Dirbtinis intelektas JAV teisėsaugos institucijoms padeda jau ne vienerius metus, tačiau naujausi jo pritaikymo būdai primena mokslinės fantastikos scenarijus. Speciali programa pagal įprastos namų aplinkos nuotrauką gali nustatyti, kur tiksliai yra nufotografuotas būstas.
Los Andželo policijos departamentas ir Majamio-Deido apygardos šerifo biuras (MDSO) aktyviai naudoja DI pagrįstą įrankį „Raven“. Tyrėjams jis leidžia net iš buto viduje padaryto kadro nustatyti konkrečią būsto vietą, skelbia „UNIAN“.
Vis dėlto technologija turi ribas: programa kol kas negali pagal vieną nuotrauką akimirksniu surasti bet kurio pastato pasaulyje.
Kaip veikia „Raven“ ir kodėl tai kelia nerimą
„Raven“ paieška taikoma tam tikram nekilnojamojo turto objektų tipui – būstams, kurių nuotraukos skelbiamos interneto nuomos platformose, tokiose kaip „Airbnb“ ar „Vrbo“.
Bendrovės „Graylark“ generalinis direktorius Danielis Heinenas įraše socialiniame tinkle „LinkedIn“ aprašė programos veikimą. Pasak jo, tiksliam atsakymui kartais gali pakakti net skalbimo mašinos ar džiovyklės nuotraukos.
Programinė įranga analizuoja išskirtinius vaizdo požymius ir lygina juos su internete skelbiamomis nekilnojamojo turto nuotraukomis. Ji gali rasti sutapimą net tada, kai vaizdai nufotografuoti iš skirtingų kampų, todėl veikia plačiau nei įprasta atvirkštinė vaizdų paieška.
„Raven“ kūrėjas teigia, kad pagrindinė įrankio paskirtis – padėti tirti prekybos žmonėmis ir jų išnaudojimo atvejus, nes trumpalaikei nuomai naudojami būstai gali būti pasitelkiami tokiai veiklai.
Tačiau ši technologija kelia ir privatumo bei asmens duomenų apsaugos klausimų. „Airbnb“ atstovai nurodė bandantys techninėmis priemonėmis riboti automatinį duomenų rinkimą iš platformos ir vertinantys, ar toks metodas apskritai yra teisėtas.
„Zillow“ atstovai savo ruožtu teigia, kad automatizuotas duomenų išgavimas, dar vadinamas skraipinimu, akivaizdžiai pažeidžia platformos naudojimosi sąlygas. Bendrovė taip pat svarsto galimybę imtis teisinių veiksmų.
„Raven“ atsiradimas verčia iš naujo vertinti ir kitų viešai internete skelbiamų nuotraukų bei informacijos saugumą. Didžiųjų socialinių tinklų archyvuose esantys vaizdai gali būti susieti su konkrečiais žmonėmis. Patekę į netinkamas rankas, jie galėtų būti naudojami mokant DI atpažinti asmenis pagal aplinkos detales jų nuotraukose.
