Screenshot: Arxiv
Forscher Bauten eine massive datasets des hotel-Bilder mit der Absicht zu helfen-Strafverfolgung von Menschenhandel die Ermittlungen. Das dataset, genannt Hotels-50k, besteht über mehr als 1 Millionen Bilder aus 50.000 hotels weltweit.
“Erkennen Sie ein hotel aus ein Bild von einem Hotelzimmer, ist wichtig für Menschenhandel Untersuchungen,” die Forscher schrieben in das Papier veröffentlichte Ende letzten Monats. “Bilder direkt verlinken, die Opfer zu Orten und kann helfen, festzustellen, wo die Opfer Opfer von Menschenhandel sind, und wo Ihre Menschenhändler bewegen mag Sie oder andere in die Zukunft.”
Die Bilder enthalten, die in das dataset kommen von professionellen Fotos auf öffentlich verfügbaren Reise-websites sowie Crowdsourcing-Bilder aus der Handy-app TraffickCam, die fordert Benutzer, die unterwegs sind, um Fotos von Ihrem hotel-Zimmer aus und legt Sie auf eine Datenbank mit der Position. Die app trägt zu einer Datenbank von Bildern für die Strafverfolgung.
Die Forscher, die von der George Washington University, der Temple University und Adobe Research, beachten Sie, dass die Bilder erfasst werden, die app genauer ausrichten, mit Bildern, in der die amtlichen Untersuchungen, weil Sie auf “ähnliche Geräte, in unterschiedlichen Ausrichtungen, mit Gepäck und anderen Krempel, und ohne professionelle Beleuchtung.” Sammeln Bilder von Untersuchungen “ist problematisch für viele Gründe,” Sie schrieb. Jeder der 1,027,871 Bilder enthält den Namen des Hotels, der geographischen Lage, und-falls zutreffend -, die hotel-Kette.
Da die Forscher haben keine Fotos von der eigentlichen Menschenhandel Untersuchungen im dataset, die Sie benötigt, um sicherzustellen, dass die Fotos abgekratzt, die aus Reise-websites und der mobilen app mehr eng gespiegelt. Abby Stylianou, ein Doktorand an der George Washington University und co-Autor des Papiers, sagte dem Register, dass Sie “davon ausgehen, dass ein Ermittler wird immer löschen, das Opfer auf dem Foto, so dass ein ‘ausgeblendet’ – region im Bild”, so die Forscher erzeugten “Menschen-geformte Masken” aus MS-COCO, die Microsoft Common Objects im Kontext dataset. “Das ermutigt das Netzwerk zu lernen, zu produzieren, die ähnliche codes für Bilder, die aus dem gleichen hotel, auch wenn es eine große ausgeblendet Form im Bild”, Stylianou sagte.
Screenshot: Arxiv
Die Forscher testeten Ihren Datenbestand auf zwei bereits ausgebildete “off-the-shelf” neuronale Netze. Ihr Modell war in der Lage, genau zu identifizieren, die Ketten aus den Bildern “mit fast 80 Prozent Genauigkeit”, nach dem Registrieren. Aber das system hatte Probleme bei der Identifizierung des richtigen individuellen hotel—Stylianou sagte dem Register, dass die ersten 100 Bilder, die es richtig erkannt das hotel 24 Prozent der Zeit.
Das ist eine extrem niedrige Erfolgsquote zu werden, als für eine sinnvolle Verwendung. Und stützte sich auf künstliche Intelligenz als Werkzeug, um die Spur von Menschenhändlern ist kaum ein neues Konzept—es ist schon schwebte eine Anzahl von Zeiten. Obwohl mit diesem system, egal wie gut man gedacht, es ist offensichtlich, der Ansatz hat noch einen langen Weg zu gehen, bevor es eine effiziente hotel-Anerkennung-system.
Darüber hinaus Genauigkeit, es bleiben ethische überlegungen in seiner Bereitstellung. Für den Anfang, es ist unklar, wie ein solches system wäre in der Lage zu differenzieren, s für Menschenhandel Bilder von mündigen, Erwachsenen sex-Arbeiter. Wäre dies nicht die ersten fehlgeleiteten Ansatz zur Bekämpfung von Menschenhandel in den Lasten der sex-community, wie das löschen von online-Plattformen für sex-Arbeiter abhängt, sicher zu arbeiten und unabhängig. Schieben sex workers, offline und auf den Straßen ist schon was in einer Zunahme der Gewalt und Verhaftungen gegen Sie.
Es ist auch wenig beruhigend Beweise, dass die AI-überwachung-Systeme bedienen kann, frei von Voreingenommenheit und Fehler. Oder, mehr troublingly, dass die Strafverfolgungsbehörden nutzen die Systeme für mehr als nur Ihre erklärte Absicht—, in diesem Fall ist zu erkennen, hotels und hotel-Ketten Menschenhandel verbundenen Anstrengungen. Sheriff ‘ s office in Oregon mit Amazon Gesichtserkennung tech, Rekognition, veröffentlicht Dokumente, die im letzten Jahr, der angibt, dass die Polizei verwendet das system für mehr als nur Ihre vermarktet Zweck, einschließlich der Identifizierung von sowohl “unbewussten oder Verstorbenen Personen” und auch “mögliche Zeugen”.
Während die Forscher hotel recognition system entwickelt werden mit guten Absichten, es ist wichtig zu verstehen, wie diese leistungsfähige Datenbanken können nicht nur Schraube und nutzen unbeabsichtigte gefährdeten Populationen, die aber missbraucht werden, von jenen an der macht.
[Register]
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