O системe распознавания лиц пассажиров с автоматической оплатой проездa в московском метро

Оплата лицом. В метро — по базе данных

В московском метро в пилотном режиме заработала система распознавания лиц пассажиров с автоматической оплатой проезда. Как технологии, казавшиеся будущим, уже сегодня внедряются в нашу повседневность, узнал «Огонек».

Станция «Сухаревская» не особо примечательна. Достаточно сказать, что ее прежнее название — «Колхозная», открыта в 1971 году. Пилоны отделаны светло-желтым мрамором, пол выложен серым гранитом — сообщает справка о ней. Между тем станция попала в новостную сводку: именно на ней запущен пилот по оплате проезда с помощью системы распознавания лиц пассажиров. Пока, правда, для ограниченного круга — фокус-группы. Но, по заявлению столичных властей, «первые результаты внедрения технологии неплохие», так что на весь метрополитен она может быть перенесена уже к концу 2020 года.

Как устроена эта система? Пассажир скачивает на смартфон специальное приложение и проходит регистрацию. Для этого надо сделать селфи и ввести данные банковской карты. Далее, зайдя на станцию, пассажиру следует войти в «черный круг» — отмеченную цветом зону — и посмотреть на установленную над ним камеру, которая считает изображение человека. Стоимость поездки автоматически спишется с его счета — и створки турникета откроются. Разработчики системы убеждают, что головной убор, очки или аксессуары программе не помеха, а вся процедура займет пару секунд.

Если учесть, что в загруженный день метро перевозит порядка 9 млн пассажиров, попытка ускорить их прохождение на станции кажется обоснованной. Это с одной стороны, с другой — так создается база биометрических данных граждан, которая может использоваться властями и в иных целях.

Первые эксперименты по внедрению системы распознавания лиц стартовали в российской столице еще в 2017-м. По заявлению московской полиции, за два с лишним года тестовой работы системы, установленной на камеры наружного видеонаблюдения в метро, на улицах и у подъездов жилых домов (для этого были обновлены 40 процентов из 162 тысяч городских видеокамер), «было задержано несколько сотен человек». Работает просто: система сравнивает лица из видеопотока с базой находящихся в розыске и передает сообщение о «находке» полицейским поблизости. Опробовали новинку и на двух десятках массовых мероприятий, эффективность ощутима: полиция арестовала там более полутора сотен правонарушителей.

Картина, словом, вырисовывается благоприятная для властей, особенно теперь, когда полицейская функция дополнена сугубо гражданской — через возможность бесконтактной оплаты проезда. Хотя скептики тут как тут: статистика ошибок, допущенных системой распознавания лиц за время более чем двухгодичного тестирования, не раскрывается,— отмечают они.

Тревога объяснима: подсчитано, что даже при малой базе (тысяча человек) каждый 10-тысячный прохожий будет с высокой вероятностью похож на кого-то из этой базы. То есть вероятность ошибки высока, а значит, высока и доля ложных проверок, задержаний, а в случае с метро — ошибочного списания денег за поездку. Но о возможных издержках ни власти, ни ответственные за внедрение новой технологии структуры не говорят — «прорывной момент» важнее. И вот уже другая новость: крупные столичные киносети вводят систему распознавания лиц, чтобы «анализировать количество зрителей в зале, их пол, возраст, пользовательские характеристики» — для контроля посещаемости и планирования репертуара.

Москва в этом, как и во многом другом, ориентир для регионов. Но в деле внедрения систем распознавания лиц столица вовсе не единственный пионер. В Татарстане, например, сеть кофеен запустила систему лояльности, основанную на этой технологии, заменив «пластиковые дисконтные и клубные карты на сервис биометрической идентификации клиентов». Концерн «Калашников», обсуждает с Минстроем проект внедрения разработанной им системы распознавания лиц на строящихся объектах, аргументируя предложение тем, что это «позволит избавиться от заборов и сократить число охранников». А на конференции по цифровизации, прошедшей недавно в Перми, была представлена и всерьез обсуждалась возможность внедрения «системы биометрической идентификации учащихся», которая «способна диагностировать суицидальные наклонности или готовность создать криминогенную ситуацию» в среде школьников.

Словом, технологии будущего — уже наша повседневность. Хотя отечественная специфика (скорее даже экзотика) все равно дает себя знать. Например, в Волгограде завели «электронный проездной» для общественного транспорта, подобный столичной карте «Тройка»,— называется «Волна». Пассажир может внести на нее сумму для оплаты проезда, при входе в трамвай или троллейбус обязан предъявить ее контролеру, который прикладывает карточку к считывающему устройству, а оно… распечатывает бумажный чек-билет. И нет никаких гарантий, что даже передовое распознавание лиц не обрастет по ходу внедрения по стране чем-то своим, особенным.

***

Экспертиза: Жизнь по чужим правилам

Система распознавания лиц, с одной стороны, открывает широкие возможности. Например, помогает в поиске преступников. На обывательском уровне, среди прочего, упрощает прохождение контроля в аэропорту или оплату покупок в магазине. Но с другой — создает почву для злоупотреблений.

Китай, допустим, часто критикуют за созданную в стране систему социального кредита. Она базируется на современных технологиях слежения и распознавания лиц, тем самым позволяет властям контролировать поведение граждан и применять к ним различные санкции, в частности лишать их доступа к определенным услугам.

Однако, если разбираться, то похожим образом действуют и крупные корпорации из Кремниевой долины. Используя тот же набор технологий, различные сервисы, например по заказу такси, доставке еды, аренде жилья в другой стране на время отпуска, оценивают потребителей и заводят черные списки клиентов.

С учетом того что это корпорации, действующие по всему миру и порой занимающие чуть ли не монопольное положение в своей области, попадание в такой список создает человеку серьезные трудности в повседневной жизни. При этом разобраться, по каким основаниям он в нем оказался, на практике почти невозможно. Компании эту информацию не разглашают. Также практически нереально обычному пользователю добиться того, чтобы быть исключенным из этого стоп-листа.

Вот любопытный случай. Есть компания — лидер на рынке Северной Америки, Великобритании и Австралии, которая предоставляет барам и ресторанам оборудование для распознавания лиц клиентов. Существует их база, и при ней — черный список посетителей, замеченных в агрессивном поведении или приставаниях к другим клиентам заведений. То есть, условно говоря, вы могли перебрать в техасском заведении, набезобразничать спьяну и попасть в этот список, а потом, оказавшись за океаном, скажем в австралийском Сиднее, не быть пропущенным в заведение, которое тоже подключено к этой базе. Это крайний случай, но так это работает.

По сути, речь о той же системе социального кредитования. Только не на государственном уровне, как в КНР, а в матрице, создаваемой частными компаниями, которые устанавливают свои правила и санкции за их нарушение. Не впору ли говорить о наступлении корпоратократии, при которой выше законов оказываются лицензионные соглашения с пользователями?