Ar trebui instalate sisteme de recunoaștere facială în școlile americane?

RealNetworks oferă școlilor un nou instrument de securitate gratuit: software de recunoaștere facială. Dar pe măsură ce tehnologia se mută mai mult în spațiile publice, aceasta ridică probleme de confidențialitate și solicită reglementări - chiar și de la companiile de tehnologie care inventează software-ul biometric.

În timp ce Mike Vance se apropie de ușa de sticlă care duce la biroul de inginerie al RealNetworks, zâmbește ușor la o cameră mică montată în fața lui. Clic. Ușa se deblochează, răspunzând la o comandă de la software-ul care alimentează camera care recunoaște fața lui Vance și îi confirma identitatea.

Vance, director principal al managementului de produse la compania tehnologică Seattle, conduce echipa care a creat Recunoașterea facială sigură, precisă sau SAFR, pronunțată „mai sigură” - o tehnologie pe care compania a început să o ofere gratuit școlilor K-12 în această vară.

Au fost necesari trei ani, 8 milioane de fețe și mai mult de 8 miliarde de puncte pentru a dezvolta tehnologia, care poate identifica o față cu o precizie aproape perfectă. Scopul pe termen scurt, spun directorii RealNetworks, este creșterea siguranței școlare.

„Există multe avantaje pentru școlile care înțeleg cine vine și pleacă”, a spus Vance.

Software-ul este deja folosit la o școală din Seattle, iar RealNetworks se află în discuții pentru a-l extinde la alte câteva țări. Privind în viitor, RealNetworks - cunoscut pentru software-ul de streaming video și muzică introdus la începutul 2000-urilor - intenționează să vândă SAFR către diverse industrii, deși compania rămâne complet mămică pe detalii deocamdată.

Introducerea tehnologiei a împins RealNetworks în centrul unui domeniu care se dezvoltă rapid pe măsură ce software-ul se îmbunătățește la identificarea fețelor. Însă în continuă creștere sunt preocupările de confidențialitate și cererile tot mai mari de reglementare - chiar și de la companiile de tehnologie care inventează software-ul biometric.

Tehnologia de recunoaștere facială este deja obișnuită, folosită în orice, de la aplicații foto care sortează imagini cu persoane, până la deblocarea unui iPhone, până la agenții de aplicare a legii care caută baze de date cu fotografii ale permisului de conducere.

Recunoașterea facială este utilizată, în linii mari, în două moduri, a spus Oren Etzioni, CEO al Allen Institute for Artificial Intelligence din Seattle, organizația-soră a institutului de științe ale creierului lui Paul Allen. Una este comoditatea consumatorilor, cum ar fi gruparea fotografiilor, iar cealaltă este pentru supraveghere și urmărire.

Marii jucători de tehnologie au fost implicat ani de zile: Microsoft market Face API pentru companii să identifice și să grupeze fețe similare pentru aplicații și alte produse, în timp ce Amazon are Rekognition, care a intrat în foc la începutul acestui an, când ACLU a cerut companiei să se oprească vândându-l agențiilor de aplicare a legii. Google, Apple și Facebook sunt, de asemenea, în joc, după cum ilustrează etichetarea și gruparea fotografiilor pe smartphone-uri.

Însă acum, după cum arată SAFR de RealNetworks, tehnologia s-a mutat mai departe în spațiile publice. Și cu asta, avocații de confidențialitate se întreabă dacă oamenii își dau pe deplin seama cât de des sunt scanate fețele lor, iar avocații și industria se întreabă de unde este linia dintre beneficiile pentru public și costul pentru confidențialitate.

Învățarea unei fețe

Tehnologia de recunoaștere facială funcționează la fel ca amprenta - fiecare față are propria semnătură unică, iar companiile învață mașini să recunoască și să se potrivească cu caracteristicile unice ale oamenilor.

Tehnologia RealNetworks mapează 1,600 de puncte de date pe fiecare față pe care o vede. Echipa își „instruiește” mașina de aproximativ doi ani, de la lansarea RealTimes, aplicația gratuită care le permite oamenilor să creeze prezentări de diapozitive. Conform acordului de utilizare de 3,300 de cuvinte pentru această aplicație este un limbaj care permite RealNetworks să folosească fotografiile clienților pentru a-și instrui sistemul de recunoaștere facială.

SAFR nu cunoaște identitatea persoanelor din fotografiile RealTimes, a spus Vance - nu există nume, adrese sau alte informații de identificare în baza de date masivă de 8 milioane de fețe. Dar ceea ce poate face este să spui dacă două fețe sunt aceeași persoană. Este atât de precis încât poate spune gemeni identici și se potrivesc cu fotografiile de familie ale aceleiași persoane, chiar dacă au fost făcute decenii întregi.

SAFR se bazează pe posibilitatea de a identifica oamenii „în sălbăticie”, sau de a acționa sincer, nu pozează.

„Lucrurile grozave despre aceste tipuri de fețe sunt că oamenii fac lucruri pe care le fac în mod natural în viață”, a spus Vance. „Nu sunt focuri de cană sau împușcături. Puteți răsturna un sistem pentru persoanele care se uită pătrat în cameră. Dar când te plimbi pe aici, când te plimbi într-o școală, nu te uiți întotdeauna la aparatul foto. ”

Multe tehnologii de recunoaștere a feței pot identifica, de asemenea, demografia de bază a unei persoane. API-ul Microsoft Face, de exemplu, vă poate ghici vârsta cu o singură fotografie - o caracteristică care a devenit mai precisă de când a fost lansată pentru prima dată în 2015 pentru a face recenzii ale utilizatorilor.

Asta a dus la preocupări de părtiniretotuși, mai ales că a studiu la Media Laboratorul MIT a găsit unele aplicații de recunoaștere facială a unor companii mari de tehnologie au rate de eroare până la 35 la sută mai mari atunci când au identificat femei cu pielea mai închisă în comparație cu bărbații cu pielea mai deschisă la culoare. Unii s-au temut că ar putea duce la identificarea greșită a femeilor și a persoanelor de culoare, o problemă tulburătoare mai ales dacă sistemele sunt folosite de oamenii legii.

Microsoft a recunoscut problemele părtinitoare și face demersuri pentru a identifica mai bine fețele diverse,lărgirea bazei de date pe care o folosește pentru a-și antrena sistemul prin adăugarea de fotografii ale unor persoane mai diverse. 

RealNetworks, însă, nu și-a antrenat software-ul pentru a identifica pe cineva bazat pe rasă. Nu ai putea, de exemplu, să ceri SAFR să te avertizeze când un bărbat alb intră într-o ușă, deoarece nu va ști care fețe sunt albe.

Citește povestea completă aici ...