Червоний вовк, синій вовк: розпізнавання облич на основі штучного інтелекту та спостереження за палестинцями

Мало які місця на Землі перебувають під таким невпинним наглядом, як окуповані палестинські території.

На вулицях Хеврону, о переповнені контрольно-пропускні пункти У Східному Єрусалимі, а також у повсякденному житті мільйонів людей, передові системи штучного інтелекту тепер виконують роль одночасно вартових і наглядачів.

За камерами та базами даних стоять два вражаюче ефективні інструменти — Червоний вовк і Синій вовк — системи розпізнавання облич, розроблені не для зручності чи комерції, а для контролю.

Їхнє завдання: сканувати обличчя, зіставляти їх з величезними біометричними базами даних та вирішувати, чи може хтось вільно пересуватися, чи його потрібно зупинити.

Ці системи викликають таку тривогу не лише сама технологія, а й те, як вони використовуються — орієнтація на все населення на основі етнічної приналежності, збір даних без згоди та вбудовування алгоритмів у механізм окупації.

У наступних розділах ми розглянемо, як працюють ці системи штучного інтелекту, де вони були розгорнуті, які зловживання вони підживлюють, і чому вони важливі далеко за межами Палестини.

Як діють Червоний Вовк та Синій Вовк

«Блакитний вовк» – це мобільний додаток, який використовують солдати під час патрулювання. Швидке фото обличчя палестинця запускає миттєву перевірку у великому біометричному сховищі, яке війська часто називають Вовк Пак.

Відповідь брутально проста: колірний код. зелений пропонує пройти; жовтий означає зупинитися та поставити запитання; червоний сигнали затримують або забороняють вхід.

«Синій вовк» – це не просто інструмент пошуку. Він реєструє нові обличчя. Якщо фотографія не збігається, зображення та метадані можна додати до бази даних, створивши або розширивши профіль. Підрозділам рекомендується фіксувати якомога більше облич, щоб «покращити» систему.

«Червоний Вовк» переміщує ідентифікаційні дані до самого контрольно-пропускного пункту. Стаціонарні камери на турнікетах сканують кожне обличчя, яке входить до клітки. Система порівнює шаблон обличчя із зареєстрованими профілями та відображає на екрані ті ж кольори сортування.

Якщо система вас не розпізнає, ви не проходите. Ваше обличчя потім фіксується та реєструється для наступного разу.

Штучний інтелект та машинне навчання під капотом

Точні постачальники та архітектури моделей не є публічними. Але поведінка відповідає стандарту комп'ютер-зір трубопровід:

• Виявлення: Камери або сенсори телефону виявляють обличчя в кадрі.
• Орієнтири: Ключові точки (очі, ніс, куточки рота) відображаються на карті для нормалізації пози та освітлення.
• Вбудовування: Глибока нейронна мережа перетворює обличчя на компактний вектор («відбиток обличчя»).
• Відповідність: Цей вектор порівнюється зі збереженими вбудовуваннями за допомогою косинусної подібності або пошуку найближчого сусіда.
• Прийняття рішень: Якщо подібність перевищує поріг, профіль повертається зі статусом; в іншому випадку може бути створено новий профіль.

Відмінною особливістю тут є специфічність популяції. Навчальні та довідкові дані переважно містять палестинські обличчя. Це зосереджує ефективність моделі на одній групі — і кодифікує форму цифрового профілювання за задумом.

У великих масштабах системи, ймовірно, використовують виведення на ребра для швидкості (телефони та контрольно-пропускні пункти з оптимізованими моделями) з асинхронною синхронізацією з центральними серверами. Це мінімізує затримку на турнікеті, зберігаючи центральну базу даних актуальною.

Порогові значення можна налаштувати програмно. Їх підвищення зменшує кількість хибнопозитивних результатів, але збільшує кількість хибнонегативних; їх зниження має протилежний ефект. У контексті контрольних точок стимули зміщуються в бік надмірного позначення помилок, перекладаючи тягар помилок на цивільних осіб.

Дані, мітки та дрейф

Розпізнавання обличчя є настільки «хорошим», як і його дані.

Масові фотокампанії Blue Wolf виконують функцію збору даних. Обличчя фіксуються за різного освітлення та ракурсів, а позначки додаються постфактум: особа, адреса, сімейні зв'язки, професія та рейтинг безпеки.

Ці позначення не є істиною. Це адміністративні твердження, які можуть бути застарілими, упередженими або неправильними. Коли такі позначення сприяють перенавчанню моделі, помилки перетворюються на ознаки.

Через деякий час, дрейф набору даних підкрадається. Діти стають дорослими. Люди змінюють зовнішність. Нестача «переконливих» прикладів (схожі на вигляд люди, перекриття, маски) може завищити рівень помилок у реальному світі. Якщо моніторинг та перебалансування слабкі, система непомітно деградує, зберігаючи при цьому ту саму ауру впевненості на контрольній точці.

Де розгортається та як масштабується

H2-сектор Хеврона є випробуванням. Десятки внутрішніх контрольно-пропускних пунктів регулюють рух вулицями Старого міста та до палестинських будинків.

Червоний Вовк закріплений на окремих турнікетах, створюючи обов'язкова воронка реєстрації«Синій Вовк» іде пішки, поширюючи покриття на ринки, бічні вулиці та приватні будинки.

In Влада Східного Єрусалиму встановила відеоспостереження зі штучним інтелектом у палестинських районах та навколо святих місць. Камери ідентифікують та відстежують людей на відстані, що дозволяє арешти після події шляхом запуску відео за допомогою пошуку облич.

Щільність спостереження має значення. Чим більше камер і точок захоплення, тим повніший графік населення: хто де живе, хто кого відвідує, хто що відвідує. Після встановлення цей графік забезпечує не лише розпізнавання, а й мережеву аналітику та моделі життєвого циклу.

Хеврон: місто під цифровим локдауном

Мешканці описують контрольно-пропускні пункти які менше схожі на прикордонні переходи, а більше на автоматичні ворота. Червоний екран може заблокувати когось на власній вулиці, доки не прибуде людина, яка його заблокує, — якщо вона взагалі прибуде.

Окрім контролю доступу, сітка камер насичує повсякденне життя. Лінзи стирчать з дахів та ліхтарних стовпів. Деякі спрямовані у внутрішні двори та вікна. Люди скорочують кількість відвідувань, змінюють пішохідні маршрути та уникають затримуватися на вулиці.

Соціальна ціна ледь помітна, але всеохоплююча: менше зібрань у дворі, менше випадкових розмов, менше вуличних ігор для дітей. Місто стає тихим не тому, що воно безпечне, а тому, що за ним спостерігають.

Східний Єрусалим: Камери в кожному кутку

У Старому місті Східного Єрусалиму та навколишніх районах розпізнавання облич працює на розгалуженій системі відеоспостереження.

Відеозаписи можна шукати. Обличчя учасників протесту можна зіставити через кілька днів. Логіка проста: ви можете піти сьогодні, але ви НЕ буде залишити базу даних.

Мешканці говорять про «друге чуття», яке розвивається — усвідомлення кожного купола, встановленого на стовпі, — та внутрішній цензор, який з ним пов’язаний.

Криза прав людини

Перетинається одразу кілька червоних ліній:

• рівність: На цих контрольно-пропускних пунктах біометричному сортуванню підлягають лише палестинці. Окремі маршрути захищають поселенців від аналогічної перевірки.
• Згода: Реєстрація є примусовою. Відмова від сканування означає відмову від переїзду.
• Прозорість: Люди не можуть бачити, оскаржувати або виправляти дані, які ними керують.
• Пропорційність: Біометрична мережа з низьким тертям, яка завжди ввімкнена, за замовчуванням вважає всю популяцію підозрілою.

Розпізнавання обличчя також неправильно ідентифікує — особливо за поганого освітлення, часткової оклюзії або зміни віку. У таких умовах хибне збігання може означати затримку або відмову в проході; пропущене збігання може призвести до того, що хтось залишиться біля турнікета.

Психологічний удар

Життя під постійним наглядом штучного інтелекту вчить обережності.

Люди уникають зібрань, змінюють розпорядок дня та ретельніше стежать за дітьми. Слова на публіці зважуються. Рухи прораховуються.

Багато хто описує дегуманізуючий ефект зведення до зелений, жовтий або червоний код. Бінарне судження машини стає найважливішим фактом вашого дня.

Управління, право та підзвітність

Усередині Ізраїлю розпізнавання облич зіткнулося з перешкодами щодо конфіденційності. На окупованих територіях діє інший правовий режим, і військові ордени ігнорувати норми цивільного захисту конфіденційності.

Ключові прогалини:

• Відсутність незалежного нагляду з повноваженнями проводити аудит наборів даних, порогових значень або коефіцієнтів помилок.
• Немає процедури апеляції для осіб, помилково позначених або зареєстрованих.
• Невизначене утримання та правила обміну біометричними даними та похідними профілями.
• Повзучість мети ризик, оскільки набори даних та інструменти перепрофілюються для таргетування розвідувальних даних та мережевого спостереження.

Без обмежень, траєкторія за замовчуванням така: розширення: більше камер, ширші списки спостереження, глибша інтеграція з іншими наборами даних (телефони, транспортні засоби, комунальні послуги).

Усередині циклу прийняття рішень

Розпізнавання обличчя тут не працює у вакуумі. Воно поєднане з:

• Списки спостереження: Списки імен, адрес та «партнерів», які визначають результати кольорового кодування.
• Правила геозонування: Місця або часові вікна, що викликають посилену перевірку.
• UX оператора: Просте колірне сортування, яке заохочує ухил автоматизації — людська повага до машинної продукції.
• Панелі керування командами: Теплові карти, сповіщення та статистика, які можуть перетворити «більше зупинок» на «кращу продуктивність».

Як тільки показники командування призують за обсяг — більше сканувань, більше прапорців, більше «знахідок» — система починає рухатися до максимізації тертя для популяції, якою вона керує.

Чим це відрізняється від звичайного спостереження

Три риси відрізняють Червоного Вовка від Синього Вовка:

1. Обов'язкове захоплення: Рух часто вимагає сканування. Відмова дорівнює блокуванню.
2. Специфічність популяції: Модель і база даних зосереджені на одній етнічній групі, що передбачає дискримінацію.
3. Операційна інтеграція: Миттєво обмежує доступ до виводу та запускає правоохоронні заходи, а не лише аналіз після фактів.

Елементи перегукуються з іншими розгортаннями по всьому світу: щільні сітки камер, пошук облич на відеозаписах протестів, прогнозна поліція, що базується на перекручених ярликах.

Але поєднання військової окупації та руху, обмеженого штучним інтелектом, є надзвичайно разючим. Воно демонструє, як сучасний комп'ютерний зір може посилити системи сегрегації, зробивши їх швидшими, тихішими та складнішими для оскарження.

Співробітники служби безпеки стверджують, що ці інструменти запобігають насильству та спрощують перевірку більш ефективний.

Критики заперечують, що «ефективна зайнятість» не є етичним оновленням. Вона просто індустріалізує контроль — і перекладає вартість помилки на цивільних осіб, які не мають жодних засобів правового захисту.

Що подивитися далі

• Повзучість моделі: Розширення від ідентифікації обличчя до аналітики ходи, голосу та поведінки.
• Налаштування порогу: Зміни в політиці, які непомітно підвищують або знижують планку відповідності вимогам — і тягар для цивільних осіб.
• Об'єднання даних: Зв'язування біометрії з метаданими телекомунікацій, зчитувачами номерних знаків, платежами та комунальними послугами.
• Експорт: Впровадження подібних «перевірених у боях» систем іншими урядами, що рекламуються як рішення для розумних міст або безпеки кордонів.

Висновок: Попередження для світу

На турнікеті в Хевроні чи в провулку біля Дамаських воріт штучний інтелект став постійною особою, яка приймає рішення щодо пересування людей.

Небезпека полягає не лише в камері. Це система: обов'язкова реєстрація, непрозорі бази даних, миттєве сортування та правовий вакуум, який ставиться до цілого народу як до постійного підозрюваного.

Нормалізується шаблон — спосіб управління за допомогою алгоритмівВибір, що стоїть перед ширшим світом, полягає в тому, чи прийняти цей шаблон, чи провести жорстку межу, перш ніж автоматична підозра стане стандартною налаштуванням суспільного життя.