Land der Milliarden Gesichter

Clearview AI hat eine der weltweit umfassendsten Datenbanken mit Gesichtern von Menschen aufgebaut. Ihr Bild ist wahrscheinlich dort (das unserer Gastgeberin Jennifer Strong war). Im zweiten Teil dieser vierteiligen Serie über Gesichtserkennung treffen wir den CEO des umstrittenen Unternehmens, der uns sagt, dass unsere Zukunft mit FaceID gefüllt ist – unabhängig davon, ob sie reguliert ist oder nicht.

Wir treffen:

• Hoan Ton-That, Clearview AI
• Alexa Daniels-Shpall, Forschungsforum der Polizei

Kredite:

Diese Folge wurde von Jennifer Strong mit Tate Ryan-Mosley und Emma Cillekens gemeldet und produziert, mit besonderem Dank an Karen Hao und Benji Rosen. Wir werden von Michael Reilly und Gideon Lichfield herausgegeben. Unser technischer Leiter ist Jacob Gorski.

Vollständiges Episodenprotokoll:

Jennifer Stark: Vor Gericht tobt ein Kampf zwischen der Networking-Site LinkedIn und einem Unternehmen namens hiQ Labs – einem Startup, das Unternehmen mitteilt, wenn ihre Mitarbeiter Gefahr laufen, von anderen Unternehmen abgeworben zu werden …

Das Problem ist, dass dies geschieht, indem Daten von der LinkedIn-Website abgerufen werden.

Nachrichtensprecher lesen: Mit mehr als 500 Millionen Nutzern weltweit ist LinkedIn eine Fundgrube für persönliche Informationen. Aber was ist, wenn diese Informationen, die Sie nicht teilen möchten, zu Ihrem Chef zurückkehren?

Jennifer Stark: Aber hiQ argumentiert, das ist ok – all diese Daten sind ohne Login öffentlich verfügbar. Der Fall könnte dieses Jahr vor den Obersten Gerichtshof gebracht werden, obwohl das Rechtssystem bisher mit hiQ übereinstimmt.

Wissen Sie, welche Datenschutzrechte Sie auf Websites wie LinkedIn oder YouTube haben?

Wäre es überraschend, dass Fotos – einschließlich einiger, die Sie noch nie gesehen haben, die aber irgendwie im Internet gelandet sind – von Unternehmen verwendet werden, um ihr Geschäft auszubauen, einschließlich zum Aufbau von Dingen wie KI-Systemen, die Verdächtige für die Polizei identifizieren?

Ich bin Jennifer Strong und in Teil zwei unserer Serie über Gesichtserkennung und Polizeiarbeit sprechen wir mit Chief Executive Hoan Ton-That, dem Gründer eines der umstrittensten Technologieunternehmen der Welt, Clearview AI.

Jennifer Stark: Bereits 2011 gab der damalige CEO von Google, Eric Schmidt, ein Keynote-Interview auf einer Konferenz, die vom Wall Street Journal veranstaltet wurde.

Erich Schmidt : Mir persönlich liegt die Vereinigung von Mobile Tracking und Gesichtserkennung sehr am Herzen.

Jennifer Stark: Die Kombination von Face ID mit den Tracking-Daten von Mobiltelefonen könnte fast jedes Detail darüber preisgeben, wie und wo wir unsere Zeit verbringen.

Schmidt sagte, er glaube, dass es zum Guten oder Bösen eingesetzt werden könne, aber in Demokratien denke er, dass es schnell reguliert werden würde.

Er stand mit den Journalisten Walt Mossberg und Kara Swisher auf der Bühne und sie drückten ihm auf: Welche Fähigkeiten hatte Google und was könnte in den falschen Händen passieren?

Erich Schmidt : Um es klar zu sagen, wir haben diese Technologie gebaut … und wir haben sie zurückgehalten. Soweit ich weiß, ist dies die einzige Technologie, die Google entwickelt hat, und nachdem wir uns das angesehen hatten, entschieden wir uns, damit aufzuhören.

Jennifer Stark: Fast ein Jahrzehnt vorspulen. Die Gesichtserkennung ist immer noch nicht reguliert, und Big Tech stellt sich wieder die Frage, was gebaut werden sollte und wer es haben sollte.

Die Sache ist, dass Technologiegiganten nicht die größten Akteure in diesem Bereich sind. Unternehmen, die es sind – darunter NEC, Cognitec und Clearview AI – verkaufen ihre Systeme weiterhin.

Und da die Gesichtserkennung nicht reguliert ist, werden wir nicht unbedingt wissen, was es da draußen gibt – es sei denn, ein Unternehmen beschließt, uns mitzuteilen, dass diese Tools existieren, oder ein Journalist etwas aufdeckt – geschweige denn, wie es verwendet wird, selbst wenn es bei uns verwendet wird.

Clearview wird manchmal als die Killer-App der Gesichtserkennung bezeichnet. Es ist auch unglaublich umstritten. Es kratzte still und heimlich Milliarden von Bildern aus dem Internet – von Venmo, LinkedIn, Google, Facebook, Twitter, YouTube und so weiter – und baute ein System auf, von dem angenommen wird, dass es auch von Strafverfolgungsbehörden, einschließlich FBI und ICE, weit verbreitet ist als Landes- und Kommunalpolizei.

Es gibt viele rechtliche Auseinandersetzungen um diese als Web Scraping bezeichnete Praxis – nicht, weil etwas an sich Schlechtes daran wäre, es ist nur ein Werkzeug zum Sammeln von Daten aus dem Internet. So bieten Websites Preisvergleiche und Immobilienangebote an. Auf diese Weise wird auch ein Großteil der öffentlichen Forschung durchgeführt.

Das eigentliche Problem ist also, dass es dafür keine wirklichen Grundregeln gibt was kann geschabt werden. Und das Bundesgesetz, das am häufigsten verwendet wird, um diese Fälle zu regeln? Nun, es ist von 1986. Bevor es das Web überhaupt gab.

In dieser Serie werden wir von Leuten hören, die Technologien entwickeln, sowie von denen, die gegen sie kämpfen. Und ich habe mich mit dem Vorstandsvorsitzenden von Clearview zusammengesetzt, um aus seiner Sicht über all dies zu sprechen.

Hoan Ton-Das : Mein Name ist Hoan Ton-That und ich bin der Gründer und CEO von Clearview AI.

Jennifer Stark : Ok, wie würden Sie Ihr Unternehmen, die Technologie und ihre Aufgaben beschreiben?

Hoan Ton-Das : Im Grunde ist es eine Suchmaschine für Gesichter. Sie laden also ein Foto eines Gesichts hoch und es findet öffentlich verfügbare Links, die online sind. Und im Moment wird es für die Strafverfolgung verwendet, um Verbrechen im Nachhinein aufzuklären. Wenn also ein Beamter in einem Fall feststeckt und etwas von Videomaterial hat, kann er es durch unser System laufen lassen und dann eine Untersuchung einleiten.

Jennifer Stark: Er sagt, es habe sofort die Strafverfolgungsbehörden angesprochen, aber das war, nachdem er es an ein paar verschiedene Gruppen verkauft hatte.

Hoan Ton-Das : Als wir unsere Gesichtserkennungstechnologie entwickelt haben, haben wir viele verschiedene Ideen und viele verschiedene Sektoren untersucht, von der privaten Sicherheit bis zum Gastgewerbe ... als wir sie einigen Leuten in der Strafverfolgung gegeben haben, war der Aufwärtstrend riesig. Und sie riefen uns am nächsten Tag zurück und sagten, wir lösen Fälle. Das ist verrückt. Innerhalb einer Woche hatten wir ein richtig dickes Heft.

Jennifer Stark : Wie kamst du auf die Idee, Clearview zu entwickeln? Was waren Ihre Beweggründe?

Hoan Ton-Das : Ich habe es immer geliebt, etwas über Computerprogrammierung zu lernen, seit ich ein Kind war, als ich mir die MIT-Videovorlesungen ansah oder Open-Source-Projekte durchführte und Bilder herunterlud, um bessere Modelle für die Gesichtserkennung zu trainieren. Und schließlich verwandelte sich das in eine Gesichtssuchmaschine. Und es war nur eine Überraschung für mich, wie viele Leute diese Idee wirklich nicht angegangen sind, weil es ein so schwieriges Problem ist, weil man sehr, sehr genau sein muss, aber wir blieben dran und es funktionierte wirklich gut.

Jennifer Stark: Es gibt eine wachsende Liste von Gründen, warum Forscher sich entscheiden könnten, nicht an einer Suchmaschine für Gesichter zu arbeiten. Eine große Frage ist, wie diese Arbeit angewendet werden könnte.

Kade Crockford : Nehmen wir den Fall von Steve Talley, einem Finanzanalysten aus Colorado.

Jennifer Stark: Kade Crockford ist ein Datenschutzbeauftragter. Das ist aus ihrem Ted Talk.

Kade Crockford : 2015 wurde Talley wegen eines Fehlers in einem Gesichtserkennungssystem wegen Banküberfalls angeklagt. Talley kämpfte gegen diesen Fall und wurde schließlich von diesen Anklagen freigesprochen, aber er verlor sein Haus, seinen Job und seine Kinder. Der Fall von Steve Talley ist ein Beispiel dafür, was passieren kann, wenn die Technologie versagt. Aber Gesichtsüberwachung ist genauso gefährlich, wenn sie wie angekündigt funktioniert.

Denken Sie nur daran, wie trivial es für eine Regierungsbehörde wäre, eine Überwachungskamera vor einem Gebäude anzubringen, in dem sich Menschen zu Treffen der Anonymen Alkoholiker treffen. Es wäre genauso einfach, diese Technologie zu verwenden, um automatisch jede Person zu identifizieren, die am Women's March oder an einem Black-Lives-Matter-Protest teilgenommen hat.

Jennifer Stark: Obwohl Ton-That glaubt, dass das Tool von Clearview sicherer ist als das, was sie beschreibt.

Hoan Ton-Das : Ein falsches Positiv in einer Live-Umgebung ist ein größeres Problem als in einer nachträglichen Umgebung. Denn wenn Sie eine Warnung erhalten und nach unten rennen, um die Person zu finden, haben Sie vielleicht viel weniger Zeit, um zu sehen, ob es richtig ist. Wenn Sie hingegen hinter einem Schreibtisch eine Untersuchung durchführen, haben Sie alle Zeit der Welt, um sicherzustellen, dass Sie das Richtige tun.

Jennifer Stark: Aber es gibt keine Einigkeit darüber, was es bedeutet, das Richtige zu tun.

In Folge eins trafen wir Robert Williams. Er wurde fälschlicherweise in genau der Art von Ermittlungen festgenommen, von der Ton-That spricht, nachdem eine Software sein Führerscheinfoto fälschlicherweise mit Bildern von jemandem abgeglichen hatte, der Uhren stiehlt.

Das im Fall von Herrn Williams verwendete Tool wurde nicht von Clearview, sondern von einer Firma namens DataWorks entwickelt – obwohl beide Systeme auf neuronalen Netzwerken beruhen.

Hoan Ton-Das : Ein neuronales Netzwerk ist also eine neuere Form der künstlichen Intelligenz, bei der statt fester Kodierung bestimmter Faktoren – zum Beispiel Gesichtserkennung, um ähnliche Gesichter derselben Person zu finden – statt fester Kodierung von Faktoren wie dem Abstand zwischen Ihren Augen oder dem Abstand zwischen den Augen und der Nase, es lernt nur aus einer Menge verschiedener Beispiele. Und was wir tun, ist, wir sammeln etwa tausend Beispiele von George Clooney oder tausend Beispiele von Brad Pitt und die Maschine lernt mit der Zeit den Unterschied zwischen diesen beiden Gesichtern und kann sie dann auf ein Gesicht anwenden, das noch nie zuvor gesehen wurde .

Jennifer Stark: Alle, mit denen wir für diese Serie gesprochen haben, waren sich einig, dass diese Systeme am besten funktionieren, wenn die Beleuchtung gut ist und die Kameras auf Gesichtshöhe platziert sind.

Aber bei Überwachungskameras ist das selten. Es gibt auch die Herausforderung der Skalierung.

Hoan Ton-Das : Wie durchsucht man Milliarden von Gesichtern oder Vektoren in weniger als einer Sekunde? Typische Datenbanksuche nach Name und E-Mail. Dies sucht nach Ähnlichkeit. Und das in großem Maßstab zu tun, ist schwierig. Dafür mussten wir uns auch ein eigenes Rechenzentrum zulegen. Wenn Sie ein Gesichtserkennungssystem kaufen, gibt es normalerweise ein Kaltstartproblem. Welche Fotos stellst du da ein? Polizeidienststellen könnten also ihre eigenen Fahndungsfotos haben, aber sie haben keine Fahndungsfotos von anderen Polizeidienststellen. Es schränkt also den Nutzen wirklich ein. Und wir haben gerade festgestellt, dass es Billionen und Aberbillionen von Webseiten im Internet und in den sozialen Medien gibt, und Sie wissen schon, Nachrichtenseiten, Fahndungsfoto-Websites.

Jennifer Stark: Wir sind in New York City nur ein paar Meilen voneinander entfernt, aber wegen der Pandemie chatten wir über Zoom.

Hoan Ton-Das : Jennifer, ich hatte vorher einen Screenshot von einem Foto von dir gemacht. Darf ich es hochladen?

Jennifer Stark : Nein. Das ist in Ordnung.

Jennifer Stark: Und er zeigt ein altes Foto von meinem LinkedIn-Konto auf dem Bildschirm an.

Hoan Ton-Das : Also auf der linken Seite? Siehst du diese neue Suchschaltfläche, wo du ein Foto auswählst? Also das ist das, was ich verwenden werde. Mach dir keine Sorge. Niemand außer uns kann den Bildschirm sehen (Gelächter).

Und das dauerte ungefähr eine Sekunde. Uh, und Sie können sehen, dass es einen Link gibt, auf den Sie klicken können. Aber während wir das durchgehen, ist das, äh, von Twitter. Erinnerst du dich überhaupt an dieses Foto?

Jennifer Stark : Ähm nein, ich wusste nicht, dass das vergeben ist ... Ich sehe sehr ...

Hoan Ton-Das : Ja. Sie machen. Darin siehst du sehr ernst aus. Ja.

Hier halten Sie einen Vortrag im Wall Street Journal, the Future of Everything.

Jennifer Stark : Ja.

Hoan Ton-Das : Sie interviewen jemanden hier bei Duke Health. Also, wie gesagt, all diese Dinge sind öffentlich zugänglich. So funktioniert es also im Grunde.

Jennifer Stark: Hier ist nichts Ungewöhnliches. Nur Bilder von mir bei der Arbeit, wie ich Geschichten berichte und Diskussionsrunden in verschiedenen Städten moderiere – obwohl es irgendwie verstörend ist, Fotos von mir zu finden, die ich noch nie gesehen habe – und wieder einmal stellt sich diese heikle Frage der Zustimmung.

Sehen Sie, es ist unwahrscheinlich, dass ich ein Kästchen ankreuze, das Unternehmen wie Clearview die Erlaubnis gibt, mein Image zu kratzen und es zum Aufbau ihrer Geschäfte zu verwenden.

Die Sache ist, sie brauchen es nicht.

Wir melden uns gleich danach wieder.

Hoan Ton-Das : Das Einzigartige an Clearview AI und das macht es für die Leute etwas schwieriger zu verstehen, dass nur öffentlich verfügbare Informationen durchsucht werden.

Jennifer Stark: Und hier bringt Ton-That ein Argument vor, über das wir vielleicht noch viele Jahre debattieren und streiten werden: dass das offene Internet, wie wir es kennen, einschließlich Dingen wie der Google-Suche, nicht wirklich existieren würde, wenn wir die Nutzung einschränken würden Online-Daten.

Hoan Ton-Das : LinkedIn ist ein Milliarden-Dollar-Unternehmen oder ein Billionen-Dollar-Unternehmen Microsoft, sie haben nicht das Recht, den Zugriff anderer Personen auf öffentliche Daten zu blockieren. Es ist also eine Sache, die an einem interessanten Ort ist, weil es nur nach öffentlich verfügbaren Informationen und Dingen sucht, die die Leute privat halten möchten. Wir wissen, dass wir sie nicht überall im Internet verputzen wollen. Ich denke also, dass wir einen Instinkt dafür haben, was wir privat und was wir öffentlich halten wollen, und das wird immer der Fall sein.

Jennifer Stark: Man kann mit Sicherheit sagen, dass nicht alle seiner Meinung sind.

Twitter gehört zu einer ganzen Reihe von Unternehmen, die Clearview eine Unterlassungsverfügung geschickt haben, in der es aufgefordert wird, das Scraping ihrer Bilder einzustellen und alle ihre Daten zu löschen. Twitter sagt auch, dass ihre Richtlinien es verbieten, dass ihre Daten für die Gesichtserkennung verwendet werden. Angesichts der Tatsache, dass er bereits Milliarden von Bildern geschabt hat, wäre es Ihnen verziehen, wenn Sie sich fragen, wie viel mehr Informationen es noch gibt, die er erfassen kann.

Aber es ist nur die Spitze des Eisbergs.

Hoan Ton-Das : Wir haben immer noch nicht einmal 1 % von dem, was da draußen ist, wenn man die Zahlen durchläuft, es ist irgendwie verrückt, wie viele Informationen da draußen sind. Wenn es also um den Datenschutz geht, müssen wir uns selbst betrachten und sagen, nun, wir teilen freiwillig viele dieser Informationen. Und das mag wahr sein, aber wie, wie fühlen wir uns dabei? Wir haben keine privaten Informationen wie Google oder Facebook. Google hat Ihren Standort ständig auf Android. Facebook kennt all deine Gewohnheiten und weiß, was du magst und was nicht. Der Instagram-Tab zum Erkunden ist einfach phänomenal darin, herauszufinden, was Ihnen gefällt, es ist irgendwie beängstigend, aber sie wissen viel mehr Informationen als wir. Und wir konzentrieren uns nur darauf, das Beste zu erreichen, denken wir, um die Welt viel sicherer zu machen.

Jennifer Stark: Und das bedeutet für ihn, mit der Polizei zu arbeiten.

Hoan Ton-Das : Viele Strafverfolgungsbehörden, die Gesichtserkennung verwenden, haben bereits ein Verfahren, das besagt, dass Sie jemanden nicht einfach aufgrund einer Übereinstimmung mit der Gesichtserkennung verhaften können. Sie müssen noch Nachforschungen anstellen. Es ist also immer ein Mensch in der Schleife, der überprüft, ob diese Person die richtige Person ist? Haben sie den richtigen Namen? Lebt diese Person im selben Gebiet, in dem die Straftat begangen wurde?

Jennifer Stark: Aber was ist mit Leuten, die fälschlicherweise beschuldigt werden?

Ton-That würde argumentieren, dass dies ein menschliches Versagen ist. Auf die gleiche Weise sind wir immer noch dafür verantwortlich, wie wir fahren, während wir GPS verwenden – wenn das Navigationsgerät rechts abbiegen sagt und dies nicht sicher ist – liegt es an uns und unserem menschlichen Gehirn, dies zu ignorieren.

Und er erinnert uns daran, dass die Leute es auch falsch machen.

Hoan Ton-Das : Ein Beispiel sind menschliche Aufstellungen. Das Innocence Project sagt, dass 70 % der rechtswidrigen Verurteilungen auf Zeugenaussagen beruhen. Also, wissen Sie, wenn Sie ein schlechter Polizist sind und jemandem ein Verbrechen anhängen wollen, das er nicht begangen hat, können Sie die Leute irgendwie dazu bringen, die Person, die Sie wollen, aus einer Aufstellung herauszusuchen, und ich denke, Technologie gefällt Clearview kann tatsächlich dazu beitragen, viel Transparenz und Rechenschaftspflicht zu schaffen. Etwas, das wir uns gerne wirklich genau ansehen würden, ist, wie es Menschen tatsächlich helfen kann, nicht falsch identifiziert zu werden.

Jennifer Stark: In gewisser Weise widerspricht er diesem Argument Mensch Beurteilung? Es ist derselbe, der gegen die Übergabe dieser Entscheidungen an die KI verwendet wird: Es gibt Fehler, Voreingenommenheit und Rassismus. Aber wo Ton-That nicht glaubt, dass wir Menschen zuverlässig ändern können, glaubt er, dass er diese Dinge aus seinem System entfernt hat.

Hoan Ton-Das : Und so glauben wir, dass wir das Genauigkeitsproblem und das Problem der rassistischen Vorurteile, die andere Gesichtserkennungsunternehmen geplagt haben, vollständig gelöst haben. Und wir möchten, dass andere wissen, dass wir diese Technologie wirklich nehmen und nutzen können.

Jennifer Stark: Dies sind sehr große Behauptungen, die möglicherweise nicht einmal möglich sind, und es gibt derzeit keine Möglichkeit, irgendetwas davon zu überprüfen. Clearview hat nicht die Art von öffentlichem Zugang bereitgestellt, die es ermöglichen würde, ihr System auf die gleiche Weise zu prüfen, wie es Amazon und andere getan haben.

Er sagt, das Unternehmen habe seine eigene Prüfung durchgeführt und ein unabhängiges Prüfungsgremium zusammengestellt, das einen ähnlichen Ansatz verfolgte wie damals, als die ACLU das Gesichtserkennungssystem von Amazon testete, indem sie Fotos des US-Kongresses an einer Fahndungsfoto-Datenbank vorbeiführte – das sind Fotos von Personen, die verhaftet wurden für ein Verbrechen.

Hoan Ton-Das : Und so führten sie diese unabhängige Studie durch. Aber anstatt eine Galerie mit 25.000 Fahndungsfotos zu durchsuchen, wurde damals eine Galerie mit 2,8 Milliarden Fotos durchsucht. Und wir haben andere staatliche Parlamente wie New York State und Texas gemacht. Und jedes der Ergebnisse, die auftauchten, war die richtige Person, und sie gingen sie einzeln durch.

Jennifer Stark: Aus Sicht von Clearview bedeutet dies, dass die Technologie dem Justizsystem tatsächlich helfen könnte, gerechter zu werden. Er sagt, sie hätten Jonathan Lippman, den Obersten Richter des New Yorker Berufungsgerichts, dazu gebracht, Teil dieses Überprüfungsgremiums zu sein.

Hoan Ton-Das : Und er glaubt wirklich, dass es auch für die Angeklagten besser ist, wenn Sie etwas Genaueres haben. Sie werden nicht für ein Verbrechen ins Gefängnis gehen, das sie nicht begangen haben.

Jennifer Stark: Wenn das Silicon Valley eine Marke hat, dann ist es dieser Techno-Optimismus darüber, wie ihre Kreationen die Welt verändern werden, aber ohne die Last, für unerwünschte Veränderungen verantwortlich zu sein, die damit einhergehen könnten.

Vielleicht ist es wirklich sollte nicht Es ist die Aufgabe von Technologieentwicklern, sich Gedanken darüber zu machen, welche Arten von Transparenz, Aufsicht und Leitplanken erforderlich sind, um die Öffentlichkeit zu schützen.

Hoan Ton-Das : Ich denke, es liegt in der Verantwortung der Regierung und der politischen Entscheidungsträger, Vorschriften zu erlassen, und Technologieunternehmen sollten einen Platz am Tisch haben, und es ist in ihrem Interesse, einen Platz am Tisch zu haben. Manchmal werden schlechte Richtlinien verabschiedet, weil sie nicht wissen, wie die Technologie funktioniert. Ich denke also, dass sich mehr Technologieunternehmen mit der Politik auseinandersetzen werden.

Wir haben viel Aufmerksamkeit bekommen, aber wir wissen, dass wir das Richtige tun. Und ich denke, auf lange Sicht ist jede Art von neuer Technologie aus der Druckpresse umstritten ... und das ist nur ein Teil des Prozesses. Die Wahl besteht nicht zwischen keiner Gesichtserkennung und Gesichtserkennung. Es liegt zwischen verantwortungsvoller Gesichtserkennung und einer Art Wildem Westen.

Jennifer Stark: Eine Gruppe, die darauf abzielt, diesen wilden Westen zu zähmen, ist das Police Executive Research Forum. Die gemeinnützige Organisation hat die letzten vier Jahrzehnte damit verbracht, Polizeichefs bei der Bewältigung aufkommender Probleme zu unterstützen.

Alexa Daniels-Shpall : Die Verwendung von Tasern. Sie verwenden am Körper getragene Kameras. Jetzt beschäftigen wir uns auch mit dem Thema Gesichtserkennung.

Jennifer Stark: Alexa Daniels-Shpall leitet diese Forschung in Partnerschaft mit dem US-Justizministerium.

Alexa Daniels-Shpall : Wir haben in diesem Bereich viel geforscht, mit dem Ziel, einige nationale Richtlinien zu entwickeln. Sie verwenden es auf unterschiedliche Weise und haben alle ihre eigenen Verfahren, Protokolle und Richtlinien entwickelt.

Jennifer Stark: Wir werden auf diese nächste Episode eingehen … Aber im Moment ist das Wichtigste, dass ihre Forschung darauf hindeutet, dass die Übernahme von Clearview durch die Polizeidienststellen möglicherweise nicht so weit verbreitet ist wie behauptet. Im Januar sagte er der New York Times, mehr als 600 Strafverfolgungsbehörden hätten im vergangenen Jahr begonnen, sein Produkt zu verwenden.

Alexa Daniels-Shpall : Wir haben nur eine Handvoll gesehen, die einen formellen Vertrag abgeschlossen haben.

Jennifer Stark: Fazit: Polizeibehörden verwenden Clearview. Aber es gibt einen großen Unterschied zwischen Ausprobieren und Kaufen.

Alexa Daniels-Shpall : Ich weiß, dass einige es ausprobiert und sich dann entschieden haben, es nicht zu verwenden. Und zumindest einige von ihnen, mit denen wir gesprochen haben, sagten, dass es für sie einfach nicht so gut funktioniert. Und ich denke, es hängt wahrscheinlich davon ab, womit Sie es testen und wo Sie sich im Land befinden. Denn weißt du, ich weiß nicht, ob irgendjemand ein Gefühl dafür hat, wo wie viele Bilder in verschiedenen Bereichen auftauchen.

Jennifer Stark: Und nicht alle Polizeibehörden, die es ausprobierten, taten dies wissentlich … oder über offizielle Kanäle.

Alexa Daniels-Shpall : Die Führungskräfte fanden heraus, dass Detektive von der Firma angesprochen worden waren, um es zu testen. Und sie brachten es dann zu ihren Chefs, um zu sagen: Hey, wir sollten versuchen, damit weiterzumachen. Und die Führungskräfte sagten irgendwie, wir werden das vorerst abschalten und unsere normalen Beschaffungs- und Bewertungsprozesse durchlaufen, bevor wir weitermachen. // Ich würde sagen, es war ein gemischter Empfang von verschiedenen Agenturen. Und die wichtigere Frage wäre, herauszufinden, wie viele Arten von unbefristeten Langzeitverträgen und wie viele Agenturen die formelle Beschaffung durchgeführt haben, um eine Beziehung mit dem Unternehmen aufzubauen, anstatt nur die kostenlosen Testversionen, die im Umlauf waren.

Jennifer Stark: Beim nächsten Mal treffen wir Polizisten in den USA, die Gesichtserkennung verwenden …

Dori Koren : Es ist ein bisschen Hollywood-mäßig, aber wir haben das absichtlich so gemacht, wie wir wollten, dass es sich anfühlt. Stellen Sie sich also vor, Sie gehen in einen großen Raum und an der Vorderwand haben Sie dieses riesige Display – alle Arten von Kameraeinspeisungen wie in einem Überwachungsraum, aber ein bisschen mehr Hightech, ein bisschen größer, ein bisschen fortschrittlicher.

Jennifer Stark: Und finden Sie heraus, welche Rolle der Schauspieler Woody Harrelson und andere Prominente unwissentlich bei der Benennung von Polizeiverdächtigen spielen...

Diese Folge wurde von mir zusammen mit Tate Ryan-Mosely und Emma Cillekens gemeldet und produziert, mit besonderem Dank an Karen Hao und Benji Rosen. Wir werden von Michael Reilly und Gideon Litchfield herausgegeben. Unser technischer Leiter ist Jacob Gorski.

Danke fürs Zuhören, ich bin Jennifer Strong.

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