लोकप्रिय एआई स्मार्ट चश्मे को एक नए “स्पष्ट कैमरा और मानव मांस कलाकृति” में बनाया गया है

2012 में Google I/O सम्मेलन में जारी Google ग्लास को Google के इतिहास में सबसे असफल उत्पाद के रूप में जाना जाता है, लेकिन इसने प्रौद्योगिकी के इतिहास में भी अपनी छाप छोड़ी है।

इसके विफल होने के कई कारण हैं, गोपनीयता जोखिम उनमें से एक है।

Google ग्लास से तस्वीरें लेने, वॉयस कमांड का उपयोग करने या शीर्ष पर बटन दबाकर रखने के लिए कहना आसान है, लेकिन दूसरों को यह याद दिलाने के लिए एलईडी जैसे कोई उज्ज्वल संकेत नहीं हैं कि वे शूटिंग मोड में हैं।

इसलिए, राहगीरों के दृष्टिकोण से, Google ग्लास एक अनैतिक "स्पष्ट कैमरा डिवाइस" है। कुछ उपयोगकर्ताओं को मूवी थिएटरों में सुरक्षा गार्डों द्वारा बाहर भी निकाल दिया गया था।

आज भी ऐसी ही चीजें हो रही हैं, और वे और भी बदतर होती जा रही हैं – एआई चश्मा आपकी व्यक्तिगत जानकारी को सिर्फ इसलिए पहचान सकता है क्योंकि आप एक बार फिर भीड़ में आपको देखते हैं।

एक चेहरा, एक चश्मा, किसी अजनबी से मुलाकात

क्या आपका नाम ली है? क्या आपने बर्गन काउंटी कॉलेज से स्नातक किया है? क्या आपका कोरियाई नाम जू-ऊन है? क्या आप अटलांटा में रहते हैं? क्या हम कैंब्रिज कम्युनिटी फाउंडेशन में मिले थे? क्या आपके माता-पिता जॉन और सुसान हैं?

यदि सड़क पर कोई व्यक्ति आपसे संपर्क करता है और आप उनसे कभी नहीं मिले हैं, लेकिन ऐसा लगता है कि वे आपको जानते हैं, उत्साह से आपका नाम पुकारते हैं, और आपको एक या दो व्यक्तिगत जानकारी बताते हैं, तो आपकी क्या प्रतिक्रिया होगी?

हार्वर्ड के दो छात्रों अन्हफू न्गुयेन और केन अर्डेफियो ने ऐसा प्रयोग किया।

मेटा का स्मार्ट चश्मा, मेटा रे-बैन पहनकर, उन्होंने कैंपस, सबवे आदि में दर्जनों अजनबियों की बेतरतीब ढंग से पहचान की। किसी की फोटो लीजिए और कुछ ही सेकंड में उसकी जानकारी आपके फोन पर आ जाएगी।

यह सिर्फ इतना है कि स्मार्ट चश्मा स्वयं ऐसे कार्यक्रम के प्रभाव को प्राप्त नहीं कर सकते हैं, उन्होंने कुछ तकनीकी परिवर्तन किए हैं, लेकिन सिद्धांत जटिल नहीं है।

सबसे पहले, मेटा स्मार्ट ग्लास के लाइव प्रसारण फ़ंक्शन के माध्यम से वीडियो को वास्तविक समय में इंस्टाग्राम पर प्रसारित किया जाता है, और फिर वीडियो स्ट्रीम की निगरानी करने और चेहरे की पहचान के लिए एआई का उपयोग करने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया जाता है।

फिर, किसी निश्चित व्यक्ति की अधिक तस्वीरें इंटरनेट पर खोजी जाती हैं, और सार्वजनिक डेटाबेस के आधार पर उस व्यक्ति का नाम, पता, फ़ोन नंबर और यहां तक ​​कि संबंधित जानकारी भी पाई जाती है।

अंत में, जानकारी आसानी से देखने के लिए उनके द्वारा लिखे गए मोबाइल ऐप पर भेज दी जाती है। किसी राहगीर को अचानक डराने के अलावा सब कुछ तैयार है।

विस्तार से बताने के लिए, दोनों छात्रों ने जेनरेटिव एआई सहित विभिन्न मौजूदा और परिपक्व प्रौद्योगिकियों को संयोजित किया।

• स्मार्ट चश्मा: सार्वजनिक स्थानों पर चेहरों की तस्वीरें खींचने के लिए कैमरों से लैस स्मार्ट चश्मा।
• चेहरे की पहचान को उल्टा करें: PimEyes जैसे चेहरा खोज इंजनों के माध्यम से इंटरनेट पर सार्वजनिक छवियों के साथ चेहरे की छवियों का मिलान करें और इन छवियों के लिए वेब लिंक लौटाएं।
• क्रॉलर टूल: इन वेब लिंक से आवश्यक डेटा क्रॉल करने के लिए फायरक्रॉल क्रॉलर टूल का उपयोग करें।
• बड़े भाषा मॉडल: बड़े भाषा मॉडल स्क्रैप किए गए, गंदे डेटा से नाम, व्यवसाय आदि जैसे विवरणों का अनुमान लगाते हैं।
• डेटाबेस: सार्वजनिक रिकॉर्ड और सोशल मीडिया से घर के पते, फोन नंबर और रिश्तेदारों के नाम जैसी व्यक्तिगत जानकारी खोजने के लिए फास्टपीपलसर्च जैसी साइटों में एक नाम दर्ज करें।

उनमें से, बड़ा भाषा मॉडल बहुत सूक्ष्म भूमिका निभाता है, यह विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में जानकारी को समझ सकता है, संसाधित कर सकता है और संकलित कर सकता है, उदाहरण के लिए, यह विभिन्न लेखों में एक ही नाम को जोड़ सकता है, प्रासंगिक तर्क के माध्यम से किसी की पहचान का अनुमान लगा सकता है। और डेटा निष्कर्षण प्रक्रिया को स्वचालित होने दें।

बड़े भाषा मॉडलों की तर्क क्षमता के संबंध में, हमने पहले एक दिलचस्प अध्ययन पर रिपोर्ट दी है। इच्छुक मित्र इस लेख की समीक्षा कर सकते हैं: "जीपीटी-4 के साथ चैट करना, गोपनीयता रिसाव का एक नया तरीका" ।

गोपनीयता लीक एक आम बात है, चेहरे की पहचान कोई नई बात नहीं है, और गुप्त फोटोग्राफी की समस्या हर एक या दो साल में सामने नहीं आती है, बड़े मॉडल एक उत्पादकता उपकरण बन गए हैं जिसके बिना कई लोग नहीं रह सकते हैं।

हालाँकि, उनके बीच मजबूत गठबंधन की रासायनिक प्रतिक्रिया ने अभी भी एक बहुत ही डरावना परिणाम दिया है – सड़क पर आकस्मिक मुठभेड़ों से, हमारी व्यक्तिगत जानकारी किसी दिल वाले व्यक्ति द्वारा निकाली जा सकती है।

दोनों छात्रों ने बाहरी दुनिया को तकनीकी विवरण का खुलासा नहीं किया। इस प्रयोग को करने का उद्देश्य लोगों को सतर्क रहने की याद दिलाना था।

तो हम अपनी सुरक्षा कैसे कर सकते हैं? उनकी प्रस्तावित प्रतिक्रिया फेस सर्च इंजन जैसे डेटा स्रोतों से अपने डेटा को हटाने की है, लेकिन यह कहना मुश्किल है कि यह पूरा है या नहीं।

हालाँकि मैंने आपको याद दिलाया था, आप नहीं जानते होंगे कि आपकी गुप्त रूप से तस्वीरें खींची गई थीं

उस समय किसी ने मज़ाक किया था कि Google ग्लास का सबसे बड़ा उपयोग ब्रिटिश शाही परिवार के प्रिंस चार्ल्स को हर किसी का नाम याद रखने की अनुमति देना था।

शायद, चेहरे की पहचान का समर्थन करने वाले स्मार्ट चश्मे के माध्यम से, हम अजनबियों के बिना एक दुनिया की शुरुआत करेंगे। सबसे खुश व्यक्ति यागामी यू हो सकता है।

आप पूछ सकते हैं कि डेटाबेस और चेहरे की पहचान के साथ, मोबाइल फोन से गुप्त तस्वीरें लेना संभव होना चाहिए। उन्होंने स्मार्ट चश्मा मेटा रे-बैन क्यों चुना?

कारण सरल है। वे सामान्य धूप के चश्मे की तरह दिखते हैं। वे Google ग्लास की तरह साइबरपंक नहीं हैं। वे गुप्त तस्वीरें लेने के लिए अधिक सुविधाजनक हैं, और चश्मे रिकॉर्डिंग, हैंड्स-फ़्री और आप जो देखते हैं उसे देखने के लिए उपयुक्त हैं।

मेटा रे-बैन अनुस्मारक के बिना नहीं है। इसमें एक एलईडी संकेतक है, जब उपयोगकर्ता वीडियो रिकॉर्ड करता है, तो यह राहगीरों को याद दिलाने के लिए स्वचालित रूप से चालू हो जाएगा। लेकिन, यह कुछ न होने से बेहतर है।

द वर्ज की पिछली समीक्षा में पाया गया कि मेटा रे-बैन की एलईडी और शटर ध्वनि उज्ज्वल बाहरी परिस्थितियों में ध्यान देने योग्य नहीं है, भीड़-भाड़ वाले और शोर-शराबे वाले सार्वजनिक स्थानों पर, बहुत से लोग ऐसे विवरणों पर ध्यान नहीं देते हैं।

जब आपके हाथ मंदिरों के बटनों पर होते हैं, तो दूसरे लोग सोच सकते हैं कि आप सिर्फ अपना चश्मा पकड़ रहे हैं।

इसलिए, यह समझना मुश्किल नहीं है कि गोपनीयता हमेशा स्मार्ट चश्मे का फोकस रही है। जब मेटा का पहला एआर चश्मा ओरियन कुछ समय पहले जारी किया गया था, तो कुछ लोग चिंतित थे कि क्या यह Google ग्लास की गलतियों को दोहराएगा।

मेटा ने मेटा रे-बैन की गोपनीयता नीति में "जिम्मेदारी से स्मार्ट चश्मा कैसे पहनें" पर भी जोर दिया और कई गर्मजोशी भरे अनुस्मारक लिखे।

हालाँकि, सब कुछ वैकल्पिक है। चाहे आप दूसरों का सम्मान करें या फिल्मांकन या लाइव प्रसारण से पहले दूसरों को याद दिलाने के लिए अपनी आवाज़ या हावभाव का उपयोग करें, यह सब आपकी अपनी चेतना पर निर्भर करता है।

यह उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है कि स्पष्ट फोटोग्राफी के लिए चश्मे का आकार अधिक सुविधाजनक है, वास्तव में, प्रौद्योगिकी कंपनियां सीधे ऐसे स्मार्ट चश्मे डिजाइन कर सकती हैं जो चेहरे की पहचान का समर्थन करते हैं। बाधा स्वयं प्रौद्योगिकी नहीं है।

2021 में, विदेशी मीडिया ने बताया कि मेटा ने चेहरे की पहचान के कार्यों को स्मार्ट चश्मे में बनाने पर विचार किया था। उस समय, मेटा के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी एंड्रयू बोसवर्थ ने एक उदाहरण भी दिया था कि ऐसे स्मार्ट चश्मे उन उपयोगकर्ताओं की मदद कर सकते हैं जो अंधे हैं या डिनर पार्टी में किसी को पहचानने के लिए अपना नाम याद नहीं रख सकते हैं।

इसके अलावा, चेहरे की पहचान करने वाले स्टार्टअप क्लियरव्यू एआई ने अपना खुद का एआर चश्मा और एप्लिकेशन विकसित किया है, जिसके बारे में उसका दावा है कि यह 30 अरब चेहरों के डेटाबेस से जुड़ सकता है, लेकिन यह सार्वजनिक रूप से बेचा नहीं जाता है।

कुछ हद तक, चेहरे की पहचान का उपयोग कैसे किया जाए और गुप्त तस्वीरों को कैसे रोका जाए, यह कानून और नैतिकता द्वारा प्रतिबंधित है।

उदाहरण के लिए, फेसबुक की चेहरे की पहचान तकनीक ने एक बार उपयोगकर्ताओं को तस्वीरों में दोस्तों को टैग करने की अनुमति दी थी। 2015 में एक वर्ग कार्रवाई मुकदमे में, फेसबुक ने मुआवजे के रूप में 650 मिलियन अमेरिकी डॉलर का भुगतान किया था।

2021 में, फेसबुक ने घोषणा की कि वह फ़ोटो और वीडियो में लोगों की पहचान करने और 1 अरब से अधिक लोगों के संबंधित डेटा को हटाने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग बंद कर देगा।

चेहरे की पहचान, क्या घिसी-पिटी बात है। लेकिन सबसे साधारण तकनीक, अपनी परिपक्वता, लोकप्रियता और व्यापक अनुप्रयोग के कारण, लोगों को ऐसा महसूस कराती है जैसे वे एक दुर्जेय दुश्मन का सामना कर रहे हैं।

एआई के सामने रहस्य कम होते जा रहे हैं

हार्वर्ड के छात्रों के प्रयोगों में, बड़े भाषा मॉडल की भूमिका डेटा को संसाधित करने में मदद करना है, लेकिन अब विभिन्न जेनरेटिव एआई उत्पादों का उपयोग करके, हम अक्सर सक्रिय रूप से अपना डेटा प्रदान करते हैं।

क्योंकि कई बार, सेवाओं का उपयोग करने के लिए गोपनीयता के लिए भुगतान करना आवश्यक होता है, जैसे अपना चेहरा एआई चेहरा बदलने वाले पी-पिक्चर सॉफ़्टवेयर को सौंपना।

इसके अलावा, न केवल चेहरे, बल्कि एआई हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर भी व्यक्तिगत डेटा की अवधारणा पर तेजी से जोर दे रहे हैं।

उदाहरण के लिए, अपने दिन को निर्बाध रूप से रिकॉर्ड करने के लिए एआई रिकॉर्डिंग उत्पाद का उपयोग करें, अपनी दैनिक दिनचर्या और शौक को एआई डायरी में प्रकट करें, या चैटजीपीटी को मेमोरी फ़ंक्शन के माध्यम से यह याद रखने दें कि हम कौन हैं।

एआई धीरे-धीरे आपको बेहतर समझेगा, आपका विश्लेषण करेगा, आपके आस-पास की जानकारी को व्यवस्थित करेगा, आपको अधिक भावनात्मक मूल्य प्रदान करेगा और आपकी सीमित मस्तिष्क क्षमता की भरपाई करेगा।

साथ ही, ये उत्पाद गोपनीयता और सुरक्षा पर भी जोर देंगे। वे या तो कहते हैं कि आपका डेटा आपका है और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपके डेटा का उपयोग नहीं करेंगे, या वे स्थानीय रूप से चलने वाले एंड-साइड मॉडल या निजी क्लाउड का उपयोग करते हैं, जो बढ़ते हैं। गोपनीयता लीक का जोखिम कम.

गोपनीयता और सुविधा एक ही समय में होना कठिन है जब हम विभिन्न एआई उत्पादों का आनंद और वैयक्तिकरण का आनंद लेते हैं, तो जोखिम भी हमारे साथ होते हैं।

"घोस्ट इन द शेल" में इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क की तरह, लोग अपने दिमाग को सीधे इंटरनेट से जोड़ते हैं या अपने दिमाग को आपस में जोड़ते हैं, वे एक-दूसरे के साथ जल्दी से संवाद कर सकते हैं, लेकिन मस्तिष्क पर आक्रमण होने का भी खतरा होता है, और यहां तक ​​कि यादें भी जाली होना.

बेशक, गोपनीयता लीक चेहरे की पहचान की तरह हो सकती है, यह एक उबाऊ और अवास्तविक विषय है। आप इसे लीक करते हैं, मैं इसे लीक करता हूं और वह भी इसे लीक करता है। ऐसा लगता है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता, सब कुछ वैसा ही है।

लेकिन अगर कोई "धूप का चश्मा" पहनकर आपके पास आता है और आपका नाम पुकारता है, तो वह दृश्य अभी भी बहुत प्रभावशाली है, है ना?

शायद इससे भी अधिक चिंता की बात यह है कि जानकारी पर अदृश्य शक्ति का प्रयोग वे लोग करते हैं जिनके पास तकनीक और उपकरण होते हैं, जो सबसे पहले अन्य अज्ञात व्यक्तियों पर प्रयोग करते हैं।

स्मार्टफोन के उदय के बाद, वर्टिकल स्क्रीन लघु वीडियो और लाइव प्रसारण भी विकसित हुए हैं। हम शूटिंग और फोटो खींचने के अधिक आदी हो गए हैं, या दूसरे शब्दों में, हम परवाह नहीं करते हैं और नोटिस नहीं कर सकते हैं।

इस समय, हम विशाल महासागर में पानी की एक बूंद हैं, लेकिन भविष्य में, पानी की इस बूंद को लेंस के पीछे एआई द्वारा केंद्रित किया जा सकता है, और फिर इसे और अधिक ठोस रूप में अपवर्तित किया जा सकता है।

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