चेहरा पहचानने पर प्रतिबंध लगाने से, हम इस बिंदु को याद करते हैं

आधुनिक निगरानी का पूरा बिंदु लोगों के बीच भेद करना है ताकि हर किसी के साथ अलग तरह से व्यवहार किया जा सके। चेहरा पहचान तकनीक कुल निगरानी प्रणाली का केवल एक छोटा सा हिस्सा है

निबंध लेखक - ब्रूस श्नेयर , अमेरिकी क्रिप्टोग्राफर, लेखक और सूचना सुरक्षा विशेषज्ञ। इंटरनेशनल एसोसिएशन ऑफ क्रिप्टोलॉजिकल रिसर्च के निदेशक मंडल के सदस्य और इलेक्ट्रॉनिक गोपनीयता सूचना केंद्र के सलाहकार बोर्ड के सदस्य। निबंध 20 जनवरी, 2020 को लेखक के ब्लॉग और द न्यूयॉर्क टाइम्स में प्रकाशित हुआ था ।

संयुक्त राज्य भर में संबंधित नागरिकों की समुदाय चेहरा पहचान तकनीक पर प्रतिबंध लगाने लगे हैं। पिछले मई में, उन्हें सैन फ्रांसिस्को में , पास के ऑकलैंड में जल्द ही प्रतिबंधित कर दिया गया, साथ ही मैसाचुसेट्स में सोमरविले और ब्रुकलिन (प्रतिबंध पूरे राज्य में बढ़ाया जा सकता है)। दिसंबर में, सैन डिएगो ने नए कानून के बल पर प्रवेश की प्रत्याशा में चेहरा पहचान कार्यक्रम को निलंबित कर दिया। चालीस प्रमुख संगीत समारोहों ने इस तकनीक का उपयोग नहीं करने का वादा किया है , और कार्यकर्ता राष्ट्रीय प्रतिबंध का आह्वान कर रहे हैं । कई डेमोक्रेटिक राष्ट्रपति पद के उम्मीदवार चेहरा पहचान पर आंशिक रूप से प्रतिबंध लगाने का समर्थन करते हैं ।

ये प्रयास अच्छे इरादों से प्रेरित हैं, लेकिन चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध आधुनिक निगरानी की समस्या का गलत जवाब है। एक विशिष्ट पहचान पद्धति पर ध्यान देना, हम जिस समाज का निर्माण कर रहे हैं, उसके स्वरूप से विचलित होता है, जहां व्यापक जन निगरानी का आदर्श बन रहा है। चीन जैसे देशों में, सरकार समाज को नियंत्रित करने के लिए कुल निगरानी ढांचा तैयार कर रही है। संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे देशों में, यह निगमों द्वारा क्रय व्यवहार को प्रभावित करने के लिए बनाया गया है, और सरकार द्वारा उपयोग किया जाता है।

सभी मामलों में, आधुनिक जन निगरानी में तीन मुख्य घटक होते हैं:

• पहचान;
  
• सहसंबंध;
  
• भेदभाव।

उन्हें बदले में विचार करें।

फेस रिकग्निशन एक ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल लोगों को उनकी जानकारी या सहमति के बिना पहचानने के लिए किया जा सकता है। यह निगरानी कैमरों की व्यापकता पर निर्भर करता है, जो अधिक शक्तिशाली और कॉम्पैक्ट होते जा रहे हैं, और मशीन लर्निंग तकनीकें जो मौजूदा तस्वीरों के डेटाबेस से छवियों के साथ फुटेज की तुलना कर सकती हैं।

लेकिन यह कई पहचान विधियों में से एक है। लोगों को एक लेजर प्रणाली का उपयोग करके दिल की धड़कन या चाल से दूरी पर पहचाना जा सकता है। कैमरे इतने अच्छे हैं कि वे कई मीटर की दूरी से उंगलियों के निशान और आईरिस पढ़ सकते हैं। और इन सभी तकनीकों के बिना भी, हम हमेशा पहचाने जा सकते हैं, क्योंकि हमारे स्मार्टफ़ोन अद्वितीय मैक पते प्रसारित करते हैं। हमें फोन नंबर, क्रेडिट कार्ड नंबर, कार नंबर से पहचाना जाता है। उदाहरण के लिए, चीन अपनी कुल निगरानी प्रणाली के लिए कई पहचान विधियों का उपयोग करता है।

एक बार जब हम पहचाने जाते हैं, तो हमारे व्यक्तित्व और कार्यों के बारे में डेटा अन्य समय में एकत्र किए गए अन्य डेटा के साथ संबंधित हो सकते हैं। यह पूरे दिन में एक व्यक्ति को "ट्रैक" करने के लिए आंदोलन डेटा हो सकता है। या खरीद पर डेटा, इंटरनेट पर पृष्ठ दृश्य, जिनके साथ हम ई-मेल या चैट रूम में संवाद करते हैं। यह हमारी आय, जातीयता, जीवन शैली, पेशे और हितों पर डेटा हो सकता है। डेटा दलालों का एक पूरा उद्योग है, जो डेटा का विश्लेषण और पूरक करके एक जीवित बनाता है कि हम कौन हैं - सभी प्रकार की कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए अवलोकन डेटा का उपयोग करके जो हमारे ज्ञान या सहमति के बिना दलालों को बेचा जाता है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में, डेटा ब्रोकरों का एक विशाल - और लगभग पूरी तरह से अनियमित - उद्योग है जो हमारी निजी जानकारी को बेचता है। यह है कि Google और फेसबुक जैसी बड़ी इंटरनेट कंपनियां कैसे पैसा कमाती हैं। यह सिर्फ पहचान की बात नहीं है। मुख्य बात यह है कि वे सभी के लिए गहरी प्रोफाइल बनाने में सक्षम हैं, हमारे और हमारे हितों के बारे में जानकारी एकत्र कर रहे हैं और अधिकतम रूप से इन प्रोफाइलों को पूरक कर रहे हैं। यही कारण है कि कई कंपनियां राज्य प्राधिकरणों से लाइसेंस प्लेट डेटा खरीदती हैं । यही कारण है कि Google जैसी कंपनियां मेडिकल रिकॉर्ड खरीदती हैं, और आंशिक रूप से Google ने Fitbit को अपने सभी डेटा के साथ खरीदा है ।

इस प्रक्रिया का पूरा उद्देश्य कंपनियों - और सरकारों के लिए - लोगों के बीच अंतर करना और उनके साथ अलग तरह से व्यवहार करना है। लोगों को इंटरनेट पर अलग-अलग विज्ञापन दिखाए जाते हैं और उन्हें क्रेडिट कार्ड पर अलग-अलग दरें दी जाती हैं। स्मार्ट होर्डिंग आपके प्रोफाइल के आधार पर अलग-अलग विज्ञापन प्रदर्शित करते हैं। भविष्य में, वे स्वचालित रूप से स्टोर के प्रवेश द्वार पर हमें उसी तरह से पहचान सकते हैं जैसे वे अब वेबसाइट में प्रवेश करते हैं।

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि लोगों को पहचानने के लिए किस तकनीक का इस्तेमाल किया जाता है। तथ्य यह है कि वर्तमान में दिल की धड़कन का कोई व्यापक डेटाबेस नहीं है या गैट डेटा संग्रह प्रौद्योगिकियों को कम कुशल नहीं बनाता है। और ज्यादातर मामलों में, असली नाम के साथ आईडी का संबंध कोई फर्क नहीं पड़ता। यह महत्वपूर्ण है कि वे लगातार हमें लंबे समय तक पहचान सकें। हम एक ऐसी प्रणाली में पूरी तरह से गुमनाम हो सकते हैं जो प्रत्येक उपयोगकर्ता को एक अद्वितीय कुकी प्रदान करता है और इंटरनेट पर उसके कार्यों को ट्रैक करता है, लेकिन यह सहसंबंध और भेदभाव की समान प्रक्रियाओं में हस्तक्षेप नहीं करता है। चेहरों के साथ एक ही बात। आप किसी विशिष्ट नाम के संदर्भ के बिना भी स्टोर या शॉपिंग सेंटर के आसपास हमारे आंदोलनों को ट्रैक कर सकते हैं। और यह गुमनामी नाजुक है: जैसे ही हमने बैंक कार्ड के साथ कुछ खरीदा, अचानक हमारे असली नाम जो एक गुमनाम ट्रैकिंग प्रोफ़ाइल से जुड़े थे।

इस प्रणाली को विनियमित करने के लिए, निगरानी प्रक्रिया के सभी तीन चरणों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। चेहरा पहचानने पर प्रतिबंध कोई फर्क नहीं पड़ता कि वीडियो निगरानी प्रणाली स्मार्टफोन के मैक पते द्वारा लोगों की पहचान करने के लिए स्विच करती है। समस्या यह है कि हम अपने ज्ञान या सहमति के बिना पहचाने जाते हैं, और समाज को नियमों की आवश्यकता होती है जब यह स्वीकार्य हो और जब नहीं।

उसी तरह, हमें नियमों की आवश्यकता है, कैसे हमारे डेटा को अन्य डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है, और फिर हमारी जानकारी या सहमति के बिना खरीद और बेच सकते हैं। डेटा ब्रोकर उद्योग लगभग पूरी तरह से अनियमित है; 2018 में वर्मोंट में केवल एक ही कानून अपनाया गया है - जिसमें डेटा ब्रोकरों को पंजीकरण करने और सामान्य शब्दों में यह समझाने की आवश्यकता होती है कि वे कौन सा डेटा एकत्र करते हैं। बड़ी इंटरनेट निगरानी कंपनियां, जैसे कि फेसबुक और Google, हम पर अधिक विस्तृत फाइलें एकत्र कर रही हैं, क्योंकि वे 20 वीं शताब्दी के किसी भी पुलिस राज्य की विशेष सेवाओं के साथ थीं। उचित कानूनों से उनके दुरुपयोग को रोकने में मदद मिलेगी।

अंत में, हमें स्पष्ट नियमों की आवश्यकता है कि कंपनियां कब और कैसे भेदभाव कर सकती हैं। नस्ल और लिंग जैसी संरक्षित सुविधाओं के आधार पर भेदभाव पहले से ही अवैध है, लेकिन ये नियम आधुनिक निगरानी और नियंत्रण प्रौद्योगिकियों के खिलाफ प्रभावी नहीं हैं। जब लोगों को अभूतपूर्व गति और पैमाने के साथ पहचाना और सहसंबद्ध किया जा सकता है, तो हमें नए नियमों की आवश्यकता है।

आज, फेस रिकग्निशन सिस्टम ने आलोचना का खामियाजा उठाया है, लेकिन उन पर प्रतिबंध लगाकर, हम इस बिंदु को याद करते हैं। हमें पहचान, सहसंबंध और भेदभाव की सभी तकनीकों के बारे में गंभीरता से बात करने की आवश्यकता है। हमें, एक समाज के रूप में, यह तय करना चाहिए कि क्या सरकार और निगमों द्वारा ऐसी जासूसी की अनुमति है - और हम उन्हें अपने जीवन को कैसे प्रभावित करना चाहते हैं।