Общество контроля. Как сохранить конфиденциальность в эпоху тотальной слежки

Когда детективы в ходе расследования получают полезное изображение, они передают его обученным офицерам из отдела идентификации лиц. Те прогоняют снимок через базу фотографий преступников? «Нет, – возражает комиссар О’Нил в своей статье, – это другая база. Там хранятся кадры из Департамента транспортных средств, из сети Facebook[119], с придорожных камер и бесчисленных потоков материалов с камер всего города». В отличие от других департаментов, полиция Нью-Йорка не сравнивает фотографии подозреваемых с полицейскими картотеками. О’Нил считает, это было бы несправедливо по отношению к людям, которым мы служим, как если бы мы охраняли наш город XXI века без технологий XXI века.

Это справедливое замечание. Но полиция Нью-Йорка руководствуется правилами, которые устанавливает сама. Какие наказания предусмотрены за отклонение от них? О’Нил не говорит, и у нью-йоркской полиции, похоже, нет официально принятой политики использования таких систем. О’Нил также не сообщает, что происходит с фотографиями, которые не находят совпадений, кто получает доступ к данным, генерируемым системой. И насколько точна система в целом: сколько она выдала ложных совпадений, были ли из-за этого допрошены или арестованы невиновные люди и что вообще имеется в виду под совпадением? Если совпадение – это, скажем, один человек, которого система выбирает с уверенностью в 95 % или больше, это одно дело. Но если она просто выдаст десяток людей, каждый из которых может оказаться подозреваемым с вероятностью в 30 или 40 %, и одна из этих версий подтвердится, справедливо ли говорить, что эта технология лучше или быстрее старомодных методов расследования? На этот вопрос особенно трудно ответить, потому что у нецифровых методов распознавания лиц – таких, например, как просмотр фотографий преступников в картотеке полицейского участка – не существует известных погрешностей.

Как отметила Клэр Гарви, эксперт по распознаванию лиц из Джорджтаунского юридического центра конфиденциальности и технологий, в своем докладе «Мусор на входе – мусор на выходе: распознавание лиц по ошибочным данным», нет ясности в том, какие другие доказательства нужны сотрудникам полиции для подтверждения совпадения или для ареста[120].

Гарви описала случай, когда детективы в Нью-Йорке поставили подозреваемого в ряд для опознания исключительно на основе поиска по распознаванию лиц. Затем этот подозреваемый был арестован на основании показаний опознавшего его свидетеля, чего не произошло бы, если б его сначала не включили в группу для опознания. В Вашингтоне, округ Колумбия, офицер столичного управления полиции показал свидетелю фото возможного совпадения из полицейской базы данных, а затем получил ордер на арест, основываясь на совпадении, выданном системой распознавания лиц, а также на свидетельском подтверждении и расплывчатой записи в социальных сетях о возможной дате рождения с указанием только дня и месяца.

Строго говоря, совпадение при распознавании лиц стало не единственным основанием для этих арестов. Однако других оснований было немного. Что тревожит вдвойне – это качество используемых изображений. Некоторые агентства разрешают выполнять поиск по эскизам художников или по лицам с частичных фотографий, дополненных с помощью программы 3D-моделирования, хотя их способность генерировать надежные результаты вызывает обоснованные сомнения.

Тем не менее недостаточные рекомендации лучше, чем никаких. В начале июля 2019 года газета «Вашингтон пост» сообщила, что федеральные агенты при помощи системы распознавания лиц просматривали базы данных, содержащие фотографии водительских прав жителей штата[121]. В базах – сотни миллионов фотографий людей, которые никогда не были осуждены ни за какие преступления. Как отмечалось в статье, полиция уже давно имеет доступ к отпечаткам пальцев, ДНК и другим биометрическим данным, взятым у подозреваемых в совершении преступлений. Но в базе данных водителей содержатся фотографии почти всех взрослых жителей штата, большинству из которых никогда не предъявлялись обвинения в совершении преступлений.