Çelişkili Moda Gözetim Normlarıyla Yüzleşiyor

Yapay zeka destekli kameralar, yüzleri veya araç plakalarını tanımlama gücüyle donatılmış olarak dünyanın dört bir yanındaki sokakları işaretliyor. Ancak kamuoyunun tepkisi ivme kazanıyor. Verilerin yakalanması için izin verilmemesi, bu verilerin nasıl saklandığı ve kullanıldığı ve kötüye kullanım riskini kapsayan çok sayıda gizlilik endişesi vardır. Bu endişeler insanları mücadele etmeye motive ediyor. Örneğin DeFlock projesi, farkındalığı artırmak için otomatik plaka okuyucularının (ALPR'ler) haritasını çıkarıyor. Bazı insanlar ALPR'lere zarar vermek veya zarar vermek gibi aşırı önlemlere başvuruyor. Diğerleri, geçen ayki DEF CON hacker kongresinde sunulan noRecognition adlı bir Kickstarter projesi gibi, güvenlik kameralarından kaçmak için "düşmanca moda" yaratarak daha yaratıcı yanıtları bir araya getiriyor. Gözetimin karmaşık hale getirilmesi 2025 yılında siber güvenlik uzmanı Bill Swearingen, yazılım hatalarını, güvenlik açıklarını veya beklenmedik davranışları ortaya çıkarmak için geçersiz girişler sağlayan bir araç olan Python tabanlı basit bir fuzzer ile deneyler yapmaya başladı. Fuzzer, YOLO adı verilen en popüler nesne algılama çerçevelerinden birini hedef aldı. Daha sonra öğrendiklerini, DEF CON'da sunduğu, çeşitli rakip kalıplar üreten bir takviyeli öğrenme algoritmasına dönüştürdü. Her bir desen, 11 nesne algılama modeline karşı test ettiği renkli bir geometrik soyutlamadır; bunların dördü yüzleri arar, ikisi yüzleri tanır ve beşi insanları algılar; bunların çoğu halka açıktır.

Başarılı modeller nesne tespit sistemlerini engeller, güven puanlarını düşürür, hatta bazen tespit edilemeyecek noktaya kadar düşer. Swearingen, "Gizlilik bir insan hakkıdır ve bunun popülaritesi insanların mahremiyetlerini korumakla ilgilendiklerini gösteriyor" diyor. Cap_able ve Urban Privacy halihazırda fiziksel giysiler satıyor. Cap_able'ın patentli üretim yöntemi, parlak ve cesur motiflerini jakarlı örme kumaşlara dokuyor. Etik olarak üretilen ve sürdürülebilir bir şekilde üretilen elbiseler, pantolonlar ve üstler, belirli bilgisayarlı görme sistemlerine, özellikle de hızlı evrişimli sinir ağları tarafından desteklenenlere müdahale ederek, kullanıcıları hayvan veya nesne olarak sınıflandırmalarına yol açabilir. Aynı zamanda İtalya'daki Bozen-Bolzano Özgür Üniversitesi'nde yardımcı doçent olan Cap_able'ın kurucusu Rachele Didero, "Bir kişiyi başka bir şey gibi kamufle edebilirsek, o zaman hedefimize ulaşmış oluruz" diyor.