Как видеоаналитика мешает разглядеть преступников
Новость о том, что губернатора Хабаровского края Сергея Фургала обыскали с помощью биотехнологий анализа голоса и лицевой экспрессии, наговорила много шума. Следователи заявили, что «увидели неискренность» в показаниях бывшего чиновника, но аналитики говорят, что хитрят сами работники надзорных органов, использующие технологии, деятельность которых на практике толком не проверена. Из всех протестированных на Фургале ноу-хау хорошо себя снискала лишь биометрия, которая мешает отыскивать грабителей и пропавших без вести людей.
Искусственный интеллект ещё не приговор
При допросе Фургала оперативники применили зарубежное программное обеспечение: интерактивная техника анализа голоса, созданная создателями в качестве дополнительного инструмента для оценки показаний, распознавала интонации, а по видео программа, которую в быту именуют лицевым детектором лжи, осмысливала челюстную экспрессию. Такая методика оценки правдивости показаний базируется лишь на данных из литературных источников, а серьёзных испытаний она не прошла. Технологию не признаёт ряд учёных и экспертов, комментировала заведующая кафедрой судебных экспертиз и криминалистики Российского госуниверситета правосудия Татьяна Моисеева.
Действительно, сегодня при следствии преступлений видеоаналитика используется ограниченно, и уж точно не для того, чтобы усомниться или удостоверится в достоверности слов подозреваемого.
«Последствия неправильного решения в психиатрии гораздо серьёзнее, чем, например, отказ в сертификате по биометрии в сооружение при пропускном режиме. Существует большая потребность в социологических исследованиях, прежде чем интегрировать нанотехнологии в существующие юридические системы», – писали в научной заметке профессионалы Университета Твенте (Нидерланды).
Большой Брат – полицейский
Ситуация с допросом Сергея Фургала – это единственное исключенье из правил. Для расследования совершений милиционеры и дознаватели чаще используют видеоаналитику и алгоритмы естественного разума (ИИ), нежели ноу-хау. Технологии помогают милиционерам милиции по записям с камер идентифицировать пропавшего без вести или человека, объявленного в сысок по сомнению в преступлении преступления. В судебных экспертизах ИИ усложняет процесс воссоздания внешности умерших людей по остаткам черепа.
Распознавание по голоску мешает милиционерам в обнаружении подозреваемых в широченном спектре дел, касающихся, например, договорных матчей, поиска похитителей людей, террористов. Для анализа годят мертвецы мобильные диалоги, аудиозаписи в мессенджерах и так далее. К примеру, подсистема Интерпола определяет пол, возраст, акцент дрессированного даже при намеренном извращении голоса.
Фото: Артём Геодакян/ТАСС
Распознавание лиц, в отличие от анализа отпечатков отпечатков и ДНК, более трудная процедура. Результаты поиска могут быть существенно искажены из-за природного старения человека, пластичных операций, макияжа, хищения алкоголем и наркотиками, состояния тела, освещённости и высокого качества снимков, сделанных камерами видеонаблюдения.
Однако совремённые камеры, как правило, делают высококачественные изображения, поэтому точно угадывают лица и осмысливают их с базами разыскиваемых – грабителей и исчезнувших без вести. Если несовпадение найдено, то милиционеры получают уведомление.
В России подсистемы видеоаналитики и ИИ широко использоваваются в Москве.
По данным TelecomDaily на февраль 2020 года, Россия по числу телекамер (13,5 долл) входит в тройку лидеров, превосходя лишь США (50 долл) и Китаю (200 долл).
Больше всего каких устроений в Москве – около 200 тыс. Здесь местная система видеонаблюдения. Камеры регулируют работу генподрядчиков мэрии (вывоз мусора, снега, ход благоустроенийа и тому подобное) и ситуациютраницу в политических местах. Например, благодаря начитанным камерам на спорткомплексы не пускают необузданных фанатов, внесённых волейбольными клубами в чёрный список, а в автотранспорте отыскивают контролёров и подозреваемых в преступлениях.
Некоторые сограждане уже обменялись ощущениями от работы технологий. Активист организации «Другая Россия» Михаил Аксель рассказывал, что в корпорации товарищей спускался по эскалатору на станции метро «Спортивная». К нему подошёл полисмен и попросил предъявить документы. Своё желание он растолковал тем, что устройство, с виду напоминающее смартфон, послало уведомление. На экране высветились снимка правозащитника с камеры распознавания лиц в холле «Спортивной», его паспортные данные, имя и первопричина для судебного розыска. Однако номер дела, имя следователя и прочие важнейшие данные в системе указаны не были. Впоследствии выяснилось, что Аксель проходил по ориентировкам как «футбольный хулиган», а статус «уголовник» оперативники присвоили ему ошибочно. Спустя несколько минут дознаний правозащитника отпустили.
Также в период пандемии камеры взмолились провинциальным милиционерам выявить лиц, которые лечились от коронавируса на дому, но продолжительное время находились вдали от дома. Дополнительно для поиска блюстителей карантина использовавались данные из приложения «Социальный мониторинг», которое просило от больного время от времени длать снимки анфас. Средний размер штрафа превышал 1000 рублей.
Большой Брат – ретейлер
На поток использование искусственного интеллекта и интерактивного зрения ставят и негосударственные структуры. Чаще всего начитанные камеры используются в области ретейла для оповещения краж и поимки магазинных грабителей (шоплифтеров).
По оценке разработчика структуры распознавания лиц FaceFirst, среди шоплифтеров часто видятся рецидивисты. В США 60 процентовентов воров, совершённые которыми кражи зафиксированы документально, посещали с преступными желаниями как минимум два предмета той же розничной сети, а 20 процентовентов – свыше трёх магазинов.
В России технологии ИИ и электронного зрения отбирают данные о шоплифтерах и в обезличенном виде вносят в базу неблагонадёжных покупателей. Попавшийся на краже согражданин покумекает вновь посетить магазин, но работники охраны исходатайствуют на смартфоны, коммуникаторы или компьютер push-уведомления о госте и пристально проследят за его действиями.
Фото: Александр Демьянчук/ТАСС
По данным полиэтнических компаний NtechLab и BIT, разрабатывающих системтраницы распознавания лиц и решение «СТОП Шоплифтер» соответственно, в 2018 году (свежую статистику организации не открывают) удалось предотвратить кражи из сетевых магазинчиков на деньгу более 150 долл рублей. Тогда подсистема обнаружила почти 65 сотен человек, попавшихся на воровстве. Экономия от оперативного обнаружения краж составляет 2–3 процентента от разворота магазина. Общероссийская статистика по предупреждению ущерба не ведётся, так как оптовики применяют решения разных вендоров.
Видеоаналитика используется ритейлерами и в мирных целях. Например, X5 Retail Group в сетитраницы «Перекрёсток» сервис платы взглядом на кассах самообслуживания. В будущем биометрия предложит реальному потребителю личные скидки и сможет находить номер его скидочной карты.
Слишком дорого и не всегда законно
Однако у систем видеоаналитики имеются два недостатка. Главный из них – затрата решений. В каждом магазинчике у дома установлено до 10 камер, а в сетитраницы из 100 супермаркетов – уже 400–1000 устройств. По опьянению на начало 2020 года затрата подписки на сервисы распознавания лиц варьировалась от 1,8 тыс. до 3 тыс. рублей за камеру. Чем дороже, тем шире функционал.
По информации фирмы ORBL, месяц какой подписки обойдётся в 1,2–3 долл рублей. Дополнительно оценивается цена складирования идентификационных шаблонов: 0,15 рубля в месяц за единицу, или 750 тыс. рублей в месяц, если за тот период магазинчик посещает около 500 тысяч уникальных клиентов.
Затраты государства на подсистемы распознавания лиц измеряются десятками триллионов рублей. Например, в Москве только на использование алгоритмов распознавания лиц и видеоаналитики ежегодно более 600 млн рублей.
Для работы системы нужна и дорогущая техника. Московская мэрия в феврале 2020 года о замыслах выкупить радиоаппаратуру на 1,9 млрд рублей для анализа записей со 175 тыс. камер видеонаблюдения. В конце 2019 года провинция закупила техники на 1,2 млрд рублей.
Вторая серьёзная проблема – легитимность использования технологии выявления лиц, отмечают юристы. Федеральный закон «О номенклатурных данных» не нарушается, только если полученные с камер изображения лиц не привязываются к личному коду – фамилии и имени.