顔認証。どのように機能するのか、どうすれば止められるのか。

顔認証

Clearview社のスキャンダル以来、誰もが顔認証の危険性を知っています。しかし、顔認識システムは、監視カメラで個人を特定する以上のことができます。これらのAIシステムは、監視目的のものもあれば、スマートフォンやドアロックのセキュリティのためのものもあり、今日では多くのアプリケーションで使用されています。では、以下を見てみましょう。

1. 顔認証とは？

2. 顔認証の仕組みは？

3. 顔認証の精度は？

4. 顔認証は監視ツールですか？

5. 顔認証を止めるには？

1.顔認証とは何ですか？

顔認識とは、顔を使って個人を識別する技術です。顔認識は、その人の1枚の写真と比較することによっても、何人もの人の写真を集めたデータベースと比較することによっても行われます。

技術的には、顔認識システムは、画像に基づいて人を識別するために、顔の特徴をピンポイントで比較します。コンピュータによる顔認識は、人間の生理的特徴の測定を伴うため、顔認識システムは、虹彩認証や指紋認証と同様、バイオメトリクスに分類される。バイオメトリクスとしての精度は他の2つの技術に比べて低いが、カメラによる監視など、使い勝手の良さから広く普及している。

顔認証システムは、スマートフォンやアプリ、ドアのロックを解除するなど、ごく短期間で習慣化されました。また、顔認証システムは、法執行機関が監視対象者を追跡するためにも使用されています。中国では、顔認証はすでに監視に使われており、米国では、保護された言論活動をしている人を追跡するために使われています。

2.顔認証の仕組みは？

自動顔認識は、コンピュータが顔の特徴をデータベースに保存されている1つまたは複数の顔画像と比較して処理します。

このシステムでは、コンピュータのアルゴリズムを用いて、目と目の間の距離やあごの形など、人の顔の特徴的なディテールを抽出します。これらの情報は数学的な表現に変換され、顔認識データベースに蓄積された他の顔のデータと比較されます。特定の顔に関するデータは「顔テンプレート」と呼ばれ、写真とは異なり、ある顔と別の顔を区別するための特定の詳細情報のみが含まれるように設計されています。

一致する顔を見つけるために、システムは

1. 写真の中の顔を検出します。
2. 検出された顔を分析します。
3. 画像を数学的な表現に変換します。
4. データベースに登録されている顔との照合を行います。

このようにして、顔認識システムは、あなたがiPhoneの真の所有者であることを確認したり、自宅の玄関ドアの鍵を開けたりすることができるのです。このようなケースでは、顔認識は膨大な写真データベースに頼ることなく、単純に一人の人間をデバイスの所有者として識別・認識し、他の人のアクセスを制限します。

また、Clearview社のスキャンダルが顔認証の潜在的な危険性を示しているように、顔認証システムは、ソーシャルメディアにアップロードされた画像であってもデータベースを使用して、特別な監視カメラから撮影された画像と比較して、監視リストに載っている人を見つけることができます。監視対象者は犯罪者である必要はなく、監視リストを管理する当局や企業が、このリストに載せるべき人や対象者を定義することができます。

顔認識システムの中には、人を特定するのではなく、データベースに登録されている特定の顔に未知の人がどれくらいの確率で一致するかを示す確率スコアを算出するように設計されているものがある。このようなシステムでは、通常、いくつかのマッチする可能性のある顔が、可能性の高い順にリストアップされます。

3.顔認識の精度は？

顔認証の支持者は、テロや人身売買などの最大のリスクから身を守るために、このAI技術が必要だと主張することが多い。このような主張にかかわらず、今日の顔認識は、万引きや50ドル相当の薬物を売るような些細な犯罪に使われることがほとんどです。

顔認識は、特に刑事訴追のために使われることが多いのですが、この方法にはエラーがつきものだと批判されています。

EFFの説明によると、顔認証のエラーには「偽陰性」と「偽陽性」があります。

"偽陰性」とは、顔認識システムが、実際にデータベースに含まれている画像と人の顔を照合できないことです。言い換えれば、システムがクエリに対して誤ってゼロの結果を返すことです。"

"偽陽性 "とは、顔認識システムがデータベース内の画像と人の顔を一致させたものの、その一致が実際には正しくない場合を指します。これは、警察官が「ジョー」の画像を提出したにもかかわらず、システムが誤って「ジャック」の写真であると警察官に伝えた場合です。"

例えば、2018年にアマゾンの顔認識ソフトウェアをテストしているときに、このツールは28人の国会議員を、犯罪を犯して逮捕された人と誤って認識してしまいました。

AIシステムは時間の経過とともに良くなっていくが、顔認識の使用はこのように問題を抱えたままである。

4.顔認証は監視ツールなのか？

顔認識は監視ツールであるだけでなく、誰でもどこでも完全な監視を可能にします。

この技術の支持者は、企業や当局がどのようにこの技術を使用するかによると主張していますが、潜在的な悪用の形態は無限です。

あらゆる場所にカメラが設置され、私たちの一挙手一投足を追跡し、私たちの顔をリアルタイムでデータベースに照合して、常に誰がどこにいるのかを知ることができる世界を想像するのに、さほどの想像力は必要ないだろう。そのような世界では、プライバシーの権利はなくなり、公共の場における大量の監視が行われています。

顔認証と大規模な監視に関しては、中国が最高の、いや最悪の例のひとつです。中国の顔認識企業が流出させたデータベースは、監視の規模の大きさを示しています。「過去24時間だけで、680万以上の場所が記録されています」とあり、リアルタイムの顔認識に基づいて人々の動きを追跡しています。

中国では、14億人の国民全員の顔写真が顔認識データベースに登録されています。中国には何億台もの監視カメラがあり、その数は増え続けています-中国のディトピア・ドリームを実現するために。

5.顔認証を止めるには

顔認証は、最も危険な監視技術の1つです。したがって、プライバシーを守るためには、顔認証を禁止しなければなりません。

幸いなことに、今日では顔認証から身を守るための複数の選択肢があります。

個人的な写真をウェブ上にアップロードしないようにすることができます。あなたの写真がなければ、監視カメラがあなたの顔を照合できるデータベースは存在しません。しかし、クリアビューのスキャンダルで明らかになった問題点があります。すでに何十億人もの人々の写真がソーシャルメディア上で公開されており、企業はこれらの写真を名札と一緒にスクレイピングしてデータベースを作ることができます。

その上、社会生活の一部であるため、ウェブサイトやソーシャルメディアに写真をアップロードしたい人もいるでしょう。研究者たちはこのたび、顔認識アルゴリズムを欺くことのできる素晴らしい方法を発見しました。

Fawkes

Fawkesは、ウェブにアップロードする前に写真をわずかに変更することで、顔認識システムがあなたについて何か間違ったことを学習するように訓練するツールです。こうすることで、AIはアップロードされた写真とあなたの本当の顔を照合できなくなります。しかし、Fawkes社のソフトウェアを再テストしたところ、研究者たちは、Microsoft Azureの顔認識サービスが、一部の画像によって偽装されなくなったことを認識しました。顔認識ソフトウェアの先を行くことは、猫とネズミのゲームのようなもので、両方の技術が向上していけば、今後もそうなるでしょう。

Fawkesはこちらからダウンロードできます。

ローキー

もうひとつの有望な研究プロジェクトがLowKeyです。このソフトウェアは、画像を学習不可能な例に変えるものです。つまり、AIが顔認識検索を行う際、LowKeyは顔認識ソフトウェアに、あなたの写真や自撮り写真を効果的に完全に無視させるのです。このツールは、AIソフトウェアがあなたについて何も学習しないようにして、あなたの顔を照合できるデータベースを持たないようにします。

LowKeyはこちらからダウンロードできます。

行動する

テクノロジーに対抗することは、私たちのプライバシーを守るための良い方法です。例えば、Tutanotaでは、エンドツーエンドの暗号化を用いて大量の監視に対抗しており、それは成功しています。

しかし、民主主義国の市民として、私たちは常に政治の場でもプライバシーの権利が守られていることを確認しなければなりません。

あなたも自分の顔を取り戻すための政治的な戦いに参加し、このEUの請願書に署名してください。