სახის ამოცნობა: ტექნოლოგია მრავალფეროვანი აპლიკაციებით, მაგრამ ეთიკური ბარგით

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• იანვარი 11, 2022

Insight რეზიუმე

სახის ამოცნობის ტექნოლოგია, რომელიც გაჩნდა 2010-იან წლებში, ჩვეულებრივი გახდა სმარტფონებსა და სამართალდამცავ ორგანოებში, მაგრამ ის კვლავ კამათის საგანია. სკეპტიკოსები ამტკიცებენ, რომ ის არღვევს კონფიდენციალურობას და აგრძელებს რასობრივ და გენდერულ მიკერძოებას. მიუხედავად იმისა, რომ მას აქვს პოტენციური სარგებელი, როგორიცაა კრიმინალური გამოძიების დახმარება და უსაფრთხოების გაძლიერება, ის ასევე იწვევს შეშფოთებას მეთვალყურეობის, სამუშაოს გადაადგილებისა და გარემოზე ზემოქმედების შესახებ.

სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის კონტექსტი

სახის ამოცნობა არის ტექნოლოგიაზე დაფუძნებული მეთოდი ადამიანის სახის იდენტიფიკაციისთვის (პირველ რიგში). სახის ამოცნობის სისტემები იყენებენ ბიომეტრიას სურათიდან ან ვიდეოდან სახის მახასიათებლების გამოსასახად. შემდეგ, შესატყვისის დასადგენად, ისინი ჯვარედინი განიხილავენ ინფორმაციას ცნობილი სახეების მონაცემთა ბაზაში. სახის ამოცნობის ისტორია 1960-იანი წლებიდან იწყება. თუმცა, მხოლოდ 2010-იან წლებში კომპიუტერებს შეეძლოთ სახის ამოცნობა, რომ გამხდარიყო ეკონომიური და ჩვეულებრივი აპლიკაციების სპექტრში. 

ყოველდღიური მომხმარებლები ამჟამად იყენებენ სახის ამოცნობას თავიანთ სმარტფონებსა და სხვა პერსონალურ გაჯეტებზე. 2015 წელს, Microsoft-ის Hello-მ და Android-ის Trusted Face-მა მომხმარებლებს საშუალება მისცა შესულიყვნენ თავიანთ სმარტფონებში უბრალოდ სახეზე მიუთითებით. Face ID, Apple-ის სახის ამოცნობის ტექნოლოგია, პირველად დაინერგა 2017 წელს iPhone X-ით. მეორე უკიდურესობაში, ოსამა ბინ ლადენის ადგილსამყოფელი და ვინაობა დადასტურდა სახის ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით 2011 წელს.

ტექნოლოგიამ გამოიწვია მიმდინარე დებატები 2010-იანი წლებიდან, სკეპტიკოსები თვლიან, რომ ეს არის კონფიდენციალურობის შეჭრა. შედეგად, მთავრობებმა ისეთ რეგიონებში, როგორიცაა სან-ფრანცისკო, ოკლენდი და ბოსტონი, აკრძალეს სახის ამოცნობის ტექნოლოგია. გარდა ამისა, კვლევების თანახმად, სახის ამოცნობის პროგრამა შეიძლება შეიცავდეს უნებლიე რასობრივ და გენდერულ ცრურწმენას. მაგალითად, 2018 წელს ჟურნალისტებმა გამოავლინეს, რომ IBM-ისა და Microsoft-ის სახის ამოცნობის სისტემები მნიშვნელოვნად ნაკლებად ეფექტური იყო ფერადკანიანთა გარჩევისას. გარდა ამისა, 2021 წელს ამერიკული სამოქალაქო თავისუფლებების კავშირისა და MIT-ის მიერ ჩატარებული ტესტების მიხედვით, Amazon-ის ამოცნობის ალგორითმი ვერ ახერხებს ქალებისა და ფერადკანიანების იდენტიფიცირებას უფრო ხშირად, ვიდრე თეთრკანიან მამაკაცებს.

დამრღვევი გავლენა

2021 წლის მონაცემებით, განვითარებული სამყაროს პოლიციის დეპარტამენტები და სამართალდამცავი ორგანოები დიდწილად ეყრდნობიან სახის ამოცნობის მონაცემთა ბაზებს. Electronic Frontier Foundation-ის კვლევის მიხედვით, სამართალდამცავი ორგანოები რეგულარულად აგროვებენ კადრებს და ადარებენ მათ სახის ამოცნობის ადგილობრივ, სახელმწიფო და ფედერალურ მონაცემთა ბაზებს. გარდა ამისა, სამართალდამცავმა ორგანოებმა შეიძლება დაიწყონ ამ mugshot მონაცემთა ბაზების გამოყენება, რათა ამოიცნონ პირები რამდენიმე წყაროდან შეგროვებულ სურათებში, მათ შორის დახურული სატელევიზიო კამერებიდან, საგზაო მოძრაობის კამერებით, სოციალური მედიით და თავად პოლიციელების მიერ გადაღებული ფოტოებით. 

აეროპორტებში შესვლისა და გასვლის ადამიანების თვალყურის დევნება შესაძლებელია სახის ამოცნობის ტექნოლოგიების გამოყენებით. საშინაო უსაფრთხოების დეპარტამენტმა გამოიყენა ტექნოლოგია იმ პირების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებსაც ვადაგადაცილებული აქვთ ვიზა ან არიან სისხლის სამართლის საქმე. ანალოგიურად, სოციალური მედიის პლატფორმები იყენებს ალგორითმებს სახეების გამოსავლენად. ფოტოებზე ინდივიდების მონიშვნა ქმნის პროფილების ურთიერთდაკავშირებას, რაც პოტენციურად ავლენს ინფორმაციას ჰაკერებისთვის და სამთავრობო ორგანოებისთვის. 

გარდა ამისა, ავტომობილების მწარმოებლები ატარებენ ექსპერიმენტებს სახის ამოცნობის ტექნოლოგიაზე, რათა შეამცირონ ავტომობილების ქურდობა. Project Mobil ექსპერიმენტებს ატარებს დაფის კამერაზე, რომელიც იყენებს სახის ამოცნობას მანქანის ძირითადი მძღოლის და შესაძლოა სხვა ავტორიზებული მძღოლების იდენტიფიცირებისთვის. სატრანსპორტო საშუალების მფლობელებმა შესაძლოა გამოიყენონ ეს ტექნოლოგია, რათა აკრძალონ ავტომობილის გაშვება, თუ არაავტორიზებული მძღოლი ამოცნობილია კამერის სახის ამოცნობის ტექნოლოგიით. 

სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის შედეგები

სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს:

• ხელისუფალთა დახმარება კრიმინალური გაქცეულების სახელმწიფო ან ქვეყნის მასშტაბით ძიების დაჩქარებაში, ასევე დაკარგული პირების საქმეების მოგვარებაში. 
• სასწრაფო დახმარების მუშაკების დახმარება იდენტიფიცირებაში გაჭირვებული პირების იდენტიფიცირება გადაუდებელი სამედიცინო და ბუნებრივი კატასტროფების დროს, ასევე დისტანციური ძიების და სამაშველო შემთხვევების დროს.
• გაძლიერებული უსაფრთხოების და ქურდობის საწინააღმდეგო ფუნქციების ჩართვა ადამიანის ჭკვიანი სახლის, მანქანისა და მგრძნობიარე პერსონალური ელექტრონიკისთვის.
• საცალო მაღაზიის კომპიუტერები, რომლებიც ცნობენ ახალ, არსებულ და ლოიალურ კლიენტებს მაღაზიაში შესვლისას და აცნობებენ მაღაზიის მომხმარებელთა მომსახურების ხელმისაწვდომ წარმომადგენლებს (ყურსასმენის ან ტაბლეტის საშუალებით), ვინ არის ეს ადამიანი, რა ნივთებით შეიძლება იყოს ყველაზე მეტად დაინტერესებული და ინდივიდუალური გარიგებები.
• ელექტრონული ბილბორდები და სხვა გარე რეკლამა, რომელიც წარუდგენს მორგებულ შეტყობინებებს გამვლელებს მათი სახის ამოცნობის შემდეგ. 
• გაიზარდა სოციალური პოლარიზაცია და უნდობლობა, რადგან ზოგიერთმა საზოგადოებამ შეიძლება თავი იგრძნოს არაპროპორციულად მიზანმიმართულად და მონიტორინგის ქვეშ, ხოლო სხვებმა შეიძლება ისარგებლონ უსაფრთხოებისა და უსაფრთხოების გაუმჯობესებული ზომებით.
• გაზრდილი მეთვალყურეობა და თანამშრომლების კონფიდენციალურობის დაქვეითება, ასევე პოტენციური მიკერძოება დაქირავებისა და დაწინაურების პროცესებში სახის ანალიზზე დაყრდნობით.
• ამომრჩეველთა კონფიდენციალურობის შესახებ შეშფოთება, ამომრჩეველთა მონაცემებით პოტენციური მანიპულირება და სახის ანალიზზე დაფუძნებული მიზანმიმართული შეტყობინებების გავლენა, რაც კიდევ უფრო აძლიერებს პოლიტიკურ დისკურსს.
• ახალი ბაზრის შესაძლებლობები ტექნოლოგიური კომპანიებისთვის, ამასთანავე, იწვევს სამუშაოს გადაადგილებას საცალო ვაჭრობაში ან მომხმარებელთა მომსახურებაში.
• მონაცემთა ფართო შენახვისა და გამოთვლითი სიმძლავრის საჭიროება, რაც ხელს უწყობს ენერგიის მოხმარების გაზრდას და მონაცემთა ცენტრებისა და ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურის ნახშირბადის ანაბეჭდის გაუარესებას.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• ფიქრობთ, რომ სახის ამოცნობა საფრთხეს უქმნის თქვენს კონფიდენციალურობას? თუ ასეა, როგორ?
• რა ნაბიჯები უნდა გადადგას მმართველმა ორგანოებმა სახის ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფის ბოროტად გამოყენების თავიდან ასაცილებლად?