A magyar hatóságok is használnak arcfelismerő programot, de legalább nem kínait

2020.07.21. 07:17

Egyre több országban jelennek meg az arcfelismerő programok, amik amellett, hogy könnyítik a bűnüldöző szervek munkáját, komoly adatvédelmi problémákat is felvetnek, rosszabb esetben vissza is tudnak élni az így gyűjtött adatokkal. De hogyan működik ez a technológia? Mi az előnye és a hátránya? Miként használják jelenleg Magyarországon? Utánajártunk!

A magyar hatóságok is használnak arcfelismerő programot, de legalább nem kínait

Június végén közölt egy cikket a New York Times, amiben arról írtak, hogy egy afroamerikai férfit azért vettek őrizetbe egy lopás miatt, mert az arcfelismerő programok algoritmusai szerint az ő arca egyezett meg leginkább a bűncselekmény elkövetésekor készített felvételeken lévővel.

 

Később a rendőrség beismerte, hogy tévedett, de így is közel harminc órán keresztül tartották fogva a férfit. Az ügyet aztán megszüntették, de nem mentették fel a férfit, így ő elvileg később akár ismét bíróság elé állítható a lopásért, amit nem ő követett el.

 

Ez volt az első példa arra, hogy a rendőrség túlzottan bízott az arcfelismerő program eredményeiben, és végül kiderült, hogy tévedtek

 

– igaz, a vádakat csak azért ejtették, mert a férfinek volt alibije a lopás idejére.

 

De nem csak Amerikában használják ezeket a rendszereket: Szerbiában például a tüntetőket azonosítják ily módon, míg Magyarországon pedig különböző rendezvények, például a 2017-es FINA vízi- és úszóvilágbajnokság helyszínén használták beléptetéskor arcfelismerő szoftvereket.

 

De hogyan működnek pontosan az arcfelismerő programok, kik és mire használják őket, és mennyire megbízhatóak az ilyen szoftverek?

 

Hogyan működik egy arcfelismerő program?

 

Arcfelismerő programokat már évtizedek óta használnak a rendőrségi munkára. Ennek a legkorábbi „verziója” az volt, amikor egy szemtanú leírása alapján lerajzolták a bűncselekményt elkövető embert, ami alapján a rendőrség megkezdte a keresést, majd pedig a rajzolt archoz hasonlító személyek begyűjtése után a szembesítésnél a szemtanú kiválasztotta azt a személyt, aki az emlékei szerint az elkövető lehetett.

 

Az arcfelismerő rendszerek is mondhatni hasonló elven működnek, csak itt a szemtanú szemei helyett képeket használnak fel (például biztonsági kamerák felvételeit), a kereséshez az emlékből megrajzolt arc helyett pedig algoritmusokat, a beazonosításhoz pedig adatbázisokat alkalmaznak.

 

Ezeknek az algoritmusoknak a működéseit pedig úgy kell elképzelni, hogy a képen szereplő arc ismertetőjegyeit összehasonlítja az adatbázisban fellelhető összes képből kinyert ismertetőjegyekkel, majd pedig kiadja azt a képet, ami a leginkább hasonlíthat az eredeti képre.

 

Az évek alatt sokat finomodtak a szoftverek, de nem csak a bűnüldöző szerveknél, hanem a privát vállalatoknál is. Utóbbira jó példa a Facebook, hiszen valószínűleg már minden felhasználóval előfordult, hogy míg 8-10 éve egy általa feltöltött képen a Facebook csak a lehetséges emberi arcok helyeit jelölte be, az elmúlt pár évben ehhez képest már azt is, hogy az algoritmusa szerint melyik adott személy arca található a képen és szeretnéd-e megjelölni a képen. A Facebook algoritmusa közel 120 millió (!) ismertetőjegyet keres az arcon, amivel egy kutatás szerint

 

97,25 százalékos pontossággal tudja megmondani, hogy kihez tartozhat az arc, amivel csak alig marad el az emberi teljesítménytől,

 

mivel az ember átlagosan 97,53 százalékos pontossággal tudja megállapítani, ha két arckép egy személyhez tartozik. (A Facebook DeepFace mesterséges intelligenciájáról bővebben például itt lehet olvasni.)

 

De ugyanúgy jó példa egy orosz informatikai cég, a Yandex képkeresője is: hasonlóan a Google képkeresőjéhez, itt is fényképet kell feltölteni, hogy kiadja a hasonló képeket, azonban ellentétben a Google képkeresőjével, ahol elsősorban a színek, a képen található formák és kompozíciók alapján adja ki a hasonló találatokat (ezért van az, hogy a legtöbb esetben ha valaki feltölt egy személyről készült képet, akkor a keresőbe a Google magától azt írja, hogy arc), addig a Yandex már konkrét arcképekre keres rá. Míg a Google keresőjével elsősorban úgy tudsz megtalálni egy embert, ha annak ismered a nevét, addig a Yandexnél már elég egy kép is.

 

Mondhatni, a Yandex keresőjének segítségével már nem egy névhez tudunk találni egy arcot, hanem egy archoz tudjuk megtalálni a személy nevét

 

– igaz, elsősorban csak az orosz Facebooknak is nevezett VKontakte-ról, és a Yandex az internet olyan részein fellelhető képet használ, amik szabadon felhasználhatóak. 

 

A GOOGLE KÉPKERESŐJE MÉG NEM ANNYIRA TÖKÉLETES, EZT HOZTA KI, MIKOR FELTÖLTÖTTEM A SAJÁT KÉPEMET.

 

Ennek az oka pedig a mesterséges intelligencia fejlődése és az ún. deep learning eljárásmód fejlődése. A deep learning röviden annyit jelent, hogy a mesterséges intelligencia nem csak a kezelő által megadott parancsokat és feladatokat hajtja végre, hanem saját magától tanul valamilyen elv szerint. Például a deep learning miatt képes egy mesterséges intelligencia megverni a világ legjobb Go-játékosát, mivel a mérkőzések tapasztalatait (számára ezek csak adatok) feldolgozta és legközelebb más lépésekkel (valószínűségszámításokkal) a számára kedvező lépéseket lépte.

 

A tárgy- és arcfelismerésnél is hasonló elvvel működik, ugyanis minél több képet futtatunk át a mesterséges intelligencián, annál pontosabb és megbízhatóbb eredményt tud majd adni, mivel minél több adat áll a rendelkezésre, annál nagyobb és pontosabb adatbázist lehet létrehozni.

 

Azonban azt pontosan nem tudjuk, hogy az algoritmusok mi alapján tudnak különböző képek alapján egy archoz kapcsolni egy képet, hogy pontosan mit is vizsgál egy arcképen a mesterséges intelligencia. Csak annyit tudunk, hogy a mesterséges intelligencia

 

több ezer egyedi jelet tud keresni az arcon, de azt már nem tudjuk pontosan, hogy miként állapítja meg, hogy két különböző képen szereplő pixeltömeg egy archoz tartozik,

 

– és ezáltal egy beazonosító személyhez.

 

Azt viszont jelenleg is tudjuk, hogy a technológia nem teljesen működik hibátlanul: a fehér középkorú arcokat elég pontosan tudja beazonosítani, azonban az időseket és a különböző egyéb rasszokba tartozó arcokat már nem. Kína az arcfelismerő technológiáit ezért is adja el elsősorban Afrikában és Dél-Amerikában, hogy így több fekete arccal bővítve az adatbázisukat sokkal precízebbek legyenek a programjaik a sötétebb bőrszínek esetén is.

 

Ezenkívül még sok probléma van a technológiával, ugyanis nem 100 százalékos pontosságú találatokkal dolgozik, hanem a program kezelői határoznak meg egy határértéket, hogy a felvételről származó arcképnek az adatbázisban szereplő arcképpel hány százalékban kell megegyeznie: ha ezt a határértéket túl alacsonyan határozzák meg, akkor több lesz a hamis pozitív találat, ha pedig túl magasra, akkor sok lesz a hamis negatív találat, vagyis a program pont a rendeltetését nem tudja ellátni, azaz beazonosítani az adott illetőt.

 

Egy nemrégiben megjelent tanulmány szerint a legjobb programok hibarátája csak 0,08 százalék, viszont ez függ a kép minősége mellett a fényviszonyoktól és az időjárástól is. 

 

Kik használják a technológiát és pontosan milyet?

 

Az arcfelismerő programokat azonban elsősorban nem a Facebook-taggelés ajánlói miatt használják, hanem rendvédelmi célokkal, ugyanis egy arcfelismerő programmal sokkal könnyebb beazonosítani a bűncselekményeket elkövetőket, de akár a terroristákat vagy más közveszélyes személyeket is. Így a rendőrség mellett elsősorban titkosszolgálatok és terrorelhárítók használják, de az elmúlt években sok magáncég is elkezdte használni.

 

A technológiát jelenleg két különböző célra lehet használni:

 

1. Személyazonosság igazolására: például Magyarországon 2020. május 1-től a rendőrök az igazoltatás során már használhatnak arcfelismerő szoftvereket, ha az igazoltatott személy nem rendelkezik okmányokkal, vagy például néhány banknál és reptéren használják ilyen célokra a technológiát. Ez hasonló mint a FaceID az Apple telefonokon, az egyén személyazonosságának igazolására az adatbázisban szereplő arcjegyeit vetik össze.

 

2. Beazonosításra: például bűncselekmények után az esetről készített felvételek alapján próbálják így beazonosítani az elkövetőt vagy a tömegben így próbálják kiszúrni az embereket, például körözött embereket mondjuk egy reptéren.

 

Egy 2019 szeptemberi tanulmány szerint 

 

a világon jelenleg 75 országban használnak mesterséges intelligenciát megfigyelésre, ezek közül 64 országban használják ezt arcfelismeréshez is.

 

Az alábbi ábrán látható, hogy pontosan mely országokban és hogy azok mely országból szerezték be az ehhez alkalmas szoftvert.

 

 

Ahogy a lentebbi ábrán látszik, a legtöbb országban kínai technológiát, elsősorban a Huawei által készített arcfelismerő szoftvereket használják (szám szerint 50 országban), de más kínai cégek (a ZTE, vagy a korábbi állami kutatóintézetből kinövő Hikvision) által tervezett programok is népszerűek. A 7 legnagyobb arcfelismerő szoftvert áruló cég közül három amerikai (IBM, Cicso és Palantir), három kínai (Huawei, ZTE és Hikvison) és egy japán, a NEC.

 

 

 

Az ábra második oldalán pedig az látszik, hogy mekkora piaci részesedést tudhat magáénak az adott ország által gyártott technológia: ebből látszik, hogy

 

a kínaiak által gyártott technológiát jóval több helyen használják, mint az Egyesült Államokból származót, és azon belül is leginkább a Huawei arcfelismerő szoftverét, pedig a cégnek nem teljesen kristálytiszta a múltja,

 

az elmúlt években több nagyobb botrányba is keveredett a kínai cég.

 

A fentebb felsorolt cégeken kívül az Amazon, a Facebook, a Google és a Microsoft is fejleszt arcfelismerő algoritmusokat, akik – a Facebookot kivéve, akik hivatalosan egyáltalán nem árulják a szoftvert – elsősorban az amerikai rendőrségeknek értékesítik a programjaikat, bár a George Floyd miatt elindult tüntetések miatt az Amazon, az IBM és a Microsoft jelezte, hogy felfüggesztik a rendőrségnek kiadott arcfelismerő szoftvereik használati engedélyét, igaz, csak egy évre.

 

Az amerikai hatóságok pedig gyakran tüntetők azonosítására használták a programokat, például 2015-ben Baltimore-ban, amikor egy 25 éves afroamerikai fiatal rendőrségi intézkedés közbeni halála miatt vonultak utcára az emberek.

 

A magyar belügyminisztérium az Azonnali kérdésére elárulta, hogy Magyarországon jelenleg a japán NEC cég által gyártott arcfelismerő szoftvert használják, de hogy pontosan mióta, arra már nem válaszoltak. Ugyanakkor egy 2016-os cikk szerint Magyarországon először Budapesten a Józsefvárosban telepítettek 70 darab arcfelismerésre is alkalmas kamerát.

 

Európában már több helyen is használják a technológiát preventív célokra: London utcáin 2020-ban jelent meg a technológia, amivel a londoni rendőrség elsősorban körözött és eltűnt személyeket fog keresni, de London mellett például már Berlin metrómegállóiban is tesztelték a technológiát még 2017-ben: akkor a teszt tanulsága szerint az esetek 70 százalékában pontos találatot hozott a rendszer, és mindössze 0,1 százalék volt a hamis pozitív találati arány.

 

ILYEN TÁBLÁK VÁRTÁK A METRÓZNI VÁGYÓKAT BERLINBEN A TESZTIDŐSZAK ALATT. FORRÁS: ENDSTATION JETZT / FLICKR

 

Visszatérve Londonhoz: az ilyen technológiával működő kamerákat csak London bizonyos helyein (például busz- és vonatállomások, frekventált környékek) fogják használni, és a telepített helyeken táblával jelzik, hogy itt arcfelismerő megfigyelés zajlik, hogy így szűrjék ki a veszélyes embereket. Ilyen technológia egyébként már sok reptéren működik: az Egyesült Államok nagyobb repterein már bevezették vagy tervben van, míg Európában először a londoni Gatwick reptéren helyezték üzembe a nagyjából valós idejű arcfelismerő kamerákat.

 

A belügyminisztérium a kérdésünkre elárulta, hogy a Liszt Ferenc Repülőtéren is használnak  arcfelismerő programos megfigyelést.

 

A technológiát elsősorban azzal népszerűsítik, hogy így csökkenhet a reptéren a biztonsági ellenőrzéshez szükséges idő, másrészről könnyebben lehet kiszűrni a terroristákat és potenciális gépeltérítőket. Míg az utcán elhelyezett kamerák esetében pedig a súlyosabb bűncselekményeknek a megakadályozását várják tőle.

 

Szűkül a magánszféránk és sokszor erről magunk mondunk le

 

Azonban a technológia pozitív hatásai mellett több probléma is felmerül az arcfelismerő szoftverek kapcsán: először is, a kormányok hiába használnak csak hivatalos adatbázisokat (okiratok fényképei, rendőrségi fotók), a szoftverfejlesztők már nem mindig így járnak el:

 

például az amerikai Clearview az internetre feltöltött szabadon felhasználható képeket is felhasználja az adatbázisai építésére, illetve sok olyan telefonos applikáció van, aminek a célja, hogy az emberek arcképeit begyűjtse.

 

Utóbbira példa a tavaly nagysikert befutó FaceApp, amivel az emberek öregíteni tudták saját arcukat vagy megnézni, hogy más neműként hogyan néznének ki. Ugyanis a FaceApp által használt fotókat a felhasználók feltöltötték a FaceApp szerveire, így pedig több metaadatot is kinyertek – többek között azt, hogy hol, mikor, milyen eszközzel készítették az alábbi képet, esetleg ki szerepel rajta – a programot pedig az orosz Yandex egyik korábbi vezetője készítette. Viszont a legnagyobb probléma, hogy ez nem egyedi eset, hanem nagyon sok telefonos applikáció is így tesz, és gyakran nem tudni, hogy milyen célokra is használják fel az így kinyert adatokat.

 

EGY TÜNTETŐ HOMÁLYOSÍTJA EL AZ ARCÁT A „VEGYÉTEK KI AZ ARCOMAT AZ ADATBÁZISOTOKBÓL” FELIRATTAL, BERLINBEN 2018-BAN. FORRÁS: ENDSTAZION JETZT / FLICKR

 

De a Clearview kitalálója, Hoan Ton-That nem csak a szabadon felhasználható képeket gyűjtött be különböző oldalakról, hanem saját maga is fejlesztett olyan appokat, amiknek a célja az volt, hogy a felhasználók által feltöltött képekkel gazdagítsa saját adatbázisát, illetve egy másik applikációval pedig az emberek gmailes e-mail címeit nyerte ki.

 

Ugyanis minél több képet gyűjt be egy arcfelismerő szoftvert fejlesztő cég, annál jobban tudja pontosítani az arcfelismerő algoritmusainak a működését.

 

Az emberek pedig sokszor önként mondanak le saját adataikról, megosztva azt olyan felületeken, amit később olyan célokra is felhasználhatnak az adattárolók, amit a felhasználó nem szeretett volna, azonban az alkalmazás telepítésekor engedélyt adott az alkalmazásnak erre.

 

Jelenleg csak a cégek és a rendvédelmi szervek jóindulatán múlik, hogy visszaélnek-e mindezzel

 

Az egyik legnagyobb probléma, hogy sok helyen jogilag nem is szabályozzák az arcfelismerő rendszerek használatát, vagy ha igen, akkor a szabályok vagy elavultak vagy nem tesznek meg mindent az emberek szenzitív adatainak biztonságáért.

 

Remport Ádám, a TASZ jogásza az Azonnali kérdésére elmondta, hogy a technológiának ugyan vannak pozitív hatásai, és például azzal nincs is semmi probléma, ha igazoló eljárásként használják a szoftvereket, viszont akkor már előfordulhatnak problémák, hogyha egy tömegben használják személyek kiszűrésére. Ezenkívül Remport elmondta, hogy az arcfelismerő rendszerek azért is problémásak, mivel így nagyon könnyű kiépíteni vele egy olyan, mindenhol jelenlévő, folyamatosan mindenkit követő rendszert, ami már abszolút aránytalan mindenféle bűnüldözési céllal. Például, ha a rendszámfelismerő rendszerekkel kombinálják, akkor valakit folyamatosan követni lehet és olyan szenzitív adatokat megtudni róla, hogy kikkel találkozik vagy hova, milyen egészségügyi intézményekbe, szórakozóhelyekre jár.

 

Ezzel gyakorlatilag megszűnnek a köztereken a privát terek és mindenki követhetővé válik.

 

„Az, hogy hova vezet az, ha elterjednek a rendszerek, az nem egy gondolatkísérlet, hiszen Kína jó példa arra, hogy milyen is egy totális megfigyelő, orwelli típusú állam, ahol ezeket nap mint nap alkalmazzák” – véli Remport.

 

Az Azonnali kérésére a Belügyminisztérium elárulta, hogy Magyarországon az arcfelismerő rendszerek használatát az 1995. évi nemzetbiztonsági törvény, illetve a 2013. évi körözési nyilvántartásról szóló törvény szabályozza, azonban ezen törvények az arcfelismerést nem definiálják, utóbbi törvény értelmében egyelőre a körözés kapcsán szabályozott biometrikus adatok a DNS-ben és az ujjlenyomatban merülnek ki.

 

Remport szerint globális probléma, hogy az arcfelismerő rendszerek nincsenek külön törvényben szabályozva, hanem a használatuk szabályozása különböző törvények között aprózódik szét, szerinte ezért jó lenne, ha lenne egy átfogó szabályozás, amiben megjelennek bizonyos garanciák, hogy ne éljenek vissza az arcfelismerő rendszerekkel. Azonban Remport szerint

 

„nem csak az arcfelismerő rendszerek használata nincs rendesen garanciálisan körbebástyázva, hanem a nemzetbiztonsági szolgálatok titkos megfigyelései kapcsán sincsenek megfelelő garanciák az egyénre nézve.”

 

Ugyanakkor Remport elmondta, Magyarországon jelenleg nem kell attól tartani, hogy az arcfelismerő rendszerekkel vissza tudnának élni a hatóságok, hiszen Magyarországnak jelenleg nincs olyan eszközparkja és annyira nem elterjedt a technológia használata mint nyugaton.

 

NYITÓKÉP: Mike MacKenzie / Flickr
GRAFIKONOK, ÁBRÁK: Karóczkai Balázs 

 

A cikk technológiai részéhez köszönöm Barták Iván segítségét.

 

Karóczkai Balázs
Karóczkai Balázs az Azonnali korábbi operatív vezetője

Mesterdiplomás politológus, 2019 óta újságíró. A külpolitika szenvedély, a belpolitika hobbi, a kultúra pedig kikapcsolódás.

olvass még a szerzőtől

Tetszett a cikk?

Az Azonnali hírlevele

Nem linkgyűjtemény. Olvasmány. A Reggeli fekete hétfőn, szerdán és pénteken jön, még reggel hét előtt – tíz baristából kilenc ezt ajánlja a kávéhoz!

Feliratkozásoddal elfogadod az adatkezelési szabályzatot.

Kommentek