за безбедноста поврзана со големи настани кои привлекуваат големи маси и високи цели.

Сепак, апликациите за безбедност на настани исто така предизвикуваат загриженост, особено кога се користи препознавање на лица за следење на политичките протести или демонстрации. Технологијата може да се користи за идентификување и следење на политичките активисти, потенцијално лабавувајќи го легитимниот политички израз.

Патот напред: Баланизација на безбедноста и правата

Развивање на одговорни рамки за користење

Иднината на препознавањето на лицето во контратероризмот зависи од развојните рамки кои овозможуваат технологијата да се користи ефикасно за легитимни безбедносни цели, истовремено заштитувајќи ги граѓанските слободи и осигурувајќи ја правичноста.

Таквите рамки треба да се засноваат на јасни принципи: препознавањето на лица треба да се користи само кога е потребно и пропорционално со безбедносната закана; треба да се распореди со соодветни заштитни мерки против злоупотребата; треба да биде предмет на значаен надзор и одговорност; и треба да биде постојано оценувано и подобрено за решавање на проблемите со прецизност и пристрасност.

Различни контексти може да бараат различни пристапи. Користењето на препознавање на лицето на граничните премини, каде што има јасно сигурносно оправдување и ограничено очекување на приватноста, може да биде поприфатливо од неговото користење за континуирано следење на јавните простори. Контекстот, специфични за тоа може да обезбеди понекондензирано водство од едно ниво на сите правила.

Инвестирање во истражувањето и развојот

Континуираната инвестиција во истражувањето за подобрување на технологијата за препознавање на лица е од суштинско значење. Ова не вклучува само подобрување на точноста и брзината, туку конкретно решавање на проблемите со пристрасност и правичност.

Истражувањата треба да ги испитаат алтернативните пристапи кои можат да понудат подобра заштита на приватноста, а истовремено да ги одржуваат безбедносните бенефиции.

Меѓудисциплинарните истражувања во кои се вклучени компјутерски научници, социјални научници, етиката и правните изучувачи можат да помогнат да се идентификуваат и да се решат сложените предизвици што ги наметнува технологијата за препознавање лица.

Меѓународна соработка и стандарди

Со оглед на транснационалната природа на тероризмот, меѓународната соработка во однос на стандардите и практиките на препознавање лица е важна.

Меѓународните договори би можеле да постават минимални стандарди за системите за препознавање лица кои се користат во контратероризмот, со што ќе се осигури дека податоците што се пренесуваат преку границите ги исполнуваат основните услови за точност и сигурност.

Сепак, меѓународната соработка мора да биде избалансирана против загриженоста во врска со овозможувањето на авторитарните режими да го користат признавањето на лицата за политичка репресија.

Заклучок: Навигација на комплексниот пејзаж

Технологијата за препознавање на лицето претставува моќна алатка во борбата против тероризмот, нудејќи способности за идентификација, надзор и истрага која беше незамислива пред само неколку децении. Нова технологија й даде на државата нова моќ да ја автоматизира идентификацијата на претходно познатите терористи кои организираат напади врз граѓаните кои државата треба да ги заштитува и моќта да го направи тоа, ако работи ефикасно, ќе помогне во борбата против тероризмот.

Сепак, технологијата исто така наметнува значителни предизвици поврзани со точноста, пристрасноста, приватноста и граѓанските слободи. Овој проблем преовладува во софтверот за препознавање на лица, кој води до генерирање поголема стапка на лажни позитивни страни за небелите луѓе, и за разлика од софтверот за препознавање на лица кој се користи за апсење на некого, погрешно обучен ЦТ алгоритам кој може да убива цивили, акција која не може да се поништи. Влогот во апликациите против тероризмот е особено висок, каде грешките можат да доведат до погрешно притворување или, меѓу другото, до опасно откривање на поединци кои се опасни.

Патот напред не бара балансирање на овие конкурентни размислувања преку внимателен политички развој, обемен надзор, континуирано техничко подобрување и тековен јавен дијалог. Ниту една забрана за ќебе кое ќе спречи каква било употреба на препознавање на лица за безбедносни цели ниту, пак, неконзорирано распоредување без заштитни мерки претставува одговорен пристап. наместо тоа, рамки специфични за контекст кои дозволуваат корисни употреби додека ја спречуваат злоупотребата да се оствари безбедноста на признавањето на лицето, истовремено заштитувајќи ги основните права.

Како што технологијата продолжува да се развива и станува поспособна, потребата за внимателно управување станува се поитна.

За повеќе информации за биометричките безбедносни технологии, посетете го [ФЛТ:0] Националниот институт за стандарди и технологија "Огледање на лицето" ( [ФЛТ]. За меѓународни перспективи за контрола на приватноста во регулацијата на надзор, видете ја работата на Европскиот парламент за АВР регулацијата [ФЛТ].