Китай превышает глобальные рейтинги в области наблюдения за компьютерным зрением: CSET

Недавнее исследование Центра безопасности и новых технологий (CSET) пролило свет на значительное лидерство Китая в исследованиях технологий наблюдения, связанных с ИИ. Отчет, озаглавленный **Тенденции в исследованиях ИИ для визуального наблюдения за населением**, подробно рассматривает, как китайский исследовательский сектор производит непропорционально большое количество работ в трех ключевых областях ИИ-наблюдения: повторная идентификация личности (REID), подсчет толпы и обнаружение подделки. Эти технологии имеют решающее значение для идентификации личности, мониторинга толпы и обнаружения попыток обхода систем идентификации соответственно.

Исследование, проведенное Ашвином Ачарьей, Максом Лангенкампом и Джеймсом Данхэмом, проанализировало обширный набор данных научных статей, опубликованных с 2015 по 2019 годы. Их выводы показывают, что китайские исследователи не только лидируют в этих конкретных технологиях наблюдения, но и все чаще вносят вклад в более широкую область компьютерного зрения, опережая темпы публикаций в западных странах.

Явное лидерство Китая в исследовательских инициативах в более спорных подсекторах исследований компьютерного зрения, в основном связанных с наблюдением. Источник: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

Фокус Китая на компьютерное зрение, ориентированное на человека

Отчет подчеркивает, что значительная часть китайских исследований сосредоточена на задачах компьютерного зрения, связанных с человеком, таких как распознавание эмоций, распознавание лиц и распознавание действий. Эти технологии, хотя часто используются в безобидных целях, таких как маркировка фотографий в социальных сетях, также могут применяться правительствами для более репрессивных действий по наблюдению.

Авторы отмечают, что исследования визуального наблюдения составляют менее 10% всех исследований компьютерного зрения за период исследования, но доминирование Китая как в компьютерном зрении, так и в исследованиях визуального наблюдения неоспоримо. Они заявляют: **«Исследователи с китайскими институциональными аффилиациями отвечали за более чем треть публикаций как в области компьютерного зрения, так и в исследованиях визуального наблюдения. Это делает Китай самой продуктивной страной в обеих областях. Доля китайских исследователей в глобальных исследованиях визуального наблюдения растет с той же скоростью, что и их доля в исследованиях компьютерного зрения.»**

Ограничения и более широкий контекст

Исследование сосредоточилось исключительно на научных статьях на английском языке, что, как признают авторы, ограничивает их выводы. Они предполагают, что включение публикаций не на английском языке, особенно из Китая, могло бы выявить еще более обширные исследовательские усилия. Кроме того, включение данных о патентах, развертывании камер и соответствующих государственных политик могло бы дополнительно продемонстрировать лидерство Китая в этих областях.

Авторы использовали методы обработки естественного языка (NLP), в частности модель SciREX, обученную на данных из Papers With Code, для анализа более 100 миллионов публикаций в шести академических наборах данных. Классификатор SciBERT, обученный на препринтах Arxiv, помог выявить статьи по компьютерному зрению в этом корпусе. Однако зависимость от документов на английском языке означает, что исследование, вероятно, недооценивает объем исследований на других языках, особенно из Китая.

Ключевые выводы и последствия

Отчет установил, что распознавание лиц является наиболее часто встречающейся задачей в исследованиях визуального наблюдения, упоминаясь в более чем тысяче статей только за 2019 год. Подсчет толпы и распознавание подделки лиц также являются быстрорастущими областями. Авторы выражают озабоченность тем, что даже, казалось бы, нейтральные технологии компьютерного зрения могут способствовать репрессивным системам. Например, распознавание действий может выявлять «аномальное поведение» в общественных местах, распознавание подделки лиц может препятствовать журналистам и активистам скрывать свою личность, а распознавание эмоций может использоваться для выявления угроз безопасности в людных местах.

Из статьи, наиболее часто повторяющиеся задачи, выделенные для изученных лет. Указанный источник: ‘CSET объединенный корпус. Результаты получены 22 июля 2021 года'

Авторы заключают, что доля Китая как в исследованиях компьютерного зрения, так и в исследованиях визуального наблюдения со временем увеличилась, в то время как Соединенные Штаты и их союзники поддерживали схожий уровень производства. Однако глобальная доля исследований наблюдения из других регионов либо оставалась стабильной, либо снижалась, подчеркивая нарастающее доминирование Китая в этой области.

Это всестороннее исследование подчеркивает важность мониторинга глобальных тенденций в исследованиях ИИ и технологий наблюдения, особенно учитывая потенциальные последствия для конфиденциальности и гражданских свобод.

**Впервые опубликовано 6 января 2022 года.**