Данные, собираемые триллионами сенсорных датчиков по всей планете, находятся вне нашего контроля. Сооснователь и главный технолог Jetpac Питер Уорден пытался оценить, насколько технологии распознавания лиц повлекут за собой фундаментальные изменения балансов между приватностью и безопасностью и между приватностью и гласностью
[281]. С одной стороны, компании ищут более надежные способы защиты конфиденциальной информации и все чаще просят людей использовать биометрические данные в качестве уникального средства доступа к отдельным услугам или для обеспечения безопасности. С другой стороны, большая часть социальных данных создается в сотрудничестве между людьми в ходе совместных занятий по интересам или взаимоотношений. Контроль за сбором информации в целях защиты частной жизни человека потребовал бы установления режима своего рода полицейского государства, в котором были бы ограничены многие другие права на самовыражение.
К тому же три основных варианта защиты от нежелательного использования сенсорных данных далеки от совершенства. Криптографические средства, разрешающие доступ к данным только обладателям электронных ключей, не годятся в большинстве случаев распространения информации, например при размещении фото в Instagram. Социальные нормы, определяющие уместность распространения и использования информации, не защищают от злоумышленников. Остается защита, предусмотренная законодательными нормами. Срок в двадцать лет, потребовавшийся Луису Брэндису для законодательного закрепления права на неприкосновенность частной жизни, наглядно демонстрирует медлительность, с которой закон реагирует на технологический прогресс. В то же время относительная стабильность юридической системы является преимуществом в случае, когда нужно выделить обширные области информации, использование которой является оскорбительным и неприемлемым, например информации о расовой и гендерной принадлежности, сексуальной ориентации и болезнях. Я надеюсь, что общественность продолжит расширять этот список по мере развития использования социальных данных.
Однако простого расширения этого списка недостаточно. Нужны инструменты, позволяющие установить, что дискриминация была обусловлена использованием социальных данных. Каждый запрос к базе данных является единицей информации, используемой инфопереработчиками в целях совершенствования своих продуктов и сервисов, и эти данные тоже могут быть задействованы для обеспечения нашей безопасности. Важность этой задачи будет расти по мере того, как алгоритмы начнут применяться не только для определения нашего физического местопребывания, но и для выводов о том, в каком состоянии духа мы находимся.
Обнажение души
Делом всей жизни почетного профессора психологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско Пола Экмана стало измерение физиологического воздействия шести основных эмоций: гнева, печали, страха, неприязни, удивления и счастья. Он начинал с изучения реакций жителей пяти разных стран – Чили, Аргентины, Бразилии, Японии и США – на фото с изображением эмоциональных ситуаций. Он ожидал, что реакции будут носить отпечаток культурной среды, но оказался не прав. В каждом из опытов он наблюдал похожие выражения лиц: насупленные брови при гневе, опущенные уголки губ при печали, наморщенный нос при отвращении, прищур глаз при искренней улыбке. (В вежливой, но деланой улыбке участвуют только губы.) В 1978 году Экман и его коллега Уоллес В. Фризен свели все наблюдения в Систему кодирования лицевых движений (СКЛиД)
[282]. На основе СКЛиД был осуществлен ряд разработок программного обеспечения распознавания лиц
[283].
Экман предположил, что эмоции носят универсальный характер, поскольку являются искренним сигналом, сообщающим окружающим о настроении и отношении человека
[284]. Продолжая свои полевые исследования и эксперименты, он обратил внимание и на прочие физиологические проявления, связанные с каждой из базовых эмоций, – частоту пульса и дыхания, циркуляцию крови и общий мышечный тонус. Иногда люди переживают настолько быструю смену целого ряда эмоций, что заметить вспышку каждой из них невозможно без пристального наблюдения. Часто такие «микропроявления» бывают признаком желания скрыть какое-то чувство от окружающих или того, что человек не отдает себе в нем отчета
[285]. Из-за мимолетности этих выражений, продолжающихся пятую долю секунды или меньше, их можно с большей вероятностью разглядеть на записи, чем невооруженным взглядом.
Искренняя улыбка (слева) по сравнению с вежливой (справа): когда человек действительно рад, работа лицевых мышц вокруг глаз и рта образует складки на коже. Источник: Paul Ekman, PhD/ Paul Ekman Group LLC.
Экман консультировал компанию Emotient из Сан-Диего, разрабатывавшую программное обеспечение для распознавания эмоций на потоковом видео в режиме реального времени. Одним из первых коммерческих приложений Emotient стал поступивший на рынок в 2007 году «детектор улыбки». Он применялся в цифровых камерах Sony, делавших снимок, как только человек в кадре начинал улыбаться. Алгоритмы Emotient развивались быстрыми темпами. Единственная камера высокого разрешения, установленная в помещении на четыреста человек, например в конференц-зале или торговом центре, может одновременно считывать микровыражения эмоций на лицах всех присутствующих
[286]. Компания работает также над вариантом программы, позволяющей использовать ее в больницах для определения выражения боли на лицах пациентов. Действительно, научные исследования показали, что компьютеры лучше людей замечают признаки физического дискомфорта
[287]. Одно из первых приложений Emotient для Google Glass предназначалось для менеджеров магазинов: с его помощью можно было оценивать моральное состояние персонала или выявлять, как эмоции отражаются на покупках, – что и у кого покупают посетители
[288]. В январе 2016 года Emotient была поглощена Apple
[289].
