Технократы, действующие в правительстве США, стремятся навязать в Америке тотальные сети наблюдения, аналогичные тем, которые наблюдаются в Китае, но с одним поворотом: гонка за господство требует, чтобы мы перескочили через китайский ИИ и сделали это еще лучше.
Эрик Шмидт - председатель Комиссии национальной безопасности по искусственному интеллекту. Шмидт - бывший председатель Google и Alphabet, а также член элитарной Трехсторонней комиссии. ⁃ TN Editor
Запрос FOIA от Электронного центра конфиденциальности информации показал, как Комиссия Национальной безопасности по искусственному интеллекту (NSCAI) взволнована использованием камер видеонаблюдения для создания национальной сети наблюдения.
«Когда мы говорим о ресурсах данных, на самом деле крупнейшим источником данных является правительство».
В презентации обсуждается, как китайское правительство получает выгоду от поощрения компаний использовать распознавание лиц на посетителях и сотрудниках.
«Теперь, когда эти компании работают в больших масштабах, они создают множество других услуг (например, распознавание лиц для офисных зданий, дополненная реальность)»
В Америке все не так уж и иначе.
В Соединенных Штатах федералы поощряют частные компании, такие как Clearview AI, Amazon Ring и Flock Safety, использовать распознавание лиц и автоматические считыватели номерных знаков для идентификации каждого.
В разделе «Государственные наборы данных: наблюдение = умные города» в презентации превозносится система наблюдения за умными городами в Китае: «оказывается, что улицы, покрытые камерами, также являются хорошей инфраструктурой для умных городов».
Американцы не нуждаются в большем государственном наблюдении, и нам, конечно, не нужны наши умные города, покрытые государственными устройствами наблюдения.
NSCAI заявляет: «Массовое наблюдение - убийственное приложение для глубокого обучения.
Поскольку наше правительство применяет глубокое обучение искусственного интеллекта к таким вещам, как камеры видеонаблюдения, местоположение мобильных телефонов и считыватели автомобильных номеров, можно предсказать всю жизнь человека.
ИИ будет использовать глубокое обучение, чтобы точно угадать, где вы работаете, едите, делаете покупки, спите, поклоняетесь и отдыхаете. По сути, массовое наблюдение - это убийственное приложение, позволяющее знать все, что нужно знать обо всех.
На прошлой неделе MLlive, показал, что стартап-компания AI, соучредителем которой является Мичиганский университет, помогает правительствам использовать камеры видеонаблюдения для мониторинга людей на предмет социального отстранения, на что указывает профессор электротехники и вычислительной техники в Университете Мичигана (UM):
«Две недели назад Корсо сказал, что он и его команда начали отслеживать физическое дистанцирование в таких местах, как Таймс-сквер в Нью-Йорке, Майами-Бич, Эбби-роуд в Лондоне и здание музеев Рутвена в UM».
«Voxel51 отслеживает влияние глобальной пандемии коронавируса на социальное поведение с помощью разработанной нами метрики, называемой Voxel51 Physical Distancing Index (PDI). PDI помогает людям понять, как коронавирус меняет человеческую деятельность в режиме реального времени по всему миру. Используя наши передовые модели компьютерного зрения и прямые видеотрансляции с некоторых из наиболее посещаемых улиц мира, PDI фиксирует средний уровень человеческой активности и поведения при социальном дистанцировании в крупных городах с течением времени ».
Меня беспокоит то, как правоохранительные органы могут использовать Voxel51, чтобы оштрафовать или арестовать людей за несоблюдение санкционированного правительством социального дистанцирования.
Несмотря на заявления Voxel51 об анонимизации идентифицируемых данных, они все еще собирают свои данные с общественных / государственных камер.
2019 гайд в Michigan News University of Michigan показали, что Voxel51 использует искусственный интеллект для идентификации и отслеживания людей и объектов.
«Voxel51 намеревается преодолеть эти препятствия с помощью своей платформы видеоаналитики и программных библиотек с открытым исходным кодом, которые вместе обеспечивают распознавание видео по последнему слову техники. Он идентифицирует и отслеживает объекты и действия в каждом клипе. Как говорит соучредитель Брайан Мур: «Мы превращаем видео в ценность».
Мне трудно поверить, что города и правительства будут платить деньги просто за просмотр анонимных данных. Особенно, когда бизнес-модель Voxel51 построена на массовом распознавании людей и объектов.
Прекрасный пример того, как федералы рассматривают массовое наблюдение, можно лучше всего обобщить в NSCAI presentation«Американские компании могут многое выиграть, перенимая идеи у китайских компаний».
Кажется, что каждый день американцам говорят, что нам нужно больше национальных программ наблюдения, чтобы все были в безопасности.
Одержимость наших правительств мониторингом всех будет только расти по мере того, как коронавирус охватит страну. Наша работа состоит в том, чтобы не допустить реализации этих программ слежки или риска стать авторитарным государством, подобным Китаю.
wpDiscuz