Postęp w dziedzinie przetwarzania obrazu komputerowego ukierunkowany jest na rozwój technologii masowego nadzoru.

Decydująca piłka w ostatnim meczu tenisowym pomiędzy Sinnerem i Alcarazem . Kolejny spalony, który został wyznaczony każdemu przeciwnikowi drużyny Barcelony Hansiego Flicka. Albo automatyczna korekta postawy, aby uniknąć kontuzji, takich jak ta, która uniemożliwiła Carolinie Marín zdobycie złota na igrzyskach w Paryżu. Wizja komputerowa jest już wykorzystywana do tego wszystkiego. Ta gałąź sztucznej inteligencji (AI) stoi również za automatyczną identyfikacją znajomych na zdjęciach, autonomicznymi samochodami i innymi pojawiającymi się rewolucjami, takimi jak zaawansowana robotyka lub odkrycie nowych białek. Ale pożądanym obiektem sztucznej wizji (AV) są ludzie: według badania opublikowanego w Nature , wiodącym czasopiśmie naukowym, zdecydowana większość badań ( artykułów , w żargonie) i pochodnych patentów koncentruje się na ludziach, na identyfikacji ich różnych części, tego, co robią, i środowisk, w których się poruszają.

Naukowcy z kilku uniwersytetów w Stanach Zjednoczonych i Europie zebrali tysiące prac naukowych , a także tysiące patentów zgłoszonych lub zarejestrowanych od 1990 r., kiedy badania nad widzeniem komputerowym wciąż graniczyły z science fiction. Wówczas wyodrębnianie informacji z obrazu lub wideo stanowiło wyzwanie dla maszyn. Nadal tak jest, co zostało udowodnione poprzez wykorzystanie wizualnych CAPTCHA w celu potwierdzenia, że ​​jesteśmy ludźmi. Jednak sztuczna inteligencja rozwinęła się zarówno pod względem zdolności do analizowania danych, jak i ich interpretowania. Istnieje wiele dziedzin, w których wykorzystuje się widzenie komputerowe . Pomaga ludziom . Ale ma też swoją wadę, i to ogromną.

Korzystając z około trzydziestu słów kluczowych, z których niektóre były tak wyraźne, jak nadzór lub rozpoznawanie twarzy, a inne mniej oczywiste, takie jak tęczówka lub lotnisko , naukowcy przeanalizowali 19 000 artykułów na temat AV przedstawionych na głównej corocznej konferencji branżowej odbywającej się od ponad 30 lat. Zrobili to samo z 23 000 zarejestrowanych patentów pochodzących z tych prac. Pierwsze ujawniają osiągnięte postępy, drugie je chronią, tak aby tylko ich autorzy mogli z nich skorzystać.

Autorzy podsumowują wyniki w swoim artykule w Nature : „Odkryliśmy, że 90% artykułów i 86% uzyskanych patentów wyodrębniło dane dotyczące osób”. Większość artykułów, ponad dwie trzecie, skupiała się na uzyskiwaniu informacji z całego ciała ludzkiego lub z jego określonych części, zwłaszcza twarzy. Inna część artykułów i patentów (odpowiednio 18% i 16%) wyodrębniła dane z przestrzeni ludzkich, takich jak praca, dom lub obszary tranzytowe. Mniejszy, ale nie nieistotny, 1% (5% w przypadku patentów) mieści się w kategorii, którą badacze nazwali „społecznie istotnymi danymi ludzkimi”, które miałyby umożliwić maszynom zrozumienie stanów psychicznych, statusu ekonomicznego, przynależności kulturowej itp.

Umieszczając te wyniki na osi czasu, wykrywamy pojawienie się całego ekosystemu zautomatyzowanych technologii masowego nadzoru. Na początku lat 90. znaleziono tylko kilkaset artykułów i patentów pochodnych w dziedzinie AI, a zaledwie połowa z nich dotyczyła analizy danych ludzkich. Dwie dekady później roczna produkcja artykułów i patentów potroiła się, a 78% z nich dotyczyło danych ludzkich. Łącząc bezwzględny wzrost badań nad widzeniem maszynowym i względny wzrost prac skoncentrowanych na człowieku, nauka nadzoru nad AI wzrosła pięciokrotnie.

„Trudno ustalić jasną przyczynę znacznego wzrostu liczby artykułów i patentów związanych z nadzorem” – przyznaje Abeba Birhane, badaczka z Trinity College Dublin (Irlandia) i starsza autorka tego badania w wiadomości e-mail. Wskazuje jednak na kilka czynników: „Postęp techniczny w samej dziedzinie widzenia komputerowego, brak krytycznej i społecznie świadomej kultury w tej dziedzinie, struktury instytucjonalne, które nagradzają nadzór, lub magiczne myślenie otaczające technologię, które zakłada, że ​​technologie nadzoru są rozwiązaniem problemów politycznych i kulturowych”. Wspomina również o znacznym wzroście finansowania ze względu na zainteresowanie zainwestowane przez potężne organizacje, które czerpią korzyści z nadzoru, czy to dla władzy, kontroli, czy korzyści finansowych.

Innymi danymi ujawnionymi przez autorów jest koncentracja badań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Liderem są Stany Zjednoczone, które prowadzą więcej badań niż wszystkie inne kraje razem wzięte. Nieco dalej, ale daleko przed trzecim krajem (Zjednoczonym Królestwem), znajdują się Chiny. Nie powinno to być zaskakujące. Z jednej strony są to dwa technologiczne supermocarstwa, niezależnie od celu lub zastosowania danej technologii. Ponadto autorytarny charakter chińskiego reżimu i związek między amerykańskim przemysłem zbrojeniowym i zbrojeniowym a najnowocześniejszą nauką wyjaśniałyby resztę. W rzeczywistości dwaj najistotniejsi gracze w dziedzinie sztucznej inteligencji nowej generacji (niekoniecznie związani z komputerowym widzeniem), Palantir i Anduril, współpracują z amerykańskim bezpieczeństwem narodowym . Pierwszy z nich opracowuje już system dla administracji Trumpa skierowany do imigrantów. A OpenAI, twórca ChatGPT, niedawno podpisał umowę z Departamentem Obrony USA .

W komentarzu opublikowanym również w Nature , badacz z Monash University (Australia), Jathan Sadowski, który nie był zaangażowany w to badanie, omawia jedno z jego ustaleń. Autorzy przeanalizowali ewolucję języka używanego w artykułach i patentach, wykrywając tendencję do zaciemniania ich celu coraz bardziej neutralnymi słowami lub do całkowitego ich eliminowania. Na przykład odniesienia do ludzi pojawiają się coraz rzadziej, mimo że są przedmiotem badań, i są zastępowane terminami takimi jak „obiekty ”.

„Odnoszenie się do ludzi jako do obiektów można uznać za prosty inżynieryjny skrót”, pisze Sadowski. Pasowałoby to do bardziej ogólnego trendu w języku technologicznym. Jednak dla tego naukowca te odczłowieczające praktyki nie mogą być lekko ignorowane: „Te technologie są tworzone w politycznym i ekonomicznym krajobrazie, w którym interesy dużych korporacji oraz instytucji wojskowych i organów ścigania mają ogromny wpływ na projektowanie i wykorzystywanie systemów AI”.