智能监控中隐私与安全之间的错误选择

 
在监视的隐私和安全之间是否有真正的选择?随着人工智能的不断发展，我们已经越来越关注隐私。美国公民自由联盟(American Civil Liberties Union)在2019年的一份报告中发出了不祥的警告：基于人工智能的视频监视将很快以危险的方式危害我们的公民自由。在智能监控中，请考虑在隐私和安全之间做出错误选择。
ACLU没错：某些技术确实可以促进这种反乌托邦式的愿景。
反乌托邦是一个不受欢迎或令人恐惧的社区或社会，被翻译为“不好的地方”。某些系统试图使用尚未足够先进的技术，从而增加了滥用的可能性。其他人则侵犯了公民的隐私，所有这些都是为了获得最小的安全利益。
但是，人工智能视频监控的途径可以在不牺牲公民自由的情况下带来更大的公共安全。
关键在于使用AI使人类安全专业人员能够更好地完成工作，而不会过度扩展AI完全接管其工作的能力。我看到AI监视存在三个主要类别：行为分析，面部识别和对象检测。前两类引起关注。要了解什么使最后一个更可行，重要的是要与其他人共同解决问题。
人工智能还不足以进行行为分析
行为分析本质上是一种在犯罪之前检测出可疑行为的尝试。 ACLU的“机器人监视的曙光”报告涉及以下几个方面：人体动作识别，异常检测和上下文理解。上下文理解是最先进的方法，但研究人员尚未真正使它可行，并且尚不清楚当前的技术是否可以提供通往此类通用情报的途径。
问题在于计算机缺乏将事物与世界其他地方联系起来的“常识”。多亏成千上万的狗的图像，计算机才能识别狗。虽然可见，但无法理解狗的周围环境。
AI无法推断-它只能识别模式。
但是，一些公司已经将该技术付诸实践。纽约警察局已与Microsoft合作生产了所谓的“域感知系统”。该系统的一部分将涉及旨在检测可疑行为的智能相机。
但这不是成品;自安装该软件以来，开发人员一直在与官员合作调整该软件。我相信Microsoft最终会破解该技术的代码，但是行为检测仍处于测试阶段。
行为分析可能可行的一个领域是检测盗窃，这主要是由于缺乏其他可行的选择。
如果没有安装Amazon Go式摄像头，就不可能跟踪商店中的所有物品-因此，下一个最佳选择是根据检测到的某些行为来猜测某人是否可疑。但这本身引起了公民自由的关注。 ACLU报告指出了识别“异常”行为和人员时固有的问题。
因此，动作检测系统最担心的是该技术还不够先进，无法在盗窃等小众市场之外产生准确的结果。安全专业人员将留有模棱两可的数据来解释-可能会加剧现有偏见，而不是进行客观观察。
面部识别为不良演员创造目标
面部识别比行为分析的效果要好得多，许多执法机构和安全公司已经在使用该技术。这并不是说它接近完美。误报率很高，尤其是在有色人种方面。结果，像旧金山这样的城市已禁止地方政府机构使用面部识别软件。
即使面部识别技术100%准确，也可能无法阻止最严重的犯罪。
学生，家庭成员，雇员或顾客会定期进行大规模射击等暴力行为：换句话说，就是“属于”该地点的人。面部识别系统不太可能会标记这些人。
保护面部周围居民和家中的人真的只是面部识别的“错误选择”吗?
然后，要使这项技术正常工作，就会严重侵犯隐私。为了识别嫌疑人，面部识别需要外部人脸数据库以及用于将人脸与姓名匹配的个人识别信息。像这样的数据库对于不良行为者来说是一个有吸引力的目标。
案例分析：2019年7月，美国海关与边境保护局宣布黑客已经可以访问包含牌照号码和带有照片ID的第三方数据库。近年来，CBP已开始从外国旅行者收集面部识别数据和指纹。不难想象，世界上黑客可以访问此类信息，从而威胁到个人。
我们不必为了安全而牺牲隐私
与行为分析和面部识别相关的问题都可以追溯到威胁检测的人为因素。那是物体检测的不同之处。顾名思义，对象检测完全是自持的，并且通过标记已知项目而不是个人来起作用。因此，人们的私人信息仍然只是私人信息。
尽管如此，仍有改进的空间。例如，可能会标出非威胁性但异常的物品，例如电动工具。而且该技术无法检测出没有引起怀疑的隐蔽武器。
没有哪种AI监视技术是完美的。
我们正处在不断进步和完善中。但是目前，物体检测(包括缺陷和所有缺陷)是确保公民安全而不损害其隐私的最佳途径。随着AI视频监控的不断发展，我们应该集中精力让安全人员更好地完成工作，而不是试图使他们自动化。
例如，在大多数大规模枪击事件中，警官对射手的位置，外观或武器一无所知。没有实时更新限制了警察的响应能力。
但是，物体检测AI监视系统可以高精度地检测武器，遗弃物体和其他可能威胁的物体。
一旦作出决定，AI系统便可以实时通知安全专业人员其位置。实时允许几乎即时的响应。在最近的弗吉尼亚海滩枪击事件中，警员进入建筑物后花了将近10分钟的时间来找到枪手，而当警察制服枪手时，袭击持续了大约40分钟。
看起来可能并不长，但是当有一个活跃的射手参与时，每一秒都很重要。主动射击是一种实际情况，在这种情况下，AI可以提供真实，有价值的数据，而不是错误的安全感。
个人隐私和公共安全不必相互排斥，并且在隐私和安全之间进行选择可能不是错误的选择。
是时候我们停止尝试过度扩展AI视频监控来完成安全专业人员的工作了。相反，让我们关注那些已经可以为他们提供真实，可行的数据的技术，这些数据可以帮助他们更好地完成工作。我们可以在不牺牲公民自由的情况下建立更安全的社会。