CSET: China führt die Welt in der Forschung zu Computer-Vision-Überwachung an

Eine neue Studie des Center for Security and Emerging Technology (CSET) hat ergeben, dass Chinas Forschungssektor einen “unverhältnismäßig großen Anteil” an Forschungen zu drei wichtigen künstlicher-Intelligenz-bezogenen Überwachungstechnologien produziert und dass die CCPs allgemeiner Beitrag zu Computer-Vision-Technologien mit dem gleichen Tempo wächst und westliche Veröffentlichungsraten überholt.

Chinas klarer Vorsprung in Forschungsinitiativen zu umstritteneren Subsektoren der Computer-Vision-Forschung, vor allem im Zusammenhang mit Überwachung. Quelle: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

Die drei Schlüsselbereiche, in denen China einen massiven Vorsprung hat, sind Person-Re-Identifizierung (REID), Menschenmenge-Zählung und Spoofing-Erkennung (d. h. Technologien, die darauf abzielen, Versuche, Identifizierungstechnologien zu umgehen, aufzudecken).

Zusätzlich zeigt das obige Diagramm, dass Chinas Forschungsgemeinschaft einen deutlich höheren Prozentsatz an Papieren zu menschlichen Computer-Vision-Aufgaben veröffentlicht, die, wie die Studie argumentiert, unterstützende Technologien für umfassendere Überwachungslösungen darstellen, die maschinelles Lernen verwenden. Diese Aufgaben umfassen Emotions-Erkennung, Gesichts-Erkennung und Aktion-Erkennung.

Die Autoren kommentieren:

‘Diese Algorithmen werden oft für harmlose, kommerzielle Zwecke eingesetzt, wie z. B. das Markieren von Personen in sozialen Medien-Fotos. Aber Fortschritte in der Computer-Vision könnten auch einige Regierungen in die Lage versetzen, Überwachungstechnologie für repressive Zwecke zu nutzen.’

In einer weniger sinistren Note haben die Autoren festgestellt, dass Papiere im Zusammenhang mit visueller Überwachung weniger als 10 % aller Computer-Vision-Forschung ausmachen, die während des Studienzeitraums durchgeführt wurde, und dass der breitere Bereich der Forschung ziemlich gleichmäßig über die Länder verteilt ist.

Jedoch ist Chinas Dominanz klar, behaupten die Forscher*:

‘Forscher mit chinesischen institutionellen Affiliationen waren für mehr als ein Drittel der Veröffentlichungen in beiden Bereichen, Computer-Vision und visueller Überwachung, verantwortlich.

‘Dies macht China zum mit Abstand produktivsten Land in beiden Bereichen. Der Anteil chinesischer Forscher an der globalen visuellen Überwachungsforschung wächst mit einer ähnlichen Rate wie ihr Anteil an der Computer-Vision-Forschung.’

Der neue Bericht, betitelt Trends in AI-Forschung für die visuelle Überwachung von Bevölkerungen, stellt die Anwendung von Natural Language Processing (NLP)-Ansätzen auf eine Datenbank veröffentlichter Papiere dar, die die Jahre 2015-2019 abdecken, und wurde von Ashwin Acharya, Max Langenkamp und James Dunham verfasst.

Englischsprachige Verzerrung

Die Autoren des Papiers bemerken, dass ihre Studie nur englischsprachige wissenschaftliche Papiere berücksichtigt und dass eine Erweiterung auf nicht-anglophone Veröffentlichungen einen tieferen Eisberg akademischer Bemühungen in diesen Sektoren aufdecken könnte. Weiterhin glauben die Forscher, dass die Ergänzung der Daten mit zusätzlichen Informationen, wie Patentdaten, Kameras und relevante Regierungsrichtlinien, diesen statistischen Vorsprung erhöhen könnte.

Natürlich räumt das Papier ein, dass die Analyse öffentlich zugänglicher und veröffentlichter Papiere nicht für private Unternehmens- oder Staatsforschung und klassifizierte Forschung Rechnung tragen kann, aber ein brauchbarer Index für die Aktivität in diesem Sektor ist, wenn diese versteckten Datenpunkte fehlen.

Architektur und Daten

Die Autoren gewannen die Kern-Daten, indem sie ein SciREX-Dokument-Modell auf Daten von Papers With Code trainierten, wobei das Framework die Relevanz von Papieren durch die Identifizierung von Referenzen zu Aufgaben im Zusammenhang mit Computer-Vision und insbesondere mit überwachungsorientierten Projekten und Initiativen bestimmte.

Das Modell wurde dann auf einen aggregierten CSET-Körper wissenschaftlicher Literatur mit mehr als 100 Millionen einzelnen Veröffentlichungen aus sechs akademischen Datensätzen angewendet. Die beteiligten Veröffentlichungsplattformen waren Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, China National Knowledge Infrastructure, arXiv und Papers With Code.

Ein auf Arxiv-Preprints trainierter SciBERT-Klassifizierer wurde dann mit der Aufgabe betraut, Computer-Vision-Papiere im gesamten Korpus zu identifizieren.

Die Tatsache, dass SciREX und SciBERT auf englischen Dokumenten trainiert wurden, verhinderte, dass die Forscher die Reichweite der Studie über den englischen Sprachraum hinaus erweiterten. Dazu kommentieren die Forscher: ‘Dies bedeutet, dass bei nationalen Vergleichen die nicht-englische Forschungsleistung unterschätzt wird und insbesondere Chinas Anteil an der weltweiten Forschung unterrepräsentiert ist.’

Ergebnisse

Innerhalb des Sektors der visuellen Überwachung stellt die Studie fest, dass Gesichtserkennung die häufigste Aufgabe war, die in über 1000 Papieren im Jahr 2019 auftrat. Die Autoren bemerken jedoch, dass Menschenmenge-Zählung und Gesichts-Spoofing-Erkennung “schnell wachsende” Forschungsbereiche sind.

Aus dem Papier, die am häufigsten wiederkehrenden Aufgaben, die für die untersuchten Jahre identifiziert wurden. Zitierte Quelle ist ‘CSET-Merged-Corpus. Ergebnisse generiert am 22. Juli 2021’

Die Autoren des Papiers sind der Meinung, dass sogar die scheinbar neutraleren und weniger politisch aufgeladenen Computer-Vision-Verfolgungen im Zusammenhang mit Überwachung zu repressiven Kontrollsystemen beitragen können. Für “Aktion-Erkennung” bemerken sie, dass dies verwendet werden kann, um “abnormales Verhalten” in überfüllten öffentlichen Räumen zu identifizieren; für Gesichts-Spoofing kommentieren sie ‘Während dies manchmal in biometrischen Anmelde-Systemen oder zur Verhinderung von Betrug verwendet wird, kann es auch Journalisten und Aktivisten daran hindern, ihre Identität zu verbergen’; und im Hinblick auf Emotions-Erkennung bemerkt das Papier, dass ‘Zusätzlich zu seinen nicht-sicherheitsorientierten und kommerziellen Zwecken schlagen einige Forscher, Unternehmen und Regierungsbehörden vor, Emotions-Erkennung zu verwenden, um Sicherheitsbedrohungen in überfüllten öffentlichen Bereichen zu identifizieren’.

Im Allgemeinen scheinen die Ergebnisse zu zeigen, dass China überdurchschnittlich an Computer-Vision-Forschung interessiert ist, im Vergleich zum globalen Durchschnitt.

Die Autoren kommen zu dem Schluss:

‘[Der] Anteil an Computer-Vision und visueller Überwachung aus China ist im Laufe der Zeit gestiegen. Die Vereinigten Staaten, zusammen mit ihren Verbündeten und Partnern, haben eine ähnliche Menge an Forschung in diesen Bereichen veröffentlicht wie China allein. Allerdings blieb der Anteil dieser anderen Regionen an der globalen Überwachungsforschung stabil oder sank, während Chinas Anteil wuchs.’

*Die Betonung der Autoren des Papiers.

Erstveröffentlicht am 6. Januar 2022.