過去にすでに犯罪を犯した人を認識して見つける警察官の能力は、彼らの仕事に不可欠です。 そのため、警察は路上で秩序を効果的に維持し、犯罪を防ぎ、調査することが基本だと考えています。 しかし、2010年以降、[英国の]警察官の数はほぼ20％減少し 、記録された犯罪の数は増加しているため、警察は、懸念の原因となる人々を追跡する能力を強化するのに役立つ新しい技術的ソリューションに目を向けています。
そのような技術の1つが自動顔認識（ARL）です。 このテクノロジーは、顔の主要な特徴を分析し、その数学的な表現を作成し、有名な顔のデータベースと比較して、可能な一致を判断します。 英国およびその他の国の多くの警察はARLの可能性を熱心に調査していますが、一部の市民グループは技術の合法性と倫理について議論しています。 彼らは、それが市民の影響範囲と国家監視の深さを著しく広げることを心配している。
これまでのところ、警察にARLシステムを提供できる、またはできないという信頼できる証拠は収集されていません。 このようなシステムに直面している人はますます増えていますが、空港でパスポートを確認するために使用されているため 、その使用は適切に制御されています。 そのような手順を適用して、路上で秩序を維持することははるかに困難です。 通りの人々は移動し、カメラを見ません。 照明のレベルは変化しています。さらに、システムは英国の天候の変動に対処する必要があります。
現実の世界のARL
英国の警察が現在のARLテクノロジーをどのように使用しているかを想像するために、昨年、警察が協力する日常の状況でARLの有用性をテストするために設計されたサウスウェールズ警察プロジェクトを評価することにしました。 2017年のカーディフでのUEFAチャンピオンズリーグ決勝以降、私たちのチームは警察がこのテクノロジーを使用し、システムによって生成されたデータを分析しているのを見てきました。 私たちは、警察がシステムとどのように対話し、システムが何を許可したのか、また、システムを使用するときにどのような困難が生じるのかを理解したかったのです。
サウスウェールズ警察は、2つのモードでARLを使用しました。 ロケートモードでは、警察のバンのライブビデオを使用して、疑わしい人のデータベースで認識された顔を検索しました。 通常、データベースには600〜800枚の写真が含まれていました。
別のモードである識別は、動作が異なります。 犯罪現場で撮影された未知の人物の画像は、逮捕者のデータベースと比較されます。 このデータベースには、約450,000個の画像が含まれています。
システム評価の結果に基づいて、ARLは警察が容疑者を非常に効果的に認識するのに役立つため、他の方法ではできないと結論付けられました。 研究が進行中の12か月の間に、約100件の逮捕と告発がARLの支援を受けて行われました。
しかし、このシステムは自動的に動作しません。 警察官は、効果的に働くために多くの標準的な操作手順を適応させる必要がありました。 たとえば、システムの作業に対する写真の品質の重要な影響を検出した後、警察訓練は警察訓練プログラムに含まれていたため、将来はすべての写真が作業に適したものになります。
補助ツール
十分な時間が経過した後にのみ、警察はシステムをセットアップして使用することを学びました。 テスト中に、システムは作業のアルゴリズムを更新し、より複雑になりました。 そして、この改善はシステムの動作に大きな影響を与えました。 チャンピオンズリーグ中に導入されたオリジナルバージョンでは、システムによって認識された人の3％のみが正確であると見なされていました。 しかし、2018年3月までに、この割合はすでに46％に増加していました。
これらの革新的な法執行技術はすべて、対処する必要がある法的および倫理的な懸念事項です。 しかし、市民、規制当局、立法者が有意義に議論し、評価できるように、このテクノロジーからどのような結果が期待できるかを正確に理解する必要があります。 映画のマイノリティコメントで使用されているような素晴らしい技術への言及の代わりに、真の証拠を取得する必要があります。
上記のすべてを考慮すると、警察の場合のARLの使用に関して導き出せる結論の1つは、このシステムは完全に自動化されていないため、「支援顔認識」と呼ばれることです。 顔認識が自動に近い国境サービスとは異なり、このアルゴリズムは警察をサポートしていますが、人の画像がデータベースに保存されているものと一致するかどうかについて独立した決定を行いません。 代わりに、システムはオペレーターに可能な一致に関する仮定を与え、生きているオペレーターのみがそれらを確認または反論することができます。