أمضى باحث أمني في كانساس سيتي عامًا كاملًا يجري الاختبار نفسه مرارًا وتكرارًا، على أمل بناء شيء يمكنه بهدوء التفوق على الكاميرات المراقِبة للشوارع الأمريكية. والنتيجة هي مجموعة من أنماط التمويه بالذكاء الاصطناعي التي، بمجرد طباعتها على الملابس أو لفّها حول سيارة، تبدو وكأنها توقف برامج المراقبة عن التعرّف على ما تنظر إليه. يطلق بيل سويرينغن على المشروع اسم noRecognition، وقد خضع لتجربته العلنية الأولى في مؤتمر Def Con في لاس فيغاس.
Summary
أهم النقاط
- يستخدم مشروع noRecognition الخاص ببيل سويرينغن أنماط تمويه بالذكاء الاصطناعي مصممة لإيقاف برمجيات كاميرات المراقبة عن تحديد الأشخاص أو الوجوه أو المركبات.
- هزمت الأنماط جميع خوارزميات الكشف مفتوحة المصدر الإحدى عشرة التي اختبرها سويرينغن، بما في ذلك البرمجيات المرتبطة بقارئات لوحات Flock، وكاميرات الجسم Axon، و Clearview AI.
- استغرق الأمر ما يقرب من 31 مليون تجربة تدريبية لتدريب النموذج على توليد أنماط فعّالة بشكل موثوق.
- جرت أول تجربة علنية يوم الجمعة في Def Con، حيث مرّت سيارة تويوتا ياريس 2009 ملفوفة بأحد الأنماط أمام كاميرا Flock دون أن تُكتشف.
- تغطي الأنماط هيكل المركبة بدلًا من لوحات الأرقام، في اختيار متعمّد يهدف إلى تجنّب قوانين حجب اللوحات.
تمويه مدفوع بالذكاء الاصطناعي لتفادي كاميرات المراقبة
يعمل noRecognition من خلال استغلال فجوة بين الرؤية البشرية ورؤية الآلة — فالغلاف الذي يبدو تصميمًا بصريًا صاخبًا للإنسان يمكن أن يُسجَّل كـ “لا شيء” على الإطلاق بالنسبة لخوارزمية الكشف. هذه الفجوة هي جوهر مشروع سويرينغن، وهي السبب في أن الأنماط مهمة بما يتجاوز مجرد حيلة على جانب الطريق.
مشروع noRecognition والنهج التقني
قام سويرينغن، الذي شارك في تأسيس لقاء الأمن SecKC، ببناء noRecognition باستخدام نموذج تعلّم معزَّز يقوم عمليًا بتصحيح “واجبه المنزلي” بنفسه. عندما يُكتشَف نمط ما، يقوم النموذج بالتعديل ثم يحاول مرة أخرى، في حلقة وصفها سويرينغن بأنها تعليم النظام “كيف يرسم”. ووفقًا لموقع TechCrunch، بدأ بمعمل لإثبات الفكرة هزم تدريجيًا خوارزمية كشف مفتوحة المصدر تلو الأخرى، ثم وسّع القدرة الحاسوبية لتحسين النتائج على مدار عام.
وبحسب موقع Decrypt، مرّت هذه العملية في النهاية عبر 31 مليون اختبار قبل أن يتمكن سويرينغن من إنتاج أنماط عند الطلب بشكل موثوق. وكانت النتيجة أن جميع خوارزميات الكشف مفتوحة المصدر الإحدى عشرة التي اختبرها هُزمت بواسطة الأنماط، بما يشمل التقنية التي تشغّل قارئات لوحات Flock، وكاميرات الجسم Axon، وClearview AI. ويقول الآن إن النموذج يمكنه إنتاج أنماط جديدة تقريبًا كل دقيقة، وهو يتعمّد إبقاء أقوى الأنماط خارج الإنترنت حتى لا تتمكن شركات الكاميرات من تدريب أنظمتها ضدها.
عرض عام في Def Con
انتقلت الفكرة من تجربة مخبرية إلى إثبات عملي في العالم الحقيقي يوم الجمعة، عندما عمل سويرينغن مع قناة يوتيوب Donut Media على لفّ تويوتا ياريس 2009 بأحد أحدث أنماطه وقيادتها أمام كاميرا Flock في Def Con. وصف موقع TechCrunch ذلك بأنه أول اختبار علني للنمط المطبَّق على مركبة، وأظهر أن أنماط التمويه بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تصمد خارج بيئة الاختبار المضبوطة، وليس فقط في المحاكاة.
دوافع الخصوصية والسياق
بالنسبة لسويرينغن، لا يُعد المشروع مجرد تمرين تقني — بل يُقدَّم كرد فعل على ما يراه توسعًا غير مضبوط في المراقبة. “الخصوصية حق أساسي“، كما قال للصحفيين، واصفًا الأنماط بأنها وسيلة تمكّن الناس من “الانسحاب من التتبع”.
حقوق الخصوصية ومخاوف المراقبة
قال سويرينغن إن الفكرة ترسّخت العام الماضي بعد أن أراد حضور احتجاج لكنه شعر بعدم الارتياح حيال عدد الكاميرات التي يمكن أن تسجّل كل من كان حاضرًا. وكان صريحًا في أنه، كرجل أبيض في منتصف العمر يعيش في وسط الولايات المتحدة، لم يواجه شخصيًا نوع التدقيق أو التمييز الذي قد يواجهه آخرون. لكنه جادل بأنه إذا كان هو نفسه قد شعر بعدم الارتياح، فمن المرجّح أن الآخرين الذين يمارسون حقهم في حرية التعبير شعروا بالمثل — أو أسوأ.
هذا جزء من سبب أهمية القصة بما يتجاوز مختبر أحد الباحثين في منزله: فهي تقع مباشرة في قلب نقاش مستمر حول المراقبة الآلية في الولايات المتحدة. يُوصَف نظام Flock بأنه نظام مراقبة مثير للجدل يجري نشره حاليًا في أنحاء البلاد، وقد جذب تدقيقًا يتجاوز دوائر الخصوصية بكثير. وتُظهر وثائق داخلية استشهدت بها تقارير صحفية أن الشركة اقترحت تحويل 350 ألف كاميرا لوحة عدادات في سيارات أوبر وليفت إلى أسطول متنقل لمسح اللوحات، وهو مخطط غذّى ردود فعل معاكسة في الكونغرس.
الجهود العدائية القائمة ضد أنظمة الكشف
لا يُعد noRecognition أول محاولة لتفادي الكشف الخوارزمي، لكنه يستهدف قائمة أكثر حدة من الأنظمة مقارنة بمعظم سابقيه. فقد وضع ناشطون في سان فرانسيسكو أقماع المرور على أغطية محركات سيارات الأجرة الذاتية Waymo و Cruise كوسيلة لتعطيلها — دون الحاجة إلى أي كود. وخلال مداهمات الهجرة في لوس أنجلِس العام الماضي، ذهب بعض المحتجين أبعد من ذلك وأضرموا النار في عدة مركبات Waymo. وتظل الأقنعة والقبعات ذات الحواف والقلنسوات معدات افتراضية في خطوط الاحتجاج، كما أن علامات تجارية للملابس العدائية تبيع منذ سنوات طبعات تُربك الوجوه، رغم أن نظارات مضادة للتعرّف أظهرت أدلة ضعيفة على فعاليتها الفعلية.
ما يميز نهج سويرينغن هو الدقة: فبدلًا من حيلة عامة مضادة للتعرّف، جرى اختبار noRecognition ضد حزم الكشف المحددة المنتشرة بالفعل على نطاق واسع، بما في ذلك البرمجيات التي تعمل داخل شبكة كاميرات Flock.
الاعتبارات القانونية والعملية
لفّ سيارة بنمط عدائي يثير سؤالًا قانونيًا لا علاقة له بالخوارزمية وكل الصلة له بالطريق. تختلف قوانين حجب اللوحات من ولاية إلى أخرى، وقد بنى سويرينغن المشروع استنادًا إلى هذه الحقيقة بدلًا من معارضتها.
تغطية هيكل المركبة لتجنّب قوانين حجب اللوحات
تُطبَّق أنماط noRecognition على هيكل المركبة، وليس على لوحات الأرقام، في خيار تصميمي مقصود يهدف صراحة إلى إبقاء المشروع بعيدًا عن المشاكل القانونية المرتبطة بحجب اللوحة. إنها تفرقة ضيقة ولكنها مهمة: فالتقنية تستهدف كيفية تصنيف الكاميرات للأشكال والأجسام، وليس مدى وضوح رقم اللوحة نفسه، وهو ما تركز عليه معظم قوانين الحجب الحالية.
المخاوف القانونية والخصوصية المستمرة المحيطة بالمراقبة
لم يتباطأ المشهد القانوني والسياسي الأوسع. فقد تسببت قارئات لوحات الأرقام الآلية بالفعل في إيقاف سائقين أبرياء تحت تهديد السلاح في حالات موثقة، كما جرى جرّ مهاجرين ومحتجين إلى شِباك مراقبة فيدرالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مرتبطة بوكالة ICE. ويضغط المشرّعون بشكل منفصل على شركة Meta بشأن ميزات التعرّف على الوجوه المدمجة في نظاراتها الذكية، في معركة موازية تُظهر مقدار الاهتمام التنظيمي الذي تجذبه تقنيات الكشف الخوارزمية الآن.
لماذا يهم هذا: مع تضاعف أدوات الكشف الآلي عبر مجالات الشرطة والأمن الخاص، تقف الأدوات المصممة خصيصًا لهزيمتها — حتى تلك المقدَّمة تحت شعار حماية الخصوصية بشكل قانوني — في قلب منطقة رمادية قانونية لم يحدّدها المنظمون بالكامل بعد.
لا يعتزم سويرينغن التوقف عند Def Con. إذ يجري noRecognition حملة تمويل جماعي لمنتجات مبكرة، بدءًا من القمصان والسترات ذات القلنسوة، ثم الانتقال في النهاية إلى أغلفة المركبات، مع الهدف المعلن المتمثل في الحفاظ على دقة عالية بما يكفي للعمل من مسافة، مع جعل التصاميم شيئًا يرغب الناس فعلًا في ارتدائه. وقال سويرينغن: “كل فشل يحسّن نموذجي، وبالتالي تستمر الأنماط في التحسّن أكثر فأكثر” — وهي عبارة تعمل أيضًا كتحذير لمورّدي الكاميرات الذين يشاهدون سباق التسلح هذا يتكشف في الزمن الحقيقي.
الأسئلة الشائعة
ما هو مشروع noRecognition؟
noRecognition هو نظام قائم على الذكاء الاصطناعي طوّره بيل سويرينغن لتوليد أنماط مصممة لمنع برمجيات كاميرات المراقبة من كشف الأشخاص أو الوجوه أو المركبات.
ما مدى فعالية نمط noRecognition ضد كاميرات المراقبة؟
هزمت الأنماط 11 خوارزمية كشف مفتوحة المصدر، بما في ذلك البرمجيات المستخدمة من قبل Flock وكاميرات الجسم Axon و Clearview AI، وذلك بعد نحو 31 مليون اختبار خلال التطوير.
هل من القانوني قيادة مركبات ملفوفة بهذه الأنماط التمويهية المولَّدة بالذكاء الاصطناعي؟
تغطي الأنماط هيكل المركبة بدلًا من لوحات الأرقام تحديدًا لتجنّب مشكلات حجب اللوحات، رغم أن قانونية قيادة سيارة ملفوفة بهذه الطريقة تختلف من ولاية إلى أخرى.
ما الذي حفّز إنشاء noRecognition؟
قال بيل سويرينغن إنه بنى noRecognition حتى يتمكن الناس من “الانسحاب من التتبع” بواسطة أنظمة المراقبة، وهو قلق شعر به لأول مرة عندما فكّر في حضور احتجاج تحت تغطية كثيفة بالكاميرات.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”ما هو مشروع noRecognition؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”noRecognition هو نظام قائم على الذكاء الاصطناعي طوّره بيل سويرينغن لتوليد أنماط مصممة لمنع برمجيات كاميرات المراقبة من كشف الأشخاص أو الوجوه أو المركبات.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما مدى فعالية نمط noRecognition ضد كاميرات المراقبة؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”هزمت الأنماط 11 خوارزمية كشف مفتوحة المصدر، بما في ذلك البرمجيات المستخدمة من قبل Flock وكاميرات الجسم Axon و Clearview AI، وذلك بعد نحو 31 مليون اختبار خلال التطوير.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”هل من القانوني قيادة مركبات ملفوفة بهذه الأنماط التمويهية المولَّدة بالذكاء الاصطناعي؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تغطي الأنماط هيكل المركبة بدلًا من لوحات الأرقام تحديدًا لتجنّب مشكلات حجب اللوحات، رغم أن قانونية قيادة سيارة ملفوفة بهذه الطريقة تختلف من ولاية إلى أخرى.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما الذي حفّز إنشاء noRecognition؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”قال بيل سويرينغن إنه بنى noRecognition حتى يتمكن الناس من “الانسحاب من التتبع” بواسطة أنظمة المراقبة، وهو قلق شعر به لأول مرة عندما فكّر في حضور احتجاج تحت تغطية كثيفة بالكاميرات.”}}]}
تم إعداد هذه المقالة بمساعدة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها من قبل الفريق التحريري.
