Table of Contents
A történet voltaképpen 2022. június 12-én, Oroszország Napján kezdődött. Ez az Oroszországi Föderációban nemzeti ünnep, ha viszonylag fiatal is, minek következtében az orosz kormánypártiak elindultak már délelőtt ünnepelni, az ellenzékiek pedig tiltakozni.
Illetve, sokan csak indultak volna, ugyanis mintegy 70 személyt minden magyarázat nélkül letartóztattak, közülük 43-at a metróban. Végül el kellett őket engedje a rendőrség, ugyanis nem volt idejük tüntetni (egy személy kapott büntetést, mert a ruháján háborúellenes feliratot viselt), de honnan vette a karhatalom, hogy például Aszja Kazanceva tudományos újságíró demonstrálni indult, nem ünnepelni? A moszkvai rendfenntartók egy olyan intézkedésre hivatkoztak, ami megtiltotta, hogy korábban tüntetéseken részt vevő emberek használják a földalattit a nemzeti ünnepen.
Innentől kezdve mindenki biztos lehetett abban, hogy a moszkvai közterületeken, de főleg a nagyon fejlett metróhálózatban (amiről Gluhovszkij még fantasztikus regényt is írt) komoly biometrikus azonosító rendszer működik, aminek csak egy része az arcfelismerés. Valami hasonlóról korábban is lehetett tudni a rendőri jelentések alapján, de bizonyossággá csak most vált a rendszer létezése.
Mint a BBC orosz szolgálata kiderítette, még csak nem is egy, hanem négy rendszerről van szó. Ez azután vált ismertté, hogy a polgármesteri hivatalnak alárendelt „Elektronikus Moszkva” önkormányzati célprogram a nyár közepén négy szerződést kötött a videoanalitikai rendszer technikai támogatására. A tisztviselők két év alatt mintegy 800 millió rubelt akarnak elkülöníteni a karbantartására. Azért használnak egyszerre négy rendszert, mert ezeket „versenyeztetik” egymással pontosság és sebesség terén. A polgármesteri hivatal szerint ez a megközelítés lehetővé teszi „az egyes fejlesztők erősségeinek kombinálását” és a „felismerési pontosság” javítását. Az algoritmusok nemcsak az arcokat, hanem az emberek érzelmeit is felismerik. Amint azt a hatóságok többször is kijelentették, ezt „a bűnözés elleni hatékonyabb küzdelem” érdekében teszik.
Persze azt, hogy mi a bűnözés, mi a bűncselekmény, ők mondják meg.
Akkor vegyük sorra a négy rendszert, melyik mit tud?
Az első rendszer, a FindFace az NtechLab cég technológiáján alapult, amelyben a Rostechnek van részesedése, ezt bővítették három másikkal. Ezek: a Kipod, a VisionLabs Luna Platform és a Tevian FaceSDK.
A Kipod a Synesis orosz-fehérorosz cég fejlesztése. Gyökereit a minszki Hi-Tech Parkban, a híres fehérorosz IT-boom fő helyszínén kell keresni. Nem sokkal a cég indulása után a Moszkva melletti Szkolkovóban is nyitottak egy irodát. A vállalat kezdetben egyedi szoftverfejlesztéssel foglalkozott (például részt vett a Viber üzenetküldő létrehozásában), majd saját termékeket kezdett gyártani. A Kipod intelligens videómegfigyelő rendszer ezek egyike.
A Kipod volt az az eszköz, amely a fehérorosz hatóságok által az országban bevezetett legfontosabb arcfelismerő technológiává vált, és amely segített a helyi biztonsági erőknek megtalálni azokat, akik 2020-ban részt vettek az Alekszandr Lukasenko elleni minszki tüntetéseken. Ennek eredményeként mind a Synesis, mind a vállalat egyik alapítója, Alekszandr Shatrov uniós és amerikai szankciók alá került – az EU hivatalos dokumentumai szerint azért, mert a fehérorosz hatóságoknak platformot biztosítottak a rezsim ellenfeleinek megtalálásához és azonosításához. A Synesis a honlapján megerősíti, hogy a moszkvai metróállomásokon a Kipod működik. A fejlesztők állítása szerint a fénykép alapján történő keresés mellett a program képes megtalálni egy személyt külseje alapján is– meg kell adni a hozzávetőleges életkorát, nemét, származását, valamint azt, hogy visel-e szemüveget, szakállat vagy bajuszt.
A Kipodhoz csatlakoztatott kamerák segítségével a fehérorosz rendfenntartók például állítólag képesek voltak felkutatni és őrizetbe venni Nikolai Dedek ellenzéki bloggert – jelentette a ByPOL projekt (egy volt fehérorosz rendfenntartó tisztekből álló egyesület). Egyébként a felhasználók kiszivárgott véleménye szerint a Kipod ritkán ad 100 százalékos pontosságú találatot: általában 50-80 százalékos pontossággal működik és többnyire kézzel kell kiválasztani a felvételekről a keresett személyt, ami meglehetősen igénybe veszi a szervek emberi erőforrásait.
Vegyük a másik algoritmust, a VisionLabs Luna platformját. Fejlesztője, a VisionLabs szintén az oroszországi Szkolkovóban kezdte meg működését, de hamar felkeltette a nagy befektetők – Vlagyimir Jevtusenkov Sistemája és a Sberbank – érdeklődését. 2021-ben a vállalatot teljes egészében az MTS mobilszolgáltató leányvállalata vette át, amelynek fő tulajdonosa ugyanaz a Sistema.
A VisionLabs arcfelismerő rendszerét eredetileg néhány tucat orosz bank – különösen az Alfa Bank – használta: ennek köszönhetően a potenciális ügyfelet még azelőtt ellenőrizték a hitelintézet „feketelistáján”, hogy bármit kért volna és bemutatta volna a dokumentumait. Az algoritmus további felhasználói közé tartozik a Sberbank, a Post Bank és a Tinkoff, valamint az amerikai hitelinformációs iroda, az Equifax orosz fiókja.
A Luna, a Kipodhoz hasonlóan, a felhasználói utasításoknak megfelelően azonosítja az arc olyan paramétereit, mint a kor, a nem, a származás, sőt még az „érzelmeket” is „látja”.
A platform a moszkvai városháza hivatalos partnere a Face Pay projektben. Ennek részeként a moszkvai metró utasai egy speciális mobilalkalmazásra tölthetik fel szelfijüket, bankkártyájukat összekapcsolhatják profiljukkal, és a kamerára vetett pillantással beléphetnek a metróba. A projekt 2021 őszén indult, de a polgármesteri hivatal már korábban elkezdte használni a VisionLabs algoritmusát a város videómegfigyelő rendszerében: ezt a cég megerősítette, de részleteket nem közölt.
A moszkvai megfigyelőrendszerben részt vevő negyedik algoritmus a FaceSDK, amely a moszkvai székhelyű Tevian cégtől származik. Ez egy másik szkolkovói cég, amelyet a Moszkvai Állami Egyetem Számítógépes Matematikai és Kibernetikai Kara Multimédia Laboratóriumának munkatársai alapítottak. Ennek a vállalatnak az eredményei valamivel szerényebbek, mint a többié: például a VisionLabs bevételei 2021-ben megközelítették az 1 milliárd rubelt, ám a Teviané csak a 200 millió rubelt érték el. Az algoritmus képességeiről szóló saját leírásában a vállalat kifejezetten azt állítja, hogy a FaceSDK képes azonosítani az emberek arcán megjelenő érzelmeket, legyen az bármiféle – „düh, félelem, szomorúság, öröm és meglepetés”. Sőt, beépítettek „egy különálló, gyorsabb algoritmust a mosoly jelenlétének érzékelésére”. Így aztán a következő két évben a polgármesteri hivatal közel 200 millió rubelt költ majd külön a moszkvai utcákon sétálók érzelmének meghatározására – ennyit szánnak a FaceSDK használatára a város videómegfigyelési rendszerében.
Hogyan működik ez az egész így együtt? Érdekesen. A polgármesteri hivatal szerint:
„A videostreamek nem oszlanak meg az algoritmusok között. A kamerákból érkező videófolyamokat mind a négy algoritmus egyidejűleg dolgozza fel. Ezután az összes algoritmus összesített munkájának eredményét egy speciális képlet alapján számítják ki. Ez a megközelítés lehetővé teszi az egyes fejlesztők erősségeinek kombinálását és a felismerési pontosság javítását.”
Meg a teljes káoszt is, ha az algoritmusok fele mondjuk gyanúsnak talál valakit, a másik felük meg nem. Ezt azzal próbálták megelőzni, hogy az „Elektronikus Moszkva” 2021 elején megvásárolt egy speciális szoftvert, amely lehetővé teszi a felismerési algoritmusok automatikus értékelését. A minősítési rendszer fejlesztője az Amtech, a moszkvai polgármesteri hivatal informatikai pályázatainak rendszeres nyertese. A rendszer leírásából kiderül, hogy az algoritmusokat a „sebesség, pontosság és a működés hatékonysága” alapján értékeli, és leírásában szerepel, hogy képesnek kell lennie a FindFace, a VisionLabs LUNA, a Tevian FaceSDK és a Kipod rendszerekkel együttműködni. Ezekre az algoritmusokra az „Elektronikus Moszkva” két év alatt összesen közel 800 millió RUB-ot fog költeni. Ezekhez még 100 milliót kell hozzátenni, amelyet az önkormányzati célprogram a városi videóelemző rendszer egyéb elemeire fordít, többek között egy olyan videódetektorra, amely a képben lévő emberek sziluettjeit ismeri fel.
Egyszóval: Moszkva elég alaposan be van kamerázva, és amennyire ez lehetséges, a felvételek elemzése is megoldott. Azonban mire jó mindez?
Kizárólag politikai célokra használható, ritkán alkalmazzák a bűnüldözésben, pedig elvben annak céljára építették ki. És nem is mindig alkalmas az azonosításra: koronavírus-járvány idején például, mikor mindenki maszkot visel, a rendszer hatékonysága meredeken lecsökken (talán ezért is fontos a sziluett-elemzés bevezetése).
Mindenesetre, ha az ember Moszkvában jár, jól teszi, ha mosolyog, mert fényképezik, filmezik.
Az egész városban mindenhol.
Nemsokára az egész országban is.
