'फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी' निगरानी और नियंत्रण के लिए होगी उपयोग

फिलाडेल्फिया: अमेरिकी अमारा मजीद पर 2019 में श्रीलंकाई पुलिस द्वारा आतंकवाद का आरोप लगाया गया था। रॉबर्ट विलियम्स को डेट्रॉइट में उनके घर के बाहर गिरफ्तार किया गया था और 2020 में घड़ियाँ चोरी करने के आरोप में 18 घंटे तक जेल में रखा गया था। रैंडल रीड ने 2022 में छह दिन जेल में बिताए थे कथित तौर पर चोरी किए गए क्रेडिट कार्डों का उपयोग उस राज्य में किया जा रहा था, जहां वह कभी गया भी नहीं था।

तीनों मामलों में, अधिकारियों के पास गलत लोग थे। इन तीनों में, यह चेहरा पहचान तकनीक ही थी जिसने उन्हें बताया कि वे सही थे। कई अमेरिकी राज्यों में कानून प्रवर्तन अधिकारियों को यह बताने की आवश्यकता नहीं है कि उन्होंने संदिग्धों की पहचान करने के लिए चेहरा पहचान तकनीक का उपयोग किया है।

चेहरा पहचान तकनीक बायोमेट्रिक निगरानी का नवीनतम और सबसे परिष्कृत संस्करण है: व्यक्तिगत लोगों की पहचान करने के लिए अद्वितीय भौतिक विशेषताओं का उपयोग करना। यह प्रौद्योगिकियों की एक लंबी कतार में खड़ा है - फिंगरप्रिंट से लेकर पासपोर्ट फोटो से लेकर आईरिस स्कैन तक - लोगों की निगरानी करने और यह निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि सीमाओं और सीमाओं के भीतर और पार स्वतंत्र रूप से घूमने का अधिकार किसे है।

अपनी पुस्तक, "क्या मैं आपको जानता हूं? फ्रॉम फेस ब्लाइंडनेस टू सुपर रिकॉग्निशन" में मैंने पता लगाया है कि चेहरे की निगरानी की कहानी न केवल कंप्यूटिंग के इतिहास में बल्कि चिकित्सा, नस्ल, मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के इतिहास में भी निहित है। स्वास्थ्य मानविकी और राजनीति में।

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लोगों पर नज़र रखने के लंबे इतिहास के एक हिस्से के रूप में देखे जाने पर, चेहरे की पहचान तकनीक की गोपनीयता में घुसपैठ और मुक्त आवाजाही पर सीमाएं बिल्कुल वही कर रही हैं जो बायोमेट्रिक निगरानी हमेशा करने के लिए होती थी।

सिस्टम कैप्चर किए गए चेहरों को परिवर्तित करके काम करता है - या तो तस्वीरों से स्थिर या वीडियो से चलते हुए - अद्वितीय डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला में, जिसकी तुलना सिस्टम में पहले से मौजूद चेहरों की छवियों से खींचे गए डेटा बिंदुओं से की जाती है।

जैसे-जैसे चेहरा पहचान तकनीक की सटीकता और गति में सुधार होता है, निगरानी के साधन के रूप में इसकी प्रभावशीलता और भी अधिक स्पष्ट हो जाती है।

सटीकता में सुधार होता है, लेकिन पूर्वाग्रह बने रहते हैं। निगरानी इस विचार पर आधारित है कि लोगों पर नज़र रखने की ज़रूरत है और उनकी गतिविधियों को गोपनीयता और सुरक्षा के बीच व्यापार-बंद में सीमित और नियंत्रित किया जाना चाहिए। यह धारणा अंतर्निहित है कि कम गोपनीयता अधिक सुरक्षा की ओर ले जाती है।

यह कुछ लोगों के लिए मामला हो सकता है, लेकिन उन लोगों के लिए नहीं जो चेहरा पहचान तकनीक द्वारा असंगत रूप से लक्षित हैं। निगरानी को हमेशा उन लोगों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन पर सत्ता में बैठे लोग सबसे करीब से नज़र रखना चाहते हैं।

वैश्विक स्तर पर, भारत में जातीय कैमरे हैं, चीन में उइगरों की निगरानी की जाती है और यहां तक कि अमेरिकी स्कूलों में उपस्थिति की निगरानी भी की जाती है, अक्सर कम आय और बहुसंख्यक-काली आबादी के साथ। कुछ लोगों पर दूसरों की तुलना में अधिक बारीकी से नज़र रखी जाती है।

इसके अलावा, अमारा मजीद, रॉबर्ट विलियम्स और रान्डल रीड के मामले विसंगतियाँ नहीं हैं। 2019 तक, चेहरे की पहचान तकनीक ने श्वेत लोगों की तुलना में 100 गुना अधिक दर से काले और एशियाई लोगों की गलत पहचान की, जिसमें 2018 में, अमेरिकी कांग्रेस के 28 सदस्यों की अनुपातहीन संख्या शामिल थी, जिन्हें अमेज़ॅन का उपयोग करके फ़ाइल पर मग शॉट्स के साथ गलत तरीके से मिलान किया गया था। पहचान उपकरण.

जब डेटाबेस, जिसके विरुद्ध कैप्चर की गई छवियों की तुलना की गई थी, में केवल सीमित संख्या में ज्यादातर सफेद चेहरे थे, जिन पर चित्र बनाना था, चेहरा पहचान तकनीक उपलब्ध निकटतम संरेखण के आधार पर मिलान की पेशकश करेगी, जिससे अत्यधिक नस्लीय - और नस्लवादी - झूठी सकारात्मकताओं का एक पैटर्न तैयार हो जाएगा।

डेटाबेस में छवियों के विस्तार और सॉफ्टवेयर के बढ़ते परिष्कार के साथ, झूठी सकारात्मकता की संख्या - विशिष्ट व्यक्तियों और फ़ाइल पर वांछित लोगों की छवियों के बीच गलत मिलान - में नाटकीय रूप से गिरावट आई है। पिक्सेलेशन में सुधार और स्थिर छवियों को चलती छवियों में मैप करने के साथ-साथ बढ़ी हुई सोशल मीडिया टैगिंग और क्लियरव्यू एआई द्वारा विकसित किए गए अधिक परिष्कृत स्क्रैपिंग टूल ने त्रुटि दर को कम करने में मदद की है।

हालाँकि, पूर्वाग्रह सिस्टम और उनके उद्देश्य में गहराई से अंतर्निहित रहते हैं, स्पष्ट रूप से या परोक्ष रूप से पहले से ही लक्षित समुदायों को लक्षित करते हैं। प्रौद्योगिकी तटस्थ नहीं है, न ही वह निगरानी है जिसके लिए इसका उपयोग किया जाता है।

लंबे इतिहास में नवीनतम तकनीक फेस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर ट्रैकिंग और सॉर्टिंग की वैश्विक प्रणालियों की सबसे हालिया अभिव्यक्ति है। पूर्वगामी अब खंडित धारणा में निहित हैं कि शारीरिक विशेषताएं चरित्र और पहचान के लिए एक अद्वितीय सूचकांक प्रदान करती हैं। इस छद्म विज्ञान को 18वीं सदी के अंत में शरीर विज्ञान की प्राचीन प्रथा के तहत औपचारिक रूप दिया गया था।

प्रारंभिक प्रणालीगत अनुप्रयोगों में एंथ्रोपोमेट्री (शरीर माप), फ़िंगरप्रिंटिंग और आईरिस या रेटिना स्कैन शामिल थे। उन सभी ने विशिष्ट पहचानकर्ता प्रस्तुत किए। इनमें से कोई भी ट्रैक किए जा रहे व्यक्ति की भागीदारी - इच्छा या अन्यथा - के बिना नहीं किया जा सकता है।

बो की रूपरेखा 19वीं शताब्दी में अपनी आबादी पर सरकारी नियंत्रण की अनुमति देने के लिए आपराधिक न्याय का पता लगाने, अभियोजन और रिकॉर्ड रखने में उपयोग के लिए डिली आइडेंटिफिकेशन को अपनाया गया था। 1914 में ग्रेट ब्रिटेन और संयुक्त राज्य अमेरिका सहित कुछ देशों में पासपोर्ट में तस्वीरों की शुरूआत से चेहरे की पहचान और सीमा गश्ती के बीच घनिष्ठ संबंध को बढ़ावा मिला, यह प्रथा 1920 तक व्यापक हो गई।

चेहरा पहचान तकनीक ने मानव बायोमेट्रिक निगरानी पर गुप्त रूप से जाने का एक तरीका प्रदान किया। सीमा निगरानी के प्रयोजनों के लिए चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर के शुरुआती शोध को सीआईए द्वारा वित्त पोषित किया गया था।

इसने चेहरे के विभाजन के लिए एक मानकीकृत ढांचा विकसित करने की कोशिश की: किसी व्यक्ति के चेहरे की विशेषताओं, आंखों, नाक, मुंह और हेयरलाइन के बीच की दूरी का मानचित्रण। उस डेटा को कंप्यूटर में इनपुट करने से उपयोगकर्ता मैच के लिए संग्रहीत तस्वीरों की खोज कर सकता है। ये प्रारंभिक स्कैन और मानचित्र सीमित थे, और उनका मिलान करने के प्रयास सफल नहीं हुए।

हाल ही में, निजी कंपनियों ने लाभ के लिए व्यक्तिगत डेटा का लाभ उठाने की एक लंबी प्रथा के हिस्से के रूप में, चेहरे की पहचान सहित डेटा संचयन तकनीकों को अपनाया है।

फेस रिकग्निशन तकनीक न केवल आपके फोन को अनलॉक करने या आपको अपने विमान में तेजी से चढ़ने में मदद करने के लिए काम करती है, बल्कि प्रमोशनल स्टोर कियोस्क में भी काम करती है और अनिवार्य रूप से, दुनिया भर में कहीं भी, किसी के भी साथ ली गई और साझा की गई किसी भी तस्वीर में। इन तस्वीरों को एक डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है, जिससे निगरानी और ट्रैकिंग की और अधिक व्यापक प्रणाली तैयार होती है।

और जबकि इसका मतलब यह है कि आज यह संभावना नहीं है कि अमारा मजीद, रॉबर्ट विलियम्स, रैंडल रीड और कांग्रेस के काले सदस्य झूठी सकारात्मकता के जाल में फंस जाएंगे, चेहरा पहचानने वाली तकनीक ने हर किसी की गोपनीयता पर हमला कर दिया है। यह - और सरकारी और निजी प्रणालियाँ जो इसे डिज़ाइन करती हैं, चलाती हैं, उपयोग करती हैं और इसका लाभ उठाती हैं - उन पर नज़र रख रही हैं और उन पर विशेष ध्यान दे रही हैं जिन्हें समाज और इसके संरचनात्मक पूर्वाग्रह सबसे बड़ा जोखिम मानते हैं।