Niemiecki minister spraw wewnętrznych Horst Seehofer planuje stosować inwigilacyjny system automatycznego rozpoznawania twarzy na 134 dworcach kolejowych i 14 lotniskach – wynika z raportu opublikowanego 3 stycznia 2020 roku. Chociaż wciąż brakuje oficjalnego potwierdzenia planu, sojusz organizacji pozarządowych i części polityków wezwał do zakazania tej technologii nadzoru.
Według „Der Spiegel”, Seehofer planuje wyposażyć 134 stacje kolejowe i 14 lotnisk w kamery zdolne do automatycznej identyfikacji osób w tłumie w celu rozszerzenia niemieckiego systemu automatycznego rozpoznawania twarzy. Chociaż ministerstwo oficjalnie nie potwierdziło tych środków, rzecznik rządu zapytany przez portal euractiv.com stwierdził, że planowana jest poprawka do federalnej ustawy o policji, aby zapewnić stróżom prawa „ulepszone możliwości techniczne oraz, w miarę możliwości, rozsądne, rozszerzone uprawnienia”.
Wesprzyj nas już teraz!
Odpowiedni projekt ustawy powinien być obecnie przedmiotem „wewnętrznej koordynacji rządowej”. Narasta jednak sprzeciw wobec planu. Viktor Schlüter, działacz i założyciel inicjatywy „Cyfrowa wolność” stworzył sojusz „Face Recognition Stop”, aby „pokazać, że wiele osób mocno wątpi w skuteczność i użyteczność tych propozycji” – wyjaśnił.
Grupy aktywistów, takie jak Chaos Computer Club i epicenter.works, obok medialnego netzpolitik.org, a także politycy, tacy jak członkowie Die Linke, należą do zdecydowanych oponentów powszechnego stosowania systemu przez organy władzy państwowej. Domagają się nie tylko rezygnacji z domniemanego rozszerzenia stosowania planowanego przez Seehofera systemu rozpoznawania twarzy, ale także całkowitego i ostatecznego zakazu publicznego rozpoznawania twarzy przez instytucje władzy państwowej.
Według Schlütera, obecnie dostępna technologia pozostaje słabo rozwinięta i może prowadzić do błędnej identyfikacji, do tak zwanych „fałszywych trafień”.
Ministerstwo Spraw Wewnętrznych przetestowało kamery rozpoznające twarz już w 2018 roku na stacji Berlin-Südkreuz. W rezultacie 80 proc. osób zostało poprawnie zidentyfikowanych. – Systemy okazały się imponujące, dzięki czemu możliwe jest szerokie wprowadzenie – mówił wówczas Seehofer. Ale Chaos Computer Club, stowarzyszenie aktywistów hakerów i matematyków oskarżyło ministerstwo o fałszowanie danych. Według stowarzyszenia, taką liczbę można uzyskać tylko wtedy, gdy wszyscy trzej dostawcy technologii pracują jednocześnie i wspierają się nawzajem, ponieważ wskaźnik trafień dla jednego dostawcy wynosił tylko 68,5 proc.
Badanie przeprowadzone przez MIT we współpracy z Microsoftem wykazało, że fałszywie rozpoznawane są często kobiety, dzieci i osoby o ciemnej skórze. System jest „dyskryminacyjny” w stosunku do tych grup społecznych. Osoby pragnące zachować anonimowość, mogą uniknąć identyfikacji, odwracając twarz o 15 stopni od kamer lub częściowo je zakrywając. – Widzimy ogromne niebezpieczeństwo w pełzającej kontroli – uważa jednak Schlüter, zauważając, że ciągły nadzór zmusza ludzi do dostosowania się do nowych norm zachowania. To „niezdrowe dla demokracji, ponieważ obywatele mogą unikać udziału politycznego, wiedząc, że ich twarze są przechowywane w odpowiednich bazach danych” – wyjaśnił.
Minister spraw wewnętrznych Seehofer po testach w 2018 roku przekonywał, że systemy rozpoznawania twarzy „sprawią, iż policja będzie działać jeszcze wydajniej, zwiększając w ten sposób bezpieczeństwo obywateli”.
Technologia rozpoznawania twarzy bardzo szybko rozprzestrzenia się. Jest na Facebooku, oznaczając zdjęcia ze zjazdu klasowego, ślubu kuzyna i letniej imprezy w biurze. Google, Microsoft, Apple i inni wbudowali je w aplikacje do kompilowania albumów osób spędzających razem czas.
System weryfikuje kim jest dana osoba na lotnisku. Stosuje się go jako najnowszy biometryczny system odblokowywania telefonu komórkowego, w którym jest mnóstwo aplikacji do rozpoznawania twarzy. Jeśli chce się np. potwierdzić swoją tożsamość w przypadku przelewu bankowego, wystarczy spojrzeć w kamerę.
Systemy są wykorzystywane do wykrywania osób zaginionych i wyłapywania pracowników, którzy kłamią na temat liczby godzin spędzonych w biurze. Reklamodawcy, dzięki rozpoznawaniu twarzy, mogą dostosowywać reklamy do odbiorców na podstawie oszacowania płci, wieku i nastroju osoby oglądającej bilboard itp.
Powszechnie ten system wykorzystują Chiny do profilowania rasowego i śledzenia niepokornych muzułmanów ujgurskich. Pekin weryfikuje także, kto płaci, a kto unika regulacji grzywien, sprawdza uczniów przy bramach szkolnych i monitoruje ich wypowiedzi na lekcjach. Rosja także przyjęła tę technologię. W Moskwie kamery wideo skanują ulice w poszukiwaniu „interesujących ludzi”. Władze planują wyposażyć policję w okulary działające w ten sam sposób.
Izrael używa systemu rozpoznawania twarzy do ukrytego śledzenia Palestyńczyków na Zachodnim Brzegu. Tymczasem w Wielkiej Brytanii policja metropolitalna w południowej Walii próbowała wyłapać kibiców piłki nożnej i rugby na ulicach miast oraz na uroczystościach i festiwalach muzycznych. Sklepy coraz częściej instalują tę technologię w celu odstraszania potencjalnych złodziei. Również system ten stosowany jest podczas olimpiad.
Postępy w trzech dziedzinach technicznych odegrały znaczącą rolę dla stworzenia systemu. Istotne są duże bazy danych, sieci neuronowe i wydajne procesory graficzne. Dzięki serwisom Flickr, Instagram, Facebook, Google i innym Internet zawiera miliardy zdjęć twarzy ludzi, które zostały zeskanowane w ogromne zbiory bazy zdjęć. Wykorzystano je do badania sieci neuronowych, stanowiących podstawę współczesnej sztucznej inteligencji do wykrywania i rozpoznawania twarzy. Praca z komputerem przy obliczeniach jest często wykonywana na procesorach graficznych, superszybkich układach dedykowanych do przetwarzania grafiki. Ale jest w tym coś więcej niż efektowna nowa technologia. Zwłaszcza w ciągu ostatniej dekady systemy rozpoznawania twarzy zostały wdrożone wszędzie, a zebrane z nich dane pomogły firmom udoskonalić swoją technologię.
Komputer uczy się, czym jest twarz za pomocą stale poprawianych algorytmów zestawianych z obrazami. Niektóre algorytmy wyraźnie skanują twarz, mierząc odległości między oczami, nosem, ustami i tak dalej. Inne mapują twarz, używając bardziej abstrakcyjnych funkcji. Tak czy inaczej, sieć generuje ciąg liczb, który jednoznacznie identyfikuje osobę spośród wszystkich pozostałych w zestawie próbnym.
W przypadku wdrożeń na żywo oprogramowanie działa w czasie rzeczywistym na materiałach wideo. Komputer skanuje klatki wideo zwykle uchwycone w punktach skupienia tłumu, takich jak wejścia na stadiony piłkarskie. Najpierw wykrywa twarze w ramce, a następnie ustala wektory dla każdego z nich. Są one następnie porównywane z wektorami osób z list obserwowanych. Potem profile są klasyfikowane i wyświetlane. Brytyjska policja jest w stanie poprawnie zidentyfikować około 60 proc. uczestników meczów piłkarskich.
Jeśli podejrzany został zidentyfikowany, funkcjonariusze mogą przesłać te dane i przeszukać materiał CCTV, aby potencjalnie prześledzić ruchy podejrzanego z powrotem na miejsce przestępstwa. Systemy rozpoznawania twarzy są najbardziej zaawansowane – najdokładniejsze – w USA dzięki stosowaniu głębokich sieci neuronowych. Wywołały one prawdziwą „rewolucję przemysłową” w rozpoznawaniu twarzy. Ale tak duża wydajność zależy od idealnych warunków, zdjęć wysokiej jakości. W prawdziwym świecie obrazy mogą być rozmyte lub słabo oświetlone, ludzie odwracają wzrok od aparatu, mogą mieć chustkę na twarzy lub być znacznie starsze niż na zdjęciu referencyjnym.
Jeśli sieci neuronowe są tworzone w oparciu o zdjęcia np. samych białych męskich twarzy i będzie mniej kobiet, dzieci, czy osób kolorowych, wówczas spadnie dokładność algorytmu dla tych ostatnich grup. Niższa dokładność oznacza więcej błędnych identyfikacji i potencjalnie więcej osób zostanie bezpodstawnie zatrzymanych i przesłuchanych.
W zeszłym roku Amerykańska Unia Wolności Obywatelskich (ACLU) stwierdziła, że oprogramowanie Recognition firmy Amazon błędnie zidentyfikowało 28 członków Kongresu jako osoby, które zostały wcześniej aresztowane. Nieproporcjonalnie błędnie zidentyfikowano Afroamerykanów i Latynosów. Amazon twierdzi, że ACLU użyła niewłaściwych ustawień.
Procesy policyjne ujawniły dalsze niedociągnięcia w rozpoznawaniu twarzy. W przeglądzie przeprowadzonym przez Uniwersytet Cardiff w Południowej Walii na próbach stwierdzono, że system NEC NeoFace zawieszał się i szwankował, gdy ekran był pełen ludzi. Działał też gorzej w ponure dni i późnym popołudniem. Podczas 55 godzin wdrażania, system zidentyfikował 2 tys. 900 osób, z których 2 755 było fałszywie rozpoznanych. Policja dokonała 18 aresztowań za pomocą systemu, ale raport Cardiff nie określa, czy któraś z osób została oskarżona. System ma problem, gdy pojawią się osoby bardzo podobne do siebie. Do takiego zdarzenia doszło np. w Walii, gdzie zatrzymano 10 kobiet, chociaż nie były one na liście poszukiwanych.
Firmy technologiczne na całym świecie rozwijają systemy rozpoznawania twarzy, ale Stany Zjednoczone, Rosja, Chiny, Japonia, Izrael i Europa przodują. Niektóre narody chętniej przyjęły tę technologię niż inne. Chiny mają miliony kamer podłączonych do oprogramowania do rozpoznawania twarzy. Rosja chce rozszerzyć swoje sieci. W Europie, podobnie jak gdzie indziej, rozpoznawanie twarzy znalazło zastosowanie w sklepach w celu wykrycia złodziei oraz w firmach w celu monitorowania personelu i gości. Systemy rozpoznawanie twarzy na żywo w miejscach publicznych, są wciąż w fazie próbnej.
Naukowcy w celu poprawienia dokładności systemów chcą identyfikować także chód ludzi. Algorytmy identyfikują osoby na podstawie ich unikalnego stylu, odzwierciedlającego różnice w anatomii, genetyce, pochodzeniu społecznym, nawykach i osobowości.
Dzięki rozpoznawaniu żył skanery optyczne służą do mapowania naczyń krwionośnych w dłoni, palcu lub oku. System PalmSecure firmy Fujitsu wykorzystuje mapowanie żył do monitorowania liczby pracowników w różnych firmach. Rozpoznawanie mówców jest już używane przez banki do potwierdzania tożsamości klientów.
Amerykańska firma Vuzix nawiązała współpracę z dublińską firmą NNTC w celu opracowania inteligentnych okularów do rozpoznawania twarzy. W ramkach znajduje się niewielki aparat o rozdzielczości ośmiu megapikseli, który skanuje twarze przechodniów i ostrzega użytkownika o wszelkich dopasowaniach w bazie danych miliona osób. W Wielkiej Brytanii Wireless CCTV pracuje nad kamerami policyjnymi, które robią to samo. Niedawny patent USA idzie dalej i opisuje policyjny bodycam, który zaczyna nagrywać, gdy zostanie zauważona twarz podejrzanego.
Firmy technologiczne udoskonalają swoje systemy, aby działały szybciej, z udziałem większej liczby wizerunków twarzy i by można je było rozpoznać, nawet gdy zdjęcia są kiepskiej jakości, źle oświetlone lub, gdy ludzie zakrywają twarz. Choć wciąż w powijakach, trwają prace nad algorytmami, które pozwolą zidentyfikować osoby noszące maski i inne przebrania. Aby uczynić systemy rozpoznawania jeszcze bardziej skutecznymi, biometria twarzy łączona jest z głosem i chodem.
Trwa swoisty wyścig zbrojeń. Naukowcy z Carnegie Mellon University w Pittsburghu opracowali własne okulary przeciwsłoneczne, by oszukać systemy rozpoznawania twarzy.
Źródło: euractiv.com, theeguardian.com
AS
