Родители протестуют меньше, чем должны, если биометрическая идентификация их детей будет абсолютной до того, как они закончат среднюю школу. Технократы, как правило, борются с этическими и конституционными проблемами, заявляя о своей эффективности и удобстве. ⁃ TN Editor
RealNetworks предлагает школам новый бесплатный инструмент безопасности: программное обеспечение для распознавания лиц. Но по мере того, как технология все больше распространяется в общественных местах, она вызывает озабоченность в отношении конфиденциальности и требует регулирования - даже со стороны технологических компаний, которые изобретают биометрическое программное обеспечение.
Когда Майк Вэнс подходит к стеклянной двери, ведущей в инженерный офис RealNetworks, он слегка улыбается маленькой камере, установленной перед ним. Нажмите. Дверь открывается, реагируя на команду программного обеспечения, приводящего в действие камеру, которая распознает лицо Вэнса и подтверждает его личность.
Вэнс, старший директор по управлению продуктами в технологической компании Сиэтла, возглавляет команду, которая создала безопасное, точное распознавание лиц - или SAFR, что называется «безопаснее» - технология, которую компания начала предлагать бесплатно школам K-12 этим летом.
Потребовалось три года, миллион лиц 8 и более миллиарда точек данных 8, чтобы разработать технологию, которая может идентифицировать лицо с почти идеальной точностью. По словам руководителей RealNetworks, краткосрочной целью является повышение безопасности школ.
«Школам очень полезно понимать, кто приходит и уходит», - сказал Вэнс.
Программное обеспечение уже используется в одной из школ Сиэтла, и RealNetworks ведет переговоры о его распространении на несколько других по всей стране. Заглядывая в будущее, RealNetworks - известная благодаря программному обеспечению для потоковой передачи видео и музыки, появившемуся в ранних версиях 2000, - планирует продавать SAFR различным отраслям промышленности, хотя компания пока полностью не раскрывает детали.
Внедрение этой технологии привело к тому, что RealNetworks превратилась в центр области, которая быстро растет по мере того, как программное обеспечение лучше распознает лица. Но вместе с этим растут проблемы конфиденциальности и растущие требования к регулированию - даже от технологических компаний, которые изобретают биометрическое программное обеспечение.
Технология распознавания лиц уже широко распространена и используется во всех сферах: от фотоприложений, сортирующих изображения людей, до разблокировки iPhone, до правоохранительных органов, которые ищут в базах данных фотографии водительских прав.
По словам Орен Эциони, генерального директора Института искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле, дочерней организации Института исследований мозга Пола Аллена, распознавание лиц используется двумя способами. Один - это удобство для потребителя, например группировка фотографий, а другой - для наблюдения и отслеживания.
Крупные технические игроки были участвует в течение многих лет: Microsoft рынки Face API чтобы компании могли идентифицировать и группировать похожие лица для приложений и других продуктов, в то время как у Amazon есть Rekognition, которая подверглась критике в начале этого года, когда ACLU попросил компанию прекратить продавать его правоохранительным органам. Google, Apple и Facebook также присутствуют в игре, о чем свидетельствуют теги и группировки фотографий на смартфонах.
Но теперь, как показывает SAFR от RealNetworks, технология все больше распространяется в общественных местах. И при этом сторонники конфиденциальности задаются вопросом, понимают ли люди в полной мере, как часто сканируются их лица, а сторонники и отрасль одинаково задаются вопросом, где грань между выгодами для общественности и ценами для конфиденциальности.
Учить лицо
Технология распознавания лиц очень похожа на снятие отпечатков пальцев - у каждого лица есть своя уникальная подпись, и компании учат машины распознавать и сопоставлять уникальные черты людей.
Технология RealNetworks отображает 1,600 точек данных на каждом лице, которое видит. Команда тренирует свою машину около двух лет с момента запуска RealTimes, бесплатного приложения, которое позволяет людям создавать слайд-шоу из фотографий. В пользовательское соглашение для этого приложения, состоящее из 3,300 слов, включен язык, который позволяет RealNetworks использовать фотографии клиентов для обучения своей системы распознавания лиц.
По словам Вэнса, SAFR не знает личность людей на фотографиях RealTimes - в обширной базе данных миллионов лиц 8 нет имен, адресов или другой идентифицирующей информации. Но что он может сделать, так это сказать, если два лица - это одно и то же лицо. Это стало настолько точным, что он может различить идентичных близнецов и сопоставить семейные фотографии одного и того же человека, даже если они были взяты на расстоянии десятилетий.
SAFR полагается на способность идентифицировать людей «в дикой природе» или действовать откровенно, не позируя.
«Самое замечательное в таких лицах заключается в том, что они люди делают то, что они естественно делают в жизни», - сказал Вэнс. «Это не выстрелы из кружки или консервы. Вы можете перетянуть систему для людей, смотрящих прямо в камеру. Но когда вы гуляете здесь, когда вы гуляете по школе, вы не всегда смотрите прямо в камеру ».
Многие технологии распознавания лиц могут также идентифицировать базовую демографию человека. Например, Microsoft Face API может угадать ваш возраст только по одной фотографии - функция, которая стала более точной с тех пор, как она была впервые выпущена в 2015 для средних пользователей.
Это привело к проблемы предвзятостиВпрочем, тем более что учиться в MIT Media Lab обнаружил, что в приложениях для распознавания лиц некоторых крупных технологических компаний частота ошибок до 35 была выше при идентификации женщин с более темной кожей по сравнению с мужчинами с более светлой кожей. Некоторые опасались, что это может привести к неправильной идентификации женщин и цветных людей, что вызывает беспокойство, особенно если системы используются правоохранительными органами.
Microsoft признала проблемы смещения и предпринимает шаги чтобы лучше различать разные лица,расширение базы данных, которую он использует для обучения своей системы, добавляя фотографии более разнообразных людей.
RealNetworks, однако, не обучил свое программное обеспечение идентифицировать кого-то по признаку расы. Вы не могли бы, например, попросить SAFR предупредить вас, когда белый человек входит в дверь, потому что он не будет знать, какие лица белые.
