كيف تستفيد الشرطة من تكنولوجيا التعرف على الوجوه؟

تقنية التعرف على الوجه لتدريب الذكاء الاصطناعي:

لقد تمكن عمالقة الشركات التقنية مثل فيسبوك وجوجل من جمع أكبر مجموعة بيانات الخاصة بالوجوه، التي يحتفظون بها في قواعد البيانات الخاصة بهذه الشركات ولا يشاركونها للغير، وذلك وفقاً للأوراق البحثية، إلا أن شركات وجامعات أخرى تشاركت الصور التي لديها على نطاق واسع مع الباحثين والحكومات والمؤسسات الخاصة وذلك في أستراليا والصين والهند وسنغافورة وسويسرا لتدريب الذكاء الاصطناعي، وذلك بحسب الأكاديميين والناشطين والأوراق العامة.

حيث قد اهتمت العديد من الشركات والمعامل بجمع العديد من الصور لوجوه الناس في قواعد بيانات خاصة بهم، ولكن في الواقع العديد منّا في كثير من الأحيان قد تغيب عن أذهانهم هذه الحقيقة، وليس لديهم فكرة عن أن وجوههم من ضمن قواعد هذه البيانات، وبينما لا يجري ربط الأسماء بالصور عادةً، إلّا أنه يمكن التعرف على الأفراد لأن كل وجه فريد، وتزداد الأسئلة حول مجموعات البيانات؛ لأن التقنيات التي مكنتها تُستخدم الآن بطرق من الممكن أن تنتهك الخصوصية، حيث أنّ قواعد البيانات هي فقط طبقة واحدة من بناء تقنية التعرف على الوجه.

الحاجة لتقنية التعرف على الوجه:

تعتبر كل من الأرقام السرية وكلمات المرور والبصمات من أقدم الوسائل المعتمدة لأهداف التأكد من الهوية والحفاظ على الخصوصية والأمان في مختلف المجالات، وشيًئا فشيئًا يزداد الاعتماد على وسائل جديدة في هذا الصدد، على مبدأ تسخير بيانات المستخدم الحيوية مثل صوته وبصمة أصبعه أو عينه أو التعرف على وجهه، للتأكد من هويته، وبفضل تقنيات التعرف على الوجه، أصبحت المحافظة على سرية الهوية أثناء التجول في الأماكن العامة شيئاً من الماضي، حيث بدأت بعض المتاجر بالاعتماد على هذه التقنيات لمسح وجوه الزبائن والتعرف على الزبائن الكثيري التردد لمنحهم أسعارا خاصة.

وكذلك التعرف على السارقين لتوخي الحذر منهم أو إبلاغ الجهات الأمنية، كما ظهرت بعض التطبيقات التي يدّعي مطورها قدرتها على تحديد هويات الأشخاص، مثل تطبيق نيم تاج المطور لصالح نظارة جوجل، يتميز التحول الرقمي في إدارات الشرطة وغيرها من المؤسسات الحكومية المعنية بفرض القانون (Law Enforcement)، والذي يعتبر تحدي إضافي يتمثّل في حدوث جزء مهم خارج المكاتب عبر أفراد الشرطة المنتشرين في مختلف أنحاء المدينة بهدف الحرص على مهام حفظ الأمن والقانون.

كيف تستفيد الشرطة من تقنية التعرف على الوجه؟

كما يحتاج هذا إلى حلولاً تقنية ميدانية حيث تعمل على دعم هؤلاء الأفراد في القيام بعملهم على أكمل وجه، وكذلك توافر وسائل للترابط المستمر مع إداراتهم في المكاتب، حيث تعتبر إحدى أهم هذه الوظائف الميدانية هي قدرة أفراد الشرطة على التعرف على  الأشخاص المطلوبين أو ذوي السوابق وتحديد مواقعهم، وفي الولايات المتحدة مثلاً، يوجد تحدَّ آخر يساهم في تعقيد المشهد، وهو تناقص عدد العاملين في الشرطة بنسبة 20% منذ عام 2010 مع معدلات الجرائم.

إحدى الوسائل التقنية في هذه المواضيع هي تقنية التعرف التلقائي على الوجه (Automated Face Recognition)، والتي تعمل على تحليل ملامح الوجه وإصدار تمثيل رياضي لها، ومن ثم مقارنتها بالوجوه الأخرى المعروفة في قاعدة البيانات لتحديد أقرب المتشابهين معه، وبالرغم من استخدام هذه التقنية في المطارات للمساعدة في إدارة فحص جوازات السفر، إلّا أن استخدامها من قبل شرطة الشارع أكثر تعقيداً إذ يخشى المعارضون من سوء استخدامها في بيئة لا يسهل التحكم فيها؛ ممّا قد يؤدي لاستخدامها لمراقبة الجمهور بشكل غير منضبط بل والتمييز ضد بعض فئات المجتمع في بعض الحالات.

ولذلك، بدأت إدارات شرطية أمريكية في دراسة استخدام الشرطة في المملكة المتحدة لهذه التقنية، حيث يتم استخدامها في مشروع لاختبار مدى فعالية التقنية في مواقف أمنية مختلفة وكيفية استخدام عناصر الشرطة لها وأي تحديات يواجهونها، حيث تستخدم شرطة جنوب ويلز تقنية التعرف على الوجه بطريقتين؛ الأولى في صور حية مباشرة تلتقطها كاميرات (CCTV) الموضوعة على مركبات الشرطة، وذلك لمقارنة إحداثيات ملامح وجوه الناس بقاعدة بيانات صور الأشخاص الذين سبق احتجازهم لدى الشرطة، والتي تضم من 600 إلى 800 صورة.

أما الطريقة الثانية فيتم فيها مقارنة صور من هم من المتهمين الجُدد ولم يكن لهم أي من السوابق في جرائم سابقة في قاعدة بيانات الشرطة للمحتجزين، والتي تحتوي على أكثر من 450 ألف صورة، وقد أشار التقييم إلى أن هذه التقنية قد ساهمت في مساعدة الشرطة البريطانية على مدار عام كامل، وذلك في مائة حالة من حالات القبض والاتهام، وذلك في التعرف على المتهمين وهو ما لم يكن ليحدث بطريقة أخرى خلاف استخدام تقنية التعرف على الوجه.

وقد احتاجت الشرطة في نفس الوقت وسائل لتكييف عدد من إجراءاتها العملية للعمل بكفاءة مع إدخال هذه التقنية إلى العمل، في البداية، كانت النسبة قليلة 3% من النتائج التي تقدمها التقنية تمكنت من إيجاد أوجه الشبه الدقيقة بالفعل، وقد زادت إلى 46 بالمئة وذلك في مارس/آذار 2018، كل ذلك مع العمل المستمر على تطوير المنظومة والمدخلات من الصور في قاعدة البيانات، بهدف تحسين نتائج التكنولوجيا التي تقوم بمراجعتها وفحصها.