फेशियल रिकॉगनीशन सिस्टम भारत में निजता के अधिकार का उल्लंघन करता है

भारत ने अपने तंत्र में फेशियल रिकॉगनीशन सिस्टम (चेहरे की पहचान) की विशेषताओं को स्थापित करने की नई कोशिश की जिसके कारण सरकार की भारी आलोचना की गयी है।

चेहरे की पहचान (फेशियल रिकॉगनीशन) प्रक्रिया कैसे काम करती है?

चेहरे की पहचान (फेशियल रिकॉगनीशन) प्रक्रिया कैमरे के लिए एक आवेदन के साथ शुरू होती है जो कैमरे के साथ संचार में किसी भी संगत डिवाइस पर स्थापित होती है। फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम आपकी आंखों के बीच की दूरी, आपकी आंखों के रंग, आपके जबड़े के आकार और ऐसे सामानों का उपयोग करता है, जो चेहरे की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

इस डेटा के बाद संख्यात्मक कोड बनाया जाता है और फिर चेहरे का उपयोग करके पहचाना जाता है। फेस-प्रिंट का संख्यात्मक कोड, विभिन्न प्रकार के 2D कैमरा और 3D कैमरे का उपयोग किया जाता है, जो प्रकाश और अंधेरे की स्थितियों की गणना करते हैं। एप्लिकेशन को Golang में प्रोग्राम किया गया है, और Raspbian  और Ubuntu दोनों के साथ स्थानीय कंसोल ऐप के रूप में काम करता है।

एक बार कैमरे में चेहरा कैद हो जाने के बाद, छवि को संग्रहित किया जाएगा, जिसमें HTTP फॉर्म डेटा रिक्वेस्ट होगी, जो अंत में होगी। यह छवि API द्वारा संचित की जाती है, दोनों मुख्य फाइल स्टोरेज सिस्टम, के साथ ही डिटेक्शन लॉग में भी रहती हैं। इसके बाद व्यक्ति के संपूर्ण वर्णन और इतिहास और व्यक्ति के सभी विवरण दर्ज करके उसका अनुसरण किया जाता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सुरक्षा उपायों का समर्थन करना और संभवतः चेहरे की पहचान को बढ़ाना चाहिए। चेहरे की एक छवि रेटिनल स्कैन या उंगलियों के निशान की तुलना में कहीं अधिक आसान है। यदि सुरक्षा की ज़रूरतें काफी महत्वपूर्ण हैं, तो अतिरिक्त चेहरे के एंटी-स्पूफिंग उपाय करना यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी प्रतिरूप, चेहरे की तस्वीर या छवि के साथ चेहरे की पहचान प्रणाली को हराने में सक्षम नहीं है। चेहरे की पहचान विशेष रूप से हर गति को पहचानने और रिकॉर्ड करने के लिए डिज़ाइन की गई है जो सिस्टम में भविष्य के संदर्भों के लिए रखा जाता है। यह हमारे दैनिक जीवन में हमारे पीछे आने वाले पुलिस के समान है।

इस तकनीक के महारथियों में Amazon की Rekognition, Lambda Labs’ की Face Recognition और Face Detection, Microsoft  का  Face ApI, Google के  Cloud Vision  और IBM के Watson  Visual  Recognition  हैं।

इससे भारत को क्या फायदा हो सकता है?

भारत के राष्ट्रीय अपराध रिकॉर्ड ब्यूरो (NCRB) – देश के गृह मंत्रालय के तहत काम करने वाली एक भारतीय सरकारी एजेंसी – ने देश की पहली केंद्रीकृत चेहरे की पहचान निगरानी प्रणाली बनाने के लिए निजी कंपनियों से बोलियाँ एकत्र कीं। भारत सरकार के अनुसार, भारत एक कठोर राष्ट्र, यानी पूरी तरह से पुलिस के अधीन नहीं है। इससे निपटने के लिए तकनीक की जरूरत है।

संयुक्त राष्ट्र (UN) इस बात की पुष्टि करते हैं कि देश में सबसे कम अनुपात है, प्रत्येक 100,000 नागरिकों के लिए 144 पुलिस कर्मचारी। भारतीय कानून प्रवर्तन एजेंसियों ने पर्याप्त संख्या में मामलों को सुलझाने के लिए धन और संसाधनों की भारी कमी की बात कबूल की है। NCRB का दावा है कि पुलिस प्रणाली का आधुनिकीकरण, और चेहरे की पहचान सुविधाओं सहित सिस्टम होना चाहिए।

वर्ष 2017 में, कुछ हवाई अड्डों ने चेहरे की पहचान स्थापित की और 3000 बच्चों के लापता मामलों को सुलझाने में मदद की, दिल्ली पुलिस ने इसकी पुष्टि की।

फेशियल रिकॉगनीशन पूरी तरह से सही क्यों नहीं माना जा रहा है और इसे नकारा जा रहा है।

ऑरवेल के “1984” के बुरे सपने की तरह, चेहरे की पहचान सरकार को बेहद व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करने में सक्षम है, जिससे यह नागरिकों को अत्यंत नियंत्रित करती है। सरकार के इस निर्णय को तकनीकी विशेषज्ञों से सक्रिय आलोचना मिली है, जो सरकार द्वारा सामान्य नागरिकों की गोपनीयता को गंभीर उल्लंघन की चेतावनी देते हैं।

वैध उपयोग बहुत ही ठोस लगते हैं, और इस प्रणाली के आदर्श उपयोग और दुरुपयोग के बीच की रेखा बहुत पतली और लगभग धुंधली है। हर मौका है कि बदमाश तत्व अपनी इच्छा को प्राप्त करने और निजी एजेंडा को आगे बढ़ाने के लिए प्रौद्योगिकी का दुरुपयोग कर सकते हैं। पुलिस सीसीटीवी(CCTV) कैमरों के जरिए अपराधियों पर नज़र रखने की योजना बनाई हुई है, और चेहरा पहचानने के लिए सोशल मीडिया, स्मार्टफोन और अन्य ऑनलाइन गतिविधि से लाखों छवियों का विश्लेषण कर करती है। जो निजी एजेंसियां ​​इसका उपयोग करती हैं, वे कम संख्या में करते हैं और गलत जानकारी भेजने से पूरी तरह से बचते हैं, यहां तक ​​कि उनकी जरूरतों को पूरा करने के लिए एक संगठित और सीमांकित पहुंच भी है। यह वह नहीं है जो सरकार करने की योजना बना रही है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के एक अध्ययन के अनुसार गलत पहचान बहुत नृशंस कृत्य है और शायद इस प्रणाली का सबसे बड़ा नुकसान है। कम रोशनी, अलग-अलग चेहरे के कोण, कम वीडियो या छवि की गुणवत्ता जैसे छोटे कारक गलत परिणाम ला सकते हैं। एक व्यक्ति को एक नया हेयरकट मिल सकता है, या दाढ़ी विकसित हो सकती है और इससे सिस्टम स्वचालित रूप से विफल हो जाएगा।

इस प्रणाली के विफलताओं ने अभी भी कई देशों को इसे अपने शासन में शामिल करने के लिए सहमति नहीं बनाई है। फिर भी एक बेहतर कार्य प्रणाली के लिए इसके संबंध में गहन अध्ययन कार्य किया जा रहा है।