Kızıl Kurt, Mavi Kurt: Yapay Zeka Destekli Yüz Tanıma ve Filistinlilerin Gözetimi

Dünyada işgal altındaki Filistin toprakları kadar amansızca gözetlenen çok az yer vardır.

Hebron sokaklarında, kalabalık kontrol noktaları Doğu Kudüs'te ve milyonlarca insanın günlük yaşamında, gelişmiş yapay zeka sistemleri artık hem bekçi hem de gözcü görevi görüyor.

Kameraların ve veritabanlarının arkasında ürkütücü derecede etkili iki araç var: Kırmızı Kurt ve Mavi Kurt — yüz tanıma sistemleri kolaylık veya ticaret için değil, kontrol için tasarlanmıştır.

Görevleri: Yüzleri taramak, bunları geniş biyometrik veri tabanlarıyla karşılaştırmak ve birinin serbestçe hareket edip edemeyeceğine veya durdurulması gerekip gerekmediğine karar vermek.

Bu sistemleri bu kadar endişe verici kılan şey yalnızca teknolojinin kendisi değil, aynı zamanda bunların kullanılma biçimidir. etnik kökene dayalı olarak tüm bir nüfusu hedeflemek, rızası olmadan veri toplamak ve işgal mekanizmasına algoritmalar yerleştirmek.

Önümüzdeki bölümlerde bu yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını, nerelerde konuşlandırıldığını, hangi suistimalleri körüklediğini ve Filistin'in çok ötesinde neden önemli olduğunu inceleyeceğiz.

Kırmızı Kurt ve Mavi Kurt Nasıl Çalışır?

Blue Wolf, devriye gezen askerler tarafından taşınan bir mobil uygulamadır. Bir Filistinlinin yüzünün hızlı bir fotoğrafı, askerlerin genellikle "Blue Wolf" olarak adlandırdığı büyük bir biyometrik veri deposuyla anında çapraz kontrol yapılmasını sağlar. Kurt sürüsü.

Cevap son derece basit: Bir renk kodu. Yeşil geçmeyi önerir; Sarı dur ve sorgula anlamına gelir; kırmızı sinyaller girişi engeller veya durdurur.

Blue Wolf sadece bir arama aracı değil. Yeni yüzler kaydediyor. Bir fotoğraf eşleşmediğinde, görüntü ve meta veriler veritabanına eklenerek bir profil oluşturulabilir veya genişletilebilir. Birimlerin, sistemi "geliştirmek" için mümkün olduğunca çok yüz yakalamaları teşvik ediliyor.

Red Wolf, kimlik doğrulamasını kontrol noktasına taşır. Turnikelerdeki sabit kameralar, kafese giren her yüzü tarar. Sistem, yüz şablonunu kayıtlı profillerle karşılaştırır ve ekranda aynı sınıflandırma renklerini görüntüler.

Sistem sizi tanımazsa, geçemezsiniz. Yüzünüz yakalanır ve bir sonraki sefer için kaydedilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Perde Arkasında

Kesin satıcılar ve model mimarileri kamuya açık değildir. Ancak davranış standart bir yaklaşımla uyumludur. bilgisayar görüşü boru hattı:

• Algılama: Kameralar veya telefon sensörleri, çerçevedeki yüzü tespit eder.
• Dönüm noktası: Poz ve aydınlatmayı normalleştirmek için anahtar noktalar (gözler, burun, ağız köşeleri) haritalanır.
• gömme: Derin bir sinir ağı, yüzü kompakt bir vektöre ("yüz izi") dönüştürür.
• Eşleştirme: Bu vektör, kosinüs benzerliği veya en yakın komşu araması kullanılarak depolanan yerleştirmelerle karşılaştırılır.
• Karar Verme: Benzerlik bir eşik değerini aşarsa profil bir durumla birlikte döndürülür; aksi takdirde yeni bir profil oluşturulabilir.

Burada ayırt edici olan, nüfusa özgü olmasıdır. Eğitim ve referans verileri büyük ölçüde Filistinli yüzlerden oluşmaktadır. Bu, model performansını tek bir gruba odaklar ve tasarıma göre bir tür dijital profillemeyi kodlar.

Ölçekte, sistemler muhtemelen şunları kullanır: kenar çıkarımı Hız için (optimize edilmiş modeller çalıştıran telefonlar ve kontrol noktası üniteleri) merkezi sunucularla eşzamansız senkronizasyon. Bu, merkezi veritabanını güncel tutarken turnikedeki gecikmeyi en aza indirir.

Eşikler yazılımla ayarlanabilir. Eşikleri yükseltmek yanlış pozitifleri azaltırken yanlış negatifleri artırır; düşürmek ise tam tersi etki yaratır. Bir kontrol noktası bağlamında, teşvikler aşırı bayrak kullanımına doğru kayar ve hata yükünü sivillere yükler.

Veri, Etiketler ve Kayma

Yüz tanıma ancak verileri kadar "iyidir".

Blue Wolf'un toplu fotoğraf toplama kampanyaları veri toplama işlevi görüyor. Yüzler, farklı ışık ve açılarda çekiliyor ve sonradan eklenen etiketlerle görüntüleniyor: kimlik, adres, aile bağları, meslek ve güvenlik derecesi.

Bu etiketler kesin bir gerçek değil. Güncelliğini yitirmiş, önyargılı veya yanlış olabilen idari iddialardır. Bu tür etiketler model yeniden eğitimini beslediğinde, hatalar özelliklere dönüşür.

Mesai, veri kümesi kayması sızar. Çocuklar yetişkin olur. İnsanların görünüşü değişir. "Sert" örneklerin (benzer görünümlü insanlar, örtüler, maskeler) kıtlığı, gerçek dünyadaki hata oranlarını artırabilir. İzleme ve yeniden dengeleme zayıfsa, sistem sessizce geriler; ancak kontrol noktasında aynı kesinlik havasını korur.

Nereye Dağıtılıyor ve Nasıl Ölçekleniyor?

Hebron'un H2 sektörü potadır. Eski Şehir sokaklarından Filistinlilerin evlerine kadar olan geçişler, düzinelerce iç kontrol noktası tarafından düzenleniyor.

Kırmızı Kurt, seçili turnikelere sabitlenerek zorunlu kayıt hunisiBlue Wolf yürüyerek onları takip ediyor ve kapsama alanını pazarlara, ara sokaklara ve özel kapı önlerine kadar genişletiyor.

In Doğu Kudüs yetkilileri, Filistinli mahallelerine yapay zeka destekli güvenlik kamerası yerleştirdi ve kutsal alanların çevresinde. Kameralar, bireyleri uzaktan tespit edip takip ederek, olay sonrası tutuklamalar Yüz araması ile video çalıştırarak.

Gözetim yoğunluğu önemlidir. Ne kadar çok kamera ve kayıt noktası olursa, nüfus grafiği o kadar eksiksiz olur: kim nerede yaşıyor, kim kimi ziyaret ediyor, kim neye katılıyor. Bu grafik oluşturulduktan sonra, yalnızca tanıma değil, aynı zamanda ağ analitiği ve yaşam modeli modellerini de besler.

El Halil: Dijital Karantina Altındaki Bir Şehir

Sakinler kontrol noktalarını anlatıyor Sınır geçişlerinden çok otomatik kapılara benzeyen bir şey. Kırmızı bir ekran, bir insan müdahalesi gelene kadar (eğer gelirse) bir insanı kendi sokağından kilitleyebilir.

Erişim kontrolünün ötesinde, kamera ağı günlük yaşamı da kapsıyor. Mercekler çatılardan ve sokak lambalarından dışarı fırlıyor. Bazıları avlulara ve pencerelere bakıyor. İnsanlar ziyaretlerini kısaltıyor, yürüyüş rotalarını değiştiriyor ve dışarıda oyalanmaktan kaçınıyor.

Sosyal maliyet ince ama yaygın: avluda daha az buluşma, daha az tesadüfi sohbet, çocuklar için daha az sokak oyunu. Bir şehir, güvenli olduğu için değil, izlendiği için sessizleşir.

Doğu Kudüs: Her Köşede Kamera

Doğu Kudüs'ün Eski Kent bölgesinde ve çevresindeki mahallelerde yüz tanıma sistemi, geniş bir CCTV omurgasına dayanıyor.

Görüntüler aranabilir. Bir protestodan yüzler günler sonra bile eşleştirilebilir. Mantık basit: Bugün ayrılabilirsiniz, ancak... alışkanlık veritabanından çıkın.

Sakinler, geliştirdiğiniz "ikinci his"ten, yani her direğe monte edilmiş kubbenin farkındalığından ve bununla birlikte gelen dahili sansürden bahsediyorlar.

İnsan Hakları Krizi

Birkaç kırmızı çizgi aynı anda aşıldı:

• eşitlik: Bu kontrol noktalarında yalnızca Filistinliler biyometrik sınıflandırmaya tabi tutulmaktadır. Ayrı rotalar, yerleşimcileri benzer incelemelerden korumaktadır.
• Razı olmak: Kayıt zorunlu değildir. Taramayı reddetmek, taşınmayı reddetmek anlamına gelir.
• Şeffaflık: İnsanlar kendilerini yöneten verileri göremez, itiraz edemez veya düzeltemez.
• Ölçülülük: Düşük sürtünmeli, sürekli açık bir biyometrik tarama ağı, varsayılan olarak tüm bir nüfusu şüpheli olarak değerlendirir.

Yüz tanıma aynı zamanda yanlış tanımlamalara da neden olur — özellikle yetersiz aydınlatma, kısmi kapanma veya yaş değişikliği durumunda. Bu ortamda, yanlış bir eşleşme gözaltına alınma veya geçişin engellenmesi anlamına gelebilir; kaçırılan bir eşleşme ise kişiyi turnikede mahsur bırakabilir.

Psikolojik Ücret

Yapay zekanın sürekli gözetimi altında yaşamak dikkatli olmayı öğretiyor.

İnsanlar kalabalıklardan kaçınıyor, rutinlerini değiştiriyor ve çocuklarını daha yakından denetliyor. Toplum içinde sözler tartılıyor. Hareketler hesaplanıyor.

Birçok kişi, bir şeye indirgenmenin insanlıktan çıkarıcı etkisini şöyle anlatıyor: yeşil, sarı veya kırmızı kod. Bir makinenin ikili yargısı, gününüzün en önemli gerçeği haline gelir.

Yönetişim, Hukuk ve Hesap Verebilirlik

İsrail'in iç kesimlerinde yüz tanıma teknolojisi gizlilik konusunda tepkiyle karşılandı. İşgal altındaki topraklarda ise farklı bir yasal düzenleme uygulanıyor ve askeri siparişler sivil mahremiyet normlarını geçersiz kılmak.

Temel boşluklar:

• Bağımsız bir denetim yok veri kümelerini, eşikleri veya hata oranlarını denetleme yetkisine sahip.
• İtiraz süreci yok Yanlışlıkla işaretlenen veya kaydedilen kişiler için.
• Tanımsız tutma ve biyometrik veriler ve türetilen profiller için paylaşım kuralları.
• Amaç sürünmesi Veri kümeleri ve araçların istihbarat hedeflemesi ve ağ gözetimi için yeniden kullanılmasıyla risk artıyor.

Bağlayıcı sınırlamalar olmadan, varsayılan yörünge genişleme: daha fazla kamera, daha geniş izleme listeleri, diğer veri kümeleriyle (telefonlar, araçlar, kamu hizmetleri) daha derin entegrasyonlar.

Karar Döngüsünün İçinde

Yüz tanıma teknolojisi burada boşlukta çalışmıyor. Şunlarla bütünleşmiş durumda:

• İzleme listeleri: Sonuçları renk kodlarıyla yönlendiren isim, adres ve "ortak" listeleri.
• Coğrafi sınırlama kuralları: Daha fazla incelemeye neden olan yerler veya zaman pencereleri.
• Operatör UX: Teşvik eden basit renk sınıflandırması otomasyon yanlılığı — insanın makine çıktısına saygısı.
• Komut panoları: "Daha fazla durağı" "daha iyi performansa" dönüştürebilecek ısı haritaları, uyarılar ve istatistikler.

Komuta ölçümleri hacmi ödüllendirdiğinde (daha fazla tarama, daha fazla işaretleme, daha fazla "bulgu") sistem, yönettiği nüfus için sürtünmeyi en üst düzeye çıkarmaya doğru yönelir.

Geleneksel Gözetimden Farkı Nedir?

Red Wolf/Blue Wolf'u farklı kılan üç özellik:

1. Zorunlu yakalama: Hareket etmek çoğu zaman tarama gerektirir. Vazgeçmek, kilitlemek anlamına gelir.
2. Nüfus özgüllüğü: Model ve veritabanı tek bir etnik gruba odaklanıyor ve ayrımcılığı sürecin bir parçası haline getiriyor.
3. Operasyonel entegrasyon: Çıktılar anında erişimi başlatır ve sadece sonradan analiz yapmayı değil, aynı zamanda yaptırımı da tetikler.

Dünya çapındaki diğer uygulamalara benzer unsurlar: yoğun kamera ızgaraları, protesto görüntülerinde yüz araması, çarpık etiketlerle beslenen öngörücü polislik.

Ancak askeri işgal ile yapay zekâ destekli hareketin birleşimi alışılmadık derecede çarpıcı. Modern bilgisayarlı görmenin ayrımcılık sistemlerini nasıl daha sertleştirebileceğini, onları daha hızlı, daha sessiz ve itiraz edilmesi daha zor hale getirebileceğini gösteriyor.

Güvenlik yetkilileri, bu araçların şiddeti önlediğini ve taramayı kolaylaştırdığını savunuyor. daha verimli.

Eleştirmenler, "verimli işgalin" etik bir yükseltme olmadığını savunuyor. sanayileşir kontrolü ele geçiriyor ve hatanın maliyetini hiçbir başvuru yolu olmayan sivillerin üzerine yıkıyor.

Daha Sonra Ne İzleyeceksiniz

• Model kayması: Yüz tanımadan yürüyüş, ses ve davranış analitiğine geçiş.
• Eşik ayarı: Maç çıtalarını sessizce yükselten veya düşüren ve sivil yükü artıran politika değişiklikleri.
• Veri birleştirme: Biyometrik verilerin telekomünikasyon meta verilerine, plaka okuyuculara, ödemelere ve kamu hizmetlerine bağlanması.
• İhracat: Benzer "savaşta test edilmiş" sistemlerin diğer hükümetler tarafından akıllı şehir veya sınır güvenlik çözümleri olarak pazarlanması.

Sonuç: Dünya İçin Bir Uyarı

El Halil turnikesinde veya Şam Kapısı'ndaki bir sokakta, yapay zeka insan hareketleri üzerinde kalıcı bir karar verici haline geldi.

Tehlike yalnızca kamerada değil. Sistemde: zorunlu kayıt, şeffaf olmayan veri tabanları, anında sınıflandırma ve tüm bir halkı kalıcı olarak şüpheli olarak gören yasal bir boşluk.

Normalleştirilen şey bir şablondur; bir yoldur algoritmalar aracılığıyla yönetmekDünyanın geri kalanının karşı karşıya olduğu seçim, bu şablonu kabul etmek mi, yoksa otomatik şüphe kamusal yaşamın varsayılan ayarı haline gelmeden önce kesin bir çizgi çekmek mi gerektiğidir.