Технології ШІ-розпізнавання облич: наскільки це надійно?
Риси обличчя, як відбитки пальців, аналіз ДНК та інші докази, відіграють важливу роль в ідентифікації злочинців. Завдяки інструментам розпізнавання та пошуку облич поліція може значно прискорити розслідування, ідентифікуючи невідомих і звіряючи дані з базами.
Водночас використання програмного забезпечення для розпізнавання облич породжує питання стосовно точності та приватності. Були випадки, коли ці програми допомагали виявити злочинців, але також призводили до помилкових арештів.
Реальні випадки застосування технологій розпізнавання облич доводять їх ефективність. У 2021 році Крейг Волтерс був засуджений на довічне ув'язнення за напад на жінку, за якою стежив з автобуса. Поліція Південного Уельсу заарештувала його за 48 годин після інциденту завдяки камерам відеоспостереження та автоматизованій системі розпізнавання. Дослідження показали, що з використанням технології розпізнавання облич злочинця можна ідентифікувати за хвилини, тоді як без автоматизації це забирає близько чотирнадцяти днів. Однак точність залежить від якості зображення та алгоритмів.
Спираючись на переваги технології, уряд Великої Британії повідомляє:
У 2021 році Вільямс подав позов проти поліції за порушення прав, і в червні 2024 року сторони уклали угоду, згідно з якою поліції заборонили заарештовувати людей лише на підставі даних із систем розпізнавання облич. Чоловік отримав компенсацію в розмірі $300 000.
Вільямс був не єдиним, хто постраждав від помилок системи розпізнавання облич. У лютому 2022 року в Детройті заарештували Поршу Вудрафф за звинуваченням у викраденні та пограбуванні через помилковий збіг у системі. Вона, на восьмому місяці вагітності, провела 11 годин у в'язниці, де жінку допитували щодо злочину.
Як системи розпізнавання облич допомагають поліції знаходити злочинців
У розслідуваннях злочинів поліція може застосовувати технології розпізнавання облич, щоб ідентифікувати людей за зображеннями з дверних камер, відеозаписами натовпу або фотографіями з місць злочинів. Ці системи можуть отримати доступ до баз даних, що містять фото з соціальних мереж, паспортні знімки та фотографії з водійських посвідчень. Відповідно до заяви уряду Великої Британії, технологія проводить аналіз даних для пошуку збігів, а потім поліціянти перевіряють результати на точність перед ухваленням подальших рішень.Реальні випадки застосування технологій розпізнавання облич доводять їх ефективність. У 2021 році Крейг Волтерс був засуджений на довічне ув'язнення за напад на жінку, за якою стежив з автобуса. Поліція Південного Уельсу заарештувала його за 48 годин після інциденту завдяки камерам відеоспостереження та автоматизованій системі розпізнавання. Дослідження показали, що з використанням технології розпізнавання облич злочинця можна ідентифікувати за хвилини, тоді як без автоматизації це забирає близько чотирнадцяти днів. Однак точність залежить від якості зображення та алгоритмів.
Спираючись на переваги технології, уряд Великої Британії повідомляє:
Технології, такі як розпізнавання облич, допомагають поліції ефективно й точно виявляти злочинців, яких розшукують за тяжкі злочини, а також зниклих і вразливих людей. Це звільняє ресурси поліції, дає офіцерам змогу більше часу проводити на патрулюванні та працювати над складними розслідуваннями.
Китай став однією з перших країн, які впровадили технології розпізнавання облич. У 2017 році уряд оголосив про плани створити найбільшу у світі мережу камер спостереження, додавши 400 мільйонів нових камер до 170 мільйонів уже наявних. Камери, оснащені ШІ та технологіями розпізнавання облич, допомагають поліції в реальному часі знаходити людей, їхніх родичів і відстежувати їхнє місце перебування. У 2017 році репортер BBC Джон Судворт протестував систему в Гуяні. Його фото було занесено в базу як підозрюваного, і через 7 хвилин після того, як він почав рухатися до автобусної станції, поліція його затримала.
Помилки автоматизованих систем розпізнавання
У січні 2020 року Роберт Вільямс став першою людиною, яку помилково заарештували через неправильну ідентифікацію за допомогою системи розпізнавання облич. За даними The New York Times, він потрапив до списку підозрюваних у крадіжці п'яти наручних годинників із магазину в Детройті 2018 року. Автоматизована система знайшла його фотографію серед можливих збігів та ідентифікувала його зовнішність як схожу на зображення чоловіка, зафіксованого на записі камер магазину. Вільямс провів близько 30 годин у в'язниці, перш ніж подальше розслідування підтвердило його невинність.
У 2021 році Вільямс подав позов проти поліції за порушення прав, і в червні 2024 року сторони уклали угоду, згідно з якою поліції заборонили заарештовувати людей лише на підставі даних із систем розпізнавання облич. Чоловік отримав компенсацію в розмірі $300 000.
Вільямс був не єдиним, хто постраждав від помилок системи розпізнавання облич. У лютому 2022 року в Детройті заарештували Поршу Вудрафф за звинуваченням у викраденні та пограбуванні через помилковий збіг у системі. Вона, на восьмому місяці вагітності, провела 11 годин у в'язниці, де жінку допитували щодо злочину.
Вудрафф була звільнена під заставу в $100 000 та одразу вирушила до лікарні, де у неї виявили зневоднення. Через місяць справу було закрито, а в серпні 2023 року Вудрафф подала позов проти поліції. Вона стала третьою жертвою таких помилкових арештів у Детройті та шостою у США, і всі вони були афроамериканцями.
Дослідження, включно з роботою Кембриджського університету, свідчать, що технології розпізнавання облич можуть бути упередженими щодо расових меншин. Точність для африканців та азійців нижча, і помилки відбуваються до 100 разів частіше.
Дослідження також виявили, що наявність великої кількості представників расових меншин у поліційних базах даних збільшує ризик помилки під час ідентифікації. Понад 75% афроамериканських чоловіків у США зареєстровано в таких базах, що збільшує ймовірність неправильного розпізнавання. Крім того, на точність впливають схожість облич, кути знімання, якість зображення та обмеження бази даних.
Однією з ключових проблем цих технологій є використання особистих даних і фотографій, отриманих з камер спостереження, без згоди людей, що спричиняє серйозні побоювання щодо конфіденційності. У зв'язку з цим технології розпізнавання облич заборонені в таких містах США, як Сан-Франциско, Остін і Бостон, тоді як Європейський Союз розробляє правила їх застосування в правоохоронних цілях. У Китаї чиновники повідомили готелі про припинення сканування облич і спостереження за гостями.
Дослідження, включно з роботою Кембриджського університету, свідчать, що технології розпізнавання облич можуть бути упередженими щодо расових меншин. Точність для африканців та азійців нижча, і помилки відбуваються до 100 разів частіше.
Дослідження також виявили, що наявність великої кількості представників расових меншин у поліційних базах даних збільшує ризик помилки під час ідентифікації. Понад 75% афроамериканських чоловіків у США зареєстровано в таких базах, що збільшує ймовірність неправильного розпізнавання. Крім того, на точність впливають схожість облич, кути знімання, якість зображення та обмеження бази даних.
Однією з ключових проблем цих технологій є використання особистих даних і фотографій, отриманих з камер спостереження, без згоди людей, що спричиняє серйозні побоювання щодо конфіденційності. У зв'язку з цим технології розпізнавання облич заборонені в таких містах США, як Сан-Франциско, Остін і Бостон, тоді як Європейський Союз розробляє правила їх застосування в правоохоронних цілях. У Китаї чиновники повідомили готелі про припинення сканування облич і спостереження за гостями.
Про баланс між ефективністю та приватністю
Зображення облич можуть містити інформацію про особистість, емоційний стан, етнічну та расову приналежність, а також вік. Вони важливі для криміналістики. Однак на сьогодні немає ідеального методу для розпізнавання злочинців лише за фотографіями. Помилки можуть бути як у свідченнях, так і в даних систем розпізнавання. За останні роки технології розпізнавання облич зробили серйозний крок уперед, поліпшивши точність, швидкість і власні можливості. Але помилки все ще можуть траплятися, і поліції потрібно обмірковувати, як правильно використовувати ці інструменти для дотримання справедливості.
Анаіт Аветісян
Автор
Web3-райтер і крипто-HODLер за сумісництвом. Стежить за ринковими трендами та цікавиться новітніми технологіями.
