सीएसईटी: चीन कंप्यूटर विजन सर्विलांस अनुसंधान में विश्व का नेतृत्व करता है

सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड एमर्जिंग टेक्नोलॉजी (सीएसईटी) की एक नई रिपोर्ट में पाया गया है कि चीन के शोध क्षेत्र तीन मुख्य एआई-संबंधित सर्विलांस प्रौद्योगिकियों में शोध का ‘असामान्य हिस्सा’ उत्पन्न करता है, और सीसीपी का सामान्य रूप से कंप्यूटर विजन प्रौद्योगिकियों में योगदान पश्चिमी प्रकाशन दरों की तुलना में समान दर से बढ़ रहा है।

चीन का सर्विलांस कम्प्यूटर विजन शोध में विवादास्पद उप-क्षेत्रों में शोध पहलों में स्पष्ट नेतृत्व。 स्रोत: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

चीन के पास जिन तीन क्षेत्रों में बड़ी बढ़त है, वे हैं व्यक्ति पुनः पहचान (आरईआईडी), भीड़ गिनती और स्पूफिंग का पता लगाना (अर्थात प्रौद्योगिकियां जो पहचान प्रौद्योगिकियों को चकमा देने के प्रयासों का पता लगाने का लक्ष्य रखती हैं)।

इसके अलावा, ऊपर दिए गए ग्राफ के रूप में, चीन के शोध समुदाय में मानव-मुखी कंप्यूटर विजन कार्यों पर एक उल्लेखनीय रूप से उच्च प्रतिशत कागजात प्रकाशित होते हैं, जो कि कागज़ का तर्क देते हैं कि व्यापक सर्विलांस समाधानों के लिए समर्थन प्रौद्योगिकियों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। इन कार्यों में भावना पहचान, चेहरा पहचान और क्रिया पहचान शामिल हैं।

लेखक टिप्पणी करते हैं:

‘इन अल्गोरिदम को अक्सर सामाजिक मीडिया फोटो में व्यक्तियों को टैग करने जैसे निर्दोष, व्यावसायिक उपयोगों के लिए लागू किया जाता है। लेकिन कंप्यूटर विजन में प्रगति कुछ सरकारों को दमनकारी उद्देश्यों के लिए सर्विलांस प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में सक्षम बना सकती है।’

एक कम खतरनाक नोट पर, लेखकों ने पाया है कि दृश्य सर्विलांस से संबंधित कागजात कंप्यूटर विजन शोध की कुल अवधि में से 10% से कम के लिए जिम्मेदार हैं, और व्यापक शोध को देशों में काफी समान रूप से वितरित किया जाता है।

हालांकि, चीन का वर्चस्व स्पष्ट है, शोधकर्ता दावा करते हैं*:

‘चीनी संस्थागत संबद्धता वाले शोधकर्ता कंप्यूटर विजन और दृश्य सर्विलांस शोध दोनों में प्रकाशनों के एक तिहाई से अधिक के लिए जिम्मेदार थे। ‘

‘यह चीन को दोनों क्षेत्रों में सबसे अधिक उत्पादक देश बनाता है। चीनी शोधकर्ताओं का दृश्य सर्विलांस अनुसंधान में वैश्विक हिस्सा कंप्यूटर विजन अनुसंधान में उनके हिस्से की तुलना में समान दर से बढ़ रहा है।’

नई रिपोर्ट, जिसका शीर्षक दृश्य सर्विलांस के लिए एआई अनुसंधान में रुझान है, 2015-2019 के वर्षों को कवर करने वाले प्रकाशित पत्रों के डेटासेट पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) दृष्टिकोणों के अनुप्रयोग का प्रतिनिधित्व करता है, और एश्विन आचार्य, मैक्स लैंगेनकैम्प और जेम्स डनहम द्वारा लिखा गया है।

अंग्रेजी भाषा पूर्वाग्रह

कागज़ के लेखकों का观察 है कि उनका अध्ययन केवल अंग्रेजी भाषा के वैज्ञानिक पत्रों को छूता है, और गैर-आंग्लफोन प्रकाशनों तक इसका विस्तार करने से इन क्षेत्रों में चीन से अकादमिक प्रयासों का गहरा बर्फबर्ग सामने आ सकता है। इसके अलावा, शोधकर्ताओं का मानना है कि डेटा को पेटेंट डेटा, कैमरा तैनाती और प्रासंगिक सरकारी नीतियों जैसी सहायक जानकारी के साथ बढ़ाने से यह सांख्यिकीय बढ़त बढ़ सकती है।

स्वाभाविक रूप से, कागज़ स्वीकार करता है कि सार्वजनिक और खुले तौर पर प्रकाशित पत्रों का विश्लेषण निजी कॉर्पोरेट या राज्य अनुसंधान, और वर्गीकृत अनुसंधान के लिए खाता नहीं हो सकता है, लेकिन यह एक कार्यशील सूचक है जो इन छिपे हुए डेटा बिंदुओं की अनुपस्थिति में।

वास्तुकला और डेटा

लेखकों ने कोर डेटा पेपर्स विद कोड से डेटा पर एक SciREX डॉक्यूमेंट-लेवल जानकारी निकाली मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिसमें फ्रेमवर्क ने कंप्यूटर विजन और विशेष रूप से सर्विलांस-केंद्रित परियोजनाओं और पहलों से संबंधित कार्यों से संबंधित संदर्भों की पहचान करके पत्रों की प्रासंगिकता का निर्धारण किया।

मॉडल को तब छह अकादमिक डेटासेट में 100 मिलियन से अधिक व्यक्तिगत प्रकाशनों के साथ एक संयुक्त सीएसईटी शरीर के विद्वान साहित्य पर लागू किया गया था। शामिल प्रकाशन मंचों में डाइमेंशंस, वेब ऑफ साइंस, माइक्रोसॉफ्ट अकादमिक ग्राफ, चीन नेशनल नॉलेज इन्फ्रास्ट्रक्चर, आरएक्सआईवी और पेपर्स विद कोड शामिल थे।

आरएक्सआईवी प्रीप्रिंट पर प्रशिक्षित, एक SciBERT वर्गीकरणकर्ता को तब कॉर्पस में कंप्यूटर विजन पत्रों की पहचान करने के लिए कार्य सौंपा गया था।

यह तथ्य कि SciREX और SciBERT अंग्रेजी भाषा दस्तावेजों पर प्रशिक्षित हैं, शोधकर्ताओं को अध्ययन की पहुंच को अंग्रेजी से परे बढ़ाने से रोकता है। इसके बारे में, शोधकर्ता टिप्पणी करते हैं: ‘इसका मतलब है कि राष्ट्रीय तुलना में यह गैर-अंग्रेजी शोध उत्पादन को कम आंकता है, और विशेष रूप से यह संभवतः चीन के विश्व अनुसंधान के हिस्से को कम आंकता है।’

निष्कर्ष

दृश्य सर्विलांस क्षेत्र के भीतर, अध्ययन में पाया गया है कि चेहरा पहचान 2019 के वर्ष में 1,000 से अधिक पत्रों में सबसे बार-बार आने वाला कार्य था। हालांकि, लेखकों का उल्लेख है कि भीड़-गिनती और चेहरा-स्पूफिंग पहचान ‘तेजी से बढ़ने वाले’ क्षेत्र हैं।

अध्ययन के वर्षों के लिए सबसे अधिक बार आने वाले कार्य। संदर्भ स्रोत है ‘सीएसईटी मerged कॉर्पस। परिणाम 22 जुलाई, 2021 को उत्पन्न किए गए’

कागज़ के लेखक मानते हैं कि सर्विलांस से संबंधित कंप्यूटर विजन की स्पष्ट रूप से तटस्थ और कम राजनीतिक रूप से विवादास्पद खोज भी दमनकारी नियंत्रण प्रणालियों में योगदान कर सकती है। ‘क्रिया पहचान’ के लिए, वे देखते हैं कि यह भीड़भाड़ वाले सार्वजनिक स्थानों में ‘असामान्य व्यवहार’ की पहचान करने के लिए उपयोग किया जा सकता है; चेहरा स्पूफिंग के लिए, वे टिप्पणी करते हैं ‘हालांकि कभी-कभी जैवमेट्रिक लॉगिन सिस्टम में या धोखाधड़ी को रोकने के लिए इसका उपयोग किया जाता है, यह पत्रकारों और कार्यकर्ताओं को अपनी पहचान छिपाने से रोक सकता है’; और भावना पहचान के संबंध में, कागज़ टिप्पणी करता है कि ‘इसके गैर-सुरक्षा-उन्मुख और व्यावसायिक उद्देश्यों के अलावा, कुछ शोधकर्ता, फर्म और सरकारी एजेंसियां भीड़भाड़ वाले सार्वजनिक क्षेत्रों में सुरक्षा खतरों की पहचान करने के लिए भावना पहचान को लागू करने का प्रस्ताव करती हैं’.

आम तौर पर, निष्कर्षों में लगता है कि चीन कंप्यूटर विजन शोध में वैश्विक औसत की तुलना में अधिक रुचि रखता है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं:

‘[द] कंप्यूटर विजन और दृश्य सर्विलांस दोनों में चीन का हिस्सा समय के साथ बढ़ा। संयुक्त राज्य अमेरिका, अपने सहयोगियों और भागीदारों के साथ, इन क्षेत्रों में चीन के अकेले प्रकाशित शोध की तुलना में एक समान मात्रा में शोध प्रकाशित किया। हालांकि, इन अन्य क्षेत्रों का वैश्विक सर्विलांस अनुसंधान में हिस्सा स्थिर या गिरा है, जबकि चीन का बढ़ गया है।’

*कागज़ लेखकों का बोल्ड जोर।

पहली बार 6 जनवरी 2022 को प्रकाशित।