Lupo Rosso, Lupo Blu: Riconoscimento Facciale basato sull'intelligenza artificiale e sorveglianza dei palestinesi

Pochi luoghi sulla Terra sono sorvegliati in modo così implacabile come i territori palestinesi occupati.

Nelle strade di Hebron, a posti di blocco affollati A Gerusalemme Est e nella vita quotidiana di milioni di persone, i sistemi di intelligenza artificiale avanzati svolgono ora sia la funzione di guardiani che di guardiani.

Dietro le telecamere e i database si celano due strumenti incredibilmente efficienti: Lupo Rosso e Lupo Blu — sistemi di riconoscimento facciale progettati non per comodità o commercio, ma per il controllo.

Il loro compito: scansionare i volti, confrontarli con vasti database biometrici e decidere se una persona può muoversi liberamente o se deve essere fermata.

Ciò che rende questi sistemi così allarmanti non è solo la tecnologia in sé, ma il modo in cui vengono utilizzati: mirare a un'intera popolazione in base all'etnia, raccogliendo dati senza consenso e inserendo algoritmi nei meccanismi di occupazione.

Nelle sezioni successive, esploreremo il funzionamento di questi sistemi di intelligenza artificiale, dove sono stati impiegati, gli abusi che alimentano e perché la loro importanza va ben oltre la Palestina.

Come operano il Lupo Rosso e il Lupo Blu

Blue Wolf è un'applicazione mobile utilizzata dai soldati in pattuglia. Una rapida foto del volto di un palestinese attiva un controllo incrociato immediato con un ampio archivio biometrico spesso definito dalle truppe come branco di lupi.

La risposta è brutalmente semplice: un codice colore. Verde suggerisce il passaggio; giallo significa fermarsi e interrogarsi; rosso i segnali trattengono o negano l'ingresso.

Blue Wolf non è solo uno strumento di ricerca. Registra nuovi volti. Quando una foto non corrisponde, l'immagine e i metadati possono essere aggiunti al database, creando o espandendo un profilo. Le unità sono state incoraggiate a catturare il maggior numero possibile di volti per "migliorare" il sistema.

Red Wolf trasferisce l'identificazione direttamente al checkpoint. Le telecamere fisse ai tornelli scansionano ogni volto che entra nella gabbia. Il sistema confronta il modello facciale con i profili registrati e visualizza gli stessi colori di triage su uno schermo.

Se il sistema non ti riconosce, non superi il test. Il tuo volto viene quindi acquisito e registrato per la volta successiva.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico sotto il cofano

I fornitori esatti e le architetture modello non sono pubblici. Ma il comportamento è in linea con uno standard. visione computerizzata tubatura:

• rilevamento: Le fotocamere o i sensori del telefono individuano un volto nell'inquadratura.
• Punti di riferimento: I punti chiave (occhi, naso, angoli della bocca) vengono mappati per normalizzare la posa e l'illuminazione.
• Incorporamento: Una rete neurale profonda converte il volto in un vettore compatto ("impronta facciale").
• Corrispondenza: Tale vettore viene confrontato con gli embedding memorizzati utilizzando la similarità del coseno o una ricerca del vicino più prossimo.
• Decisione: Se la somiglianza supera una soglia, il profilo viene restituito con uno stato; in caso contrario, è possibile creare un nuovo profilo.

Ciò che distingue questo modello è la specificità della popolazione. I dati di addestramento e di riferimento comprendono in larga parte volti palestinesi. Questo concentra le prestazioni del modello su un solo gruppo, codificando una forma di profilazione digitale intrinseca.

Su larga scala, i sistemi probabilmente impiegano inferenza del bordo Per la velocità (telefoni e unità di controllo che eseguono modelli ottimizzati) con sincronizzazione asincrona con i server centrali. Ciò riduce al minimo la latenza al tornello mantenendo aggiornato il database centrale.

Le soglie possono essere regolate tramite software. Aumentarle riduce i falsi positivi ma aumenta i falsi negativi; abbassarle produce l'effetto opposto. In un contesto di checkpoint, gli incentivi tendono a sovrastimare le segnalazioni, scaricando l'onere dell'errore sui civili.

Dati, etichette e deriva

Riconoscimento facciale è “buono” solo quanto lo sono i suoi dati.

Le campagne di raccolta di foto di massa di Blue Wolf fungono da acquisizione dati. I volti vengono catturati con diverse luci e angolazioni, con etichette aggiunte post-hoc: identità, indirizzo, legami familiari, professione e un livello di sicurezza.

Queste etichette non sono verità di base. Sono affermazioni amministrative che possono essere obsolete, parziali o errate. Quando queste etichette alimentano il riaddestramento dei modelli, gli errori si consolidano in feature.

Col tempo, deriva del set di dati Si insinua. I bambini diventano adulti. Le persone cambiano aspetto. La scarsità di esempi "concreti" (persone dall'aspetto simile, occlusioni, maschere) può far aumentare i tassi di errore nel mondo reale. Se il monitoraggio e il ribilanciamento sono deboli, il sistema si degrada silenziosamente, pur mantenendo la stessa aura di certezza al checkpoint.

Dove viene distribuito e come si adatta

Settore H2 di Hebron è il crogiolo. Decine di posti di blocco interni regolano gli spostamenti attraverso le strade della Città Vecchia e verso le case palestinesi.

Red Wolf è fissato a tornelli selezionati, creando un imbuto di iscrizione obbligatoriaBlue Wolf prosegue a piedi, estendendo la sua copertura ai mercati, alle strade laterali e alle porte delle case private.

In Gerusalemme Est, le autorità hanno installato sistemi di videosorveglianza con intelligenza artificiale nei quartieri palestinesi e intorno ai luoghi sacri. Le telecamere identificano e tracciano gli individui a distanza, consentendo arresti post-evento eseguendo il video tramite la ricerca facciale.

La densità di sorveglianza è importante. Più telecamere e punti di acquisizione sono presenti, più completo sarà il grafico della popolazione: chi vive dove, chi visita chi, chi frequenta cosa. Una volta definito, questo grafico alimenta non solo il riconoscimento, ma anche l'analisi di rete e i modelli di modelli di vita.

Hebron: una città sotto lockdown digitale

I residenti descrivono i posti di blocco che sembrano più cancelli automatici che valichi di frontiera. Una barriera rossa può impedire a qualcuno di entrare nella propria strada finché non arriva un controllo umano, ammesso che arrivi.

Oltre al controllo degli accessi, la rete di telecamere satura la vita quotidiana. Le lenti sporgono dai tetti e dai lampioni. Alcune puntano verso cortili e finestre. Le persone accorciano le visite, cambiano i percorsi pedonali ed evitano di soffermarsi all'esterno.

Il costo sociale è sottile ma pervasivo: meno raduni nei cortili, meno conversazioni casuali, meno giochi di strada per i bambini. Una città diventa silenziosa non perché è sicura, ma perché è sorvegliata.

Gerusalemme Est: telecamere in ogni angolo

Nella Città Vecchia di Gerusalemme Est e nei quartieri circostanti, il riconoscimento facciale si basa su un'ampia rete di telecamere a circuito chiuso.

I filmati sono ricercabili. I volti di una protesta possono essere confrontati giorni dopo. La logica è semplice: puoi andartene oggi, ma no abbandonare il database.

I residenti parlano del "secondo senso" che si sviluppa, ovvero la consapevolezza di ogni cupola montata su palo, e del censore interno che ne consegue.

La crisi dei diritti umani

Vengono superate più linee rosse contemporaneamente:

• Uguaglianza: Solo i palestinesi sono sottoposti a triage biometrico a questi posti di blocco. Percorsi separati proteggono i coloni da controlli analoghi.
• Consenso: L'iscrizione è involontaria. Rifiutare di sottoporsi alla scansione significa rifiutare di trasferirsi.
• Trasparenza: Le persone non possono vedere, contestare o correggere i dati che le governano.
• Proporzionalità: Una rete biometrica a basso attrito e sempre attiva tratta automaticamente un'intera popolazione come sospetta.

Anche il riconoscimento facciale identifica erroneamente — soprattutto in caso di scarsa illuminazione, occlusione parziale o cambio di età. In questo contesto, una falsa corrispondenza può comportare la detenzione o il rifiuto del passaggio; una mancata corrispondenza può lasciare qualcuno bloccato a un tornello.

Il tributo psicologico

La vita sotto la costante sorveglianza dell'intelligenza artificiale insegna cautela.

Le persone evitano gli assembramenti, modificano le routine e sorvegliano più attentamente i bambini. Le parole vengono soppesate in pubblico. I movimenti sono calcolati.

Molti descrivono l'effetto disumanizzante dell'essere ridotti a un verde, giallo o rosso codice. Il giudizio binario di una macchina diventa il fatto più importante della tua giornata.

Governance, diritto e responsabilità

All'interno di Israele, il riconoscimento facciale ha incontrato resistenze per quanto riguarda la privacy. Nei territori occupati, si applica un regime giuridico diverso, e ordini militari ignorare le norme sulla privacy civile.

Lacune principali:

• Nessuna supervisione indipendente con il potere di verificare set di dati, soglie o tassi di errore.
• Nessun processo di appello per gli individui segnalati o registrati erroneamente.
• Ritenzione indefinita e condivisione di regole per i dati biometrici e i profili derivati.
• Intenzionale intrusione rischio poiché i set di dati e gli strumenti vengono riutilizzati per scopi di intelligence e sorveglianza della rete.

Senza limiti vincolanti, la traiettoria predefinita è espansione: più telecamere, liste di controllo più ampie, integrazioni più approfondite con altri set di dati (telefoni, veicoli, servizi di pubblica utilità).

All'interno del ciclo decisionale

Qui il riconoscimento facciale non opera nel vuoto. È integrato con:

• Liste di controllo: Elenchi di nomi, indirizzi e "associati" che influenzano i risultati dei codici colore.
• Regole di geofencing: Luoghi o finestre temporali che determinano un controllo più approfondito.
• UX dell'operatore: Semplice triage dei colori che incoraggia bias di automazione — deferenza umana verso i risultati delle macchine.
• Dashboard dei comandi: Mappe di calore, avvisi e statistiche che possono trasformare "più fermate" in "prestazioni migliori".

Una volta che le metriche di comando premiano il volume (più scansioni, più segnalazioni, più “trovamenti”), il sistema tende a massimizzare l’attrito per la popolazione che governa.

Cosa lo rende diverso dalla sorveglianza convenzionale

Tre caratteristiche distinguono Red Wolf/Blue Wolf:

1. Cattura obbligatoria: Spesso il movimento richiede una scansione. Opt-out equivale a blocco.
2. Specificità della popolazione: Il modello e il database si concentrano su un gruppo etnico, integrando la discriminazione nel processo.
3. Integrazione operativa: Fornisce un accesso immediato e attiva l'applicazione delle misure, non solo un'analisi a posteriori.

Alcuni elementi richiamano altre implementazioni in tutto il mondo: fitte griglie di telecamere, ricerca dei volti nei filmati delle proteste, polizia predittiva alimentata da etichette distorte.

Ma la fusione tra occupazione militare e movimento guidato dall'intelligenza artificiale è insolitamente evidente. Dimostra come la moderna visione artificiale possa rafforzare i sistemi di segregazione, rendendoli più veloci, più silenziosi e più difficili da contrastare.

I funzionari della sicurezza sostengono che questi strumenti prevengono la violenza e rendono lo screening più efficiente.

I critici ribattono che “l’occupazione efficiente” non è un miglioramento etico. Semplicemente industrializza controllo e sposta il costo dell'errore sui civili che non hanno alcuna possibilità di ricorso.

Cosa guardare dopo

• Crescente modello: Espansione dall'identificazione facciale all'analisi dell'andatura, della voce e del comportamento.
• Regolazione della soglia: Cambiamenti politici che alzano o abbassano silenziosamente i limiti delle partite e l'onere per i civili.
• Fusione dei dati: Collegamento dei dati biometrici ai metadati delle telecomunicazioni, ai lettori di targhe, ai pagamenti e ai servizi di pubblica utilità.
• Esportare: Adozione di sistemi simili “testati in battaglia” da parte di altri governi, commercializzati come soluzioni per la sicurezza delle città intelligenti o delle frontiere.

Conclusione: un avvertimento per il mondo

Al tornello di Hebron o in un vicolo della Porta di Damasco, l'intelligenza artificiale è diventata un decisore permanente sui movimenti umani.

Il pericolo non è solo la telecamera. È il sistema: registrazione obbligatoria, database poco trasparenti, selezione immediata e un vuoto giuridico che tratta un intero popolo come permanentemente sospetto.

Ciò che viene normalizzato è un modello, un modo per governare attraverso algoritmiLa scelta che il mondo intero si trova ad affrontare è se accettare questo modello o tracciare una linea dura prima che il sospetto automatico diventi l'impostazione predefinita della vita pubblica.