פיתוח חדש שכבר אומץ בארה׳׳ב עושה חיים קשים לעבריינים

טכנולוגיה שמתאימה בין פנים לשמות יכולה כבר לזהות פושעים. מה יקרה כשהיא תוכל לזהות כל אחד?

תמונה: מדע פופולארי

תמונה: מדע פופולארי

הכתבה פורסמה לראשונה במגזין Popular Science ישראל בגיליון 238 שראה אור בפברואר 2014 ונכתבה במקור על ידי אריק סופג׳.

הבלש ג’ים מק’קלילנד מקליק על כפתור ותמונת התקריב המגורענת של חשוד – מזוקן, חסר הבעה ופניו מופנות הצידה מהמצלמה – נעלמת ממסך המחשב שלו. במקום תמונת הסטילס הדו-ממדית שנלקחה מסרטון וידאו, מופיע במקומה ראש וירטואלי נטול גוף, מוצג בבירור בתלת ממד. מק’קלילנד מסובב ומטה את הראש עד שהחשוד מישיר אלינו מבט מתוך המסך.

אלה הן פניו של גנב, גבר שהלך כלאחר יד ברחבי חנות מכולת בפרברי פילדלפיה וערך קניות עם כרטיס אשראי גנוב. המשטרה עקבה אחר המכירה הבלתי חוקית ומשכה תמונה ממצלמת המעקב של החנות. בפעם הראשונה שמק’קלילנד הריץ אותה דרך תוכנת זיהוי הפנים, התוצאות היו חסרות תועלת. אלגוריתמים שפעלו על שרתים מרוחקים העלו מאות מועמדים, שנשאבו מקטלוג של פושעים המוכרים של המדינה. אבל אף אחד מהם לא דמה בקירוב מספיק לפרופיל של החשוד כדי להצדיק חקירה מעמיקה יותר.

זה לא היה מפתיע. מאז 2007, כשמק’קלילנד ומשטרת מחוז צ’לטנהאם זכו לראשונה לגישה אל מערכת התאמת הפנים של פנסילבניה, תכנת זיהוי הפנים נכשלה באופן עקבי בהעלאת תוצאות שניתן לפעול על פיהן. בעוד צילומי מעצר מצולמים עם הפנים מופנים קדימה, חשודים המצולמים בציבור, בין אם ברחוב או במצלמת מעקב המחוברת לתקרה, מישירים מבט אל תוך העדשה רק לעתים רחוקות. הבלש התרגל להתקל במבוי סתום.

שנת המפנה

אבל החל מ-2012 שידרגה המדינה את המערכת והוסיפה תכנת תיקון מצב גוף, אשר נתנה למק’קלילנד ולשוטרים מאומנים אחרים את היכולת לסובב את ראשו של החשוד כך שיפנה לכיוון המצלמה. בעודי מביט מעבר לכתפו של הבלש, הוא מסיים להתאים את ראשו של הגנב וטוען את התמונה מחדש. שורות של תמונות מעצר מוקטנות ממלאות את המסך. מק’קלילנד מצביע על המועמד המדורג במקום הראשון – תמונה הנחשבת באופן מתמטי לקרובה ביותר לזו שהוטענה.
יש התאמה. הבלש יודע זאת כיוון שהחשוד המדובר נעצר והורשע בגניבת כרטיסי אשראי בשנה שעברה. מק’קלילנד בחר בהדגמה הזאת כדי להראות לי את כוחה של תכנת זיהוי הפנים החדשה, יחד עם הפוטנציאל שלה: חמושים בתמונת מסך מטושטשת בלבד, מחלקת המשטרה הפרברית שלו יכולה לשלוף עכשיו פושע ממסד נתונים משולב המכיל 3.5 מיליון צילומי פנים.

מזהה גם תמונות מטושטשות. תמונה: מדע פופולארי

מזהה גם תמונות מטושטשות. תמונה: מדע פופולארי

הקיץ, יגדל היקף תכנת זיהוי הפנים אפילו עוד יותר. כחלק מתכנית זיהוי הדור הבא שלה (NGI – Next-Generation Identification), ה-FBI יפתח גישה בכל רחבי המדינה ליותר מ-16 מיליון צילומי מעצר, ומחלקות משטרה מקומיות והמדינה יתרמו מיליונים נוספים. זהו מסד הנתונים הגדול והמקיף מסוגו, והוא יהפוך כלי חקירה בלעדי למדיי ליכולת רחבה של אכיפת החוק. שוטרים שאין ברשותם תכנה לזיהוי פנים – שהם הרוב המוחלט – יוכלו להעלות תמונה לשרתי ה-FBI בקלארקסברג, וירג’יניה המערבית, שם ישיבו אלגוריתמים רשימה מדורגת של בין 2 ל-50 מועמדים.

מאגר ביומטרי עשיר של עבריינים

תוכנית ה-NGI המתוקצבת ב-1.2 מיליארד דולר אוספת כבר עכשיו יותר מצילומי פנים. המאגרים שלה כוללים טביעות אצבע וטביעות כף יד; סמנים ביומטריים אחרים כמו סריקות רשתית ותבניות קול עשויים להשתלב גם הם בעתיד. אבל פנים הם שונים מרוב הסמנים; אפשר לאסוף צילומים שלהם ללא אישור או ציוד מיוחד – כל מצלמת טלפון יכולה לעשות את העבודה. וזה הופך אותם לבשלים במיוחד לשימוש לרעה. אם יש שיעור שניתן ללמוד משערוריית ה-PRISM של הסוכנות לבטחון לאומי (NSA) של ארצות הברית, בה הסוכנות ניטרה מיליוני חשבונות אי-מייל במשך שנים, הוא שהקו בין הגנה על האזרחים לבין הפרת הפרטיות שלהם מטושטש בקלות.

לכן בעוד ה-FBI מתכונן להרחיב את NGI לאורכה ולרוחבה של ארצות הברית, התגובה הרציונלית היא השאלה: האם זיהוי פנים יכול ליצור עולם בטוח ומאובטח יותר עם פחות פשעים לא פתורים, ילדים נעדרים ויותר פושעים מאחורי סורגים? והאם הוא יכול לעשות זאת מבלי לשים קץ לאנונימיות של כולנו?

מחלקת הזיהוי של ה-FBI אוספת מידע על פושעים מאז 1924, החל מהסמנים הביומטריים בהם נעשה השימוש המוקדם ביותר – טביעות אצבעות. הסוכנות, שאספה בהתחלה את הטביעות באופן לא שיטתי, על ערימות אין-סופיות של כרטיסיות מוכתמות בדיו, מתחזקת עכשיו כ-135 מיליון טביעות אצבעות שעברו דיגטציה. המומחים לזיהוי פלילי היו צריכים בעבר לעבוד על פי העין, ולהשוות את המערבולות והקשתות הייחודיות של טביעות אצבעות שנלקחו מזירות פשע לאלה שכבר היו מתועדים. בשנות ה-80, כשהמחשבים התחילו לנתח טביעות אצבעות באופן אוטומטי, התקצר התהליך שלקח בעבר חודשים – לשעות. מומחים קוראים לרוב ההתאמות של טביעות האצבעות פעולה של “כיבוי אורות”, עבודה שהאלגוריתמים של המחשב יכולים לבצע בזמן שבני האדם הולכים הביתה לישון.

אלגוריתמים להשוואת נתונים התפתחו עד מהרה כדי להפוך בדיקות DNA, זיהוי פנים וניתוחים ביומטריים אחרים לאפשריים; וכפי שהיא עשתה עם טביעות אצבעות, הובילה ה-FBI גם את את איסוף הסמנים הביומטריים החדשים (היא ביססה, לדוגמה, את מסד הנתונים של ניתוחי ה-DNA הראשון ב-1994). ההצלחה בניתוחי DNA, אשר כוללים השוואה של 13 מיקומים כרומוזומליים שונים, הוא גבוה ביותר – 99.9 מכל ההתאמות הן נכונות. ניתוח טביעות אצבע של כל דבר שאינו טביעה משולמת יכול להיות בטוח פחות. ה-FBI אומר שיש סיכוי של 86 אחוז לזהות בוודאות טביעת אצבע שהושארה מאחור – מהסוג שנמצא בזירת פשע – לאחד במסד הנתונים שלה, בהנחה שבעליו של טביעת האצבע נמצא במסד. זה לא אומר שיש סיכוי של 14 אחוז של זיהוי האדם הלא נכון: גם ניתוחי DNA וגם ניתוחי טביעות אצבעות מתקבלים כראיות בבתי המשפט כיוון שאחוז הזיהויים המוטעים נמוך מאוד.

אצבעות לא משתנות, פנים דווקא כן

מצד שני, תהליך זיהוי פנים אף פעם לא מזהה את החשוד – במקרה הטוב ביותר, הוא מעלה מועמדים לחקירה מעמיקה יותר. בין השאר, זה בגלל שפנים יכולים להשתנות. אצבעות אינן מצמיחות שפם, ו-DNA לא יכול לשים על עצמו זוג משקפי שמש. אבל פנים יכולים לגדל שיער ולהתקמט לאורך זמן ולאור נסיבות החיים. אנשים יכולים גם להיות דומים זה לזה, בין אם בגלל שיש להם מאפייני חזות דומים או בגלל שתמונה ברזולוציה נמוכה גורמת לאלגוריתם לחשוב שהן דומים.

כתוצאה ממגבלות כאלה, אין מערכת, כולל ה-NGI, שמספקת מועמד בודד ודאי אלא טווח של התאמות פוטנציאליות. תכנת התאמת-פנים מייצרת כמעט תמיד סוג כלשהו של תוצאה, אפילו אם היא מוטעית לחלוטין. קווין ריד, מנהל תוכנית ה-NGI, מעריך שדגימת בדיקה באיכות גבוהה – המונח הטכני לתמונה המוגשת להשוואה – יחזיר מועמד נכון בדירוג ראשון כ-80 אחוז מהזמן. אבל הדירוג הזה של רמת הדיוק מטעה. הוא מתבסס על הנחה שהתמונה היא באיכות שנדיר שתהיה ברשותם של שוטרים כמו מק’קלילנד.

במהלך ביקורי במשטרת צ’לטנהאם, נעצר בלש אחר ליד התא של מק’קלילנד עם תדפיס. “אתה יכול להשתמש בזה?”, הוא שואל. מק’קלילנד בקושי מעיף מבט בתמונה שהוצאה מווידאו – ערבוביית פיקסלים מגורענת ואקספרסיוניסטית כמעט – לפני שהוא מניד בראשו לשלילה. “הגעתי לנקודה בה השתמשתי במערכת כל כך הרבה, שאני יודע אם כדאי לי לנסות אותה או לא”, הוא אומר. מבין עשרות התמונות המועברות אליו בכל שבוע, הוא מריץ אחת או שתיים בתכנה. כשהוא זוכה להתאמה מוצקה, זה לעתים רחוקות במקרים של שוד מזוין או תקיפה ואף פעם לא במקרים של רצח.

פושעים אלימים נוטים להסתיר את פניהם, והם בדרך כלל לא מבצעים את פשעיהם בציבור. אם מצלמה מצליחה במקרה ללכוד את הפעילות, אומר מק’קלילנד, “הם רצים או הולכים מהר, בשונה ממישהו שמהלך כאילו לתומו, וגונב מחנות”. בשלב הזה, זיהוי הפנים מתאים בעיקר ללכידת פושעים קטנים. כשכרטיס האשראי שלך נגנב ומשמש לרכישת כרטיס מתנה נטען או אבקת מזון לתינוקות – שניהם בחירות פופולריות, אומר מק’קלילנד, בגלל ערך המכירה מחדש שלהם – יכולה תכנת התאמה לסייע.

שיפור הדיוק של הטכנולוגיה הוא, במובנים מסויימים, מחוץ ליכולות ה-FBI. סוכנויות אכיפת החוק אינן בונות את האלגוריתמים שלהן בעצמן – הן משלמות כדי להשתמש בקוד הקנייני שנכתב על ידי חברות פרטיות, והן מממנות אקדמאים המפתחים גישות חדשות. זה ביכולתה של קהילת המחקר הביומטרי להפוך זיהוי פנים לכלי עצמתי באמת, אחד ששווה את כל הדיון הסוער הסובב אותו.

האתגרים עדיין קיימים

באוגוסט 2011 פרצו מהומות ברחבי לונדון. מה שהחל כמחאה נגד ירי קטלני של המשטרה הסלים במהירות, ובמשך חמישה ימים השתוללו הצתות וביזה. בתקופה המיידית שלאחר ההתפרעויות, השתמשו הרשויות בטכנולוגיית זיהוי פנים שהייתה בפיתוח לקראת אולימפיאדת הקיץ של 2012. “צולמו 6,000 תמונות של חשודים”, אומר אלק אוברג, מנהל השיווק של Cognitec, חברה גרמנית שהאלגוריתמים שלה מיושמים במערכות ברחבי העולם. “מבין התמונות, הייתה רק לאחת זווית ואיכות טובה מספיק כדי להריצה בתכנה”.

אפשר להכשיל זיהוי פנים באמצעים פשוטים, החל מהלכלוך המרוח על עדשת המצלמה לכובע בייסבול שמשוך מטה כדי להסתיר את הפנים. אבל האתגרים האנליטיים הגדולים ביותר של הטכנולוגיה מסתכמים בדרך כלל בנקודות הבאות: הזדקנות, זווית פנים, תאורה, הבעה ורזולוציה.

צילום מעצר עם הפנים מופנים קדימה מספק מפה דו ממדית של תווי הפנים של אדם, המאפשרת לאלגוריתמים למדוד ולהשוות את השילוב הייחודי של המרחקים המפרידים ביניהם. אבל הטופוגרפיה של הפנים האנושיים משתנה עם הגיל: הסנטר, הלסת ונקודות ציון אחרות שמרכיבות את הגבולות של דמיון ספציפי מתרחבים ומתכווצים. שינוי בזווית או בהבעה אף הם מעוותים את המדידות האלה: הטייה של הראש יכולה להפחית את המרחק הנראה בין העיניים, בעוד חיוך יכול לעוות ולשנות את הצורה הכללית של הפנים. לבסוף, תאורה חלשה ומצלמה בעלת רזולוציה נמוכה נוטות להסתיר תווי פנים.

בדרך כלל, הגיבו חוקרי הביומטריה לאתגרים האלה על ידי אימון התכנה שלהם, תוך הרצת האלגוריתמים שלהם דרך סדרות אין-סופיות של חיפושים. חברות יפניות כמו Cognitec ו-NEC, מלמדות את התכנות לקחת בחשבון חריגות שעולות מתמונות באיכות נמוכה, זוויות חדות ופגמים אחרים. השדרוגים האלה הביאו להתפתחויות משמעותיות. לפני עשור, הצריכה התאמת אדם לתמונת בת חמש שנים התגברות על ירידה של 25 אחוז ברמת הדיוק, או חמישה אחוז לשנה. היום, עומדת הירידה בדיוק על אחוז אחד לשנה.

ויש כבר פתרונות

מדעני מחשב משלימים עכשיו את השיפורים האלה עם תכנה מלווה שמפחיתה את ההשפעה של צילומים גרועים ופותחת מאגר תמונות חדש לשימוש. הדוגמה המיושמת כיום הטובה ביותר היא תכנת תיקון זווית הפנים התלת-ממדית, שנקראת ForensicaGPS, אותה הראה לי מק’קלילנד בפנסילבניה. חברת אנימטריקס ((Animetrics מניו-האמפשייר השיקה את התכנה ב-2012, ועל אף שהחברה לא מוכנה לספק מספרים מדויקים, משתמשים בה ארגוני אכיפת החוק בכול רחבי העולם, כולל משטרת ניו-יורק ורשת השיטור של מדינת פנסילבניה.

לפני המרת תמונות דו-ממדיות לאווטאר תלת-ממדי, מק’קלילנד מכוון את מיקומם של מספר סימוני כוונות, כדי שיתיישרו טוב יותר עם העיניים, הפה, הסנטר ותווי הפנים האחרים של החשוד. אז, יוצרת התכנה מודל מתמטי מפורט של הפנים, ולוכדת נתונים שאלגוריתמים הממוקדים בתמונות דו-ממדיות מפספסים או מתעלמים מהם, כמו אורך וזווית האף, או עצמות הלחיים. פול שוופ, מנכ”ל אנימטריקס אומר שהתכנה “משפרת באחוזים גבוהים את יכולות זיהוי הפנים של כול אחד״.

אניל ג’אין, אחד ממומחי הביומטריה המובילים בעולם, מפתח באוניברסיטת מישיגן סטייט (MSU) תכנה שתוכל לבטל את הצורך בתמונות דגימת בדיקה באופן מוחלט. השימוש הברור ביותר של התכנה, הנקראת FaceSketchID, הוא להשוות בין קלסתרוני זיהוי פלילי – אלה המצוירים על ידי ציירים משטרתיים – לצילומי מעצר. היא תוכל גם להפוך וידאו באיכות ירודה לשימושי, אומר ג’אין. “אם יש לך פריימים באיכות ירודה או רק תמונה של פרופיל החשוד, תוכל ליצור ציור חזיתי של פני החשוד ואז להזין אותו למערכת שלנו”.

צייר קלסתרונים, במילים אחרות, יוכל ליצור קלסתרון המתבסס לא רק על תיאורים של עדים לרצח, אלא על תמונות סטילס מגורענות, מעוותות או מוסתרות באופן חלקי של החשוד שנלקחו מסרטוני וידאו. חשבו על זה כעל תמונה בסטייל הוליוודי המצויירת ביד, אשר מבהירה פרטים מפנים מפוקסלים מוכהים. אמן מאומן יכול לבצע שחזור תמונה, ולהציג את הפנים מחדש בזווית ובתאורה נכונים ולהדגיש תווים ומאפייני פנים ייחודיים – גבות מתחברות או אף נשרי בולט. בציור הזה ניתן להשתמש כתמונה לדגימת בדיקה, ואלגוריתמי הציור האוטומטיים של ה-ID ינסו לאתר תמונות עם מאפיינים דומים. באופן המשקף את תשומת ליבו של האמן לפרטים, הקוד מתמקד פחות במציאת מפות פנים מקיפות דומות ויותר במאפיינים הבולטים, כמו גבות ואפים דומים.

בזמן הירידה לדפוס, הושלמה המערכת, שנמצאת בפיתוח מאז 2011, וג’אין מצפה שהיא תמכר ברישיון בתוך חודשים. פרויקט נוסף שהוא מוביל משלב אלגוריתמים שיכולים למצות פרופילים של פנים מווידאו אינפרה-אדום – הסוג בו משתמשים צוותי מעקב או מערכות CCTV איכותיות. שודדי חנויות של משקאות אלכוהוליים אינם נמצאים בסכנה להיתפס בווידאו אינפרה-אדום, אבל בשביל משימות ממוקדות יותר, כמו מעקב אחר מחבלים חשודים או בתצפיות לאיתורם במעברי גבול, האלגוריתמים של ג’אין יוכלו להוות את ההבדל בין לכידת יעד מבוקש לבין תיעוד מסתנן גבול אנונימי נוסף. ה-FBI סייע במימון המחקר הזה.

הרשתות החברתיות מציעות כבר תמונות להשוואה

אף אחת מהמערכות האלה לא תוכל לפתור לבדה את הבעיות האנליטיות של זיהוי הפנים. פתרונות נוטים להופיע בעקבות אזהרות ואי נטילות אחריות. טכניקה הנקראת סופר-רזולוציה, לדוגמה, יכולה להכפיל את מספר הפיקסלים המעשי בתמונה, אבל רק אחרי השוואת תמונות שצולמו ברצף מהיר ביותר. מערכת ניתוח וידאו חדשה של חברת אנימטריקס, שנקראת Vynil, ממצה אוטומטית פנים מצילומים וממיינת אותן לתיקיות, ובכך הופכת יום עבודה מלא של אנליסט למשימה האורכת 20 דקות. אבל האנליסטים צריכים עדיין לטעון את צילומי הפנים האלה אחד אחד לאלגוריתמי התאמה. מחקר נוסף, אשר תופר פריימים מרובים של וידאו לפרופיל מורכב שימושי יותר, דורש גישה למקורות מיחשוב אדירים.

אבל כשמשלבים אותן יחד, המערכות השונות האלה ישפרו באופן דרמתי את רמת הדיוק של הטכנולוגיה. ישנם מומחי ביומטריה המשווים את מערכות זיהוי הפנים של היום לניתוח טביעות האצבע לפני עשרות שנים. ייקחו שנים לפני שתפותח סדרה של סטנדרטים שתעלה אותן לסטטוס ראייתי, אם זה יקרה בכלל. אבל בעוד פריצות דרך מפוזרות תורמות לביצועי התאמה טובים יותר לכל רוחב הטכנולוגיה, הסיכוי לזיהות פנים לאחר כיבוי אורות אמיתי מתקרב. בין אם זו הבטחה או איום, תלוי בפנים של מי לגיטימי יהיה להשתמש.

הצילום הטוב ביותר שהבלש מק’קלילנד מריץ בזמן הביקור שלי, עד כה, הוצא מרשת חברתית. למטרות זיהוי פנים, הוא לא יכול היה להיות מושלם יותר – תקריב גדול וממוקד עם תאורה בהירה בפיזור אחיד. באופן הגיוני, אין בה גם הבעת פנים יוצאת דופן. הוא לקח את התמונה מפרופיל של אדם שאיים לכאורה על מכר עם רובה.

הפעם, אין צורך בקסמי ה-3-D של אנימטריקס. התמונה נכנסת, והמערכת מגיבה עם מועמדים המדורגים במקום הראשון, השני והשליש שלכולם יש את אותה הזהות (התמונות צולמו במהלך שלושה מעצרים שונים). במקרה היה מעורב עד שלא ידע את שם משפחתו של החשוד, אבל היה קשור אליו דרך רשת חברתית. גם הפרופיל לא סיפק שם משפחה, אבל מאחר שמדובר באדם עם תיק פלילי כהתאמה חזקה, הבלש יכול היה להתחיל לבנות את התיק שלו.

התמונות שלנו שאנחנו מעלים לאינטרנט, בהן אנחנו מציגים למעשה את הפנים הטובות ביותר שלנו, הן חלומם של מתאימי פנים. אנימטריקס אומרת שהיא יכולה לערוך חיפוש יעיל כנגד תמונה שיש בה אפילו 65 פיקסלים בלבד בין העיניים. בצילומי סטילס המוצאים מווידאו אבטחה, מספר הפיקסלים בין העיניים עומד בדרך כלל על 10 עד 20, אבל אפילו בתמונות רזולוציה-נמוכה המצולמים עם טלפון יש מיליוני פיקסלים.

לרשת החברתית, כמובן, יש בדיוק את מה שזיהוי פנים זקוק לו: מיליארדי צילומי פנים באיכות גבוהה עם הפנים מופנות למצלמה, רבים מהם מקושרים ישירות לזהות המצולם. גוגל ופייסבוק הפכו כבר להיות מדגרות של הטכנולוגיה. ב-2011 גוגל רכשה את PittPatt (קיצור לשם Pittsburgh Pattern Recognition), סטארט-אפ זיהוי פנים שיצא מאוניברסיטת קרנגי מלון. שנה לאחר מכן, רכשה פייסבוק את Face.com הישראלית וכיוונה מחדש את עבודת זיהוי הפנים שלה ליישומים פנימיים. פירוש הדבר היה סגירת אפליקציית ה-KLIK של Face.com, אשר יכלה לסרוק תמונות דיגיטליות ולתייג אותן באופן אוטומטי עם שמותיהם של חברי פייסבוק מתאימים. בשלב מאוחר יותר פייסבוק חשפה מאפיין כמעט זהה, שנקרא Tag Suggestions (הצעות תיוג). ענייני פרטיות הובילו את הרשת החברתית לבטל את המאפיין הזה ברחבי האיחוד האירופי.

בינתיים הצליחה גוגל להימנע לרוב ממחלוקות. המנכ”ל לשעבר אריק שמידט הודה בפומבי שלחברה יש את היכולת הטכנית לספק חיפושי זיהוי פנים. היא בוחרת לא לעשות זאת בגלל האיומים הברורים לפרטיות. גוגל גם אסרה את הפיתוח של אפליקציות זיהוי פנים בשביל חומרת מיחשוב ה-Google Glass הלבישה שלה.

פייסבוק לא הגיבה לבקשות לראיין את נציגיה לצורך הכתבה הזאת, וגוגל סרבה. אבל שימוש בתמונות המאוחסנות על ידי ענקיות הרשת החברתית לזיהוי פנים אינו איום דימיוני. ב-2011, זמן קצר לאחר ש-PittPatt נקלטה בגוגל, הציג ה אלסנדרו אקוויסטי, כלכלן הפרטיות של קרנגי מלון אפליקצייה להוכחת התכלית שהשתמשה באלגוריתמים של PittPatt, כדי לזהות אנשים על ידי השוואתם לתמונות הפייסבוק שלהם. על ידי כריית מידע דמוגרפי הנגיש באופן חופשי ברשת, אקוויסטי יכול היה לייחס אפילו מספרי ביטוח לאומי לחלקם.

אתם מספקים את התמונות, הרשויות יבצעו את ההתאמה

פריסת מקבילה לאומית או גלובלית, אשר תוכל להתאים תמונת דגימה כנגד טריליון או יותר תמונות (לעומת כמה מאות אלפים, במקרה של אקוויסטי), תוכל לדרוש כמות אדירה של כוח עיבוד – משהו שהוא בתחום האפשרות של חברות המידע השולטות של עמק הסיליקון, אבל אינו עומד כרגע על הפרק. “זה לא אומר שזה לא יקרה”, אומר אקוויסטי. “אני חושב שזה בלתי נמנע, כיוון שכוח מיחשוב משתפר כל הזמן; רמת הדיוק של זיהוי הפנים משתפרת, והזמינות של המידע כל הזמן גוברת”.

אז לפנינו תסריט אימים אחד: הרשת החברתית תבגוד בנו במכוון ותקרא לזה מאפיין. אקוויסטי מעריך שזה יקרה בתוך 20 שנה, לכל היותר. אבל יש מסלול נוסף, פחות מרוחק, לזכות בגישה למיליארדי צילומי הפנים של פייסבוק וגוגל: הרשויות יכולות פשוט לבקש. “כל דבר שנאסף על ידי תאגיד, שרשויות אכיפת החוק יודעים שהוא אסף, בסופו של דבר יזומן לבית הדין למטרה כלשהי”, אומר קווין בוייר, פרופסור למדעי המחשב ולביומטריקה ומומחה לכריית מידע באוניברסיטת נוטר- דאם.

השאלה אינה אם פייסבוק תעביר מידע לידי רשויות החוק. לחברה יש היסטוריה של מתן גישה לחשבונות ספציפיים על מנת לסייע בחקירות פעילות. היא גם נשאבה אל תוך המערבולת של תוכנית ה-PRISM של ה-NSA, ונכפה עליה יחד עם חברות אחרות לאפשר ניטור נרחב של המידע של משתמשיה. “מה שראינו עם מעקבי ה-NSA, וכיצד ה-FBI זוכה לגישה לרשומות הוא, שהרבה ממנו מגיע מחברות פרטיות”, אומרת ג’ניפר לינץ’, עו”ד, חברת הסגל הבכיר בקרן Electronic Frontier, קבוצה המחזיקה בזכויות דיגיטליות שלא למטרות רווח. “המידע והתמונות הופכים לצלוחית דבש בור הממשלה”.

ה-FBI – ראוי לציין – אינו ה-NSA. ככל שזה יהא מפתה לקבוע מראש אשמה הנראית כביכול הגיונית, אין תיעוד לחריגה או לשימוש לרעה במידע ביומטרי על ידי הסוכנות. אם מסד הנתונים של צילומי הפנים של NGI קיים כפי שה-FBI תיאר אותו – גלריית נוכלים הלכה למעשה המורכבת מתמונות מעצר בלבד – היא נושאת בחובה מעט סיכונים באופן יחסי.
עם זאת “התגנבות מאפיינים” – או האופן החשאי והבלתי מוכרז בו מערכות זיהוי פנים משלבות נתונים חדשים – כבר התרחש. כששאלתי את מק’קלילנד אם הוא יכול לבצע חיפוש השוואתי מול צילומים של מחלקות הרישוי של משרד התחבורה,חשבתי שזו תהיה שאלה מיותרת. נהגים הם אינם פושעים. מק’קלילנד הסתכל עליי ישירות בפנים. “בפנסילבניה? כן”.

מה חשוב יותר: פרטיות או מלחמה בפשע?

למשטרה יש גישה לצילומים של רישיונות נהיגה מזה שנים; הם יכולים לחפש במסד הנתונים על פי שם, מיקום או פרמטרים אחרים. אבל באמצע 2013 הם זכו ליכולת לבצע חיפושים על ידי השוואת התמונות בתמונות אחרות. עכשיו, בכל פעם שהם מריצים תמונת דגימה היא נבדקת גם מול יותר מ-30 מיליון צילומים של בעלי הרישיונות ותעודות הזהות במסד הנתונים של משרד התחבורה של פנסילבניה (PennDOT). מק’קלילנד מספר, שהוא לא זוכה להרבה התאמות, והסיבה לכך היא אלגוריתם הבסיס של המערכת. העדיפות של PennDOT אינה לעקוב אחר פושעים אלא למנוע את יצירת זהויות כפולות. המערכת שלו מתעלמת למעשה מתמונות דגימה שאינן משתייכות לסוג הצילום הפרונטלי המושלם המצולם במשרד הרישוי. כתוצאה מכך, אחת הדוגמאות המטרידות ביותר לאיסוף צילומי פנים נרחב, המורכב מרוב הבוגרים בפנסילבניה – אלה שלא ויתרו על פרטיותם על ידי ביצוע פשע אלא פשוט הגישו בקשה לקבלת תעודת זהות המונפקת על ידי המדינה – מוגבלת על ידי בחירה פשוטה של מתמטיקה. “אני די אוהב את זה”, אומר מק’קלילנד. “אתה לא מקבל הרבה תוצאות שקריות”.

היתרון שיכול להיות לשימוש בצילומי ה-PennDOT האלה לצורך חקירות פשעים הוא בגדר ניחוש. אבל דבר אחד בטוח: ניסיונות מתבצעים, אלפי פעמים בשנה, לחצות בדיוק את הגבול שה-FBI מבטיח שהוא לא יחצה – מחיפוש בין תמונות מעצר לחיפוש בתמונות של כולם.

היה קל לסיים בנקודה הזאת, על גבול תרחישי הבלהות הפוטנציאליים הרבים של זיהוי פנים. המיזוג הנחרץ בין ניתוח תבניות אמין לבין מאגר מידע מקיף יכול להתפתח עם כל האימה המזדחלת של סרט מתח קיבורגי.

במאי האחרון, חודש אחרי שמטעני הנפץ שהתפוצצו במרוץ המרתון של בוסטון הרגו שלושה בני אדם ופצעו יותר מ-250, פרסם אניל ג’אין מה-MSU מחקר שהראה מה יכול היה להיות. ג’אין הריץ את פניהם של שני החשודים דרך האלגוריתם NeoFace של ה-NEC בעזרת תמונות מעקב שנאספו מזירת ההתפוצצויות. על אף שלטאמרלאן, האח המבוגר יותר לבית טסארנייף הייתה למעשה תמונת מעצר במסד הנתונים בעקבות מעצר משנת 2009 על תקיפה, הוא לא עלה בקרב 200 המועמדים הראשונים שהוצגו. הוא הרכיב משקפי שמש וכובע מצחייה, והאלגוריתם לא הצליח למצוא התאמה בינו לבין תמונת המעצר שלו.

דזוקהאר טסארנייף היה סיפור אחר. ג’אין הכניס תמונה של האח הצעיר, שצולמה ביום סיום הלימודים שלו, במערך מידע של מיליון תמונות שהורכב בעיקרו מתמונות מעצר. חיפוש עיוור – כלומר כזה שלא צורף אליו שום מידע דמוגרפי, כמו גיל ומין, לא צמצם את רשימת המועמדים הפוטנציאליים. NeoFace מצא התאמה של צילום מההפצצה עם תמונת סיום הלימודים של טסארנייף שדורגה במקום הראשון. זיהוי פנים היה מניב את קצה החוט הטוב, ולמעשה היחיד, בחקירה.
אבל יש כאן מלכוד. תמונת הסימוכין הועלתה במקור לפייסבוק. כדי לקבל את ההתאמה הזאת, היו השוטרים צריכים לזכות לגישה חסרת תקדים אל מסד הנתונים של צילומי הפנים של הרשת החברתית, שחלשה על פני טריליון תמונות ויותר. יותר משלושה ימים לאחר ההפצצות, האחים סגרו את החקירה כשהם רצחו קצין משטרה של MIT וניהלו קרב יריות מול השוטרים ברחובות קיימברידג’ ווואטרטאון הסמוכה. הזמן לניתוח תווי פנים היה קצר, ויכול להיות שלא היו מצליחים להתגבר על המכשולים הטכניים. ובכל זאת, זה עשוי היה לעבוד.

אולי מוקדם מדיי לדון בגבולות של השימוש בזיהוי פנים. בסופו של דבר, הנצחונות הגדולים וההפרות הבוטות ביותר של הטכנולוגיה עדיין עתידים להתרחש, או שאולי זה פשוט קשה מדיי, כיוון שפירושו להיאבק בחישובים מכוערים, כמו העמדת מחיר הפרטיות הקולקטיבית מול המחיר של חיים בודדים. אבל אולי זוהי בדיוק הסיבה לשאלה היכן ומדוע צריכה הטכנולוגיה מהפכנית לעלות לדיון – לפני שזה יהיה מאוחר מדיי.


אוהבים מדע ולא מקבלים מספיק ממנו בגיקטיים? Popular Science ישראל וגיקטיים יוצאים בשיתוף פעולה במיוחד במסגרתו יוכלו 100 הגולשים הראשונים להנות מגיליון חינם של Popular Science במתנה, ללא כל התחייבות.  לפרטים נוספים

Avatar

מדע פופולארי

הגב

1 תגובה על "פיתוח חדש שכבר אומץ בארה׳׳ב עושה חיים קשים לעבריינים"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
נכ
Guest

תרגום מילולי מאוד.

‘ככל שזה יהא מפתה’ -> מפתה כלל שזה יהיה.

wpDiscuz

תגיות לכתבה: