Незаслуженный негатив систем распознавания лиц

Незаслуженный негатив систем распознавания лиц

В последние годы тема использования технологии распознавания лиц в системах уличного видеоконтроля, транспортной инфраструктуры, в сфере розничной торговли и других областях экономики вызывает все больший интерес со стороны бизнеса и государственного аппарата и в то же время негатив со стороны простых граждан.

Первые считают, что распознавание лиц и искусственный интеллект, стоящий за ним, – это мощный инструмент повышения уровня безопасности и оперативного решения различных бизнес-задач. Для вторых распространение систем распознавания лиц – очередная попытка со стороны властей и бизнеса вторгнуться в частную жизнь и ограничить права и свободы граждан. Так ли это? Давайте разбираться.

Как это работает
Современная система распознавания лиц представляет собой набор средств видеоаналитики, использующих в качестве платформы искусственный интеллект, а точнее, глубокое обучение, которое позволяет системе учиться самостоятельно на основе предоставляемых данных. Согласно отчету NIST (National Institute of Standards and Technology), в 2013–2018 гг. было достигнуто значительное повышение точности распознавания лиц. В своем тесте 2018 года по базе, содержащей свыше 26 миллионов фотографий, NIST обнаружила, что только 0,2 % поиска лиц приводили к неправильному результату, по сравнению с уровнем отказов 4 % в 2014 году. А это в 20 раз точнее.

С технической точки зрения внедрение систем распознавания лиц в различные отрасли экономики является важным шагом развития, поскольку распознавание лиц представляет собой самый точный и универсальный метод идентификации человека. Такую систему проще всего развернуть и внедрить в рамках крупных государственных и коммерческих проектов.

Кто за этим стоит
Мировыми лидерами в разработке технологий распознавания лиц являются американские гиганты Google, Apple, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft (GAFAM) и китайские компании, в частности, Megvii.

По данным РБК на российском рынке первенство в этой области принадлежит компании NTechLab, которая стоит за системами наблюдения в московском метро и популярным приложением FindFace. Среди других крупных игроков рынка российского ИИ можно выделить VisionLabs и Sensemaking Lab. Они делают продукты для городских и федеральных служб, сотрудничают с российскими и зарубежными компаниями (ритейл, сотовые операторы, банки). Так, VisionLabs — второй крупный подрядчик Москвы, разработчик решений для общественного транспорта.

Самым крупным «потребителем» систем распознавания лиц в настоящее время является Азиатско-Тихоокеанский регион, а его лидером — Китай. И если в Китае распознавание лиц развернуто в основном на государственном уровне, то в США — это глобальный рынок для коммерческих проектов, поскольку в ряде американских штатов, например, в Калифорнии, использование систем распознавания лиц запретили для полиции и спецслужб, зато технологию активно применяют соцсети, онлайн-сервисы и мобильные приложения.

В ЕС с 2018 года действует GDPR (общий регламент по защите данных). Он не позволяет следить за перемещениями людей без их прямого согласия. С этим связывают то, что в Европе технологии распознавания лиц развиваются значительно медленнее, чем в остальных регионах. Даже установленная в прошлом году в центре Лондона в районе станции Кингс-Кросс-Сент-Панкрас система распознавания лиц была расформирована.

Назад в будущее
В некоторых отношениях опасения касательно повсеместного внедрения систем распознавания лиц схожи с теми, что распространялись при внедрении камер видеонаблюдения. И тогда, и сейчас многие переживали за то, что данными могут воспользоваться злоумышленники, тем самым нарушая гражданские свободы.

Однако сейчас установка камер видеонаблюдения на улицах города, на автомагистралях, в магазинах и кафе стала обыденным событием. Согласно исследованию Precisesecurity.com, на конец 2019 года в Соединенных Штатах приходится 15,28 камер видеонаблюдения на 100 человек, и это первое место в мире. На втором месте Китай с результатом в 14,36, на третьем —Великобритания (7,5). Также в ТОП-10 вошли Германия (6,27), Нидерланды (5,8), Австралия (4), Япония (2,72), Франция (2,46) и Южная Корея (1,99).

При этом нельзя не отметить широкую общественную поддержку использования видеонаблюдения для снижения преступности и оказания помощи в преследовании преступников. 

Игра стоит свеч
Пока продолжается борьба с внедрением систем распознавания лиц в государственном секторе и возможностью их использования правоохранительными органами и спецслужбами, сами технологии планомерно проникают в нашу жизнь.

Сейчас активно развиваются системы распознавания лиц в области маркетинга и розничных продаж, где их применение на начальном этапе разработок было наименее ожидаемо. Установив камеры видеонаблюдения с системой распознавания лиц в торговых точках, можно эффективно анализировать поведение покупателей через специальные приложения. Известно, что такое решение для оптимизации продаж уже используют Saks Fifth Avenue и Amazon Go. Кроме того, с 2017 года KFC и Alibaba в Ханчжоу (Китай) тестируют платежную систему на базе распознавания лиц.

Благодаря искусственному интеллекту и технологиям распознавания лиц были достигнуты значительные успехи и в сфере здравоохранения. Уже сейчас по лицу средствами видеоаналитики можно, например, выявлять генетические заболевания, такие как синдром Дигеоржа, с вероятностью успеха 96,6 %.

Технологии распознавания лиц становятся доступны и рядовым пользователям. Так, Google предлагает с их помощью автоматически помечать и сортировать изображения на своих смартфонах на платформе Android.

Источники: Securitymagazine.com, Thalesgroup.com, Precisesecurity.com и rbc.ru