#10yearchallenge: корисний і небезпечний флешмоб
Минулого тижня у Facebook, а потім і в Instagram та Twitter, несподівано повернувся мем 2009 року: користувачі порівнюють свої актуальні фотографії зі світлинами десятирічної давності. За своєю суттю, як і багато інших інтернет-примх, #10yearchallenge є вдалим приводом привернути до себе увагу, пише видання Vox. Автори називають челендж «соціально прийнятним способом похвалитися, якими «гарячими» (розумними, одруженими, багатими) ви були, є зараз, або продовжуєте бути». Інші назви «виклику» тільки підтверджують слушність цієї тези: хвилю таких постів ще називають «Glow Up Challenge» (челендж «Гидке каченя») або «How Hard Did Aging Hit You Challenge» (челендж про те, як сильно по тобі вдарило старіння). І поки знаменитості та пересічні юзери продовжували активно викладати старі та нові світлини, деякі експерти та IT-інсайдери висловлювали підозру, що челендж не такий вже й невинний, як може здатися на перший погляд.
Це ж просто челендж, чи не так?
Уявіть, що ви хочете навчити алгоритм розпізнавання облич прогнозувати вікові зміни, а відтак − точно ідентифікувати ту чи іншу людину незалежно від того, наскільки сильно вплинув на неї час. Вам потрібна велика база даних із безліччю зображень людей. Ще було б корисно мати у своєму розпорядженні часові показники, скажімо, за десять років.
Перегляд фотографій профілю, звертаючи увагу на дати публікацій − далеко не найкраща ідея, адже весь цей набір зображень може призвести до появи великої кількості «непотрібного шуму», що ускладнюватиме роботу алгоритму. Ви не матимете точної інформації про дату, коли була зроблена та чи інша світлина, навіть якщо опиратиметеся на метадані EXIF.
Чому? Юзери могли відсканувати нецифрові фотографії, завантажувати ті ж світлини кілька разів упродовж багатьох років, публікувати їх у неправильній хронології. Деякі люди вдаються до завантаження скріншотів картинок, знайдених десь в інтернеті, деякі платформи прибирають EXIF для конфіденційності.
До того ж ви зіткнетеся з великою кількістю сторонніх зображень когось (чогось) іншого, замість облич власників профілів.
На думку журналістки видання Wired Кейт О’Нілл, усі вищезазначені проблеми здатен вирішити #10yearchallenge.
Дякуємо за інформацію!
Більшість учасників #10yearchallenge, окрім світлин, старанно додають потрібну інформацію («я в 2009 та 2019 році»), а також контекстну, яку система теж може використовувати для розширення даних. Приміром, де і як було зроблене фото.
Інакше кажучи, завдяки цьому челенджеві, тепер існує дуже великий набір даних із ретельно відібраних фотографій людей приблизно за період від 2009 року і до сьогодні.
Останні кілька років рясніють прикладами соціальних ігор і мемів, призначених для вилучення та збору даних. Згадаємо про гучний скандал навколо Facebook, коли британській аналітичній компанії Cambridge Analytica вдалося зібрати особисті дані понад 50 млн користувачів соцмережі. Пізніше Facebook повідомила про витік даних майже 90 млн юзерів. Інформація була використана для розробки алгоритму аналізу політичних уподобань виборців. Як розповіли колишні співробітники вищезазначеної британської компанії, яку підозрюють у маніпулюванні громадською думкою під час виборів у США та референдуму щодо виходу Великої Британії з Європейського Союзу, створений алгоритм полегшував розсилку користувачам політичної реклами із метою вплинути на їхні голоси.
Проте О’Нілл уточнила, що «конспірологічний» сценарій у випадку з #10yearchallenge малоймовірний. Утім сам факт можливості його втілення насторожує. І користувачі мають усвідомлювати, як багато соцмережі про них знають. Алгоритм розпізнавання облич із врахуванням вікових змін, за словами журналістки, може бути як корисним, так і небезпечним.
«Минулого року поліція в Нью-Делі повідомила, що лише за чотири дні за допомогою технології розпізнавання облич розшукали майже 3000 зниклих дітей. Якщо діти перебувають у розшуку довгий час, вони найімовірніше виглядають інакше, ніж їхня остання відома фотографія, тому надійний алгоритм вікової прогресії міг би дійсно бути корисним».
Дослідниця також не виключає, що челендж має на меті допомогти у досить рутинній на сьогодні справі − генерації ефективної цільової реклами.
«Рекламні дисплеї, які містять камери або датчики і можуть адаптувати свої повідомлення до демографічних характеристик вікових груп (а також інших візуально розпізнаваних характеристик), вірогідно, стануть звичайним явищем».
Але, за словами О’Нілл, у разі розвитку технології прогнозування старіння існує ймовірність загрозливих наслідків: «Віковий прогрес може вплинути на оцінку перспектив страхування і послуг охорони здоров’я. Наприклад, якщо ви візуально старієте швидше, ніж ваші сучасники, можливо, ви не дуже зручний страховий клієнт. Вам можуть запропонувати заплатити більше або взагалі відмовити у страховому полісі».
Наприкінці 2016 року Amazon презентувала послугу розпізнавання облич у режимі реального часу, компанія почала продавати цю послугу правоохоронним і державним органам, як от поліцейські управління в Орландо й окрузі Вашингтон. Але технологія мала серйозні проблеми із конфіденційністю: виявилося, що поліція може використовувати цю технологію не тільки для відстеження людей, підозрюваних у скоєнні злочинів, а також і тих, хто не чинив злочинів, як от протестувальники або інші люди, яких вважають проблемними.
Американська спілка громадянських свобод попросила Amazon припинити продаж цієї послуги. Так само вчинила частина акціонерів і працівників Amazon, які попросили компанію припинити таке обслуговування, висловивши занепокоєння репутацією компанії.
Адже за допомогою алгоритму розпізнавання облич можна ідентифікувати будь-яку людину на будь-якому фото- і відеозображенні, організувавши так майже цілодобове непомітне стеження. Спецслужби зможуть використовувати його для розпізнавання людей на мітингах опозиції або, наприклад, аналізу відеозаписів із Майдану 2013-2014 років, щоби знайти нових підозрюваних та їхні сторінки в соціальних мережах.
Система розпізнавання облич не залишить нікому можливості переміщатися непоміченим. Навіть якщо людина залишатиме вдома телефон, її пересування буде нескладно відстежити, коли вона потрапить в об’єктиви міських відеокамер.
«Незалежно від походження або намірів, що стоять за #10yearchallenge, ми всі повинні навчитися краще розбиратися в даних, які генеруємо і поширюємо, в доступі, який надаємо, і наслідках їх використання, – пише Кейт О’Нілл. – Якщо вам прямо повідомляють, що метою гри є збір фотографій «тоді та зараз» для дослідження вікової прогресії, ви можете взяти участь із усвідомленням того, хто матиме доступ до фотографій і з якою метою».
Як зазначає дослідниця, більш широкий меседж, далекий від специфіки конкретного мема або навіть від будь-якої конкретної соціальної платформи, полягає в тому, що люди є найбагатшим джерелом даних для більшості технологій у світі.
«Ми повинні це знати і бути достатньо обачними, – наголошує журналістка. – Ми маємо право вимагати, щоби бізнес ставився до наших даних із належною повагою. Однак ми й самі повинні поважати власні дані».
Що кажуть у Facebook
Зі свого боку Facebook заперечує причетність до хештегу #10YearChallenge. «Це створений користувачами мем, який сам по собі став вірусним, – стверджує представник найбільшої соціальної мережі. – Facebook не запускав цю систему, і мем використовує фотографії, які вже існують на Facebook. Facebook нічого не отримує від цього мема (окрім нагадування нам про сумнівні тенденції моди 2009 року). Нагадуємо, що користувачі Facebook можуть увімкнути функцію розпізнавання облич у будь-який час».
Нагадаємо, адміністрація соціальної мережі Facebook протягом багатьох років надавала доступ до інформації (зокрема, особистої) користувачів приблизно 150 компаніям. За інформацією The New York Times, серед партнерів соцмережі був російський «Яндекс».
