Errekonozimenduaren pribatutasuna: babestu al daitezke sareko argazkiak?

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Azaroaren 4, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Aurpegia ezagutzeko teknologia (FRT) hedatzen ari den heinean, hainbat talde saiatu dira bere eraginkortasuna mugatzen pribatutasuna zaintzeko. Aurpegi-ezagutzarako sistemak gainditzen saiatzea beti posible ez den arren, ikertzaileak aurpegia ezagutzeko motorretarako argazkiak atera eta biltzen dituzten lineako aplikazioak nahasteko moduak esperimentatzen hasi dira. Metodo horien artean, adimen artifiziala (AI) erabiltzea irudiei eta estaltzeko softwareari "zarata" gehitzeko.

Pribatutasun testuingurua aintzat hartzea

Aurpegi-aitorpenaren teknologia gero eta gehiago erabiltzen da hainbat sektorek, besteak beste, legea betearaztea, hezkuntza, txikizkako merkataritza eta abiazioa, gaizkileak identifikatzetik zaintzara bitarteko helburuetarako. Esaterako, New Yorken, aurpegi-aitorpena funtsezkoa izan da ikertzaileei atxiloketa ugari egin eta identitate lapurreta eta iruzur kasuak identifikatzen laguntzeko, nabarmen 2010az geroztik. Hala ere, erabileraren hazkunde horrek pribatutasunari eta teknologia horien erabilera etikoari buruzko zalantzak sortzen ditu. .

Mugako segurtasunean eta immigrazioan, AEBetako Segurtasun Sailak aurpegi-ezagutza erabiltzen du herrialdera sartzen eta irteten diren bidaiarien identitatea egiaztatzeko. Horretarako, bidaiarien argazkiak lehendik dauden irudiekin alderatuz egiten da, pasaporteetan aurkitzen direnekin adibidez. Era berean, merkatariek aurpegi-ezagutza hartzen ari dira lapurtzaile potentzialak identifikatzeko, bezeroen aurpegiak delitugile ezagunen datu-base batekin alderatuz. 

Onura praktikoak izan arren, aurpegia ezagutzeko teknologien erabilera gero eta handiagoak pribatutasunaren eta baimenaren inguruko kezka piztu du. Adibide nabarmen bat Clearview AIren kasua da, sare sozialetako plataformetatik eta internetetik milaka milioi irudi bildu zituen enpresa baten kasua, baimen espliziturik gabe, aurpegia ezagutzeko sistema trebatzeko. Praktika honek domeinu publikoaren eta pribatuaren arteko marra mehea nabarmentzen du, izan ere, argazkiak sarean partekatzen dituzten pertsonek askotan kontrol mugatua dute irudi horiek nola erabiltzen diren. 

Eragin disruptiboa

2020an, Fawkes izeneko softwarea garatu zuten Chicagoko Unibertsitateko ikertzaileek. Fawkes-ek aurpegi-ezagutzarako babeserako metodo eraginkor bat eskaintzen du argazkiak "estaltzen" eginez, ikasketa sistema sakonak engainatzeko, eta hori guztia giza begiarentzat nabaritzen ez diren aldaketa minimoak eginez. Tresnak baimenik gabe irudi pertsonalak biltzen dituzten sistemei soilik zuzenduta dago eta ez die eragiten legitimoki lortutako argazkiekin eraikitako ereduei, hala nola, legea betearazteko erabiltzen dituztenei.

Fawkes proiektuaren webgunetik deskargatu daiteke, eta edonork erabil dezake urrats erraz batzuk jarraituz. Cloaking softwareak une batzuk besterik ez ditu behar argazkiak prozesatzeko erabiltzaileek publikoki argitaratu ahal izateko. Softwarea Mac eta PC sistema eragileetarako ere eskuragarri dago.

2021ean, Israelgo Adversa AI teknologia-konpainiak aurpegien argazkiei zarata edo aldaketa txikiak gehitzen dizkien algoritmo bat sortu zuen, eta horrek aurpegiko eskaneatzeko sistemak beste aurpegi bat hautematea eragiten du. Algoritmoak arrakastaz sotilki aldatzen du norbanako baten irudia aukeratutako beste norbaitekin (adibidez, Adversa AIren zuzendari nagusiak irudiak bilatzeko sistema bat engainatu ahal izan zuen Teslako Elon Musk gisa identifikatzeko). Teknologia hau berezia da xede FRT-ren algoritmoen ezagutza zehatzik gabe sortu delako. Horrela, pertsona batek tresna aurpegia ezagutzeko beste motor batzuen aurka ere erabil dezake.

Aitorpenaren pribatutasunaren ondorioak

Aitorpenaren pribatutasunaren ondorio zabalagoak izan daitezke: 

• Sare sozialak eta edukietan oinarritutako beste plataforma batzuk aintzatesteko pribatutasun teknologiak barneratzen dituztenak.
• Smartphone, ordenagailu eramangarriak eta kamerak erabiltzaileen argazkiak estal ditzaketen programak barne, erabiltzaileen pribatutasuna areagotuz.
• Gero eta gehiago dira kamuflaje biometrikoak edo FRT detekzioa murrizteko programak garatzen dituzten startup-ak. 
• Nazio eta tokiko gobernu gehiagok zaintza publikoan FRTak mugatzen edo debekatzen duten legeak ezartzen dituzte.
• Irudi pribatuak legez kanpo harrapatzen dituzten aurpegiko aitorpen sistemen aurkako auzi gehiago, besteak beste, sare sozialetako enpresei segurtasun neurri ezaren erantzule egitea.
• FRTen erabilera gero eta handiagoaren aurka lobby egiten duten herritarren eta erakundeen mugimendu gero eta handiagoa.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Zer egin daiteke aurpegia ezagutzeko sistemen erabilera orekatzeko?
• Nola erabiltzen duzu aurpegi-ezagutza lanean eta eguneroko bizitzan?