ЕСПЧ принял иск о применении системы распознавания лиц в Москве

ЕСПЧ принял иск о применении системы распознавания лиц в Москве

ЕСПЧ принял иск о применении системы распознавания лиц в Москве

Европейский суд по правам человека (ЕСПЧ) зарегистрировал жалобу на незаконное применение системы распознавания лиц, действующей в столице России. Соответствующий иск подписали активистка Алена Попова и оппозиционер Владимир Милов.

Истцы считают, что необоснованное и незаконное применение системы распознавания лиц является прямым нарушением прав жителей Москвы, согласно которым их частную жизнь должны уважать.

Помимо этого, Милов и Попова напомнили 11-ю статью Европейской конвенции прав человека, которая гласит, что гражданину должны предоставить свободу собраний и объединений. Также сторона истцов привела и 15-ю статью о запрете дискриминации.

Обратившиеся в ЕСПЧ оппозиционер и активистка считают, что для функционирования системы распознавания лиц в Москве нет никаких законных оснований, поскольку для её работы используются биометрические данные россиян, которые можно получить только с их согласия.

Попова лично сталкивалась с применением технологии во время одиночного пикета у Госдумы. После акции активистка получила штраф в размере 20 000 рублей. Попова считает, что суд изучал записи с камер видеонаблюдения, на которых её лицо увеличили в 32 раза.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru