Автоматическое распознавание лиц и нарушение права на личную жизнь

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автоматическое распознавание лиц и нарушение права на личную жизнь

Сикач Артём Сергеевич Студент 4 курса Юридической школы Дальневосточного федерального университета

Россия, г. Владивосток

The number of technologies using biometrics, including facial recognition, is increasing. Facial recognition technology is such a powerful tool that even ifwe try to cover ourface to hide our identity, it can still recognize us. However, legislation designed to protect the right to privacy has not developed at a corresponding pace when it comes to the use of such technologies.

Incorporating historical and semiotic approaches, as well as comparative legal research, these studies examine the history, legal framework, and use of technology to enable individuals to identify gaps in regulations that may be causing violations of our rights to privacy and rights to anonymity.

The use of facial recognition technology can have potential benefits by making our lives safer and helping law enforcement prevent crime, catch criminals andfind missing people. However, FRT can pose serious threats to the right to privacy and data security, and the question arises: how can law enforcement use FRT without violating the right to privacy? In addition, there is no clear regulation of how, when and for what purpose this technology can be used without violating our right to privacy, and it does not guarantee the protection of our personal data.

Key words: Facial recognition technology (FRT), biometrics, confidentiality, right to privacy.

Новые и новейшие технологии, использующие биометрию, такие как технология распознавания лиц (ТРЛ). оказывают все большее влияние на нашу повседневную жизньDe Leeuw, K.M.M., Bergstra, J. (2007). The History of Information Security: A Comprehensive Handbook. Amsterdam: Elsevier.. И в мире, где все меняется, вполне естественно, что технологии меняются вместе с ним. Растущее количество Интернета и пользователей мобильных устройств, а также развитие различных современных технологий показывает необходимость защиты самого важного - наших прав. Люди в масках становятся социальной привычкой и частью нашей повседневной жизни из-за распространения коронавируса Covid-19, но всегда ли нам нужно знать и идентифицировать, кто стоит за этими лицами и масками ¹? Быстрое развитие ТРЛ привели к сложному этическому выбору с точки зрения баланса прав человека на неприкосновенность частной жизни и обеспечения общественной безопасности. Очевидно, что эта многогранная технология кажется, развивается быстрее, чем правила, которые им управляют ².

Признано, что искусственный интеллект (ИИ) развивается на огромной стадии, и это быстрое развитие вывело юридические и этические дискуссии на новый уровеньDubber, M.D., Pasquale, F., Das, S. (2020). The Oxford Handbook of Ethics of AI. Oxford: Oxford Handbooks.. Одно из полей, которое такими же темпами развивается как ТРЛ, и поскольку использование этой технологии увеличивается в различных областях, она также вызвала множество дискуссий из-за ее тесной связи с одним из фундаментальных прав человека - правом на неприкосновенность частной жизни.

Технология распознавания лиц - это процесс автоматической обработки цифровых изображений, на которых присутствуют лица людей для выполнения операций их идентификации, аутентификации/верификации или категоризации.

Технология распознавания лиц (ТРЛ) в рамках приложений искусственного интеллекта для удаленной биометрической идентификации состоит в сопоставлении шаблона изображения лица человека с множеством других шаблонов из базы данных. Это позволяет определить, есть ли в базе такое изображение и осуществить процесс удаленно, обычно с помощью видеокамер на системе видеонаблюдения. В общем известно как "технология живого распознавания лиц" или удаленная биометрическая идентификация.

В процессе распознавания лица информация массового масштаба захватывается, записывается и обрабатывается, далеко за пределами возможностей любого отдельного лица или группы людей. Данные, собранные системами распознавания лиц, воспроизводимы, экспортируемы и машинно читаемые способами, которыми человеческое восприятие и память не обладают.

Процесс распознавания лица, как известно сегодня, начинается с захвата изображения лица, также известного как пробное изображение (обычно получаемое с фотоаппарата или видеокамеры, например). Затем лицо обнаруживается и извлекается из более крупного изображения (фона или других лиц), система "нормализует" изображение в базе данных и передает его через программное обеспечение распознавания, где будет осуществляться возможное сопоставление между новым и базовым изображениями. Это специализированное компьютерное зрение, которое опирается на данные, полученные его датчиками, и алгоритм, и его необходимо обучить для выполнения сопоставления полученных изображений.

Система ТРЛ используется по всему миру многими различными правоохранительными органами для мониторинга общественного пространства посредством сбора биометрических данныхGates, K. (2011). Our Biometric Future (Critical cultural communication). New York: NYU Press.. Оно рассматривается как потенциально мощный инструмент для правоохранительных органов и коммерческих интересов, и по сравнению с другими решениями биометрической безопасности, такими как отпечатки ладоней и отпечатки пальцев, распознавание лиц дает огромные преимущества, поскольку оно фиксирует биометрические измерения человека с определенного расстояния без взаимодействия с человекPato, J.N., Millett, L.I. (Eds.) (2010). Biometric Recognition: Challenges and Opportunities. Washington: National Academies Press. Bradford, B., Ye. De Greef, S., Willems, G. (2005). Three dimensional cranio-facial reconstruction in forensic identification: latest progress and new tendencies in the 21st century. J Forensic Sci; 50(1), 12-17sberg, J.A., Jackson, J., Dawson, P. (2020). Live facial recognition: Trust and legitimacy as predictors of public support for police use of new technology. British Journal of Criminology, 60(6), 1502-1522..

ТРЛ используется в службах безопасности и правоохранительных органов и является "тенденцией" во всем мире как безопасная и надежная технология. ТРЛ широко используется в частных и общественных местах (аэропорты, банки, школы, гостиницы, казино и т. д.) и может помочь в борьбе с преступностью и коррупцией, поиске пропавших без вести людей или даже вводить возрастные ограничения на просмотр порнографии в Интернете. Он также широко используется в сфере медицины и здравоохранения: некоторые из основных приложений включают отслеживание употребления пациентами наркотиков, выявление генетических заболеваний, таких как синдром ДиДжорджа, и поддержку процедур обезболивания. Во время Covid -19 ТРЛ также использовался для выявления лиц, инфицированных Covid-19, и отслеживание лиц, контактировавших с лицами, инфицированными Covid- 19162.

Развивающаяся технология распознавания лиц (ТРЛ) представляет собой растущую сферу применения, и в ближайшие годы ожидается, что она будет проникать в такие отрасли, как автомобилестроение, умный дом и другие области конечных пользователей, не ограничиваясь только правоохранительными органами.

При исследовании доверия людей к новым технологиям, используемым правоохранительными органами, исследования показывают, что китайские граждане доверяют центральному правительству больше, чем частным предприятиям, в управлении и внедрении технологий наблюдения. Другой опрос, проведенный в 2019 году, показывает, что из 4109 взрослых реагентов в Великобритании 77% неудобно чувствуют себя в связи с использованием ТРЛ коммерческими компаниями, а 49% поддерживают использование ТРЛ в полицейских целях при наличии соответствующих гарантий. 67% реагентов выступают против использования ТРЛ в школах, а 61% против их использования в общественном транспорте.

В отличие от этого, межнациональное исследование 2019 года, проведенное в США, Великобритании, Китая и Германии показывает, что хотя граждане в целом доверяют своему правительству больше в управлении и предоставлении технологии, чем частным компаниям, более половины всех граждан также очень положительно относятся к публично-частным партнерствам - принятие реагентами ТРЛ для частного использования (52%) было выше, чем для использования правительством (42%).

Хотя существует общественное одобрение и реальная потребность в использовании ТРЛ, существуют также большие опасения по поводу законного использования этой технологии. Лай и его коллеги заявили, что, хотя первоначальной мотивацией распознавания лиц является благополучие человека, общественность уже сталкивается со многими злоупотреблениями этой технологией, которые угрожают как их безопасности, так и конфиденциальности". Многие исследователи высказывали те же опасения, и эти вопросы будут обсуждаться.

Уже в 1999 году было признано, что технология распознавания лиц и видеонаблюдения может быть успешной в поимке преступников и предотвращении преступной деятельности.

Распознавание лиц быстро привлекает внимание и важность среди тысяч корпоративных и государственных организаций, так как оно считается высокоэффективным и надежным средством обеспечения безопасности. Но где мы можем найти его? Если посмотреть на одну из основных целей технологии распознавания лиц (TRL), которая заключается в обеспечении безопасности людей и их имущества, то можно увидеть множество других областей, где применяется TRL для своих целейBromberg, D. E., Charbonneau, E., Smith, A. (2018). Body-wom cameras and policing: A list experiment of citizen overt and true support. Public Administration Review, 78(6), 883- 891.. Как уже упоминалось, оно используется в мобильных телефонах и веб -платформах для аутентификации, как в различных общественных местах, так и в частных отраслях, таких как умные дома и автомобильная промышленностьClarke, R. (1999). Internet privacy concerns confirm the case for intervention. Commun. ACM, 42(2), 60-67.. Каждый уже знает, что в некоторых ситуациях есть возможность использовать наше лицо, например, для разблокировки и входа в наши телефоны, оплаты или даже предотвращения усталости во время вождения автомобиля, но применение распознавания лиц идет дальше: оно также позволяет полиции отслеживать и идентифицировать преступников, находить пропавших детей, использовать в коммерческих целях или проходить паспортный контроль для въезда в другую страну и т.дGoldstein, A., Harmon, L., Lesk, A. (1971). Identification of human faces. Proceedings of the IEEE, 59(5), 748-760.

Министерство иностранных дел, например, сослалось в своем письме - соглашении, что в соответствии с общей директивой о защите данных персональные данные, которые по своей природе являются особенно конфиденциальными и включают биометрические данные, заслуживают особой защиты, поскольку контекст, в котором они обрабатываются, может представлять существенный риск для основных прав и свобод. Они также указывают, что Европейский суд по правам человека также считает обработку биометрических персональных данных интенсивным вмешательством в право человека на неприкосновенность частной жизни, которое защищено статьей 8 (право на уважение частной и семейной жизни) Европейская конвенция по правам человека. Предоставление исполнительной власти полномочий по принятию законодательства о хранении и удалении данных вызывает сомнения, поскольку обработка биометрических персональных данных является интенсивным вмешательством в права человека. Министерство также уточняет, что некоторые из наиболее важных вопросов остались открытыми, например, термин "биометрические данные", который до сих пор четко не определен на уровне закона или определен в законах по-другому. Они убеждены, что основные положения База данных срабатывания системы биометрической идентификации, такие как состав данных или срок хранения, должны быть определены в законе, а не только в статуте База данных срабатывания системы биометрической идентификацииKosinski, M. (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Scientific Reports, 11(100), 1-8..

Каждая новая развивающаяся технология и процесс цифровизации в целом имеют все большее влияние на нашу повседневную жизнь. Технология распознавания лиц используется по всему миру в различных областях, как для общественных, так и для частных целей. Она является инструментом, помогающим нам в повседневной жизни, позволяющим разблокировать телефоны и двери, но также является мощным инструментом, способным помочь в предотвращении терроризма, поиске пропавших детей или отслеживании людей. Несмотря на преимущества распознавания лиц, в неправильных руках и без надзора оно может представлять серьезную угрозу нашему фундаментальному праву на конфиденциальность.

Проект регулирования искусственного интеллекта устанавливает гармонизированные правила, применимые к разработке, разработке и использованию определенных высокорисковых систем искусственного интеллекта, таких как ТРЛ, а также ограничения на определенные виды использования систем удаленной биометрической идентификации. Пояснительная записка к предложению разъясняет, что оно предлагает правовую основу для надежного искусственного интеллекта, чтобы обеспечить безопасность и уважение к существующему законодательству о фундаментальных правах и ценностях Европейского союза для систем искусственного интеллекта (включая ТРЛ), которые размещаются и используются на рынке. Предложение решает ряд спорных проблем, возникающих при использовании систем искусственного интеллекта, а также классифицирует риски, связанные с искусственным интеллектом, что значительно улучшает возможности законодателей создать приемлемые правила для регулирования систем искусственного интеллектаPurshouse, J., Campbell, L. (2021). Automated facial recognition and policing: A Bridge too far? Legal Studies, 1-19..

Таким образом, автоматическое распознавание лиц имеет как преимущества, так и недостатки, невзирая на это необходимо предусмотреть предотвращение утечек персональных данных, а также вмешательство в личную жизнь, чтобы не были использованы полученные данные о лице с целью совершения преступлений, посягающие на личную жизнь, достоинство и деловую репутацию лица. Следует пополнить новый кадровый состав специалистами по информационной безопасности, в области юриспруденции, программирования и не только. Ещё необходимо продолжать рассмотрение насчёт дальнейшего применения автоматического распознавания лица, чтобы не было санкций со стороны людей насчёт нарушения их прав на личную жизнь.

Список источников

1. De Leeuw, K.M.M., Bergstra, J. (2007). The History of Information Security: A Comprehensive Handbook. Amsterdam: Elsevier.

2. Dubber, M.D., Pasquale, F., Das, S. (2020). The Oxford Handbook of Ethics of AI. Oxford: Oxford Handbooks

3. Gates, K. (2011). Our Biometric Future (Critical cultural communication). New York: NYU Press.

4. Pato, J.N., Millett, L.I. (Eds.) (2010). Biometric Recognition: Challenges and Opportunities. Washington: National Academies Press.

5. Bradford, B., Ye. De Greef, S., Willems, G. (2005). Three dimensional craniofacial reconstruction in forensic identification: latest progress and new tendencies in the 21st century. J Forensic Sci; 50(1), 12-17sberg, J.A., Jackson, J., Dawson, P. (2020). Live facial recognition: Trust and legitimacy as predictors of public support for police use of new technology. British Journal of Criminology, 60(6), 1502-1522.

6. Bromberg, D. E., Charbonneau, E., Smith, A. (2018). Body-worn cameras and policing: A list experiment of citizen overt and true support. Public Administration Review, 78(6), 883- 891.

7. Clarke, R. (1999). Internet privacy concerns confirm the case for intervention. Commun. ACM, 42(2), 60-67.

8. Goldstein, A., Harmon, L., Lesk, A. (1971). Identification of human faces. Proceedings of the IEEE, 59(5), 748-760.

9. Kosinski, M. (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Scientific Reports, 11(100), 1-8.

10. Purshouse, J., Campbell, L. (2021). Automated facial recognition and policing: A Bridge too far? Legal Studies, 1-19.

Размещено на Allbest.ru