Profilage facial pour repérer les criminels potentiels – la physionomie est-elle de retour?

Profilage facial pour repérer les criminels potentiels – la physionomie est-elle de retour?

Comme l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés et améliorés pour la reconnaissance faciale, la physionomie semble être revenue de n’avoir jamais vraiment disparu.

 

Pourtant, tandis que dans la physionomie, toutes sortes de personnes regardent principalement(ed) Pour des moyens d’évaluer le caractère d’une personne en fonction – principalement – de son visage, certains chercheurs affirment aujourd’hui être en mesure de prédire un comportement criminel potentiel en fonction de «  caractéristiques infimes  » d’une image de leur visage.

C’est du moins ce qu’une annonce de l’Université de Harrisburg a affirmé début mai 2020. Elle a déclaré que les professeurs Nathaniel JS Ashby et Roozbeh Sadeghian, et Ph.D. Jonathan W. Korn, étudiant et vétéran du NYPD (!), a développé un «logiciel de reconnaissance faciale automatisé capable de prédire si quelqu’un est susceptible d’être un criminel» (sic).

Cela semble aller bien plus loin que la pseudoscience de la physionomie, les affirmations de profilage facial faites auparavant par une start-up israélienne, la recherche chinoise et certains reliant le profilage facial au type d’énergie des gens. Pourtant, probable et capable de prédire que quelqu’un sera un criminel? Pas vraiment.

Un modèle de réseau neuronal profond pour prédire le comportement criminel basé sur le profilage et la reconnaissance du visage

 

De plus, le communiqué de presse concernant la recherche et l’affirmation selon laquelle le logiciel pourrait prédire «avec une précision de 80% et sans préjugé racial si quelqu’un est un criminel en se basant uniquement sur une image de son visage» (encore sic) a rapidement provoqué un retour de bâton, également de la part de personnes marché de la biométrie. Le «pas de préjugé» seul…

 

En conséquence, l’annonce – pour le moment – a été remplacée par un message indiquant que la version sera mise à jour après la publication de l’article de recherche intitulé «Un modèle de réseau neuronal profond pour prédire la criminalité à l’aide du traitement d’image». À moins que quelque chose ne change, il devrait être publié dans la future série de livres, intitulée «Springer Nature – Research Book Series: Transactions on Computational Science & Computational Intelligence».

Donc, pour vérifier les détails concernant les techniques, les données, les allégations et la méthodologie utilisées dans le document de recherche et le logiciel, il faut toujours attendre et voir.

Néanmoins, à une époque où l’adoption de la reconnaissance faciale augmente malgré – et sous l’impulsion – de la pandémie de COVID-19 et suscite des débats, l’annonce soulève à nouveau des questions, au-delà de certaines des affirmations de BS dans le communiqué de presse. Il montre également jusqu’où certains pensent que les outils de reconnaissance faciale, les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur pourraient / devraient aller sur la base d’une image d’un être humain, possible ou non. (donc, sauter la technologie, le potentiel, l’annonce, le non-sens et remettre en question ce qui a vraiment été développé à l’Université de Harrisburg).

Le fait qu’il semble être une bonne idée d’utiliser de telles technologies pour automatiser la façon dont nous voulons voir si quelqu’un «prépare quelque chose» si cela serait même faisable est une grande préoccupation. Bien sûr, la criminalité est un problème, et dans certains endroits plus que d’autres. Mais, comme nous l’avons entendu à quelques reprises ces derniers mois, le remède peut parfois être pire que la maladie. Dans ce cas, on peut sans aucun doute le penser puisque, selon l’annonce désormais supprimée, les chercheurs visent à «  produire des outils pour la prévention du crime, l’application de la loi et les applications militaires qui sont moins impactés par les préjugés implicites et les réponses émotionnelles  ». Droite. Et la prochaine étape a été de trouver des partenaires stratégiques pour faire avancer cette mission, soulevant à nouveau d’autres préoccupations sur qui pourraient être ces partenaires et jusqu’où ils pourraient aller dans l’utilisation de ces technologies.

 

 

Profilage facial et physionomie à l’ère de l’IA et de la reconnaissance faciale – déclarations, scepticisme et discussions

 

Comme indiqué, ce n’est pas la première fois que les outils de reconnaissance faciale et le profilage facial sont liés au potentiel de comportement criminel chez les personnes sur la base d’une image traitée de leur visage.

Fin 2016, des chercheurs chinois ont soumis un article, «Inférence automatisée sur la criminalité à l’aide d’images de visage», qui a fait sensation (mais pas toujours pour les bonnes raisons). Ils ont affirmé avoir trouvé une capacité à distinguer les images de criminels des non-criminels, en utilisant quatre techniques de classification (régression logistique, KNN, SVM, CNN), avec un, CNN (Réseaux de neurones convolutifs) atteignant presque 90 pour cent de précision.

Vous pouvez le lire ici (Le PDF s’ouvre, notez la référence à la physionomie) et, ensuite, découvrez l’ opinion claire du professeur Carl Theodore Bergstrom et du professeur agrégé Jevin D. West, auteurs de Calling Bullshit. L’art du scepticisme dans un monde axé sur les données » (qui sera publié en août 2020).

Vous avez peut-être aussi entendu parler d’une startup israélienne Faceception qui prétendait pouvoir prédire la probabilité qu’une personne soit, par exemple, un terroriste, un pédophile, un délinquant en col blanc, un génie ou un promoteur de marque (différentes choses en effet). Et ceci avec une précision de 80%.

La «  science  » derrière le profilage / analyse du visage utilisé pour la technologie de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique utilisée par l’entreprise qui aurait signé un accord avec un la sécurité intérieure aux États-Unis pour trouver des terroristes en un mot: «nos personnalités sont déterminées par nos gènes et nos visages sont le reflet de notre ADN».

Cela nous ramène aux recherches menées à l’Université de Harrisburg. L’annonce originale mentionnait que les techniques d’apprentissage automatique ont montré qu’elles «  peuvent surpasser les humains dans diverses tâches liées à la reconnaissance faciale et à la détection des émotions  ». Dit qui?

De plus, il reste à voir comment cela s’inscrit dans la recherche qui promet «  d’indiquer à quel point ces outils sont puissants en montrant qu’ils peuvent extraire des caractéristiques infimes dans une image qui sont hautement prédictives de la criminalité  ». De quelles minuscules fonctionnalités parlons-nous nous même? Clearview AI et les agences désireuses de sauter sur les solutions à la mode qui sont annoncées avec beaucoup de BS viennent à l’esprit en lisant tout cela.

Vous savez où surveiller la recherche une fois qu’elle est publiée. L’Université de Harrisburg promet de mettre à jour la version une fois que cela est fait et déclare que la faculté impliquée dans la recherche est maintenant en train de mettre à jour le document pour répondre aux «préoccupations soulevées».

Nous lisons également que «toutes les recherches menées à l’Université ne reflètent pas nécessairement les points de vue et les objectifs de cette Université.» Cela semble être un bon ajout.

La physionomie, mentionnée dans presque tous les articles et articles auxquels nous avons fait un lien dans cet article, est définitivement un profilage facial ou une prétention / tentative de prédire un comportement criminel et autre, basé sur les expressions faciales, les traits et les détails vus dans les images obtenues par reconnaissance faciale. , ne disparaît certainement pas. Espérons que nous n’aurons pas à écrire bientôt sur la phrénologie.

 

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