मुख्य तथ्य
- नए चेहरे-पहचान एल्गोरिदम नकाबपोश चेहरों की पहचान करने में लगभग 100% सटीक हैं।
- इस तकनीक का इस्तेमाल प्रदर्शनकारियों को "अनमास्क" करने के लिए किया जा सकता है।
- पुलिस पहले से ही चेहरे की पहचान का दुरुपयोग कर रही है, बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए इसका इस्तेमाल कर रही है।
यह संभव है कि आपके फोन का फेस-अनलॉक अंततः काम करने में सक्षम हो, जब आप मास्क पहने हुए हों-महामारी के अंत के लिए समय पर (और शायद प्रदर्शनकारियों के लिए इतना अच्छा नहीं)।
शोधकर्ताओं ने पाया है कि चेहरे की पहचान करने वाले एल्गोरिदम केवल चेहरे के शीर्ष के साथ काम करने में बहुत बेहतर हो गए हैं, डेवलपर्स के लिए उनके एल्गोरिदम को बदलने के लिए धन्यवाद। यह फ़ोन उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छी खबर है, लेकिन दुनिया के कुछ हिस्सों में गोपनीयता और यहां तक कि सुरक्षा के लिए बुरी खबर है।
इलेक्ट्रॉनिक फ्रंटियर फ़ाउंडेशन (EFF) लिखता है, "चेहरे की पहचान करने वाले डेटा में त्रुटि होने का खतरा हो सकता है, जो लोगों को उनके द्वारा किए गए अपराधों के लिए फंसा सकता है।" "चेहरे की पहचान सॉफ्टवेयर अफ्रीकी अमेरिकियों और अन्य जातीय अल्पसंख्यकों, महिलाओं और युवाओं को पहचानने में विशेष रूप से खराब है, अक्सर गलत पहचान या उन्हें पहचानने में विफल, [और] कुछ समूहों को असमान रूप से प्रभावित करता है।"
बेहतर पहचान
नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड एंड टेक्नोलॉजी (एनआईएसटी) के एक अध्ययन ने मार्च 2020 के मध्य के बाद प्रदान किए गए 65 फेस रिकग्निशन एल्गोरिदम को देखा। इसके बाद इसने डिजिटल रूप से चेहरे पर मास्क जोड़कर और परीक्षण से पहले / बाद में उनकी प्रभावशीलता की तुलना की। परीक्षण चलाने के लिए, एनआईएसटी ने आप्रवासन लाभों के लिए सीमा पार करने वाली तस्वीरों और आवेदकों की तस्वीरों का इस्तेमाल किया।
परिणाम? एल्गोरिदम बेहतर हो रहे हैं। रिपोर्ट में कहा गया है, "जबकि कुछ पूर्व-महामारी एल्गोरिदम अभी भी नकाबपोश तस्वीरों पर सबसे सटीक हैं, कुछ डेवलपर्स ने महामारी के बाद एल्गोरिदम को काफी बेहतर सटीकता दिखाते हुए प्रस्तुत किया है और अब हमारे परीक्षण में सबसे सटीक हैं।"
सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिदम लगभग सभी लोगों (मास्क पहनने वालों के लिए केवल 0.3% की विफलता दर) की सही पहचान करने में कामयाब रहे। उच्च कवरेज वाले मास्क के साथ, विफलता दर बढ़कर केवल 5% हो गई। इससे भी बेहतर, इन एल्गोरिदम ने "100, 000 धोखेबाजों में 1 से अधिक नहीं" को गलत तरीके से स्वीकार किया।
फ़ोटो के एक समूह पर चेहरे की पहचान चलाना, यहां तक कि मुश्किल, खराब रूप से कैप्चर की गई बॉर्डर-क्रॉसिंग फ़ोटो, फ़ोन फेस-अनलॉक सिस्टम द्वारा उत्पन्न 3D चेहरे के नक्शे से अलग है, लेकिन फिर भी। यह NIST द्वारा किए गए पिछले परीक्षण की तुलना में एक बड़ा सुधार है।
कुछ डेवलपर्स ने महामारी के बाद काफी सुधार सटीकता दिखाते हुए एल्गोरिदम सबमिट किए हैं।
खुशखबरी, बुरी खबर
जाहिर है फोन यूजर्स के लिए यह अच्छी खबर है। IPhone पर फेस आईडी COVID समय में एक दायित्व है। यदि आप ऐप्पल पे के माध्यम से संपर्क रहित भुगतान के लिए अपने आईफोन का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको पहले आईफोन को अनलॉक करना होगा (अपना पासकोड दर्ज करके), फिर ऐप्पल पे को सक्रिय करें, और फिर एक बार फिर से प्रमाणित करें।बेहतर सटीकता के साथ आपके सुरक्षित डेटा तक आसान पहुंच प्राप्त होती है।
लेकिन नकाबपोश चेहरों को पहचानने में इस सुधार के अपने नुकसान भी हैं। प्रदर्शनकारी अक्सर मास्क पहनते हैं, आंशिक रूप से क्योंकि कानून प्रवर्तन वीडियो और विरोध और प्रदर्शनों की तस्वीरें लेता है और प्रतिभागियों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करता है (साथ ही, मास्क COVID के प्रसार को रोकता है)। अपने व्यापक सीसीटीवी निगरानी के लिए प्रसिद्ध यूके में, लंदन की मेट्रोपॉलिटन पुलिस द्वारा लाइव चेहरे की पहचान करने वाले कैमरे तैनात किए जा रहे हैं।
प्रदर्शन विरोध का एक वैध रूप है, और इसे लोकतांत्रिक देशों में मान्यता प्राप्त है। और फिर भी बाल्टीमोर में पुलिस ने कई साल पहले विरोध प्रदर्शनों के दौरान बकाया गिरफ्तारी वारंट वाले नागरिकों की पहचान करने के लिए एक निजी चेहरा पहचानने वाली कंपनी का इस्तेमाल किया।
यहां तक कि जब सुविधा की आड़ में सार्वजनिक रूप से चेहरे की पहचान को तैनात किया जाता है, तो कानून प्रवर्तन मदद नहीं कर सकता, लेकिन चारों ओर सूँघ सकता है। 2017 में, कैलिफोर्निया के एक गोल्फ टूर्नामेंट ने प्रतिबंधित क्षेत्रों तक पहुंच के लिए उपस्थित लोगों और स्क्रीन वीआईपी को स्कैन करने के लिए कैमरों का उपयोग किया।कैमरों ने "मीडिया सदस्यों और टूर्नामेंट कर्मचारियों की सटीक पहचान करके लंबे प्रतीक्षा समय को समाप्त कर दिया राज्य / स्थानीय और राष्ट्रीय कानून प्रवर्तन डेटाबेस के खिलाफ खोज करके कानून प्रवर्तन के लिए रुचि के ज्ञात व्यक्तियों की तलाश करते हुए, संभावित खतरों को दूर रखते हुए उपयुक्त अधिकारियों को सचेत करना,” स्पोर्ट टेकी के डायमंड लेउंग [जोर जोड़ा] लिखता है।
वर्तमान में, चीन उइगर मुसलमानों पर नज़र रखने और जासूसी करने के लिए चीनी मोबाइल फोन कंपनी हुआवेई से चेहरे की पहचान प्रणाली का उपयोग कर रहा है। इसमें एक "उइघुर अलर्ट" फीचर शामिल है जो जातीयता के आधार पर लोगों की पहचान करता है, और उन्हें पुलिस को झंडी दिखाता है। ब्लैक लाइव्स मैटर के विरोध के मद्देनजर, यह कल्पना करना आसान है कि कुछ अमेरिकी पुलिस बल ऐसे जातीय रूप से लक्षित तकनीक को तैनात कर रहे हैं।
आपके पास यह दोनों तरह से नहीं हो सकता
हम सुरक्षा और सुविधा के बीच पुराने ट्रेडऑफ़ से अच्छी तरह वाकिफ हैं। पासवर्ड न होना, या अपने कुत्ते के नाम का उपयोग करना सुविधाजनक है। लेकिन एक अद्वितीय, जटिल (और याद रखने में कठिन) पासफ़्रेज़ का उपयोग करना अधिक सुरक्षित है।
सामान्य आईडी के लिए बायोमेट्रिक्स पहले से ही समस्याग्रस्त हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपका क्रेडिट कार्ड चोरी हो गया है, तो नया क्रेडिट कार्ड नंबर प्राप्त करना आसान है। लेकिन अगर आपकी उंगलियों के निशान से छेड़छाड़ की जाती है, तो आप खराब हो जाते हैं। और कम से कम उंगलियों के निशान को नियंत्रित करना आसान है। आप दस्ताने पहन सकते हैं, या बस कुछ नहीं छू सकते हैं। आपका चेहरा सार्वजनिक रूप से सामने है, जिसे कोई भी रिकॉर्ड कर सकता है। और अब, मास्क पहनने से भी कोई फायदा नहीं होगा।
कम से कम आपको अपनी किराने के सामान का भुगतान करने के लिए क्रेडिट कार्ड निकालने की ज़रूरत नहीं है।
