Geride bıraktığımız 2020 yılında günlük hayatımızda etkinliğini artıran teknolojilerin başında, yapay zekâ destekli yüz tanıma teknolojileri geliyor. Gezdiğimiz iç ve dış mekanlarda güvenlik kameraları görmeye alışmış olsak da bu kameraların değişen işlev ve yetkinliklerine ne kadar hakim olduğumuz tartışma konusu. Sadece görüş alanındaki görüntüyü sabit disklere aktaran kameralar yerine, artık gördüğü her yüzü tanımlayan ve veri olarak depolayabilen kameralar kullanılmaya başlandı. Yüz tanıma teknolojileri, geçirdiği bu değişim sayesinde artık farklı alanlarda boy gösteriyor.
ATM ve Ödeme Sistemlerinde
Teknoloji şirketi Intel‘in Hayfa’daki geliştirme merkezinde tasarlanan “RealSense“ sayesinde ATM’ler yüz tanıma yoluyla para çekme imkanı sunmaya başladı. Yeni tanıtılan ATM’lerde yüz tanıma sistemi ile birlikte çalışacak özel bir derinlik sensörü bulunuyor. Bu ikili sistem sayesinde ATM’lerin güvenlik seviyesi artırılmış olacak. Intel, geleneksel kimlik doğrulama sistemlerinin %100 güvenlik sağlayamadığını ve kimlik hırsızlığına karşı yetersiz kalmaya başladığını düşünüyor.
Yeni yüz tanıma teknolojisi sadece milyonda bir yanlış yüz tanıması yapıyor. Sistem ayrıca kullandığı yapay zekâ sayesinde ATM kullanıcıların yüzlerindeki ufak değişiklikleri de otomatik olarak algılayabiliyor. Gözlük takmaya başlamak veya saç modelinizi değiştirmek, ATM tarafından tanınmanıza engel teşkil etmiyor.
Yüzünüzle Ödeme Yapın!
Tüm alışveriş sürecini bir selfie çekmek kadar basit hale getirmeyi amaçlayan Holon merkezli bir start-up olan Preciate, “Pay by Face” sistemi ile ödeme yaparken sadece yüzünüzü kullanmanıza imkan tanıyor. Preciate’in Ceo’su Eyal Fisher, “Pay by Face” sayesinde birçok işletmenin müşterilerine özel bir deneyim sunacağını düşünüyor. Teknolojinin yaygınlaşmasıyla beraber artık alışverişe çıkarken cüzdanınızı evde unutmak büyük bir sorun olmaktan çıkacağa benziyor.
Covid-19 salgını ile birlikte insanların nakit para kullanmaya çekindiğini dile getiren Fisher, yüz tanıma teknolojilerin ödeme sistemlerinde daha fazla kullanılmaya başlanacağını tahmin ediyor. Şimdiye kadar “Pay by Face” sistemi 750’den fazla müşteri tarafından kullanıldı. Fisher ayrıca İsrail’in en büyük restoran zincirleri ile görüşmelerinin sürdüğünü ve yakın zamanda sistemlerini kullanan müşteri sayısının katlanacağının altını çiziyor. Ayrıca Preciate, yeni ödeme sistemi için toplamda 8 milyon dolardan fazla yatırım aldı.
Bilimsel Araştırmaların Gözdesi
On yıldan uzun bir süredir Kanada’daki bozayılar üzerinde çalışmalar yapan ayı biyoloğu Melanie Clapham, bozayıların yüzlerindeki mimik ve göz-burun mesafe oranları gibi onları farklı kılan özellikleri otomatik bir şekilde tespit edebilmek için yapay zekâ destekli bir yüz tanıma teknolojisi kullanıyor. Sitemizde detaylı olarak tanıttığımız Bear ID adlı yazılım, ayıların yüzlerini anında tanımlıyor ve sisteme kaydediyor; bu sayede aynı ayı tekrar tanındığında geçmiş hali ile karşılaştırma yapılabilmesi sağlanıyor.
Gelişen yüz tanıma teknolojileri gözleme dayanan bilimsel araştırma yapan bilim insanları için çok kıymetli bir kaynak olmaya başladı. Geçmişte geleneksel olarak gözlem ve not alma şeklinde gerçekleşen araştırmalar artık saniyeler içinde otomatik olarak yapılabiliyor. Yüz tanıma teknolojilerini her bilim insanı kendi çalıştığı alanda özelleştirebilir ve bilimsel araştırmalarını hiç olmadığı kadar hızlandırabilir.
Maske Artık Engel Değil
Yüz tanıma teknolojileri üreten Japonya merkezli NEC firması, yeni geliştirdikleri teknoloji sayesinde maske takan bir insanın yüzünü %99 doğruluk oranı ile tanıyan bir sistem geliştirdiklerini duyurdu. Yeni sistemlerini Lufthansa ve Swiss International Airlines gibi büyük havacılık şirketlerine pazarlayan NEC, Tokyo merkezindeki mağazalarda otomatik ödeme yapmak için de sistemlerinin kullanılabileceğini düşünüyor.
NEC’in dijital platform bölümünün müdür yardımcısı Shinya Takashima, Reuters haber ajansına verdiği demeçte teknolojinin insanların yüzeylerle temastan kaçınmalarına yardımcı olabileceğini söyledi. Geliştirdikleri sistemden önce maske takan insanları tanımlamada %20-50 arası bir doğruluk oranı elde ettiklerini ve bunun birçok yanlış anlaşılmaya sebep vereceğini düşündüklerini dile getiren Takashima, artık %99 doğruluk oranı ile maskenin yüz tanıma sistemlerine bir engel olmasını ortadan kaldırdıklarını söylüyor.
Irkçılık Tartışmaları Bitmiyor
Yüz tanıma teknolojilerin gelişmesi ve yaygınlaşması ile birlikte güvenlik birimleri de bu teknolojileri daha etkin kullanmaya başladı. Ancak teknolojinin karanlık yüzeyleri tanımlarken hâlâ yeterli olmadığı görüşü her geçen gün daha da güçleniyor. Tartışmaların temel kaynağı bu yüz tanıma sistemlerinin siyahi bireyleri tanımlarken çok fazla yanılması. Sistemi ırkçı olmakla suçlayan kesimler yüz tanıma teknolojilerinin bu sorunu çözene kadar kitlesel kontrol araçları arasına girmemesi gerektiğini savunuyor.
Amerika’nın yüz tanıma teknolojisi tarafından ilk kez kanıtlanmış haksız tutuklanması Ocak 2020’de gerçekleşti. Robert Williams, karısı ve küçük kızı izlerken, Detroit’in hemen dışındaki otobanda tutuklandı. Geceyi hapiste geçirdi ve ertesi gün sorgulama odasında bir dedektif Williams’a onun saat çalarken güvenlik kamerasına yakalanmış görüntülerini ona gösterdi. Dedektif ile Williams arasında medyaya yansıyan konuşmalar şu sekilde gerçekleşti;
Dedektif- Bu sen misin?
Williams- Hayır, o ben değilim.
Dedektif başka bir fotoğrafı masaya koyup; Sanırım bu da sen değilsin?
Williams- Bu da ben değilim. Umarım tüm Siyahların birbirine benzediğini düşünmüyorsundur.
Dedektif- Ama bilgisayar sen olduğunu söylüyor.
Tüm bu yanlış anlaşılmalara güvenlik kamerasının siyahi bireyleri daha az doğruluk oranı ile tanımlaması neden oluyor. Robert Williams’ın diğer yanlış tutuklamalardan farkı ise polisin ilk kez yüz tanıma teknolojisini tutuklama yaparken resmi olarak itiraf etmesi. Bu haksız tutuklanmanın kamuoyunda geniş yankı bulması yüz tanıma teknolojilerinin kullanımını azaltmamış olacak ki Detroit polisi bu olaydan sonra da birçok Siyahi bireyi yanlış tanımlayarak tutukladı.
Kullanılan yüz tanıma teknolojileri, beyaz tenli insanları neredeyse %100 doğruluk ile teşhiş edebilirken diğer etnik gruplar için bunu söylemek şu an için mümkün değil, toplumun her bireyini %100 doğru olarak teşhiş edecek duruma gelmeden bu teknolojilerin kullanılmaya başlanması yapılan sistemsel ırkçılığı destekliyor.
Detroit’te gerçeleşen bu olaylar yüz tanıma teknolojilerini kitle kontrol araçları arasına almak için acele etmememiz gerektiğini kanıtlar nitelikte. Alışveriş yaparken ya da güvenlik doğrulaması için kullanılırken çok ciddi hasarlara neden olmayan yüz tanıma teknolojileri ulusal güvenliği korumak için kullanıldığında ise istenmeyen sonuçlara neden olabilir.
Kaynak: The Jerusalem Post & BBC News & MIT Technology Review
