Система распознавания лиц, используемая полицией Британии вызывает споры

Система распознавания лиц, используемая полицией Британии вызывает споры

Система распознавания лиц, используемая полицией Британии вызывает споры

Департамент Правительства Великобритании Хоум-офис предлагает контракт на программное обеспечение для распознавания лиц за сумму в 4,6 миллионов фунтов (5,9 миллионов долларов). Однако биометрическая стратегия и системы хранения этого программного обеспечения остаются противоречивыми.

Согласно заявлениям, правительство стремится обеспечить комбинацию программного обеспечения биометрического алгоритма и связанных с ним компонентов, которые предоставляют возможность соответствовать биометрическому изображению лица с известной степенью идентичности.

Основной задачей Хоум-офиса является интеграция собственной платформы биометрических совпадений (BMPS) в централизованное биометрическое программное обеспечение для моделирования соответствия (MES).

Противоречия технологии стали возникать на фоне значительных разногласий по поводу того, что правительство хранит миллионы лиц. Этот подход был объявлен незаконным Верховным судом еще в 2012 году, а полиции было сказано пересмотреть свою политику.

Несмотря на это, Хоум-офису потребовалось пять лет для разработки нового набора политик, которые предполагают, что человеку, который считает, что находится в базе, нужно обратиться с просьбой удалить свои данные. Более того, такая просьба может быть попросту отклонена, если полиция сочтет это нужным.

По вполне понятным причинам новая политика вызвала серьезную критику. Специальные уполномоченные по биометрике опубликовали отчеты о подходе департамента к распознаванию лиц и биометрии в более общем плане и указали на значительные проблемы и недостатки.

А в марте 2016 года в своем ежегодном докладе Аластар МакГрегор (Alastair MacGregor) отметил, что изображения некоторых лиц, хранящиеся в полиции, принадлежат людям, которым никогда не предъявлялись обвинения.

Однако вопреки всей критике полиция продолжала использование системы распознавания лиц. Например, на фестивале Notting Hill в прошлом году.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru