Viitorul supravegherii este despre comportamente, nu despre fețe

În 1787, filosof englez Jeremy Bentham a venit cu o idee pentru o închisoare care ar costa o fracțiune din costul altor închisori contemporane pentru a rula fără nicio crimă internă. Închisoarea sa teoretică, panopticonul, era curbă, celulele orientându-se spre interior spre un punct central, unde avea să stea un turn de pază. Ferestrele din turnul de pază trebuiau să se întunece pe o parte. În acest fel, un singur paznic ar putea observa comportamentul tuturor prizonierilor. Dar, mai important, prizonierii nu ar ști niciodată dacă paznicul avea privirea sa antrenată asupra lor. Rezultatul final, fiecare individ din închisoare internalizează sentimentul de a fi urmărit tot timpul și se comportă în consecință.

Această idee a panopticonului a devenit un stand-in pentru amenințarea cu supravegherea omniprezentă, datorată în mare parte alegerii de stabilire a lui Bentham - închisoare. Dar Bentham și-a propus să nu sperie oamenii, ci să ofere o modalitate de a gestiona o resursă rară: atenția forțelor de ordine.

O nouă tendință în tehnologia de supraveghere video transformă panopticonul lui Bentham în realitate, dar nu în modul în care și-a imaginat. În locul unei închisori, noul panopticon ar concentra atenția forțelor de ordine asupra unei persoane atunci când comportamentul ei devine relevant pentru turnul de pază. Imaginează-ți că este posibil să recunoști nu fețele oamenilor care au comis deja infracțiuni, ci comportamentele care indică o crimă care urma să se producă.

Mai mulți furnizori și startup-uri care participă la ISC West, o conferință recentă de tehnologie de securitate din Las Vegas, au încercat să servească o piață în creștere pentru echipamente și software de supraveghere care pot găsi arme ascunse, citi plăcuțele de înmatriculare și alți indicatori de identitate și chiar decoda comportamentul uman.

O companie a sunat ZeroEyes în afara piețelor din Philadelphia comercializează un sistem către departamentele de poliție care pot detecta când o persoană intră într-o anumită instalație care poartă o armă. Se integrează cu orice număr de sisteme de supraveghere cu circuit închis. Dar algoritmii de învățare automată nu ies doar dintr-o cutie știind cum să recunoască o armă de foc mai mult decât ajunge un câine de droguri de la crescător știind diferența dintre marijuana și oregano. Pentru a învăța algoritmul, o echipă a companiei se prezintă la fața locului și continuă să organizeze atacuri simulate. Încet, algoritmul începe să afle cum arată o armă în acea setare specifică, în funcție de lumină, unghiuri și alte condiții. În prezent, lucrează cu școlile din New York și au un contract cu Vamă și Patrulă de Frontieră din SUA, dar nu sunt încă desfășurați la graniță, a declarat Kenny Gregory, inginer software la companie.

Detectarea automată a armelor de foc este o soluție pentru o problemă din ce în ce mai mare, care nu are o cură de politică clară: reducerea împușcărilor în masă și violența cu arme. În timp ce unele sondaje arată asta 70 la sută dintre americani susțin legi mai stricte asupra armelor, acest număr este mult mai mic, aproximativ 31 la sută, în rândul conservatorilor. Și astfel dezbaterea politică, în timp ce înflăcărată, a încetat. Algoritmi de detectare a armelor care alertează personalul de securitate la sosirea unei persoane înarmate ar putea reduce numărul victimelor - deși probabil nu la fel de mult ca și în cazul în care nu ar exista un împușcat armat în primul rând.

Este un indicator predictiv al potențialului de violență, mai degrabă decât un indicator în retard, precum recunoașterea facială, și poartă mai puțin bagaje politice. Din ce în ce mai mult, orașele și departamentele de poliție experimentează recunoașterea facială pentru a detecta prezența suspecților în timp real. Se întâlnesc cu rezistență asiduă din partea avocaților de confidențialitate din San Francisco, unde unii parlamentari caută să implementarea blocurilor și în alte părți.