Американские правоохранители утверждают, что для раскрытия старых дел можно использовать 3D-модели лиц, созданные на основе ДНК с места преступления. Как работает метод и почему его называют спорным — в пересказе материала Wired.
В 2017 году детективы Департамента полиции округа Региональный парк Ист-Бэй ломали голову над давним нераскрытым делом. Им в голову пришла идея, которая помогла бы найти след в убийстве Марии Джейн Уэйдхофер. Ее тело было обнаружено в региональном парке Тилден в 1990 году.
Почти 30 лет спустя департамент отправил генетический материал с места преступления в Parabon NanoLabs — компанию, которая утверждает, что может воссоздать лицо человека по его ДНК.
Данные отправили в модель машинного обучения, и вскоре детективы получили лицо потенциального подозреваемого.
Как предположили в компании, убийца был мужчиной. У него была светлая кожа без веснушек, карие глаза, каштановые волосы и густые брови.
Это была не фотография, а 3D-рендер, мост через зловещую долину между реальностью и научной фантастикой. Алгоритм предположил, как мог бы выглядеть человек с генетическими характеристиками, обнаруженными в образце ДНК. Художник, который рисует фотороботы, добавил в Photoshop невыразительную короткую стрижку и усы — в ДНК таких деталей не обнаружить, но о них упоминали очевидцы.
В 2017 году департамент принял спорное решение опубликовать полученный фоторобот. В 2020 году году один из детективов сделал то, что выглядит еще более проблематичным — а также нарушает пользовательское соглашение Parabon NanoLabs: обратился в Региональный аналитический центр Северной Калифорнии с просьбой проверить изображение через программу распознавания лиц.
Об этом стало известно благодаря взломанному полицейскому архиву, опубликованному группировкой Distributed Denial of Secrets. Это первый известный случай, когда полиция пыталась использовать технологию распознавания лиц на изображении, созданном алгоритмом на базе ДНК с места преступления. Впрочем, вряд ли он будет последним.
Выглядит как сюжет антиутопии, но, считают эксперты в области распознавания лиц и защитники конфиденциальности, это вполне предсказуемо.
Как отмечает Дженнифер Линч, юрисконсульт Electronic Frontier Foundation, с большой вероятность метод даст некорректный результат, чем полезную зацепку. «Прежде всего, нет доказательств, что Parabon может точно воспроизвести лицо. Это очень опасно, потому что создает риск, что человек станет подозреваемым в преступлении, которое он не совершал» — считает Линч.
Пока неясно, был ли удовлетворен запрос детектива. Аналитический центр не ответил на просьбу журналистов о комментарии. Впрочем, в 2021 году исполнительный директор ведомства Майк Сена рассказывал, что каждый раз, когда центр получает соответствующий запрос, он ведет поиск.
Читайте по теме:
Система распознавания эмоций измерит уровень счастья в китайских офисах
В Москве заработал светофор с системой распознавания лиц
Для Parabon NanoLabs это не просто нарушение пользовательского соглашения, но и кошмарная идея в целом.
Компания была основана в 2008 году и преимущественно оказывает услуги в области криминалистической генеалогии для правоохранителей — сравнивает данные ДНК с профилями в генеалогических базах данных, чтобы найти потенциальных преступников или жертв.
В 2012 году компания получила грант Минобороны США на изучение фенотипирования ДНК, то есть прогнозирования внешности только по генетическим данным. Метод планировалось использовать для установления лиц, создающих самодельные взрывные устройства, по останкам.
Эллен Грейтак, директор по биоинформатике в Parabon NanoLabs, рассказывает, что компания использует машинное обучение, чтобы создавать предиктивные модели «для каждой части лица». В процессе участвуют более тысячи добровольцев. Для обучения данные их ДНК сравнивают с 3D-сканами лиц.
По словам Грейтак, у каждого лица 21 тысяча фенотипов — видимых физических особенностей — которые модели обрабатывают, чтобы понять, как участки образца ДНК влияют на внешность.
Parabon заявляет, что может с надежностью спрогнозировать цвет волос, глаз и кожи человека, а также количество веснушек и общую форму лица. На базе этих фенотипов формируются рендеры лиц, которые компания создает для правоохранителей.
Методы Parabon не прошли экспертную оценку, и ученые сомневаются, насколько вообще целесообразно определять форму лица. В компании же заявляют, что ее работа была представлена на конференциях, а технология испытывалась на тысячах образцов.
В 2015 году, когда Parabon NanoLabs запустила свой сервис, в ее пользовательском соглашении не было прямого запрета на использование прогнозов для распознавания лиц. Однако вскоре клиенты из органов правопорядка начали спрашивать, подойдет ли технология и для этого сценария.
«Это нас очень удивило, — говорит Грейтак. — Изображения предназначались для другого».
В 2016 году в соглашение добавили пункт с запретом. Впрочем, отмечает вице-президент Parabon NanoLabs Пола Арментроут, у компании «нет способа проверить, что он соблюдается».
С тех пор прошло восемь лет, и клиенты Parabon NanoLabs не видят причин не использовать распознавание лиц на сгенерированных изображениях. Впрочем, некоторые из опрошенных полицейских отметили, что никогда не будут применять их как единственную улику — лишь в качестве вспомогательного средства.
«Бывает, мы работаем над делом, которому уже десятки лет. Я знаю, что лица Parabon несовершенны, но почему бы нам не использовать все доступные средства, чтобы попытаться поймать убийцу?» — рассуждает один из детективов.
По мнению экспертов, тот факт, что следователи правоохранительных органов рассматривают возможность использования этих прогнозов в сочетании с распознаванием лиц, говорит об общем отсутствии контроля над инструментами расследования.
Не существует федеральных правил, ограничивающих типы изображений, которые полиция может использовать для подобных программ, а внедрение и обеспечение мер безопасности будет зависеть как от конкретного управления, так и от поставщика систем распознавания лиц.
Согласно отчету, опубликованному в сентябре Счетной палатой правительства США, только 5% из 196 агентов ФБР, имеющих доступ к технологии распознавания лиц от сторонних поставщиков, каким-то образом обучались тому, как правильно использовать эти инструменты.
За последние несколько лет распознавание лиц значительно улучшилось. В 2018 году, когда Национальный институт стандартов и технологий тестировал алгоритмы распознавания лиц на базе данных фотографий 12 млн человек, в 99,9% они находили правильного человека. Однако в разных демографических группах точность результатов отличалось.
Важно отметить, что тест проводился только на изображениях высокого качества, например фотографиях для водительских прав или паспорта.
Согласно внутренней презентации Департамента полиции Нью-Йорка, ранее правоохранители пытались использовать распознавание лиц на фотороботах, и обнаружили, что они для этого не подходят.
«Поскольку современные алгоритмы распознавания лиц представляют собой обученные нейросети, мы просто не знаем точно, какие критерии используют системы для распознания лиц, — рассказывает Клэр Гарви, эксперт по распознаванию лиц и юрист. — Последовательно объединяя ненадежные или неточные инструменты вроде „черного ящика“, мы просто получим ненадежные результаты. Мы уже должны это знать».
Фото на обложке: Gorodenkoff /
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 Единая биометрическая система (ЕБС): что это и зачем это нужно
- 2 Оцифровка госсектора: как получить эффекты и определить правильные векторы технологического развития
- 3 Как «Социальная карта москвича» объединяет в себе совершенно разные технологические продукты и зачем она нужна
- 4 Госуслуги в интернете: в чем главные сложности перехода из офлайна в онлайн
- 5 Зачем России цифровая экономика?
ВОЗМОЖНОСТИ
05 мая 2024
10 мая 2024