CBP ทุ่มงบจ้าง Clearview AI ใช้ระบบจดจำใบหน้าสแกนฐานข้อมูลมหาศาล
หน่วยงานศุลกากรและป้องกันชายแดนของสหรัฐฯ (CBP) เตรียมจัดสรรงบประมาณจำนวน 225,000 ดอลลาร์ เพื่อเข้าใช้งาน Clearview AI ซึ่งเป็นเครื่องมือจดจำใบหน้า (Face Recognition) ที่มีความสามารถในการเปรียบเทียบภาพถ่ายกับฐานข้อมูลรูปภาพหลายหมื่นล้านภาพที่ถูกรวบรวมมาจากอินเทอร์เน็ต
การเข้าถึงเครื่องมือนี้จะครอบคลุมถึงหน่วยข่าวกรองประจำสำนักงานใหญ่ของหน่วยลาดตระเวนชายแดน (INTEL) และศูนย์กำหนดเป้าหมายระดับชาติ (National Targeting Center) โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับปฏิบัติการที่ CBP เรียกว่าการ "ขัดขวาง ลดทอน และทำลาย" เครือข่ายหรือบุคคลที่ถูกมองว่าเป็นภัยคุกคามต่อความมั่นคง
การนำเทคโนโลยีมาใช้ในงานข่าวกรองเชิงกลยุทธ์
ตามรายละเอียดในสัญญา Clearview AI ให้บริการเข้าถึงรูปภาพที่เปิดเผยต่อสาธารณะมากกว่า 6 หมื่นล้านภาพ โดย CBP จะนำมาใช้ใน การกำหนดเป้าหมายทางยุทธวิธี (Tactical Targeting) และ การวิเคราะห์เครือข่ายต่อต้านเชิงกลยุทธ์ (Strategic Counter-network Analysis) ซึ่งชี้ให้เห็นว่าระบบนี้จะถูกนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของงานข่าวกรองประจำวันของนักวิเคราะห์ ไม่ใช่เพียงแค่ใช้ในกรณีสืบสวนเป็นรายครั้งเท่านั้น
แม้ว่า CBP จะระบุว่ามีการใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายในการระบุตัวตนและสร้างแผนผังความเชื่อมโยงเพื่อความมั่นคงและการตรวจคนเข้าเมือง แต่ข้อตกลงนี้กลับไม่มีความชัดเจนในหลายประเด็น เช่น ประเภทของภาพถ่ายที่เจ้าหน้าที่สามารถอัปโหลดได้ การตรวจสอบว่ารวมถึงพลเมืองสหรัฐฯ ด้วยหรือไม่ หรือระยะเวลาในการจัดเก็บข้อมูลและผลการค้นหา
ข้อกังวลด้านสิทธิมนุษยชนและการตรวจสอบ
การตัดสินใจครั้งนี้เกิดขึ้นท่ามกลางการวิพากษ์วิจารณ์กระทรวงความมั่นคงแห่งมาตุภูมิ (DHS) เกี่ยวกับการใช้ระบบจดจำใบหน้าในปฏิบัติการบังคับใช้กฎหมายที่ขยายวงกว้างเกินกว่าพื้นที่ชายแดน จนครอบคลุมถึงการกวาดล้างในเมืองใหญ่ซึ่งส่งผลกระทบต่อพลเมืองสหรัฐฯ
กลุ่มสิทธิพลเมืองและนักการเมืองตั้งคำถามว่า เครื่องมือค้นหาใบหน้ากำลังถูกเปลี่ยนให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านข่าวกรองแบบปกติ แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือช่วยสืบสวนที่มีขอบเขตจำกัด ล่าสุด วุฒิสมาชิก Ed Markey ได้เสนอร่างกฎหมายเพื่อสั่งห้ามไม่ให้ ICE และ CBP ใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าโดยสิ้นเชิง เนื่องจากขาดความโปร่งใสและไม่มีการขอความยินยอมจากสาธารณะ
ความย้อนแย้งของระบบและข้อจำกัดทางเทคนิค
โมเดลธุรกิจของ Clearview AI ถูกจับตามองอย่างหนักเนื่องจากใช้วิธี Scraping หรือการดึงข้อมูลภาพจากเว็บไซต์สาธารณะจำนวนมหาศาลมาสร้างเป็นเทมเพลตทางชีวภาพ (Biometric Templates) โดยที่เจ้าของภาพไม่ทราบเรื่องและไม่ได้ให้ความยินยอม
นอกจากนี้ ยังมีความย้อนแย้งในเอกสารของ CBP ที่ระบุว่าระบบตรวจสอบผู้เดินทาง (Traveler Verification System) ไม่ใช้ข้อมูลจากแหล่งเชิงพาณิชย์หรือข้อมูลสาธารณะ จึงมีความเป็นไปได้ว่า Clearview AI จะถูกนำไปเชื่อมต่อกับ ระบบกำหนดเป้าหมายอัตโนมัติ (Automated Targeting System) ซึ่งเชื่อมโยงคลังข้อมูลชีวภาพ รายชื่อเฝ้าระวัง และบันทึกการบังคับใช้กฎหมายแทน
ประสิทธิภาพที่จำกัดจากการทดสอบของ NIST
สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (NIST) ได้ทดสอบระบบของ Clearview AI และพบว่าแม้จะทำงานได้ดีกับภาพถ่ายคุณภาพสูง (เช่น ภาพถ่ายวีซ่า) แต่กลับมีประสิทธิภาพลดลงอย่างมากในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมไม่ได้ โดยภาพที่ถ่ายบริเวณจุดผ่านแดนซึ่งไม่ได้ออกแบบมาเพื่อการจดจำใบหน้าโดยเฉพาะ มีอัตราความผิดพลาดสูงกว่า 20% แม้จะใช้อัลกอริทึมที่แม่นยำที่สุดก็ตาม
NIST ระบุว่าระบบเหล่านี้ไม่สามารถลดการจับคู่ผิด (False Matches) ได้ โดยไม่เพิ่มความเสี่ยงในการระบุตัวตนบุคคลที่ถูกต้องพลาดไป ดังนั้น เจ้าหน้าที่จึงต้องใช้ซอฟต์แวร์ในลักษณะ "การสืบสวน" ที่ให้รายการผู้ที่มีลักษณะใกล้เคียงเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้ง ซึ่งหากบุคคลนั้นไม่มีอยู่ในฐานข้อมูล ผลลัพธ์ที่ระบบแสดงออกมาจะผิดพลาด 100%
ข้อเท็จจริงสำคัญ
- งบประมาณ: CBP จ่าย 225,000 ดอลลาร์ต่อปี เพื่อใช้งาน Clearview AI
- ฐานข้อมูล: เข้าถึงรูปภาพสาธารณะมากกว่า 6 หมื่นล้านภาพ
- วัตถุประสงค์: ใช้กำหนดเป้าหมายทางยุทธวิธีและวิเคราะห์เครือข่ายภัยคุกคาม
- ข้อจำกัด: อัตราความผิดพลาดสูงกว่า 20% เมื่อใช้กับภาพถ่ายหน้าด่านชายแดน
- ประเด็นทางกฎหมาย: มีการเสนอให้แบนการใช้เทคโนโลยีนี้ในหน่วยงาน ICE และ CBP
| หัวข้อ | รายละเอียด |
|---|---|
| หน่วยงานที่ใช้งาน | INTEL (Border Patrol) และ National Targeting Center |
| เป้าหมายหลัก | ขัดขวางและทำลายเครือข่ายภัยคุกคามความมั่นคง |
| วิธีการได้มาซึ่งข้อมูล | การ Scraping ภาพจากเว็บไซต์สาธารณะ |
| ความเสี่ยงทางเทคนิค | การจับคู่ผิด (False Matches) ในภาพคุณภาพต่ำ |
คำถามที่พบบ่อย
Clearview AI ทำงานอย่างไร?
เป็นระบบจดจำใบหน้าที่รวบรวมรูปภาพจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ตผ่านการ Scraping แล้วนำมาสร้างเป็นฐานข้อมูลชีวภาพเพื่อใช้เปรียบเทียบและระบุตัวตนบุคคลจากภาพถ่าย
CBP นำเครื่องมือนี้ไปใช้ทำอะไร?
ใช้ในการกำหนดเป้าหมายทางยุทธวิธีและวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อระบุตัวตนบุคคลที่อาจเป็นภัยต่อความมั่นคงแห่งชาติและการดำเนินงานด้านตรวจคนเข้าเมือง
ทำไมจึงมีการคัดค้านการใช้เทคโนโลยีนี้?
เนื่องจากมีความกังวลเรื่องการละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว การเก็บข้อมูลโดยไม่ได้รับความยินยอม และการนำมาใช้เป็นเครื่องมือสอดแนมพลเมืองในวงกว้างโดยขาดความโปร่งใส
ระบบนี้มีความแม่นยำเพียงใด?
มีความแม่นยำสูงกับภาพถ่ายคุณภาพดี แต่จากการทดสอบของ NIST พบว่ามีอัตราความผิดพลาดสูงกว่า 20% เมื่อใช้กับภาพถ่ายที่ถ่ายในสภาพแวดล้อมจริง เช่น บริเวณจุดผ่านแดน
หากบุคคลนั้นไม่มีในฐานข้อมูล ระบบจะแสดงผลอย่างไร?
ระบบจะยังคงแสดงรายการบุคคลที่มีลักษณะใกล้เคียงที่สุดเพื่อให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบ ซึ่งในกรณีที่บุคคลนั้นไม่มีในฐานข้อมูล ผลลัพธ์ที่ได้จะผิดพลาดทั้งหมด
