CSET: Kina leder världen inom datorseendeövervakningsforskning

En ny rapport från Center for Security and Emerging Technology (CSET) har funnit att Kinas forskningssektor producerar “en oproportionerligt stor andel” av forskning inom tre kärnområden för AI-relaterad övervakningsteknik, och att KKP:s mer allmänna bidrag till datorseende-teknologier växer i samma takt, och påfallande överträffar västerländska publiceringshastigheter.

Kinas tydliga ledning inom forskningsinitiativ inom mer kontroversiella subsektorer av datorseende-forskning, främst relaterad till övervakning. Källa: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

De tre nyckelområden där Kina har en massiv ledning är personomidentifiering (REID), folksamling och spoofing-detektion (dvs. tekniker som syftar till att avslöja försök att kringgå identifieringstekniker).

Dessutom, som visas i grafen ovan, publicerar Kinas forskarsamhälle en betydligt högre procent av artiklar om människo-orienterade datorseende-uppgifter som, enligt rapporten, representerar stödteknologier för bredare övervakningslösningar som använder maskinlärning. Dessa uppgifter inkluderar känslighetsigenkänning, ansiktsigenkänning och aktionsigenkänning.

Författarna kommenterar:

‘Dessa algoritmer används ofta för harmlösa, kommersiella ändamål, såsom att markera individer i sociala medie-foton. Men framsteg inom datorseende kan också ge vissa regeringar möjlighet att använda övervakningsteknik för repressiva ändamål.’

På ett mindre illavarslande sätt har författarna funnit att artiklar relaterade till visuell övervakning utgör mindre än 10% av all datorseende-forskning som utfördes under studieperioden, och att den bredare forskningen är ganska jämnt fördelad över länder.

Men Kinas dominans är tydlig, hävdar forskarna*:

‘Forskare med kinesiska institutionella tillhörigheter var ansvariga för mer än en tredjedel av publikationerna inom både datorseende och visuell övervakningsforskning.

‘Detta gör Kina till långt den mest produktiva nationen inom båda områdena. Kinesiska forskares andel av den globala visuella övervakningsforskningen växer i samma takt som deras andel av datorseende-forskningen.’

Den nya rapporten, med titeln Trender i AI-forskning för visuell övervakning av befolkningar, representerar tillämpningen av Natural Language Processing (NLP)-metoder på en dataset av publicerade artiklar som täcker åren 2015-2019, och är skriven av Ashwin Acharya, Max Langenkamp och James Dunham.

Engelskspråkig bias

Rapportförfattarna observerar att deras studie endast berör engelskspråkiga vetenskapliga artiklar, och att en utvidgning till icke-anglofona publikationer kan avslöja en djupare isberg av akademiskt företag från Kina inom dessa sektorer. Dessutom tror forskarna att tillägg av data med hjälp av auxiliär information, såsom patentdata, kamerainstallation och relevanta regeringspolitik, kan öka denna statistiska ledning.

Naturligtvis medger rapporten att analys av offentliga och öppet publicerade artiklar inte kan ta hänsyn till privat korporativ eller statlig forskning, och klassificerad forskning, men är ett fungerande index för sektorns aktivitet i avsaknad av dessa dolda datapunkter.

Arkitektur och data

Författarna härledde kärndata genom att träna en SciREX-dokumentnivåinformationsextraktionsmodell på data från Papers With Code, med ramverket som härledde relevansen av artiklar genom att identifiera referenser till uppgifter relaterade till datorseende, och särskilt till övervakningscentrerade projekt och initiativ.

Modellen tillämpades sedan på en sammanställd CSET-kropp av vetenskaplig litteratur som innehåller mer än 100 miljoner enskilda publikationer över sex akademiska dataset. Publiceringsplattformarna som var inblandade var Dimensions, Web of Science, Microsoft Academic Graph, China National Knowledge Infrastructure, arXiv och Papers With Code.

Tränad på Arxiv-förtryck, tilldelades en SciBERT-klassificerare uppgiften att identifiera datorseende-artiklar över hela korpusen.

Det faktum att SciREX och SciBERT är tränade på engelskspråkiga dokument förhindrade forskarna från att utöka studiens räckvidd bortom engelska. Om detta kommenterar forskarna: ‘Detta innebär att i nationella jämförelser det underskattar icke-engelsk forskningsoutput, och särskilt det troligen underskattar Kinas andel av världens forskning.’

Resultat

Inom den visuella övervakningssektorn finner studien att ansiktsigenkänning var den mest återkommande uppgiften, som förekom i mer än tusen artiklar för året 2019. Men författarna noterar att folksamling och ansikts-spoofing-igenkänning är “snabbt växande” områden.

Från rapporten, de mest frekvent förekommande uppgifterna som identifierats för de studerade åren. Citerad källa är ‘CSET sammanställd korpus. Resultat genererades den 22 juli 2021’

Författarna till rapporten anser att även de till synes mer “neutrala” och mindre politiskt laddade datorseende-aktiviteterna relaterade till övervakning också kan bidra till repressiva kontrollsystem. För “aktionsigenkänning” observerar de att detta kan användas för att identifiera “avvikande beteende” i överfulla offentliga utrymmen; för ansikts-spoofing kommenterar de ‘Medan det ibland används i biometrisk inloggning eller för att förhindra bedrägeri, kan det också förhindra journalister och aktivister från att dölja sin identitet’; och med avseende på känslighetsigenkänning kommenterar rapporten att ‘Förutom dess icke-säkerhetsinriktade och kommersiella syften, föreslår vissa forskare, företag och regeringsorgan att tillämpa känslighetsigenkänning för att identifiera säkerhetshot i överfulla offentliga områden’.

I allmänhet tycks resultaten visa att Kina är ovanligt intresserat av datorseende-forskning, jämfört med det globala genomsnittet.

Författarna slutsatsar:

‘[Den] andel av både datorseende och visuell övervakning från Kina ökade över tiden. USA, tillsammans med dess allierade och partner, publicerade en liknande mängd forskning inom dessa områden som Kina publicerade ensam. Men dessa andra regioners andel av den globala övervakningsforskningen var stabil eller minskade medan Kinas ökade.’

*Rapportförfattarnas fetstil.

Publicerad första gången den 6 januari 2022.