Как безграничный интернет связывает нам руки

20 мая 2013 года на тот момент генеральный директор Yahoo! Марисса Майер рассказала миру, что компания меняет сайт для обмена фотографиями Flickr. «С 2005 года Flickr стал синонимом вдохновляющей фотогалереи», – написала она в блоге компании, добавив, что «когда речь заходит о фотографии, технологии и их границы не должны мешать пользователям».

Итак, компания предлагала каждому пользователю один терабайт памяти. «Этого достаточно для 500 тысяч фотографий в отличном качестве. Пользователи Flickr больше никогда не будут думать о нехватке свободного места», – писала она. Flickr не только предлагал неограниченную память, но и совершенно новые функции для юзеров. Сайт был теперь «фотопотоком», и люди могли видеть, чем делятся и что говорят об их снимках друзья.

Flickr, другими словами, стремился стать социальной сетью с неограниченными фотографиями и возможностями.

План Майер опирался на идею, что чем больше мы будем проводить времени в сети, тем больше возможностей у нас появится. Жизнь в интернете обещала нам переход в другой мир, далеко выходящий за границы старого, где у нас есть доступ к бесконечной информации, где мы можем строить отношения и связи, и им нет предела. Все, во что мы когда-то верили, станет безграничным.

Фото: Unsplash

Но начало происходить что-то странное. Мы стали сталкиваться с непредвиденными ограничениями – непредвиденными, потому что рекламная кампания в пользу жизни в интернете говорила совершенно об обратном. Мы начали понимать, что информация не безгранична; это, скорее, огромный цикл. Мы понимаем, что в конечном итоге все данные, которые мы публиковали, вскоре будут организовывать нашу жизнь за нас.

11 марта издание BuzzFeed написало, что Служба таможенного и пограничного контроля США (CBP) «изо всех сил» выполняет закон, подписанный Трампом в прошлом году, согласно которому все пассажиры международных рейсов в 20 самых крупных аэропортах Америки обязаны будут проходить проверку технологией распознавания лиц.

CBP стремится успеть выполнить план к 2021 году, и критики обвиняют службу в том, что они не прислушались к мнению общественности до принятия технологии.

Джорджтаунский юридический центр по вопросам конфиденциальности и технологий подверг критике биометрическое сканирование в аэропортах в 2017 году. Исследователи отметили, что сами данные Министерства внутренней безопасности показали, что его системы «ошибочно отказывают 1 из 25 пассажиров при въезде».

Во вторник издание NBC News раскрыло «грязный маленький секрет» технологии распознавания лиц: что алгоритмы ИИ, стоящие за некоторыми системами, могут обучаться на фотографиях Flickr. В отчете подробно рассказывается о том, как путем сбора фотографий людей на Flickr был создан новый массивный набор данных изображений лиц, выпущенный IBM в январе. IBM выпустила набор данных, назвав его «Разнообразие лиц» (англ. – Diversity in Faces), чтобы решить другую проблему: предвзятость технологии по отношению к темнокожим людям.

Исследование сотрудницы MIT Media Lab Джой Буоламвини показало, что программы распознавания лиц, созданные IBM, Face++ и Microsoft, не могут идентифицировать темнокожих женщин. «Самый большой разрыв в точности был у IBM – темнокожих женщин алгоритм определял на 34,4% реже, чем мужчин-европейцев», – писала Буоламвини. В ответ на исследование IBM заявила, что сбор данных идет полным ходом и отметила, что «стремится предоставлять непредвзятые и прозрачные услуги».

В отчете, выпущенном вместе с Diversity in Faces, IBM заявляет, что они сняли с изображений другие идентифицирующие метаданные, такие как геотеги или юзернеймы.

NBC News разыскали нескольких фотографов, чьи фото попали под публичную лицензию Creative Commons, которая позволяла IBM свободно их использовать. Тот факт, что на их работах обучались алгоритмы распознавания лиц, их насторожил. Действительно странно осознавать, что то, на что раньше должны были смотреть люди на экране своих ноутбуков, теперь обучает эти же экраны смотреть обратно. Фотографы, вероятно, тоже удивились бы, если бы узнали, что IBM не первой сделала нечто подобное.

Фото: Greg Peverill-Conti

В 2016 году исследователи в Вашингтонском университете задались вопросом: «Насколько хорошо алгоритмы распознавания лиц справляются с миллионом незнакомых людей?» Чтобы ответить на него, для начала им нужен был огромный набор данных, на котором они могли бы тестировать на точность разные программы распознавания лиц. Чтобы создать этот набор данных, они обратились к Flickr и собрали более миллиона фотографий, которые пользователи со всего мира загрузили в рамках лицензии Creative Commons. Фотографии представляли собой изображения 700 тысяч разных людей. Исследователи назвали этот набор данных MegaFace.

Не только команда MegaFace собирает фотографии, которые мы выкладываем в сеть, для создания наборов данных, на которых могут тестироваться технологии распознавания лиц. Некоторое время исследователи использовали изображения из Facebook. В 2008 году два исследователя разработали инструмент для извлечения изображений лиц из Facebook, получив доступ к фотографиям и тегам через API сайта. «Используя эту функцию, мы автоматически загрузили фотографии с семи разных аккаунтов и аккаунтов друзей этих пользователей», – написали они. Почти десять лет спустя корейские исследователи сделали нечто похожее и собрали более 28 тысяч фотографий с сайта для своего исследования.

Конечно, есть разница между исследованием и бизнесом. Большинство исследователей не стремятся создать идеальную систему и продать ее правительству, они просто проводят научные тестирования. Тем не менее, их работа может способствовать росту технологического сектора, который некоторые уже используют для создания совершенно новой нерегулируемой инфраструктуры.

Некоторые из нас, кто когда-то верил в обещание безграничного интернета, начинают понимать, что это не совсем то, что мы себе представляли. Например, безграничное хранение фотографий когда-то означало удобство. Вскоре оно будет говорить совершенно об обратном – например, когда мы соберемся провести отпуск за границей, программа распознавания лиц, обученная на наших же фотографиях, запретит нам въезд.

Источник.

Материалы по теме:

Почему стоит беспокоиться о том, что машины умеют читать ваши эмоции

В Москве в 2019 году появится уличная система распознавания лиц

Технология распознавания лиц поможет фермерам выращивать здоровую рыбу

«Ваше лицо — это уже пароль»: как мы изменимся из-за технологии распознавания лиц