Запращайки разпознаването на лица, ние изпускаме същността

Целта на съвременния мониторинг е да разпознава хората, за да се отнасяме по различен начин към всеки от тях. Технологиите за разпознаване на лица са само малка част от системата за тотално наблюдение.

Автор на есето е Брюс Шнайер, американски криптограф, писател и специалист по информационна сигурност. Член на съвета на Международната асоциация за криптологични изследвания и член на консултативния съвет на Информационния център за електронна поверителност. Есето е публикувано на 20 януари 2020 година в блога на автора и в списание Ведомости.

Общности на загрижени граждани в цялата територия на САЩ започват да забраняват технологиите за разпознаване на лица. Миналата година те бяха забранени в Сан Франциско, скоро последва съседният Оукланд, както и Сомервил и Бруклин в Масачузетс (забраната може да бъде разпространена в целия щат). През декември Сан Диего спря програмата за разпознаване на лица в навечерието на влизането в сила на нов закон. Четиридесет от най-големите музикални фестивали обещаха да не използват тази технология, а активисти призовават за национална забрана. Много кандидати за президент от Демократическата партия подкрепят поне частична забрана на разпознаването на лица.

Тези усилия са продиктувани от добри намерения, но забраната на разпознаването на лица е неправилният отговор на проблема със съвременния мониторинг. Вниманието върху един конкретен метод на идентификация отвлича вниманието от същността на обществото на наблюдение, което изграждаме, където масовият мониторинг става норма. В страни като Китай правителството създава инфраструктура за тотално наблюдение, за да контролира обществото. В страни като САЩ тя се създава от корпорации, за да влияе на потребителското поведение и същевременно се използва от правителството.

Във всички случаи съвременният масов мониторинг има три основни компонента:

• идентификация;
• корелация;
• дискриминация.

Нека разгледаме тези поотделно.

Разпознаването на лица е технология, която може да се използва за идентификация на хора без тяхното знание или съгласие. Тя разчита на широко разпространените видеокамери за наблюдение, които стават все по-мощни и компактни, и на технологии за машинно обучение, способни да сравняват заснетия материал с изображения от база данни с налични снимки.

Но това е само един от многото методи за идентификация. Хората могат да бъдат идентифицирани на разстояние по сърдечния ритъм или ходенето, използвайки лазерна система. Камерите са толкова добри, че могат да четат пръстови отпечатъци и ирисова структура на окото от разстояние от няколко метра. И дори без всички тези технологии, ние винаги можем да бъдем идентифицирани, защото нашите смартфони излъчват уникални MAC адреси. Нас идентифицират номер на телефон, номера на кредитни карти, номера на автомобили. Например, Китай за своята система за тотално наблюдение използва няколко метода за идентификация.

Когато веднъж сме идентифицирани, данните за нашата идентичност и действия могат да бъдат съотнесени с други данни, събрани в различно време. Това могат да бъдат данни за местоположението, за да 'проследят' човек през целия ден. Или данни за покупки, прегледи на интернет страници, с кого комуникираме по електронна поща или в чатове. Това могат да бъдат данни за нашите доходи, етническа принадлежност, начин на живот, професия и интереси. Съществува цяла индустрия от брокери на данни, които изкарват прехраната си анализирайки и допълвайки данни за това какви сме - използвайки наблюдателни данни, събрани от всякакви компании, които се продават на брокери без нашето знание или съгласие.

В Соединените щати съществува огромна - и почти напълно нерегулирана - индустрия от брокери на данни, които търгуват с нашата лична информация. Именно по този начин големи интернет компании като Google и Facebook печелят пари. Проблемът не е само в идентификацията. Най-важното е, че те могат да създадат дълбоки профили на всеки от нас, събирайки информация за нас и нашите интереси и максимално допълвайки тези профили. Ето защо много компании купуват данни за регистрационни номера от държавни агенции. Именно затова компаниите като Google купуват медицински записи, и отчасти затова Google закупи Fitbit заедно с всичките й данни.

Целта на този процес е компаниите - и правителствата - да могат да различават хората и да се отнасят към тях по различен начин. На хората се показват различни реклами в интернет и им се предлагат различни тарифи за кредитни карти. Умни рекламни табла показват различни рекламни обяви в зависимост от вашия профил. В бъдеще можем да бъдем автоматично разпознавани при вход в магазина точно както в момента, когато посещаваме уебсайт.

Няма значение каква технология се използва за идентификация на хората. Това, че в момента не съществува всеобхватна база данни за сърдечни удари или походки, не прави технологиите за събиране на данни по-малко ефективни. И в повечето случаи няма значение връзката на ID с истинското име. Важно е, че можем да бъдем последователно идентифицирани за дълъг период от време. Можем да бъдем напълно анонимни в система, която присвоява на всеки потребител уникален бисквитен файл и проследява действията му в интернет, но това изобщо не пречи на аналогични процеси на корелация и дискриминация. Същото важи и за лицата. Можем да бъдем проследявани при движението си в магазина или търговския център дори без привързване към конкретно име. И тази анонимност е крехка: веднага щом купим нещо с банкова карта, внезапно истинските ни имена се свързват с онова, което е било анонимният профил за проследяване.

За регулирането на тази система трябва да се вземат под внимание всички три етапа на процеса на наблюдение. Забраната за разпознаване на лица не означава нищо, ако системите за видеонаблюдение преминат към идентификация на хора чрез MAC адресите на смартфоните. Проблемът е, че ни идентифицират без нашето знание или съгласие, а обществото се нуждае от правила, когато това е допустимо и когато не е.

Също така, необходими са правила как нашите данни могат да бъдат обединявани с други данни, а след това купувани и продавани без нашето знание или съгласие. Индустрията на брокерите на данни е почти изцяло нерегулирана; съществува само един закон — приет във Вермонт през 2018 година — който изисква брокерите на данни да се регистрират и да обяснят накратко какви данни събират. Големите компании за интернет наблюдение, като Facebook и Google, събират за нас по-подробни досиета, отколкото които и да било тайни служби на полицейска държава от 20-ти век. Разумните закони ще помогнат за предотвратяване на най-лошите от техните злоупотреби.

Накрая имаме нужда от по-ясни правила кога и как компаниите могат да извършват дискриминация. Дискриминацията въз основа на защитените характеристики, като раса и пол, вече е незаконна, но тези правила не са ефективни срещу съвременните технологии за наблюдение и контрол. Когато хората могат да бъдат идентифицирани и данните им да бъдат съпоставяни с невиждана преди скорост и мащаб, нуждаем се от нови правила.

Днес системите за разпознаване на лица поеха основния удар на критиката, но като ги забраним, пропускаме същината. Трябва сериозно да поговорим за всички технологии за идентификация, корелация и дискриминация. Като общество трябва да решим дали такова шпионство от страна на правителството и корпорациите е допустимо и как искаме те да влияят на живота ни.

Източник: habr.com