Recomandări cheie
- Noii algoritmi de recunoaștere facială sunt aproape 100% precisi în identificarea fețelor mascate.
- Această tehnologie ar putea fi folosită pentru a „demasca” protestatarii.
- Poliția abuzează deja de recunoașterea facială, folosind-o pentru supravegherea în masă.
Este posibil ca deblocarea facială a telefonului să poată funcționa în sfârșit în timp ce purtați o mască - tocmai la timp pentru sfârșitul pandemiei (și poate să nu fie atât de bună pentru protestatari).
Cercetătorii au descoperit că algoritmii de recunoaștere a feței s-au îmbunătățit mult la lucrul doar cu partea superioară a feței, datorită dezvoltatorilor care și-au ajustat algoritmii. Sunt vești grozave pentru utilizatorii de telefoane, dar vești proaste pentru confidențialitate și chiar siguranță în unele părți ale lumii.
„Datele de recunoaștere a feței pot fi predispuse la erori, ceea ce poate implica oameni pentru crime pe care nu le-au comis”, scrie Electronic Frontier Foundation (EFF). „Software-ul de recunoaștere facială este deosebit de prost în recunoașterea afro-americanilor și a altor minorități etnice, femei și tineri, adesea identificându-i greșit sau nereușind să-i identifice, [și] afectând în mod disparat anumite grupuri.”
Recunoaștere mai bună
Un studiu de la Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) a analizat 65 de algoritmi de recunoaștere a feței furnizați după jumătatea lunii martie 2020. Apoi a comparat eficacitatea acestora prin adăugarea digitală a măștilor pe fețe și prin teste înainte/după. Pentru a desfășura testele, NIST a folosit fotografii de trecere a frontierei și fotografii ale solicitanților pentru beneficii de imigrare.
Rezultatul? Algoritmii sunt din ce în ce mai buni. „În timp ce câțiva algoritmi pre-pandemie rămân în continuare printre cei mai precisi pentru fotografiile mascate, unii dezvoltatori au trimis algoritmi după pandemie care arată o acuratețe semnificativ îmbunătățită și sunt acum printre cei mai precisi din testul nostru”, se arată în raport.
Cei mai buni algoritmi au reușit să identifice corect aproape toți oamenii (o rată de eșec de doar 0,3% pentru purtătorii de mască). Cu măști cu acoperire mare, rata de eșec a crescut la doar 5%. Și mai bine, acești algoritmi au acceptat în mod fals „nu mai mult de 1 din 100.000 de impostori.”
Rularea recunoașterii faciale pe o grămadă de fotografii, chiar și fotografii complicate de trecere a frontierei, capturate prost, este diferită de hărțile faciale 3D generate de sistemele de deblocare facială ale telefonului, dar totuși. Aceasta este o îmbunătățire semnificativă față de testul anterior făcut de NIST.
Unii dezvoltatori au trimis algoritmi după pandemie care arată o acuratețe semnificativ îmbunătățită.
Vești bune, vești proaste
În mod clar, aceasta este o veste bună pentru utilizatorii de telefoane. Face ID pe iPhone este o răspundere în vremurile COVID. Dacă doriți să folosiți iPhone-ul pentru plata contactless prin Apple Pay, mai întâi trebuie să deblocați iPhone-ul (prin introducerea codului de acces), apoi să activați Apple Pay și apoi să vă autentificați din nou. Cu o precizie mai bună, accesul mai ușor la datele dvs. protejate.
Dar această îmbunătățire în recunoașterea fețelor mascate are și dezavantajele ei. Protestatarii poartă adesea măști acum, în parte pentru că forțele de ordine realizează videoclipuri și fotografii cu proteste și demonstrații și folosesc recunoașterea feței pentru a identifica participanții (în plus, măștile previn răspândirea COVID). În Regatul Unit, renumită pentru supravegherea sa generală CCTV, camerele de recunoaștere facială în direct sunt instalate de Poliția Metropolitană din Londra.
Demonstrațiile sunt o formă legitimă de protest și sunt recunoscute ca atare în țările democratice. Și totuși, poliția din B altimore a folosit o companie privată de recunoaștere a feței pentru a identifica cetățenii cu mandate de arestare restante în timpul protestelor de acum câțiva ani.
Chiar și atunci când recunoașterea facială este desfășurată în public sub pretextul comodității, forțele de ordine nu se pot abține să nu adulmece. În 2017, un turneu de golf din California a folosit camere pentru a scana participanții și a monitoriza VIP-urile pentru accesul în zonele restricționate. Camerele de luat vederi „au eliminat timpii lungi de așteptare, identificând cu exactitate membrii mass-media și personalul turneului, toți , ținând cont de persoanele cunoscute de interes pentru forțele de ordine, căutând în bazele de date de aplicare a legii de stat/locale și naționale, ținând la distanță potențialele amenințări prin alertând autoritățile competente”, scrie Diamond Leung de la Sport Techie [subliniere adăugată].
În prezent, China folosește un sistem de recunoaștere facială de la compania chineză de telefonie mobilă Huawei pentru a urmări și a spiona musulmanii uiguri. Aceasta include o funcție de „alertă uigură” care identifică oamenii după etnie și îi semnalează poliției. În urma protestelor Black Lives Matter, este ușor să ne imaginăm că unele forțe de poliție din SUA desfășoară o astfel de tehnologie țintită din punct de vedere etnic.
Nu poți avea în ambele moduri
Suntem bine conștienți de vechiul compromis între securitate și comoditate. Este convenabil să nu ai parolă sau să folosești numele câinelui tău. Dar este mai sigur să folosești o expresie de acces unică, complexă (și greu de reținut).
Biometria este deja problematică pentru ID-ul general. Este ușor să obțineți un nou număr de card de credit dacă al dvs. este furat, de exemplu. Dar dacă amprentele tale sunt compromise, ești înnebunit. Și cel puțin amprentele sunt ușor de controlat. Puteți purta mănuși sau pur și simplu să nu atingeți ceva. Fața ta este acolo în public, poate fi înregistrată de oricine. Și acum, nici măcar purtarea unei măști nu va ajuta.
Cel puțin nu trebuie să scoți un card de credit pentru a-ți plăti produsele alimentare.
