Технологии ИИ-распознавания лиц: насколько это надёжно?
Черты лица, как отпечатки пальцев, анализ ДНК и другие улики, играют важную роль в идентификации преступников. Благодаря инструментам распознавания и обнаружения лиц полиция может значительно ускорить расследование, идентифицируя неизвестных и сверяя данные с базами.
В то же время использование программного обеспечения для распознавания лиц порождает вопросы относительно точности и приватности. Были случаи, когда эти программы помогали выявить преступников, но также приводили к ошибочным арестам.
Реальные случаи применения технологий распознавания лиц доказывают их эффективность. В 2021 году Крейг Уолтерс был осуждён на пожизненное заключение за нападение на женщину, за которой следил с автобуса. Полиция Южного Уэльса арестовала его через 48 часов после инцидента благодаря камерам видеонаблюдения и автоматизированной системе распознавания. Исследования показали, что с использованием технологии распознавания лиц преступника можно идентифицировать за минуты, тогда как без автоматизации это занимает около четырнадцати дней. Однако точность зависит от качества изображения и алгоритмов.
Ссылаясь на преимущества технологии, правительство Великобритании сообщает:
В 2021 году Уильямс подал иск против полиции за нарушение прав, и в июне 2024 года было достигнуто соглашение, по которому полиции запрещено арестовывать людей исключительно на основе данных систем распознавания лиц. Мужчина получил компенсацию в размере $300 000.
Уильямс был не единственным, кто пострадал от ошибок системы распознавания лиц. В феврале 2022 года в Детройте арестовали Поршу Вудрафф по обвинению в угоне и ограблении из-за ошибочного совпадения в системе. Она, на восьмом месяце беременности, провела 11 часов в тюрьме, где женщину допрашивали касательно преступления.
Как системы распознавания лиц помогают полиции находить преступников
В расследованиях преступлений полиция может применять технологии распознавания лиц, чтобы идентифицировать людей по изображениям с дверных камер, видеозаписям толпы или фотографиям с мест преступлений. Эти системы могут получить доступ к базам данных, содержащим фото из социальных сетей, паспортные снимки и фотографии с водительских удостоверений. Согласно заявлению правительства Великобритании, технология проводит анализ данных для поиска совпадений, а затем полицейские проверяют результаты на точность перед принятием дальнейших решений.Реальные случаи применения технологий распознавания лиц доказывают их эффективность. В 2021 году Крейг Уолтерс был осуждён на пожизненное заключение за нападение на женщину, за которой следил с автобуса. Полиция Южного Уэльса арестовала его через 48 часов после инцидента благодаря камерам видеонаблюдения и автоматизированной системе распознавания. Исследования показали, что с использованием технологии распознавания лиц преступника можно идентифицировать за минуты, тогда как без автоматизации это занимает около четырнадцати дней. Однако точность зависит от качества изображения и алгоритмов.
Ссылаясь на преимущества технологии, правительство Великобритании сообщает:
Технологии, такие как распознавание лиц, помогают полиции эффективно и точно находить преступников, разыскиваемых за тяжкие преступления, а также пропавших и уязвимых людей. Это освобождает ресурсы полиции, позволяет офицерам больше времени проводить на патрулировании и заниматься сложными расследованиями.
Китай стал одной из первых стран, внедривших технологии распознавания лиц. В 2017 году правительство объявило о планах создать самую большую в мире сеть камер наблюдения, добавив 400 миллионов новых камер к 170 миллионам уже существующих. Камеры, оснащённые ИИ и технологиями распознавания лиц, помогают полиции в реальном времени находить людей, их родственников и отслеживать их местоположение. В 2017 году репортёр BBC Джон Судворт протестировал систему в Гуйяне. Его фото было занесено в базу как подозреваемого, и спустя 7 минут после того, как он начал двигаться к автобусной станции, полиция его задержала.
Ошибки автоматизированных систем распознавания
В январе 2020 года Роберт Уильямс стал первым человеком, которого ошибочно арестовали из-за неправильной идентификации с помощью системы распознавания лиц. По данным The New York Times, он попал в список подозреваемых в краже пяти наручных часов из магазина Детройта в 2018 году. Автоматизированная система нашла его фотографию среди возможных совпадений, посчитав её схожей с изображением мужчины, запечатлённого на записи камер магазина. Уильямс провёл около 30 часов в тюрьме, прежде чем дальнейшее расследование подтвердило его невиновность.
В 2021 году Уильямс подал иск против полиции за нарушение прав, и в июне 2024 года было достигнуто соглашение, по которому полиции запрещено арестовывать людей исключительно на основе данных систем распознавания лиц. Мужчина получил компенсацию в размере $300 000.
Уильямс был не единственным, кто пострадал от ошибок системы распознавания лиц. В феврале 2022 года в Детройте арестовали Поршу Вудрафф по обвинению в угоне и ограблении из-за ошибочного совпадения в системе. Она, на восьмом месяце беременности, провела 11 часов в тюрьме, где женщину допрашивали касательно преступления.
Вудрафф была освобождена под залог в $100 000 и сразу же отправилась в больницу, где у неё обнаружили обезвоживание. Через месяц дело было закрыто, а в августе 2023 года Вудрафф подала иск против полиции. Она стала третьей жертвой подобных ошибочных арестов в Детройте и шестой в США, и все они были афроамериканцами.
Согласно исследованиям, включая работу Кембриджского университета, технологии распознавания лиц могут быть предвзяты в отношении расовых меньшинств. Точность для африканцев и азиатов ниже, и ошибки происходят до 100 раз чаще.
Исследования также выявили, что наличие большого количества представителей расовых меньшинств в полицейских базах данных увеличивает риск ошибки при идентификации. Более 75% афроамериканских мужчин в США зарегистрировано в таких базах, что увеличивает вероятность неверного распознавания. Кроме того, на точность влияют схожесть лиц, углы съёмки, качество изображения и ограничения базы данных.
Одной из ключевых проблем этих технологий является использование личных данных и фотографий, полученных с камер наблюдения, без согласия людей, что вызывает серьёзные опасения по поводу конфиденциальности. В связи с этим технологии распознавания лиц запрещены в таких городах США, как Сан-Франциско, Остин и Бостон, в то время как Европейский союз разрабатывает правила их применения в правоохранительных целях. В Китае чиновники уведомили гостиницы о прекращении сканирования лиц и наблюдения за гостями.
Согласно исследованиям, включая работу Кембриджского университета, технологии распознавания лиц могут быть предвзяты в отношении расовых меньшинств. Точность для африканцев и азиатов ниже, и ошибки происходят до 100 раз чаще.
Исследования также выявили, что наличие большого количества представителей расовых меньшинств в полицейских базах данных увеличивает риск ошибки при идентификации. Более 75% афроамериканских мужчин в США зарегистрировано в таких базах, что увеличивает вероятность неверного распознавания. Кроме того, на точность влияют схожесть лиц, углы съёмки, качество изображения и ограничения базы данных.
Одной из ключевых проблем этих технологий является использование личных данных и фотографий, полученных с камер наблюдения, без согласия людей, что вызывает серьёзные опасения по поводу конфиденциальности. В связи с этим технологии распознавания лиц запрещены в таких городах США, как Сан-Франциско, Остин и Бостон, в то время как Европейский союз разрабатывает правила их применения в правоохранительных целях. В Китае чиновники уведомили гостиницы о прекращении сканирования лиц и наблюдения за гостями.
О балансе между эффективностью и приватностью
Изображения лиц могут содержать информацию о личности, эмоциональном состоянии, этнической и расовой принадлежности, а также возрасте. Они важны для криминалистики. Однако на сегодняшний день нет идеального метода для распознавания преступников только по фотографиям. Ошибки могут быть как в свидетельских показаниях, так и в данных систем распознавания. За последние годы технологии распознавания лиц сделали серьёзный шаг вперёд, улучшив точность, скорость и собственные возможности. Но ошибки всё ещё могут случаться, и полиции нужно обдумывать, как правильно использовать эти инструменты для соблюдения справедливости.
Анаит Аветисян
Автор
Web3-райтер и по совместительству крипто-HODLер. Отслеживает тенденции рынка, а также интересуется новейшими технологиями.
