Маска не помешает распознавать лица - заявили в Москве

6 апреля, 09:46
«Маска от алгоритма не защитит». Разработчик московской системы умных камер — о слежке во время карантина

Почитайте интервью настоящего «строителя печей для концлагерей» Александра Кабакова.

Есть очень большая этическая разница между «создателем полезных технологий» и «добровольным помощником режима».

Первый — помогает бизнесу и обществу решать проблемы и задачи. Второй — помогает государству строить цифровой концлагерь.

Очень понятный пример: компания ООО «РДП.ру» которая производила хорошее оборудование для операторов связи, решающее их задача, выиграла тендер на поставку этого оборудования государству в рамках «суверенного интернета» и по его заказу начало пилить в нём блокировку Telegram по протоколам.

Именно в этот момент компания стала добровольным помощником людоедского режима.

Почитайте интервью: этот Александр Кабаков — просто продажная шкура и один из худших людей в стране прямо сейчас. Чувак с синдромом вахтёра считает, что строительство цифрового концлагеря под предлогом «соблюдения карантина» — это хорошо и правильно, ссылается на «китайский опыт», где построен этот концлагерь, который, якобы, помог справляться с эпидемией (ну то есть не китайские власти врут в статистике, о чём сейчас пишут все, а концлагерь помог, ага).

Напоминаю: ни один из элементов усиления слежки за гражданами не является необходимым для соблюдения карантина. Это очень опасно, потому что не будет откручено назад, как это уже планируют делать с системой идентификации людей, возвращающихся из-за границы.

Мы должны этому максимально сопротивляться — изобличать и не принимать.

"Пандемия дала властям основания по полной программе развернуть цифровую слежку за гражданами. Минкомсвязи по поручению Михаила Мишустина готовит отслеживание нарушителей карантина по геолокации сотовых телефонов, а в Москве со дня на день должна заработать «умная система контроля» с применением сотни тысяч камер с распознаванием лиц, работающих на основе технологии российской компании NtechLab. Сооснователь NtechLab Александр Кабаков рассказал The Bell, как система умных камер компании, установленных в Москве и других городах по всему миру, позволит формировать черные списки на время карантина, сообщать властям о выходе из дома людей старше 65 и фиксировать рукопожатия.

— С первых случаев эпидемии московские власти начали выявлять больных, нарушивших карантин, с помощью умных камер. Как это работает? 

— Как работает технология FindFace и что с ней делает город — это две разные вещи. Наша технология распознавания лиц позволяет создавать черные списки на время карантина и потом отслеживать, появляются ли эти люди перед камерами. Это базовая вещь, которую с 1 января этого года умеют все умные камеры Москвы [на сегодня, по информации городских властей, в городе установлено 105 тысяч таких камер. — Прим. The Bell]. 

Дальше эту систему можно по-разному настроить. Например, она позволяет идентифицировать возраст людей, и ее можно настроить таким образом, чтобы она прислала алерты, если из дома выходит человек старше 65 лет. Есть и другие направления для работы: например, отслеживать контакты. Если два человека появляются в кадре вместе и один из них был заражен, значит, вирус мог передаться дальше.

Если посмотреть на то, что сделано в Китае, то там системы распознавания лиц продвинулись дальше, они могут определять людей по силуэтам. То есть технология позволяет смотреть, куда ходят люди, даже если не видно лица, смотреть, с кем они контактировали, и определять, есть ли на улице люди.

У нас сейчас есть некоторые похожие решения, но они не внедрены — например, детектор действий, который позволяет распознавать достаточно много разных вещей, которые делает человек в кадре, одно из них — рукопожатие.

— Сергей Собянин говорил, что в Москве работает крупнейшая система распознавания лиц. Сколько всего в городе умных камер и много ли у этой системы слепых зон?

— Вопрос лучше адресовать, конечно, Москве, да и вообще, зачем говорить про слепые зоны, чтобы люди нарушали самоизоляцию. На сегодня, согласно тому, что говорит город, в Москве подключены 105 тысяч камер видеонаблюдения с распознаванием лиц. То есть в целом эта система с большим покрытием — ею точно охвачены все дома, и это больше половины от общего числа всех камер слежения в Москве.

— Вы говорили про распознавание силуэтов в Китае. После начала эпидемии там научились распознавать лица в медицинских масках. А вы так умеете?

— Наш алгоритм достаточно точный и хорошо работает с перекрытием. Его основная задача изначально была определять преступников. Поэтому очки, усы, борода и другие вещи, которые используют для маскировки, она распознает хорошо. Понятное дело, что сейчас люди надевают маски не потому, что они преступники, а потому, что прибегают к разумным мерам защиты. Но алгоритм все равно имеет высокую точность, и камеры, на которых система сейчас установлена, дают большую вероятность, что лицо в маске будет распознано. У нас уже были истории, когда распознавались люди в мотоциклетных шлемах, так что маска вряд ли сработает для защиты от алгоритма. 

— Влияют ли на распознавание время суток, погода и всякие другие побочные факторы? 

— Вообще нет, это совершенно не значимые для алгоритма факторы, маска — гораздо более серьезная помеха. 

— Чтобы система распознавала людей, должна быть база с их фотографиями и данными. Откуда они берутся?

— Опять же вопрос не к нам. Мы — поставщик технологии распознавания лиц для города, и у нас нет доступа к внутренним процессам и серверам. Мы поставили софт, и дальше вопрос к департаменту информационных технологий (ДИТ) Москвы, как они его используют. Где они берут данные и фото, мы не знаем. Но можно предположить, что есть базы данных от полиции, сейчас активно собирают дополнительную информацию, например, Роспотребнадзор и другие органы.

— В системе, которую сейчас строят для надзора за самоизолирующейся Москвой, будут задействованы не только камеры слежения, но и, например, геоданные от операторов связи. Как эта система теоретически могла бы работать?

— Очевидно, что геоданные от операторов — это очень мощный инструмент. Камеры стоят не везде, и без операторской даты отследить перемещения будет практически нереально. С другой стороны, у геоданных есть проблема: они определяют перемещения смартфона. А он все-таки не настолько персонализирован, как лицо. Телефон можно выключить, его можно взять у друга, можно выйти на улицу без телефона. Лицо дома оставить не получится. Поэтому распознавание лиц — это все равно ключевой момент. Операторские данные могут использоваться для основной массы населения, а распознавание лиц — для злостных нарушителей.

И еще один важный момент: с помощью мобильной даты сложнее верифицировать контакты людей. Условно говоря, сколько мобильных телефонов определяется в одном подъезде? Много. Получается, если по геоданным находят инфицированного человека, нужно чуть ли не всех проверять. Но тогда можно и без помощи технологий просто всех повально отправить на тестирование. А распознавание лиц помогает определить, с кем был зараженный, куда и вместе с кем он заходил и кто с большей вероятностью может оказаться инфицированным.

— То есть геоданные — массовая мера, а распознавание лиц — точечная? 

— Думаю, и та и другая технологии должны использоваться массово. Ты же не знаешь, какой человек — злостный нарушитель карантина. И тебе нужно смотреть за всеми камерами, чтобы понимать, выходит ли человек и куда идет. Обе технологии друг друга дополняют и сводят к минимуму возможность нарушать карантин и распространять вирус дальше. 

И чем больше будет технологических возможностей, вроде того же определения по силуэтам, тем лучше. Если такое повторится в будущем, а у нас будет больше аналитики, то можно будет делать точнее сам карантин, отправлять на изоляцию меньшее количество людей. И в перспективе эти меры должны вести не к тому, чтобы всех закрыть по домам, а, наоборот, чтобы ограничивать в перемещении как можно меньше людей. Технологии позволят лучше выявлять инфицированных и точнее определять круг их контактов и потенциально зараженных людей. Если вы точно знаете, кто именно заражен, то не потребуется изолировать целый район.

— То есть опять классический выбор между безопасностью и приватностью? 

— Вопрос приватности здесь, наверное, имеет место быть. Но давайте посмотрим на Китай и на Европу: в Китае в полном объеме работает видеоаналитика, а в Италии этого нет. Результаты мы все видим. Огромное число заболевших и погибших, невозможность локализовать распространение инфекции — такой результат.

Мы уже сейчас понимаем, что нужно для того, чтобы в будущем эффективнее и быстрее реагировать на такие вещи. Например, создать комплекс видеоаналитики и систему, которая позволяет четче описывать круг, где человек был, с кем общался и так далее. И речь даже не о сознательных нарушениях — просто люди банально могут не помнить, где они были и кому жали руку, с кем общались, на какую кнопку нажимали. А технологии позволяют все это отследить. И, если мы, например, понимаем, что человек зашел в подъезд, мы можем понять, кто еще туда заходил в ближайшие несколько часов. Вирус в воздухе сохраняется три часа, на поверхностях — гораздо дольше. А мы можем строить гипотезы и довольно точно определять, кого именно стоило бы проверить.

Опыт Китая показывает, что карантин работает. Поэтому на будущее: чем точнее мы будем понимать, что человек делал, тем меньше будет шансов получить новую пандемию.

— Но есть риск, что эта система, которая очень точно определяет, кто, что, когда и где делал, и после карантина не оставит нам шанса на приватность? 

— Вопрос про приватность в целом бессмысленный. Смартфоны уже собирают о вас крайне большое число данных. И вопрос здесь только в том, у кого есть к ним доступ. И в целом я не понимаю, что опасного будет в том, если камеры в подъезде будут определять, нажал ли человек на кнопку лифта — это разве секретная информация, которая нарушает право на приватность? Мне кажется, нет".

Валерия Позычанюк