Macy’s, Bloomingdale’s і десятки інших великих ритейлерів таємно використовують суперечливу технологію розпізнавання обличчя, щоб боротися зі зростанням кількості пограбувань типу «громи і забирай» та інших координованих нападів.
Amazon інвестує мільярди доларів у ШІ, роботів та машинне навчання. Якими принципами й правилами керується компанія?
Дізнайтеся вже 22 листопада на Forbes Tech 2024. Купуйте квиток за посиланням!
Це частина більшої ініціативи перетворити наявні камери спостереження ритейлерів – ті всюдисущі чорні ґаджети, що записують тисячі годин переважно нікому не потрібних кадрів, – на складнішу систему спостереження на основі штучного інтелекту, яка здатна автоматично ідентифікувати людей, номери машин та іншу інформацію. Все це може передаватися працівникам магазину, попереджаючи їх про потенційну загрозу, а потім і допомогти в засудженні злочинців.
«Зараз усі хочуть використовувати штучний інтелект, – сказав Рід Гаєс, директор науково-дослідницького інституту Loss Prevention Research Council. – А у ритейлерів все одно у всіх магазинах повно камер».
Технологія ШІ стає ще привабливішою наразі, коли пограбування і насильство саме на підйомі, особливо з боку організованих злочинних груп, які крадуть продукти на мільйони доларів, а потім продають їх у мережі. Такий вид злочинності збільшився на 60% з 2015-го, згідно з даними Національної федерації ритейлу, а майже 70% ритейлерів повідомили про зростання кількості таких злочинів у 2021-му.
За оцінками Асоціації лідерів індустрії ритейлу (Retail Industry Leaders Association) і коаліції «Купуй безпечно, Америко» (Buy Safe America Coalition), щороку в ритейлерів крадуть різноманітних продуктів на $69 млрд, або 1,5% продажів. У 2020-му в США 523 людини було вбито під час пограбувань або інших жорстоких інцидентів у магазинах, серед них 256 клієнтів і 139 співробітників.
Цього місяця федеральний уряд США засудив 29 людей за крадіжку безрецептурних ліків та інших товарів із Walmart, Costco, CVS, GNC та інших магазинів на суму $10 млн; потім злочинці продавали крадені товари на сайтах, таких як Amazon та eBay.
«Ритейлери просто намагаються дати поліції більше доказів про те, хто це робить», – каже Адріан Бек, викладач Університету Лестера, чиє дослідження зосереджується на способах подолання втрат ритейлерів.
Вибачте, помилилися
Технологія розпізнавання облич вважається неоднозначною, адже дослідження показало, що вона часто помиляється під час ідентифікації людей із кольоровою шкірою та жінок. Найгірша з технологій має 35% похибки під час сканування темношкірих жінок, але похибка становить 1% у випадку розпізнавання більш світлошкірих чоловіків, повідомляють дані одного дослідження. Чому? Ранні версії алгоритмів були відпрацьовані на фотографіях знаменитостей, зокрема, представників білої раси чоловічої статі.
Компанії не припиняють працювати над подоланням расового упередження. І в 2014–2018 роках програми розпізнавання облич покращилися в 20 разів щодо пошуку відповідних фотографій у базі даних, повідомив Національний інститут стандартів і технологій.
Втім, станом на 2019 рік уряд виявив, що деякі програми все ще неправильно визначають обличчя афроамериканців та азіатів – у 10–100 разів частіше, ніж під час розпізнавання облич білих чоловіків.
«Невинних людей заарештовували на підставі даних цієї технології, – розповів Джей Стенлі, старший аналітик Американської спілки захисту громадянських свобод (American Civil Liberties Union). – Вона ще зовсім не готова для масового використання».
Була спроба заборонити правоохоронним органам використовувати технологію розпізнавання облич; в таких містах, як Сан-Франциско, Міннеаполіс і Бостон, поліцейським дійсно заборонили її застосовувати. Компанії, як-то Amazon і Microsoft, припинили продавати цю технологію поліції.
Проте компанії, які займаються технологією розпізнавання облич, активно продають свою технологію ритейлерам, які використовують її, щоб допомагати збирати докази на неодноразових зловмисників, а потім ділитися цією інформацією з місцевими правоохоронними органами.
«Тепер ритейлери самостійно виконують частину роботи з розслідування, – сказав Тоні Шепард, директор відділу рішень для запобігання втрат в ThinkLP. – Адже ресурси в правоохоронних органів обмежені».
FaceFirst, яка повідомила про те, що працює з чвертю найбільших ритейлерів Північної Америки, збирає відео інцидентів із таймлайном і підраховує втрати для надання даних правоохоронцям.
«Коли надсилаєш це поліції, то вони отримують чітко структуровану історію», – сказала на нещодавній профільній конференції президентка FaceFirst Дара Ріордан.
Ритейлери мають створювати власні списки спостереження – процес, що виконується вручну співробітником, який визначає людину на відео після інциденту і дає програмі завдання: повідомляти про те, коли ця людина знову зʼявиться в одному з їхніх магазинів. Це не допоможе, якщо хтось краде вперше, але може допомогти виявити неодноразових крадіїв.
«Попит на наш продукт просто вибуховий», – сказав Ден Меркл, гендиректор FaceFirst, яка тепер проводить понад 12 трлн порівнянь облич на день для клієнтів, у той час як у 2017-му ця цифра становила лише 100 млн. Компанія стверджує, що їхня технологія демонструє 99,7% точності, незалежно від статі чи раси, і може зменшити рівень крадіжок відвідувачами на 34%, а насильство в магазинах – на 91%.
Технологія розпізнавання облич вважається неоднозначною, адже дослідження показало, що вона часто помиляється під час ідентифікації людей із кольоровою шкірою та жінок. Фото Shutterstock
Компанія допомогла одному ритейлеру впіймати крадія на прізвисько «Фанат Філлі», який завжди був у формі бейсбольної команди «Філадельфія Філліз». Він приходив до магазину одного ритейлера кожні один-два дні з різними спільниками і працював за однією схемою: непомітно наповнював коробку товарами приблизно на $2000, заклеював її за допомогою двостороннього скотчу і купував її як звичайну.
Товари потім передавалися поплічникам, які відповідали за перепродаж. Програма допомогла визначити підозрюваного і в реальному часі попередити ритейлера, який потім затримав підозрюваного і передав його поліції, розповіла FaceFirst.
Британська компанія Facewatch заявила, що під час пандемії в неї вдвічі побільшало клієнтів, особливо активізувалися мінімаркети. Найбільшим клієнтом компанії став ритейлер із понад 100 магазинів.
За словами директора з маркетингу нью-йоркської компанії Oosto, клієнтів з ритейлу в них теж побільшало. Регіональні й національні мережі використовують технологію цієї компанії, а деякі навіть застосовують її в сотнях своїх магазинів. Ця компанія зі 150 працівників зібрала $350 млн інвестицій.
Попереджений – отже, озброєний
Початок пандемії відкинув технологію трохи назад, адже всі раптово почали носити маски. Точність розпізнавання стала покращуватися, коли компанії почали тренувати свої алгоритми на обличчях у масках, але в кожного розробника технології рівень успішного розпізнавання дуже відрізняється.
За даними звіту Національного інституту стандартів і технологій, який опублікували минулого місяця, точність розпізнавання облич варіюється в діапазоні від 60% до 99%. Facewatch стверджує, що нині показує приблизно 90% точності, а співробітник компанії перевіряє кожен знімок, перш ніж надсилати ритейлеру попередження.
«У 2020-му це заважало всім, – сказав Меркл. – Тепер же ми можемо демонструвати високий показник точності навіть тоді, коли всі в масках».
Ритейлери також міркують над тим, коли саме повідомляти співробітникам їхніх магазинів про те, що злочинець зайшов у двері, і як навчити діяти таким чином, щоб не наражати їх на небезпеку. «Що сказати бідному касиру на мінімальній зарплаті?», – питається Бек.
Небагато магазинів хоче визнавати, що вони використовують технологію розпізнавання облич, щоб не наштовхнутися на обурення покупців. Мережа Rite Aid майже десятиліття використовувала технологію в сотнях своїх магазинів, але відмовилася від неї після розслідування Reuters, яке показало, що ритейлер застосовував розпізнавання облич переважно в малозабезпечених районах, де живе майже винятково небіле населення. Інші, як-то Target і Home Depot, в минулому випробовували цю технологію, але наразі стверджують, що не використовують її.
Ритейлери також користуються іншими видами відеотехнологій. Приміром, віртуальні охоронці під час пандемії стають все популярнішими. Охоронці знаходяться не в магазині і можуть зреагувати на попередження – наприклад, камера зафіксувала рух на парковці о першій ночі – шляхом звернення до потенційного зловмисника (через мікрофон і колонки) і виклику поліції.
Це простіше, ніж наймати звичайних охоронців, адже робочих рук нині бракує, до того ж це дешевше. Шон Фоулі, виконавчий директор в Interface, який надає віртуальних охоронців мережам Zale’s, Dollar General, Big Lots і Gamestop, сказав, що клієнтам такі послуги обходяться у 8–12% від вартості послуг звичайних охоронців.
Нагрудні камери, такі як у поліцейських, також переходять на службу ритейлерам. Дві третини ритейлерів, які взяли участь в опитуванні від ECR Retail Loss Group, повідомили, що використовують у певній мірі нагрудні камери, і відзначили, що це на 45% зменшило кількість інцидентів із насильством і словесними образами.
Скотт Томас, національний директор із продажів у компанії Genetec, яка продає такі камери, розповів, що нагрудні камери допомагають покрити «сліпі» зони звичайних камер спостереження.
Камери спостереження також можуть визначати все більше обʼєктів, таких як номерні знаки, а також поведінку. Oosto розробляє технологію, яка колись зможе розпізнавати зброю, як-то пістолет, або помічати незвичайну поведінку, наприклад, кілька людей біжить до магазину, і швидко надсилати попередження магазину, щоб його співробітники були готові.
«Це як радіолог, який каже вам, що пухлина може бути злоякісною, – пояснив Гаєс із Loss Prevention Research Council. – ШІ лише попереджає і нічого більше».
Ви знайшли помилку чи неточність?
Залиште відгук для редакції. Ми врахуємо ваші зауваження якнайшвидше.
