Արգելելով դեմքի ճանաչումը, մենք բաց ենք թողնում իմաստը:

Ժամանակակից հսկողության ամբողջ իմաստը մարդկանց միջև տարբերակելն է, որպեսզի բոլորի հետ տարբեր կերպ վարվեն: Դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիաները ընդհանուր վերահսկողության համակարգի միայն փոքր մասն են

Էսսեի հեղինակ - Բրյուս Շնայեր, ամերիկացի կրիպտոգրաֆ, գրող և տեղեկատվական անվտանգության մասնագետ։ Կրիպտոլոգիական հետազոտությունների միջազգային ասոցիացիայի տնօրենների խորհրդի անդամ և Էլեկտրոնային գաղտնիության տեղեկատվական կենտրոնի խորհրդատվական խորհրդի անդամ: Շարադրությունը հրապարակվել է 20 թվականի հունվարի 2020-ին հեղինակի բլոգում և թերթում The New York Times.

ԱՄՆ-ում մտահոգված քաղաքացիների համայնքները սկսում են արգելել դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիաները: Դրանք արգելվել են անցյալ տարվա մայիսին։ FRISCO, շուտով հաջորդեց հարեւանը AucklandԻսկ Սոմերվիլ и Բրուքլին Մասաչուսեթսում (արգելքը կարող է երկարաձգվել ամբողջ պետության համար). Դեկտեմբերին Սան Դիեգոն դադարեցրեց դեմքի ճանաչման ծրագիրը նոր օրենքի ուժի մեջ մտնելուց առաջ: Քառասուն խոշորագույն երաժշտական ​​փառատոներ խոստացավ մի օգտագործեք այս տեխնոլոգիան, բայց ակտիվիստներ կոչ անելով համազգային արգելք դնել։ Նախագահի շատ դեմոկրատ թեկնածուներ աջակցել գոնե մասնակի արգելմանը դեմքի ճանաչման համար.

Այս ջանքերը բարի նպատակներ են հետապնդում, սակայն դեմքի ճանաչման արգելքը սխալ պատասխան է ժամանակակից հսկողության խնդրին: Նույնականացման մեկ կոնկրետ մեթոդի վրա կենտրոնանալը շեղում է մեր կառուցած հսկողության հասարակության բնույթից, որտեղ զանգվածային հսկողությունը դառնում է նորմ: Չինաստանի նման երկրներում կառավարությունը ստեղծում է ամբողջական վերահսկողության ենթակառուցվածք՝ հասարակությանը վերահսկելու համար: Միացյալ Նահանգների նման երկրներում այն ​​ստեղծվում է կորպորացիաների կողմից՝ գնման վարքագծի վրա ազդելու համար, և միևնույն ժամանակ օգտագործվում է կառավարության կողմից:

Բոլոր դեպքերում ժամանակակից զանգվածային հսկողությունն ունի երեք հիմնական բաղադրիչ.

• նույնականացում;
• հարաբերակցություն;
• խտրականություն.

Եկեք նայենք նրանց մեկ առ մեկ:

Դեմքի ճանաչումը տեխնոլոգիա է, որը կարող է օգտագործվել մարդկանց նույնականացնելու համար՝ առանց նրանց իմացության կամ համաձայնության: Այն հիմնված է հսկողության տեսախցիկների տարածվածության վրա, որոնք դառնում են ավելի հզոր և կոմպակտ, և մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիաների, որոնք կարող են կադրերը համապատասխանեցնել առկա լուսանկարների տվյալների բազայի պատկերներին:

Բայց սա նույնականացման բազմաթիվ մեթոդներից մեկն է միայն: Մարդկանց հեռվից կարելի է ճանաչել սրտի բաբախյուն կամ քայլվածքօգտագործելով լազերային համակարգ. Տեսախցիկներն այնքան լավն են, որ կարող են կարդալ մատնահետքեր и աչքի ծիածանաթաղանթ մի քանի մետր հեռավորությունից։ Եվ նույնիսկ առանց այս բոլոր տեխնոլոգիաների, մենք միշտ կարող ենք նույնականանալ, քանի որ մեր սմարթֆոնները հեռարձակում եզակի MAC հասցեներ: Մեզ նույնացնում են հեռախոսահամարներով, կրեդիտ քարտերի համարներով, մեքենաների համարանիշներով։ Օրինակ՝ Չինաստանն իր ամբողջական հսկողության համակարգի համար օգտագործում է նույնականացման մի քանի մեթոդներ.

Երբ մենք ճանաչվենք, մեր ինքնության և գործունեության մասին տվյալները կարող են փոխկապակցվել այլ ժամանակներում հավաքված այլ տվյալների հետ: Սա կարող է լինել շարժման տվյալներ՝ մարդուն ամբողջ օրվա ընթացքում «հետևելու» համար: Կամ տվյալները գնումների, վեբ զննարկման և ում հետ մենք շփվում ենք էլփոստի կամ զրուցարանների միջոցով: Սա կարող է ներառել տեղեկություններ մեր եկամուտների, էթնիկ պատկանելության, ապրելակերպի, մասնագիտության և հետաքրքրությունների մասին: Կա տվյալների բրոքերների մի ամբողջ արդյունաբերություն, որոնք իրենց ապրուստը վաստակում են վերլուծելով և տվյալների ավելացում այն մասին, թե ով ենք մենք՝ օգտագործելով բոլոր տեսակի ընկերություններից հավաքագրված հսկողության տվյալները, որոնք վաճառվում են բրոքերներին առանց մեր իմացության կամ համաձայնության:

Միացյալ Նահանգներն ունի տվյալների բրոքերների հսկայական և գրեթե ամբողջությամբ չկարգավորված արդյունաբերություն, որոնք առևտուր են անում մեր անձնական տվյալների հիման վրա: Ահա թե ինչպես են գումար վաստակում խոշոր ինտերնետային ընկերությունները, ինչպիսիք են Google-ը և Facebook-ը։ Խոսքը միայն նույնականացման մասին չէ: Գլխավորն այն է, որ նրանք կարողանում են խորը պրոֆիլներ ստեղծել բոլորի համար՝ հավաքելով տեղեկություններ մեր և մեր հետաքրքրությունների մասին և առավելագույնի հասցնելով այդ պրոֆիլները: Ահա թե ինչու շատ ընկերություններ գնել համարանիշի տվյալները պետական ​​մարմիններից։ Ահա թե ինչու ընկերությունները ինչպես Google-ը գնել բժշկական գրառումներ, ինչի պատճառով էլ Google-ը մասամբ է գնել է Fitbit իր բոլոր տվյալների հետ միասին:

Այս գործընթացի ամբողջ նպատակն այն է, որ ընկերությունները և կառավարությունները կարողանան տարբերել մարդկանց և տարբեր կերպ վարվել նրանց հետ: Մարդկանց Ինտերնետում տարբեր գովազդներ են ցուցադրվում և վարկային քարտերի համար առաջարկվում են տարբեր գներ: Խելացի գովազդային վահանակներ ցուցադրել տարբեր գովազդներ՝ կախված ձեր պրոֆիլից: Ապագայում մենք կարող ենք ավտոմատ կերպով ճանաչվել խանութ մտնելիս, ճիշտ այնպես, ինչպես հիմա՝ կայք մուտք գործելիս:

Կարևոր չէ, թե ինչ տեխնոլոգիա է օգտագործվում մարդկանց նույնականացման համար: Այն փաստը, որ ներկայումս չկա սրտի զարկերի կամ քայլվածքի համապարփակ տվյալների բազա, տվյալների հավաքագրման տեխնոլոգիաները պակաս արդյունավետ չեն դարձնում: Եվ շատ դեպքերում ID-ի և իրական անվան միջև կապը նշանակություն չունի: Կարևոր է, որ մենք կարողանանք հետևողականորեն նույնականանալ ժամանակի ընթացքում: Մենք կարող ենք լիովին անանուն լինել մի համակարգում, որը յուրաքանչյուր օգտվողին հատկացնում է յուրահատուկ թխուկ և հետևում է նրա գործողություններին ինտերնետում, բայց դա բոլորովին չի խանգարում հարաբերակցության և խտրականության նմանատիպ գործընթացներին: Դեմքերի դեպքում էլ է այդպես։ Դուք կարող եք հետևել մեր տեղաշարժերին խանութի կամ առևտրի կենտրոնի շուրջ, նույնիսկ առանց որևէ կոնկրետ անվանման: Եվ այս անանունությունը փխրուն է. հենց որ բանկային քարտով ինչ-որ բան ենք գնում, հանկարծ մեր իրական անունները կցվում են անանուն հետևող պրոֆիլին:

Այս համակարգը կարգավորելու համար պետք է հաշվի առնել հսկողության գործընթացի բոլոր երեք փուլերը։ Դեմքի ճանաչման արգելքը տարբերություն չի ունենա, եթե CCTV համակարգերն անցնեն սմարթֆոնների MAC հասցեներ օգտագործող մարդկանց նույնականացմանը: Խնդիրն այն է, որ մեզ նույնացնում են առանց մեր իմացության կամ համաձայնության, և հասարակությանը պետք են կանոններ, թե երբ է դա ընդունելի, երբ՝ ոչ:

Նմանապես, մեզ անհրաժեշտ են կանոններ, թե ինչպես կարող են մեր տվյալները համակցվել այլ տվյալների հետ, այնուհետև գնել և վաճառել առանց մեր իմացության կամ համաձայնության: Տվյալների բրոքերների ոլորտը գրեթե ամբողջությամբ չկարգավորված է. Կա միայն մեկ օրենք, որն ընդունվել է Վերմոնտում 2018 թվականին, որը պահանջում է տվյալների բրոքերներից գրանցվել և ընդհանուր առմամբ բացատրել, թե ինչ տվյալներ են հավաքում: Ինտերնետային հսկողության խոշոր ընկերությունները, ինչպիսիք են Facebook-ը և Google-ը, մեզ մոտ ավելի մանրամասն ֆայլեր ունեն, քան 20-րդ դարի ցանկացած ոստիկանական պետության հետախուզական ծառայությունները: Խելամիտ օրենքները կօգնեն կանխել դրանց չարաշահումների վատթարագույնը:

Վերջապես, մեզ անհրաժեշտ են ավելի հստակ կանոններ, թե երբ և ինչպես կարող են ընկերությունները խտրականություն դրսևորել: Պաշտպանված հատկանիշներով, ինչպիսիք են ռասան և սեռը, խտրականությունն արդեն իսկ անօրինական է, սակայն այս կանոններն անարդյունավետ են ժամանակակից հսկողության և հսկողության տեխնոլոգիաների դեմ: Երբ մարդկանց կարելի է նույնականացնել և նրանց տվյալները համապատասխանեցնել նախկինում չտեսնված արագությամբ և մասշտաբով, մեզ նոր կանոններ են պետք:

Դեմքի ճանաչման համակարգերն այսօր ենթարկվել են քննադատության, սակայն դրանց արգելումը բաց է թողնում իմաստը: Պետք է լրջորեն խոսել նույնականացման, հարաբերակցության և խտրականության բոլոր տեխնոլոգիաների մասին։ Մենք՝ որպես հասարակություն, պետք է որոշենք, թե արդյոք կառավարությունների և կորպորացիաների կողմից նման լրտեսությունը կհանդուրժվի, և ինչպես ենք ցանկանում, որ դրանք ազդեն մեր կյանքի վրա:

Source: www.habr.com