Будущее наблюдения - это поведение, а не лица

В 1787 английский философ Джереми Бентам выступил с идеей тюрьмы, которая обойдется на долю других современных тюрем практически без внутренних преступлений. Его теоретическая тюрьма, паноптикум, была изогнута, камеры обращены внутрь к центральной точке, где будет стоять сторожевая башня. Окна в сторожевой башне должны были быть затемнены с одной стороны. Таким образом, один охранник сможет наблюдать за поведением всех заключенных. Но что более важно, заключенные никогда не узнают, пристально ли на них смотрят охранники. Конечный результат, каждый человек в тюрьме усваивает чувство постоянного наблюдения и ведет себя соответственно.

Эта идея паноптикума стала заменой угрозы повсеместного наблюдения, главным образом из-за выбора Бентама - тюрьмы. Но Бентам стремился не пугать людей, а предоставить способ управлять скудным ресурсом: вниманием правоохранительных органов.

Новая тенденция в технологии видеонаблюдения превращает паноптикум Бентама в реальность, но не так, как он себе представлял. Вместо тюрьмы новый паноптикум сосредоточит внимание правоохранительных органов на человеке, когда ее поведение станет относиться к охранной башне. Представьте, что можно было узнать не лица людей, которые уже совершили преступления, а поведение, указывающее на преступление, которое должно было произойти.

Многие поставщики и стартапы, посетившие ISC West, недавнюю конференцию по технологиям безопасности в Лас-Вегасе, стремились обслуживать растущий рынок оборудования и программного обеспечения для наблюдения, которое может обнаруживать скрытое оружие, считывать номерные знаки и другие признаки личности и даже расшифровывать поведение человека.

Компания называется ZeroEyes из Филадельфии продает систему для полицейских управлений, которая может обнаружить, когда человек входит в данное учреждение с оружием. Он интегрируется с любым количеством замкнутых систем наблюдения. Но алгоритмы машинного обучения не выходят из коробки, зная, как распознать огнестрельное оружие, точно так же, как собака-наркоторговец приходит от заводчика, знающего разницу между марихуаной и орегано. Чтобы обучить алгоритму, команда компании появляется на месте и приступает к инсценировке атак. Постепенно алгоритм начинает изучать, как выглядит ружье в этой конкретной обстановке, в зависимости от света, углов и других условий. В настоящее время они работают со школами города Нью-Йорка и имеют контракт с таможней и пограничной службой США, но еще не отправлены на границу, сказал Кенни Грегори, инженер-программист компании.

Автоматическое обнаружение огнестрельного оружия является одним из решений растущей проблемы, которая не имеет четкого политического решения: обуздание массовых расстрелов и насилия с применением оружия. Хотя некоторые опросы показывают, что 70 процентов Американцы поддерживают более строгие законы о оружии, это число намного ниже, примерно 31 процентов, среди консерваторов. И поэтому политические дебаты, хотя и горячие, затормозились. Алгоритмы обнаружения оружия, которые предупреждают сотрудников службы безопасности о прибытии вооруженного человека, могут уменьшить количество жертв - хотя, вероятно, не так сильно, как если бы во время не было вооруженного стрелка.

Это прогнозный показатель потенциального насилия, а не запаздывающий индикатор, такой как распознавание лиц, и он несет меньше политического багажа. Все больше и больше города и полицейские управления экспериментируют с распознаванием лиц, чтобы обнаружить присутствие подозреваемых в режиме реального времени. Они встречают жесткое сопротивление со стороны защитников конфиденциальности в Сан-Франциско, где некоторые законодатели с нетерпением блокировать развертывание и в других местах.