Macy's, Bloomingdale's и десятки других крупных ритейлеров тайно используют противоречивую технологию распознавания лиц, чтобы бороться с ростом количества ограблений типа «громи и бери» и других координированных нападений
Это часть большей инициативы превратить существующие камеры наблюдения ритейлеров – вездесущие черные гаджеты, которые записывают тысячи часов преимущественно никому не нужных кадров, – в более сложную систему наблюдения на основе искусственного интеллекта, которая способна автоматически идентифицировать людей, номера машин и другую информацию. Все это может передаваться работникам магазина, предупреждая их о потенциальной угрозе, а затем и помочь в осуждении преступников.
«В настоящее время все хотят использовать искусственный интеллект, – сказал Рид Гаес, директор научно-исследовательского института Loss Prevention Research Council. – А у ритейлеров все равно во всех магазинах полно камер».
Технология ИИ становится еще более привлекательной в настоящее время, когда ограбления и насилие как раз на подъеме, особенно со стороны организованных преступных групп, которые воруют продукты на миллионы долларов, а затем продают их в сети. Такой вид преступности увеличился на 60% с 2015 года, согласно данным Национальной федерации ритейла, а почти 70% ритейлеров сообщили о росте количества таких преступлений в 2021-м.
По оценкам Ассоциации лидеров индустрии ритейла (Retail Industry Leaders Association) и коалиции «Покупай безопасно, Америка» (Buy Safe America Coalition), ежегодно у ритейлеров воруют различных продуктов на $69 млрд, или 1,5% продаж. В 2020 году в США 523 человека были убиты во время ограблений или других жестоких инцидентов в магазинах, среди них 256 клиентов и 139 сотрудников.
В этом месяце федеральное правительство осудило 29 человек за кражу безрецептурного лекарства и других товаров из Walmart, Costco, CVS, GNC и других магазинов на сумму $10 млн; затем преступники продавали ворованные товары на сайтах, таких как Amazon и eBay.
«Ритейлеры просто пытаются дать полиции больше доказательств того, кто это делает», – говорит Адриан Бек, преподаватель Университета Лестера, чье исследование сосредотачивается на способах преодоления потерь ритейлеров.
Извините, ошиблись
Технология распознавания лиц считается неоднозначной, ведь исследование показало, что она часто ошибается при идентификации людей с цветной кожей и женщин. Худшая из технологий имеет 35% погрешности во время сканирования темнокожих женщин, но погрешность составляет 1% в случае распознавания более светлокожих мужчин, сообщают данные одного исследования. Почему? Ранние версии алгоритмов были отработаны на фотографиях знаменитостей, в частности, представителей белой расы мужского пола.
Компании не прекращают работать над преодолением расового предубеждения. И в 2014–2018 годах программы распознавания лиц улучшились в 20 раз по поиску соответствующих фотографий в базе данных, сообщил Национальный институт стандартов и технологий.
Впрочем, по состоянию на 2019 год правительство обнаружило, что некоторые программы все еще неправильно определяют лица афроамериканцев и азиатов – в 10–100 раз чаще, чем при распознавании лиц белых мужчин.
«Невинных людей арестовывали на основании данных этой технологии, – рассказал Джей Стэнли, старший аналитик Американского союза по защите гражданских свобод (American Civil Liberties Union). – Она еще совсем не готова к массовому использованию».
Была попытка запретить правоохранительным органам использовать технологию распознавания лиц; в таких городах, как Сан-Франциско, Миннеаполис и Бостон, полицейским действительно запретили ее применять. Компании, как Amazon и Microsoft, прекратили продавать эту технологию полиции.
Однако компании, занимающиеся технологией распознавания лиц, активно продают свою технологию использующим ее ритейлерам, чтобы помогать собирать доказательства по неоднократным злоумышленникам, а затем делиться этой информацией с местными правоохранительными органами.
«Теперь ритейлеры самостоятельно выполняют часть работы по расследованию, – сказал Тони Шепард, директор отдела решений по предотвращению потерь в ThinkLP. – Ведь ресурсы у правоохранительных органов ограничены».
FaceFirst, сообщившая о том, что работает с четвертью крупнейших ритейлеров Северной Америки, собирает видео инцидентов с таймлайном и подсчитывает потери для предоставления данных правоохранителям.
«Когда отправляешь это полиции, они получают четко структурированную историю», – сказала на недавней профильной конференции президент FaceFirst Дара Риордан.
Ритейлеры должны создавать собственные списки наблюдения – процесс, выполняемый вручную сотрудником, который определяет человека на видео после инцидента и дает программе задачу: сообщать о том, когда этот человек снова появится в одном из магазинов. Это не поможет, если кто-то ворует впервые, но может помочь обнаружить неоднократных воров.
«Спрос на наш продукт просто взрывной», – сказал Дэн Меркл, гендиректор FaceFirst, которая теперь производит более 12 трлн сравнений лиц в день для клиентов, в то время как в 2017 году эта цифра составляла всего 100 млн. Компания утверждает, что их технология демонстрирует 99,7% точности, независимо от пола или расы, и может снизить уровень краж посетителями на 34%, а насилие в магазинах – на 91%.
Технология распознавания лиц считается неоднозначной, ведь исследование показало, что она часто ошибается при идентификации людей с цветной кожей и женщин. Фото Shutterstock
Компания помогла одному ритейлеру поймать вора по прозвищу «Фанат Филли», который всегда был в форме бейсбольной команды «Филадельфия Филлиз». Он приходил в магазин одного ритейлера каждые один-два дня с разными сообщниками и работал по одной схеме: незаметно наполнял коробку товарами примерно на $2000, заклеивал ее с помощью двустороннего скотча и покупал ее как обычную.
Товары затем передавались приспешникам, которые отвечали за перепродажу. Программа помогла определить подозреваемого и в реальном времени предупредить ритейлера, который затем задержал подозреваемого и передал его полиции, рассказала FaceFirst.
Британская компания Facewatch заявила, что во время пандемии у нее вдвое увеличилось количество клиентов, особенно активизировались мини-маркеты. Крупнейшим клиентом компании стал ритейлер из более чем 100 магазинов.
По словам директора по маркетингу нью-йоркской компании Oosto, клиентов по ритейлу у них тоже стало больше. Региональные и национальные сети используют технологию этой компании, а некоторые даже используют ее в сотнях своих магазинов. Эта компания из 150 работников собрала $350 млн инвестиций.
Предупрежден – значит, вооружен
Начало пандемии отбросило технологию немного назад, ведь все внезапно начали носить маски. Точность распознавания стала улучшаться, когда компании начали тренировать свои алгоритмы на лицах в масках, но у каждого разработчика технологии уровень успешного распознавания очень отличается.
По данным отчета Национального института стандартов и технологий, опубликованного в прошлом месяце, точность распознавания лиц варьируется в диапазоне от 60% до 99%. Facewatch утверждает, что сейчас показывает примерно 90% точности, а сотрудник компании проверяет каждый снимок, прежде чем отправлять ритейлеру предупреждение.
«В 2020-м это мешало всем, – сказал Меркл. – Теперь мы можем демонстрировать высокий показатель точности даже тогда, когда все в масках».
Ритейлеры также размышляют над тем, когда именно сообщать сотрудникам их магазинов о том, что преступник зашел в дверь, и как научить действовать таким образом, чтобы не подвергать их опасности. «Что сказать бедному кассиру на минимальной зарплате?» – спрашивает Бек.
Немногие магазины хотят признавать, что они используют технологию распознавания лиц, чтобы не столкнуться с возмущением покупателей. Сеть Rite Aid почти десятилетия использовала технологию в сотнях своих магазинов, но отказалась от нее после расследования Reuters, которое показало, что ритейлер применял распознавание лиц преимущественно в малоимущих районах, где живет почти исключительно небелое население. Другие, как Target и Home Depot, в прошлом испытывали эту технологию, но утверждают, что не используют ее.
Ритейлеры также пользуются другими видами видеотехнологий. К примеру, виртуальные охранники во время пандемии становятся все популярнее. Охранники находятся не в магазине и могут среагировать на предупреждение – например, камера зафиксировала движение на парковке в час ночи – путем обращения к потенциальному злоумышленнику (через микрофон и колонки) и вызова полиции.
Это проще, чем нанимать обычных телохранителей, ведь рабочих рук сейчас не хватает, к тому же это дешевле. Шон Фоули, исполнительный директор в Interface, предоставляющий виртуальных охранников сетям Zale's, Dollar General, Big Lots и Gamestop, сказал, что клиентам такие услуги обходятся в 8–12% от стоимости услуг обычных охранников.
Нагрудные камеры, такие как у полицейских, также переходят на службу ритейлерам. Две трети ритейлеров, принявших участие в опросе от ECR Retail Loss Group, сообщили, что используют в некоторой мере нагрудные камеры, и отметили, что это на 45% уменьшило количество инцидентов с насилием и словесными оскорблениями.
Скотт Томас, национальный директор по продажам компании Genetec, которая продает такие камеры, рассказал, что нагрудные камеры помогают покрыть «слепые» зоны обычных камер наблюдения.
Камеры наблюдения также могут определять все большее количество объектов, таких как номерные знаки, а также поведение. Oosto разрабатывает технологию, которая когда-то сможет распознавать оружие, как, например, пистолет, или замечать необычное поведение, например, несколько человек бежит в магазин, и быстро посылать предупреждение магазину, чтобы его сотрудники были готовы.
«Это как радиолог, которій говорит вам, что опухоль может быть злокачественной, – объяснил Гаес из Loss Prevention Research Council. – ИИ только предупреждает и ничего больше».
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
