Și-a construit o cameră cu AI care urmărește doar mașinile Poliției. Reacția agenților după ce au ajuns la ușa lui

Un inginer software canadian a vrut să demonstreze cât de simplu poate fi construit un sistem automat de supraveghere asemănător camerelor Flock Safety, dar a schimbat ținta: în loc să urmărească mașinile oamenilor obișnuiți, dispozitivul său identifică exclusiv vehiculele Poliției. Experimentul lui Anthony Sistilli a atras rapid atenția autorităților, iar doi polițiști au ajuns la locuința lui pentru a-l întreba care sunt intențiile sale, potrivit Futurism, care citează demonstrația publicată de acesta și informațiile relatate anterior de Tom’s Hardware.

Cazul a reaprins o discuție mai veche despre limitele supravegherii automate și despre cine are dreptul să colecteze date despre deplasările altor persoane. Camerele de tip ALPR – Automatic License Plate Recognition – identifică automat numerele de înmatriculare, ora și locul în care a fost observat un vehicul. Sistilli a încercat, practic, să întoarcă tehnologia în direcția celor care o folosesc în mod obișnuit.

Cum a construit sistemul care identifică doar mașinile Poliției

Anthony Sistilli, inginer software și creator de conținut din Canada, spune că a devenit interesat de tehnologia ALPR pe fondul controverselor legate de Flock Safety din Statele Unite. Compania operează o rețea uriașă de camere automate pentru citirea numerelor de înmatriculare, utilizate inclusiv de departamente de poliție. Sistemele au generat însă critici privind supravegherea în masă, accesul la date și posibilitatea urmăririi deplasărilor unei persoane fără ca aceasta să știe.

Inginerul și-a pus o întrebare simplă: cât de greu ar fi să construiască singur ceva asemănător? A cumpărat o cameră de supraveghere 4K, a conectat-o la laptop și a folosit un asistent AI pentru a dezvolta software-ul necesar. Spre deosebire de camerele convenționale ALPR, programul său trebuia mai întâi să determine dacă vehiculul din imagine aparține Poliției și abia apoi să încerce să-i citească numărul de înmatriculare.

foto – Anthony Sistilli via YouTube/Futurism

Primele teste nu au funcționat prea bine. Procesarea fiecărei mașini la rezoluție 4K și citirea simultană a plăcuțelor produceau întârzieri importante. Sistilli a redus însă rezoluția și a modificat procesul astfel încât recunoașterea numărului să pornească numai după ce sistemul identifica un posibil vehicul de Poliție.

Rezultatul a fost un prototip funcțional, montat ulterior pe bordul mașinii sale. Sistemul putea identifica automobilele Poliției și înregistra datele asociate acestora, într-o demonstrație care ridică aceleași probleme de confidențialitate pentru care rețelele comerciale de camere sunt deja criticate.

Polițiștii au venit la ușa lui și au invocat confidențialitatea

Experimentul nu a rămas mult timp neobservat. Potrivit relatării lui Sistilli, doi ofițeri de la Peel Regional Police au venit la locuința sa din Brampton, Ontario, pentru a discuta despre proiect. Tom’s Hardware relatează că polițiștii și-au exprimat îngrijorarea față de implicațiile pentru viața privată și siguranța agenților.

Sistilli spune că unul dintre polițiști i-a explicat că un asemenea sistem ar putea permite oamenilor să afle unde locuiesc agenții, când intră în tură și ce fac pe parcursul zilei. Inginerul a răspuns că aceasta este, în esență, aceeași temere pe care o au și cetățenii atunci când propriile mașini sunt urmărite prin sisteme automate de recunoaștere.

Situația evidențiază una dintre contradicțiile centrale din dezbaterea despre camerele inteligente de supraveghere. Aceeași tehnologie poate fi considerată un instrument legitim atunci când este utilizată de autorități pentru identificarea unor vehicule suspecte, dar problematică atunci când direcția supravegherii se inversează.

Flock Safety și problema unei rețele care vede aproape fiecare mașină

Controversa depășește proiectul unui singur inginer. Potrivit Tom’s Hardware, Flock Safety operează peste 120.000 de camere în 49 de state americane. Un incident separat de securitate făcut public recent a arătat și cât de sensibilă poate deveni o asemenea infrastructură: o vulnerabilitate a permis unui cercetător să obțină informații despre amplasarea a sute de mii de camere Flock.

Pe Playtech am scris anterior despre faptul că extinderea acestor rețele nu garantează automat rezultate spectaculoase împotriva criminalității. În Atlanta, de exemplu, numărul camerelor integrate în sistemul de supraveghere a crescut masiv, însă datele privind rata de soluționare a infracțiunilor nu au indicat o îmbunătățire generală comparabilă cu amploarea investiției.

Experimentul lui Sistilli nu demonstrează că polițiștii nu ar trebui să folosească astfel de instrumente și nici că urmărirea individuală a agenților este lipsită de riscuri. Demonstrația pune însă aceeași întrebare într-un context diferit: dacă posibilitatea ca cineva să afle unde te afli, când pleci la muncă și ce traseu urmezi este considerată periculoasă pentru un polițist, de ce ar trebui aceeași formă de monitorizare să fie tratată ca fiind automat inofensivă atunci când este aplicată cetățenilor?