अपने फोन को अनलॉक करने या Facebook तस्वीरों में आपको टैग करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करना कुछ लोगों के लिए कूल वैल्यू के साथ क्रीप फैक्टर को पछाड़ने के लिए पर्याप्त हो सकता है, लेकिन आपके वीडियो फुटेज को सरकारी डेटाबेस के खिलाफ जांचा जाना कैसा रहेगा?
सरकारी एजेंसियां और उनके साथ काम करने वाली प्रौद्योगिकी कंपनियां AI और चेहरे की पहचान की क्षमता के बारे में आशावादी हैं (FaceFirst और NEC के खुशहाल लेकिन हल्के डायस्टोपियन डेमो वीडियो देखें) कि यह कानून प्रवर्तन को सुरक्षित और अधिक कुशल बना सकता है, लेकिन गलत सॉफ्टवेयर, एल्गोरिदम में प्रलेखित नस्लीय पूर्वाग्रह, और बड़े पैमाने पर निगरानी तंत्र के विकास के लिए दीर्घकालिक क्षमता का मतलब है कि प्रौद्योगिकी से शायद सावधानी से संपर्क किया जाना चाहिए।
चेहरे की पहचान कैसे काम करती है?
मनुष्यों के फिंगरप्रिंट होते हैं, लेकिन उनके "फेसप्रिंट" भी होते हैं। मानव चेहरे के बारे में दर्जनों व्यक्तिगत डेटा पॉइंट्स का विश्लेषण किया जा सकता है, आपकी आंखों के बीच की दूरी से लेकर आपके "स्किनप्रिंट" तक। चेहरे की पहचान तकनीक चेहरों की छवियों को देखती है, इन विशेषताओं का विश्लेषण करती है, और इस बारे में अपना सर्वश्रेष्ठ अनुमान लौटाती है कि चेहरा किसका है, और यह अत्यधिक सटीक हो सकता है यदि तस्वीरें उच्च गुणवत्ता की हैं और सिस्टम अच्छी तरह से बना है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती उपलब्धता और दक्षता ने इस सभी डेटा को एकत्र करना और विश्लेषण करना बहुत आसान और तेज़ बना दिया है।
कानून प्रवर्तन इसका उपयोग कैसे कर रहा है?
पुलिस और सरकारी संस्थाएं मूल रूप से चेहरे की पहचान का उपयोग दो तरीकों से कर रही हैं: लोगों को यह पता लगाने के लिए डेटाबेस के खिलाफ जांचना कि वे कौन हैं (और यदि कोई वांछित है तो लाल झंडे उठाना) और लोगों को सक्रिय रूप से खोजने के लिए ID तस्वीरों का उपयोग करना। अमेरिका, ब्रिटेन और अन्य देश इन तकनीकों के साथ बड़े पैमाने पर प्रयोग कर रहे हैं, लेकिन जनता के विरोध से धीमे हो गए हैं। चीन जैसे देशों को दूसरी ओर, वास्तविक समय AI निगरानी के साथ प्रयोग शुरू करने के लिए जनता की मंजूरी की आवश्यकता नहीं है। कुछ सबसे प्रसिद्ध वर्तमान परियोजनाओं में शामिल हैं:
- फ्लोरिडा, ओरेगन, और Amazon: कानून प्रवर्तन डेटा के साथ संयुक्त, Amazon के Rekognition का उपयोग लापता व्यक्तियों और तस्करी के मामलों को हल करने के लिए किया गया है, लेकिन ऑरलैंडो, फ्लोरिडा और वाशिंगटन काउंटी, ओरेगन में पायलट कार्यक्रम दोनों वास्तविक समय में लोगों की पहचान करने के लिए निगरानी कैमरा नेटवर्क का उपयोग करने के साथ प्रयोग कर रहे हैं और प्रौद्योगिकी को पुलिस बॉडी कैम में भी डाल सकते हैं।
- मॉस्को, रूस: मॉस्को में पहले से ही एक विशाल CCTV नेटवर्क है, और अब इसके कई कैमरे चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर से जुड़े हो रहे हैं। उनके पायलट कार्यक्रम से पहले महीने में बयालीस गिरफ्तारियां हुईं और 2018 विश्व कप के दौरान कम से कम एक।
- सिंगापुर: दुनिया के सबसे कसकर प्रबंधित देशों में से एक के रूप में, शायद यह आश्चर्य की बात नहीं है कि सिंगापुर अपने लैम्पपोस्ट में चेहरे की पहचान तकनीक को एकीकृत करने वाला पहला देश होगा। 100,000 तक लैम्पपोस्ट जल्द ही सुरक्षा कैमरों से लैस हो सकते हैं जो भीड़ पर नज़र रखते हैं और अपराधियों और आतंकवादियों को देखते हैं।
- चीन: जनता की राय से अप्रतिबंधित, चीन शायद बड़े पैमाने पर चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी में विश्व नेता है। सबसे प्रसिद्ध रूप से, उनकी प्रणाली एक पॉप कॉन्सर्ट में 60,000 की भीड़ में एक चेहरे को चुनने और एक बियर फेस्टिवल में पच्चीस संदिग्धों को पहचानने में कामयाब रही, लेकिन यह केवल इवेंट वेन्यू नहीं है। कैमरे हवाई अड्डों, रेलवे स्टेशनों, क्रॉसवॉक (जेयवॉकर्स की पहचान की जाती है और पास के बिलबोर्ड पर शर्मिंदा किया जाता है), पुलिस अधिकारियों को जारी "स्मार्ट ग्लास" में, और यहां तक कि कुछ सार्वजनिक शौचालयों में भी निगरानी करते हैं, जहां यह टॉयलेट पेपर का उपयोग सीमित करता है (चोरी रोकने के लिए)।
समस्या क्या है?
कई गोपनीयता अधिवक्ता चिंतित हैं कि भले ही इसे सुरक्षा उपायों और सीमाओं के साथ एक अच्छे इरादे वाली तकनीक के रूप में विकसित किया गया हो, सरकारें चेहरे की पहचान का आसानी से दुरुपयोग कर सकती हैं यदि इसे किसी भी रूप में बड़े पैमाने पर निगरानी में बढ़ने की अनुमति दी जाती है।
बड़े पैमाने पर इलेक्ट्रॉनिक निगरानी और ट्रैकिंग सिस्टम अधिकांश देशों में काफी मानक बन रहे हैं, और मिश्रण में चेहरे की पहचान को जोड़ने से उन्हें समस्याग्रस्त व्यक्तियों या लोगों के समूहों - कार्यकर्ताओं, पत्रकारों, राजनीतिक विरोधियों, आदि को खोजने और दबाने में बहुत अधिक प्रभावी बना देगा। चेहरे की पहचान आपकी राजनीति और कामुकता का पता लगाने में भी सक्षम हो सकती है, जो कई स्थानों पर स्पष्ट रूप से एक मुद्दा हो सकता है।
एक और चिंता एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह है, जो एक अच्छी तरह से प्रलेखित मुद्दा है। सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कुछ चेहरे की पहचान प्रणालियों को बहुत गहरे या बहुत गोरे रंग की त्वचा वाले लोगों की छवियों को औसत से अधिक दरों पर गलत पहचानते हुए पाया गया है, साथ ही महिलाओं के लिए कम सटीकता दर भी है।
एक गलत पहचान से यह अधिक संभावना होती है कि गलत व्यक्ति की जांच की जाएगी और संभवतः गिरफ्तार किया जाएगा, जो स्पष्ट रूप से एक समस्या है यदि कुछ लोगों को दूसरों की तुलना में टारगेट किए जाने की अधिक संभावना है। Amazon की Rekognition प्रणाली (जिसे अमेरिका में कानून प्रवर्तन एजेंसियों को बेचा जा रहा है) ने गलती से कांग्रेस के अट्ठाईस सदस्यों को अपराधियों के रूप में पहचाना, जिसमें अफ्रीकी-अमेरिकियों की असमान रूप से उच्च संख्या में गलत सकारात्मक थे।
एक बहादुर नया चेहरा पहनना
इक्कीसवीं सदी में अधिकांश प्रौद्योगिकियों के साथ, यह सवाल नहीं है कि वे विकसित होंगी या नहीं (वे निश्चित रूप से होंगी) बल्कि उनका उपयोग कैसे किया जाएगा। चीन की प्रणालियां अभी हर नागरिक को वास्तविक समय में ट्रैक करने में सक्षम नहीं हो सकती हैं, लेकिन वे उस वास्तविकता को बनाने से कुछ सफलताएं दूर हो सकती हैं, और बाकी दुनिया निश्चित रूप से पकड़ सकती है। इसमें कोई सवाल नहीं है कि चेहरे की पहचान हर जगह कानून प्रवर्तन अभियानों का हिस्सा होगी, लेकिन प्रक्रिया को खुला, पारदर्शी, और कानूनी रखना सभी शामिल लोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
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