CSET: 중국, 컴퓨터 비전 감시 연구에서 세계 1위

새로운 보고서에 따르면 중국의 연구 부문은 세 가지 핵심 AI 관련 감시 기술에 대한 연구를 과도하게 생산하고 있으며, 중국 공산당의 컴퓨터 비전 기술에 대한 일반적인 기여도 서양 국가의 출판 속도와 동일한 속도로 증가하고 있으며, 특히 감시와 관련된 하위 분야에서 서양 국가를 추월하고 있다.

중국의 감시와 관련된 컴퓨터 비전 연구의 하위 분야에서 명백한 선도적 지위. 출처: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

중국이 대단한 선도적 지위를 가지고 있는 세 가지 핵심 영역은 사람 재식별(person re-identification, REID), 군중 계수(crowd counting) 및 스푸핑 감지(spoofing detection, 즉 식별 기술을 무력화하려는 시도를暴露하는 기술)이다.

또한, 위 그래프에 표시된 바와 같이, 중국의 연구 커뮤니티는 인간을 향한 컴퓨터 비전 작업에 대한 논문을 상당히 높은 비율로 출판하고 있으며, 이 논문은 기계 학습을 사용하는 보다广い 감시 솔루션을 지원하는 기술을 나타낸다. 이러한 작업에는 감정 인식, 얼굴 인식, 행동 인식이 포함된다.

저자들은 다음과 같이 말한다:

‘이러한 알고리즘은 종종 사회 미디어 사진에서 개인을 태그하는 것과 같은 양질의 상업적 용도로 적용된다. 그러나 컴퓨터 비전의 발전은 일부 정부가 감시 기술을 억압적인 목적으로 사용할 수 있도록 할 수 있다.’

다소 덜险한 측면에서, 저자들은 시각적 감시와 관련된 논문이 연구 기간 동안 수행된 모든 컴퓨터 비전 연구의 10% 미만을 차지하며, 더广い 연구는 국가 간에 khá均等하게 분포되어 있다고 발견했다.

그러나 중국의 우세성은 명백하다. 연구자들은 다음과 같이 주장한다*:

‘중국 기관과 관련된 연구자들은 컴퓨터 비전 및 시각적 감시 연구의両方에서 출판물의 3분의 1 이상을 차지했다. ‘

‘이로써 중국은 양 분야 모두에서 가장 생산적인 국가가 된다. 중국 연구자의 시각적 감시 연구에 대한 글로벌 기여도는 컴퓨터 비전 연구와 유사한 속도로 증가하고 있다.’

新的 보고서는 인구의 시각적 감시를 위한 AI 연구 동향이라는 제목을 가지고 있으며, 2015-2019년 간의 출판된 논문을 다루는 데이터세트에 자연어 처리(NLP) 접근 방식을 적용한 결과이다. 이 보고서는 Ashwin Acharya, Max Langenkamp 및 James Dunham이 저술했다.

영어 언어 편향

논문의 저자들은 их 연구가 영어 언어 과학 논문만을 다루고 있음을 관찰하며, 비영어권 출판물을 포함하면 이러한 분야에서 중국의 학술적 노력의 더深い 현상을 발견할 수 있을 것이라고 믿는다. 또한, 연구자들은 보조 정보를 추가함으로써, 예를 들어 특허 데이터, 카메라 배치 및 관련 정부 정책을 추가함으로써, 이러한 통계적 우세성을 증가시킬 수 있을 것이라고 믿는다.

당연히, 논문은 공개적으로 출판된 논문을 분석할 수 없기 때문에, 개인 기업 또는 국가 연구, 분류된 연구를 다루지 않는다. 그러나 이러한 숨겨진 데이터 포인트가 없는 경우에 이는 분야 활동의 지표로 사용할 수 있다.

아키텍처 및 데이터

저자들은 핵심 데이터를 얻기 위해 Papers With Code에서 데이터를 사용하여 문서 수준 정보 추출 모델인 SciREX를 훈련시켰다. 이 프레임워크는 컴퓨터 비전, 특히 감시 중심 프로젝트 및 이니셔티브와 관련된 작업에 대한 참조를 식별함으로써 논문의 관련성을 파악했다.

이 모델은 6개의 학술 데이터세트에 걸쳐 1억 개 이상의 개별 출판물을 포함하는 집계된 CSET 학술 문헌에 적용되었다. 포함된 출판 플랫폼은 Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, 중국 국가 지식 인프라, arXiv 및 Papers With Code였다.

Arxiv 전자 논문에서 훈련된 SciBERT 분류기는 então 컴퓨터 비전 논문을 전체 코퍼스에서 식별하는任务를 맡았다.

SciREX와 SciBERT가 영어 문서에서 훈련된 것은 연구자들이 연구의 범위를 영어를 넘어서 확장하지 못하도록 했다. 이를 두고 연구자들은 다음과 같이 말한다: ‘이것은 국가 간 비교에서 비영어 연구 결과를 낮추며, 특히 중국의 세계 연구 결과의 비중을 낮추는 것을 의미한다.’

발견

시각적 감시 분야에서, 연구는 2019년 동안 1,000개 이상의 논문에서 얼굴 인식이 가장 빈번한 작업であったことを 발견했다. 그러나 저자들은 군중 계수 및 얼굴 스푸핑 인식이 ‘급속히 성장하는’ 분야라고 주장한다.

연구에서 조사한 기간 동안 가장 빈번하게 발생하는 작업. 인용된 출처는 ‘CSET 합성 코퍼스. 2021년 7월 22일 생성된 결과’이다.

논문의 저자들은 컴퓨터 비전의 apparentemente 더 ‘중립적’인 감시와 관련된 연구도 억압적인 제어 시스템에 기여할 수 있다고 주장한다. ‘행동 인식’에 대해, 이는拥挤한 공공 장소에서 ‘비정상적인 행동’을 식별하는 데 사용될 수 있다고 주장한다; 얼굴 스푸핑에 대해, 논문은 다음과 같이 말한다: ‘때때로 생체 인증 시스템이나 사기 방지를 위해 사용되지만, 언론인과 활동가가 자신의 정체성을 숨길 수 없도록 할 수도 있다.’; 감정 인식에 대해서는, 논문은 다음과 같이 말한다: ‘비안전성 지향적이고 상업적인 목적 외에도, 일부 연구자, 회사, 정부 기관은拥挤한 공공 장소에서 보안 위협을 식별하기 위해 감정 인식을 적용하는 것을 제안한다.’.

일반적으로, 발견은 중국이 컴퓨터 비전 연구에 비해 평균적으로 더 관심이 많음을 나타낸다.

저자들은 다음과 같이 결론을 내린다:

‘중국에서 컴퓨터 비전 및 시각적 감시의 비중은 시간이 지남에 따라 증가했다. 미국과 그 동맹국 및 파트너들은 중국이 단독으로 출판한 것과 유사한 양의 연구를 이러한 분야에서 출판했다. 그러나 다른 지역의 글로벌 감시 연구의 비중은 안정적이거나 감소했지만 중국의 비중은 증가했다.’

*논문의 저자들의 강조.

최초로 2022년 1월 6일에 출판되었다.