Полиция США обучила модель распознавать лица на месте преступления
Федеральное бюро расследований совместно с полицией Калифорнии, Техаса и Нью-Йорка завершило разработку и пилотное тестирование специализированной модели распознавания лиц, которая может работать оффлайн на смартфонах и планшетах офицеров. Система обучена на архивах муниципальной полиции и мнении задержанных лиц за последние 15 лет.
Заявленная точность модели в контролируемых условиях составляет 94%, однако реальные условия полевого применения существенно сложнее: разное освещение, углы камер, маски и изменения внешности. На данный момент система используется как дополнительный инструмент для повышения уровня подозрений, а не как основание для задержания.
Вопросы приватности и справедливости
Развёртывание вызвало критику правозащитных организаций, которые указывают на известную предвзятость алгоритмов распознавания лиц в отношении людей с тёмным цветом кожи. ФБР пока не опубликовало данные о средней ошибке для различных демографических групп.
Полиция утверждает, что модель предназначена для ускорения идентификации в условиях, когда проверка баз вручную заняла бы часы. Использование в суде не предусмотрено и признано невозможным без дополнительных доказательств.
Несколько законодателей уже внесли предложения о запрете оффлайн-систем распознавания на улицах без явного согласия, в то время как пилот продолжает расширяться на новые юрисдикции.