新AI追蹤技術挑戰面部識別禁令風波

警方及聯邦機構利用新型AI規避面部識別禁令

警方及聯邦機構近日發現一種具爭議性的全新方法，利用人工智能技術繞過日益增多的面部識別使用限制法律。這種AI模型不依賴面部特徵，而是通過追蹤人體大小、性別、髮色與髮型、衣著及配飾等屬性來識別和跟蹤個人。

這款名為「Track」的工具，由視頻分析公司Veritone開發，目前已被美國全國約400個客戶使用，包括各州及地方警察部門及大學。該工具亦正向聯邦層面擴展：美國司法部的檢察官自去年8月起已開始使用Track協助刑事調查。Veritone的AI工具套裝中還包括真正的面部識別技術，該套裝同時被國土安全部（涵蓋移民機構）和國防部採用。

Veritone的行政總裁Ryan Steelberg表示，Track的初衷是「如果我們不被允許追蹤面部，如何協助辨認罪犯或惡意行為？」他指出，Track不僅可在法律不允許使用面部識別時追蹤個人，亦適用於面部被遮擋或不可見的情況。

然而，這項技術引起美國公民自由聯盟（ACLU）的批評。該組織在得知這款工具後表示，這是他們首次見到非生物識別追蹤系統在美國如此大規模應用。ACLU警告，Track帶來的隱私問題與面部識別相似，甚至在特朗普政府推動聯邦機構加強監控示威者、移民及學生的背景下，還可能引發新的隱私風險。

Veritone向我們展示了Track的示範，該系統能分析來自不同場景的影像，包括1月6日國會暴動及地鐵站。用戶可透過設定身形、性別、髮色髮型、鞋子、衣著及配飾等條件來搜尋特定人物，並組合時間線，追蹤同一人在不同地點及視頻來源中的行蹤。Track可通過亞馬遜和微軟的雲平台訪問。

Steelberg接受訪問時透露，Track用於辨識個人的屬性種類將持續增加。當被問及Track是否會根據膚色區分個體時，公司發言人表示膚色是算法用來區分個體的其中一項屬性，但目前軟件不允許用戶根據膚色搜索。Track現階段只支援錄像分析，但Steelberg稱公司距離能實時處理直播視頻不到一年時間。

使用Track的機構可將警方身體攝像機、無人機、公眾YouTube視頻或市民上傳的錄像（如Ring攝像頭或手機拍攝）納入分析，回應警方調查需求。

Steelberg稱：「我們喜歡稱這是我們的‘Jason Bourne應用程式’。」他預期這項技術將在法庭上受到審視，但同時希望「我們能夠既幫助警方找到壞人，也能還原無辜者的清白。」目前公共部門只佔Veritone業務的6%，大部分客戶是媒體及娛樂公司，但公共部門是其增長最快的市場，客戶遍及加州、華盛頓州、科羅拉多、新澤西及伊利諾伊州。

這種快速擴張已引發部分人士警覺。美國公民自由聯盟的資深政策分析師Jay Stanley在2019年曾撰文指出，人工智能將來有望加速繁複的監控視頻分析，無論是否發生犯罪，都能自動進行分析。迄今為止，許多警察科技公司打造了能偵測人員進入特定區域的視頻分析系統，但Stanley認為Track是首個在技術上實現大規模追蹤特定個人的工具。

他警告：「這是一種潛在的威權技術，賦予警方和政府強大權力，雖然有助於破案，但也容易被濫用。」

Stanley特別指出，Veritone的聯邦客戶中，濫用監控的風險極高。國土安全部上月宣佈將監控移民社交媒體活動，並以此作為拒簽及撤綠卡的證據，移民及海關執法局亦拘捕對巴勒斯坦示威表達支持的活動人士。

Veritone公共部門業務總經理Jon Gacek接受訪問時強調，Track是一款「篩選工具」，旨在加快識別視頻重要片段的工作，而非用作全面監控。公司未透露國土安全部或其他聯邦機構中具體哪些部門使用Track。國防部、司法部及國土安全部未回應置評請求。

對於警方而言，Track大大擴展了可用於調查的視頻範圍。傳統面部識別要求視頻中面部清晰可見，而Track則無此限制。ACLU律師Nathan Wessler指出，這意味警方可能會審視過去不感興趣的視頻。

他指出：「這創造了一種全新規模和性質的隱私侵害和濫用風險，是人類歷史上前所未有的。這不僅是加快警方工作，而是賦予了警方此前從未有過的能力。」

Track的興起正值多地立法限制面部識別技術，這些法例源於多起因算法誤判導致的錯誤逮捕。多項研究顯示，面部識別算法對非白人面孔的準確率較低。蒙大拿州及緬因州嚴格限制警方使用面部識別技術，禁止實時直播應用，加州舊金山及奧克蘭則幾乎全面禁止面部識別。Track為警方提供了替代方案。

雖然法律通常提及「生物識別數據」，但Wessler指出該詞界定模糊，通常指無法改變的特徵如面部、步態和指紋，而非易變的衣著。但某些屬性如身體大小則模糊了界線。

他舉例指，一個冬季經常穿同一雙靴子、外套和背包的人，「他們的特徵會日復一日相同」，「根據其在不同視頻中移動的軌跡進行追蹤，與面部識別的效果相當。」

換言之，Track提供了一種可能引發與面部識別相同隱私疑慮的追蹤方式，卻不受限制面部識別的法律約束，因為它並不涉及技術意義上的生物識別數據。Steelberg透露已有多宗案件使用Track視頻證據，但未能透露具體案件或進一步評論。目前尚不清楚該技術是否已在面部識別禁令地區被採用。

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評論與洞見

這篇報道揭示了人工智能在監控領域的最新發展，特別是如何在法律框架尚未完全跟上的情況下，創造出新的技術「灰色地帶」。Track這種非生物識別的追蹤技術，表面上看似解決了面部識別帶來的隱私及種族偏見問題，但實質上卻可能帶來更大範圍、更難監管的監控風險。

從隱私保護的角度看，Track利用衣著、身形等「可變」特徵來識別個體，這種方式看似比面部識別更「彈性」，但同時也意味著個人行蹤可以被長期追蹤，無論他們是否更換衣物，只要某些配飾或習慣保持穩定，追蹤就能持續。這種「間接生物識別」的概念，挑戰了現有法律對「生物識別數據」的定義，暴露出監管落後的問題。

此外，Track的應用範圍從地方警察到聯邦機構，甚至涉及移民監控和抗議活動的監視，顯示這項技術不僅是犯罪偵查工具，更可能成為政治監控的利器。ACLU的擔憂不無道理，這種技術在缺乏透明度和嚴格監管的前提下，很容易被濫用，損害公民自由。

在香港這樣一個高度重視言論自由和隱私權的社會，類似技術的引入必須非常謹慎。監管機構應該及早制定明確的規範，界定何種數據屬於生物識別，以及如何限制此類技術的使用範圍，防止監控工具淪為壓制異議的工具。

最後，這也提醒我們，技術本身沒有善惡，關鍵在於如何制定法律和倫理規範，確保技術發展不損害基本人權，而是用來真正保障公共安全和社會公義。對於公眾而言，加強對這類技術的認識與監督，是未來維護自由社會不可或缺的一環。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。