เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในอังกฤษ: การยกระดับความปลอดภัยหรือการละเมิดสิทธิมนุษยชน

ลองจินตนาการถึงคอนเสิร์ตของ Beyoncé, พระราชพิธีบรมราชาภิเษกของสมเด็จพระเจ้าชาร์ลส์ที่ 3 หรือการแข่งขันฟอร์มูลาวันในอังกฤษ สิ่งที่เหตุการณ์ระดับโลกเหล่านี้มีเหมือนกันคือ การที่ผู้เข้าร่วมงานนับหมื่นคนถูกสแกนใบหน้าด้วย เทคโนโลยีจดจำใบหน้า (Face Recognition) โดยเจ้าหน้าที่ตำรวจ ซึ่งกำลังกลายเป็นประเด็นถกเถียงอย่างเผ็ดร้อนในสังคมอังกฤษและเวลส์

ภายใต้การสนับสนุนของรัฐบาลอนุรักษนิยม กองกำลังตำรวจในอังกฤษและเวลส์ได้รับคำสั่งให้เร่งขยายการใช้งานเทคโนโลยีนี้อย่างรวดเร็ว โดยมีเป้าหมายที่จะเพิ่มจำนวนการค้นหาใบหน้าในฐานข้อมูลเป็นสองเท่าภายในต้นปีหน้า ซึ่งอาจรวมถึงการเข้าถึงภาพถ่ายหนังสือเดินทางกว่า 45 ล้านใบ นอกจากนี้ยังมีการประสานงานกับร้านค้าเพื่อระบุตัวตนหัวขโมย และการทดสอบระบบตรวจจับใบหน้าแบบเรียลไทม์ในพื้นที่สาธารณะมากขึ้น

กลไกการทำงาน: LFR และ RFR แตกต่างกันอย่างไร

ตำรวจในอังกฤษและเวลส์ใช้ระบบจดจำใบหน้าหลักๆ 2 รูปแบบ เพื่อติดตามตัวอาชญากรหรือบุคคลที่ต้องการตัว ดังนี้:

  • Live Facial Recognition (LFR): คือระบบจดจำใบหน้าแบบเรียลไทม์ โดยใช้กล้องที่ติดตั้งบนรถตำรวจสแกนใบหน้าผู้คนที่เดินผ่านไปมา แล้วนำไปเปรียบเทียบกับ "รายการเฝ้าระวัง" (Watchlist) ทันที มักใช้ในงานกิจกรรมขนาดใหญ่และมีการประกาศให้ทราบล่วงหน้า
  • Retrospective Facial Recognition (RFR): คือระบบจดจำใบหน้าย้อนหลัง โดยการนำภาพจากกล้อง CCTV, สมาร์ทโฟน หรือกริ่งประตูอัจฉริยะ มาประมวลผลผ่านระบบเพื่อระบุตัวตนโดยเปรียบเทียบกับคลังภาพถ่ายนับล้านใบ

ปัจจุบัน กองบัญชาการตำรวจนครบาลลอนดอน (Metropolitan Police) และตำรวจเซาท์เวลส์ เป็นสองหน่วยงานหลักที่นำ LFR มาใช้อย่างต่อเนื่อง โดยในปีนี้มีการใช้งาน LFR รวม 22 ครั้ง ซึ่งในส่วนของตำรวจนครบาลลอนดอน มีผู้ผ่านกล้องสแกนกว่า 247,764 คน และสามารถจับกุมผู้ต้องหาได้ 12 ราย จากการแจ้งเตือน 18 ครั้ง ขณะที่ตำรวจเซาท์เวลส์สแกนใบหน้าไปกว่า 705,290 คน และจับกุมได้ 2 ราย

People gathered around outside with green squares overlaid on their faces

ข้อถกเถียงด้านจริยธรรม ความแม่นยำ และสิทธิมนุษยชน

แม้เจ้าหน้าที่รัฐจะอ้างว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยให้การทำงานแม่นยำและรวดเร็วขึ้น แต่กลุ่มสิทธิพลเมืองและนักวิชาการกลับกังวลเรื่อง ความลำเอียงของอัลกอริทึม (Algorithmic Bias) ซึ่งมักมีความแม่นยำต่ำเมื่อใช้กับคนผิวสี โดยเฉพาะคนผิวดำ

ศาสตราจารย์ Pete Fussey จากมหาวิทยาลัย Essex ระบุว่า การที่ตำรวจตั้งค่าเกณฑ์ความแม่นยำ (Accuracy Threshold) ไว้ที่ 0.6 หรือ 0.64 เพื่อลดความผิดพลาดนั้น เป็นการทำให้ระบบ "ลดความไว" ลง ซึ่งแม้จะช่วยลดการระบุตัวตนผิดพลาด แต่ก็ทำให้เกิดคำถามว่าการระดมเจ้าหน้าที่จำนวนมากมาเฝ้าหน้าจอ iPad เพื่อการจับกุมเพียงไม่กี่รายนั้น เป็นการใช้ทรัพยากรที่คุ้มค่าและสมเหตุสมผลหรือไม่

นอกจากนี้ยังมีกรณีที่น่ากังวล เช่น ในการแข่งขัน British Grand Prix ที่ตำรวจ Northamptonshire สแกนใบหน้าผู้คนกว่า 380,000 คน แต่ไม่มีการจับกุมเกิดขึ้นเลย ทว่ากลับพบว่าในรายการเฝ้าระวังมีชื่อบุคคลที่ไม่เกี่ยวข้องกับคดีอาญาจำนวนมาก ซึ่งนำไปสู่ข้อสงสัยว่าเทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้เพื่อติดตามกลุ่มผู้ประท้วงทางการเมืองหรือไม่

สรุปการใช้งานเทคโนโลยีจดจำใบหน้าในอังกฤษและเวลส์
หัวข้อเปรียบเทียบ Live Facial Recognition (LFR) Retrospective Facial Recognition (RFR)
ลักษณะการทำงาน สแกนและเปรียบเทียบแบบเรียลไทม์ วิเคราะห์ภาพถ่ายย้อนหลัง
แหล่งข้อมูล กล้องบนรถตำรวจ / กล้องในงานอีเวนต์ CCTV / สมาร์ทโฟน / ฐานข้อมูลตำรวจ
จุดประสงค์หลัก ระบุตัวตนบุคคลในรายการเฝ้าระวังทันที สืบสวนหาตัวตนจากหลักฐานภาพถ่าย
ข้อกังวลหลัก การละเมิดสิทธิในพื้นที่สาธารณะ ความคลุมเครือในการเข้าถึงฐานข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อเท็จจริงสำคัญ

  • การขยายตัว: รัฐบาลอังกฤษผลักดันให้ตำรวจเพิ่มการค้นหาใบหน้าในฐานข้อมูลเป็น 2 เท่าภายในเดือนพฤษภาคม 2024
  • ฐานข้อมูล: Police National Database มีภาพถ่ายมากกว่า 16 ล้านใบ ซึ่งบางส่วนควรถูกลบออกไปนานแล้ว
  • สถานะทางกฎหมาย: ศาลอุทธรณ์เคยตัดสินว่าการใช้ LFR ของตำรวจเซาท์เวลส์ "ไม่ชอบด้วยกฎหมาย" ในปี 2020
  • มุมมองสากล: สหภาพยุโรป (EU) และบางรัฐในสหรัฐฯ มีแนวโน้มที่จะสั่งห้ามหรือจำกัดการใช้ระบบจดจำใบหน้าแบบเรียลไทม์ในที่สาธารณะ

คำถามที่พบบ่อย

การสแกนใบหน้าแบบ LFR มีการเก็บข้อมูลส่วนบุคคลไว้หรือไม่?

ตามคำชี้แจงของเจ้าหน้าที่ตำรวจนครบาลลอนดอน ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ (Biometric Data) ของบุคคลทั่วไปที่ถูกสแกนจะไม่ถูกจัดเก็บไว้ในระบบ หากไม่พบว่าบุคคลนั้นตรงกับรายชื่อในรายการเฝ้าระวัง

ทำไมเทคโนโลยีนี้ถึงถูกมองว่ามีความลำเอียง?

งานวิจัยจำนวนมากชี้ให้เห็นว่าอัลกอริทึมในการจดจำใบหน้ามักมีความผิดพลาดสูงขึ้นเมื่อใช้กับกลุ่มคนผิวสี ทำให้มีความเสี่ยงที่จะเกิดการระบุตัวตนผิดพลาดและการจับกุมผู้บริสุทธิ์

การใช้ระบบจดจำใบหน้าย้อนหลัง (RFR) ปลอดภัยกว่าแบบเรียลไทม์หรือไม่?

ผู้เชี่ยวชาญมองว่าไม่ต่างกัน เนื่องจากทั้งสองระบบส่งผลกระทบต่อสิทธิมนุษยชนและความเป็นส่วนตัวในระดับที่รุนแรงเท่ากัน และยังขาดการตรวจสอบจากหน่วยงานภายนอกที่ชัดเจน

รัฐบาลอังกฤษให้เหตุผลอย่างไรในการสนับสนุนเทคโนโลยีนี้?

กระทรวงมหาดไทย (Home Office) ระบุว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยให้ตำรวจระบุตัวอาชญากรรายสำคัญ รวมถึงค้นหาบุคคลสูญหายหรือกลุ่มเปราะบางได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรของเจ้าหน้าที่