Використання поліцією розпізнавання облич

Вівторок, 3 лютого 2026 року

Сучасна поліцейська служба більше не визначається лише черевиками на тротуарах, раціями в патрульних машинах та повільним накопиченням свідчень свідків. Вона дедалі більше визначається даними: здатністю знаходити одну людину в натовпі або одне обличчя серед мільйонів зображень. Технологія розпізнавання облич стала одним із найважливіших інструментів у цьому зрушенні, оскільки вона пропонує те, чого поліція завжди прагнула: швидкість, масштабність та видимість впевненості.

Однак ті ж якості, що роблять розпізнавання облич привабливим для правоохоронних органів, роблять його небезпечним для вільного суспільства. Воно може перетворити підозру на інфраструктуру. Воно може перетворити громадський простір на постійний контрольно-пропускний пункт ідентифікації. Питання не в тому, чи може поліція його використовувати. У більшій частині світу вона може. Питання в тому, чи повинна вона це робити, в яких межах і з якими наслідками.

Як розпізнавання облич впроваджується в поліцію

Розпізнавання облич у поліції зазвичай поділяється на три широкі категорії.

По-перше, це ретроспективна ідентифікація. Обличчя витягується із зображення чи відео, можливо, з камери магазину, камери дверного дзвінка, камери станції або мобільного телефону перехожого, і порівнюється з базою даних. Це часто вважається найменш суперечливою формою, оскільки зіставлення проводиться після події, і його можна пов'язати з певним розслідуванням. Однак вона все ще ефективна, оскільки змінює економіку виявлення: те, що колись вимагало годин ручного перегляду та місцевих знань, може стати автоматизованим пошуком.

Другий – це розпізнавання облич у реальному часі, яке іноді називають дистанційною біометричною ідентифікацією в реальному часі. Камери спостерігають за громадським простором і порівнюють обличчя, що проходять крізь об'єктив, зі списком спостереження. Акцент тут робиться не на розкритті вчорашнього злочину, а на втручанні сьогодні, шляхом визначення місця розташування особи, яку розшукує поліція. Столична поліцейська служба описує це сімейство інструментів як засіб ідентифікації осіб, які порушили закон, і надає публічні пояснення того, як він використовується. Уряд Великої Британії також опублікував публічний інформаційний бюлетень, що описує використання поліцією розпізнавання облич та загальні механізми цього процесу.

Третє – перевірка особи на місцях. Поліцейський фотографує людину та запитує її в базах даних, іноді разом з іншими біометричними даними. У Сполучених Штатах у звітах та коментарях щодо імміграційного контролю описується програма, яка використовується Імміграційною та митною службами США для пошуку великих колекцій зображень та зв’язування результатів із записами. Це не те саме, що спостереження за натовпом у реальному часі, але все ж таки передає повноваження від ордера магістрата та контрольованої кімнати для допитів офіцеру з пристроєм на вулиці.

Ці категорії розмиваються. Система, запроваджена для однієї мети, може перейти в іншу. Ретроспективний інструмент стає активним. Система списків спостереження стає загальною системою скринінгу. Саме таке відхилення є причиною невдалого управління.

Потужність по всьому світу

Поліцейські можливості розподілені нерівномірно, але розпізнавання облич має своєрідну логіку, яка просуває їх назовні. Щойно юрисдикція має камери, базу даних і постачальника, вона має основні інгредієнти.

У Сполученому Королівстві розпізнавання облич у реальному часі використовується деякими силовими структурами, що пояснює це питання публічно та має політичні документи, а також відбувається на тлі постійних правових та політичних суперечок щодо пропорційності та гарантій. Дослідницька служба парламенту Великої Британії зазначила, що не існує єдиного спеціального закону про розпізнавання облич у реальному часі, і що ця система натомість виникає із поєднання загального права, прав людини, обов'язків щодо рівності та законодавства про захист даних. Окремі сили, такі як поліція Південного Уельсу, опублікували власні пояснення технології розпізнавання облич та її ролі у запобіганні та виявленні злочинів.

У Сполучених Штатах можливості фрагментовані, але широко поширені. Федеральні, штатні та місцеві установи можуть мати різні правила, а деякі муніципалітети обмежують або забороняють певні види використання, але постачальники та бази даних дозволяють поширюватися зіставленню облич шляхом закупівель та неформального впровадження. Одним із показових випадків є Clearview AI, про який широко повідомлялося, що він надає правоохоронним органам великий індекс зображень та можливості швидкого пошуку, поряд із постійними суперечками щодо громадянських свобод.

У Китаї можливості розпізнавання облич знаходяться в межах ширшого середовища масштабного цифрового спостереження та інтеграції даних, керованої державою. Це не означає, що немає жодних правил. Китай запровадив правила, зосереджені на використанні розпізнавання облич у певних контекстах, включаючи вимоги та обмеження, спрямовані переважно на комерційне використання, хоча взаємозв'язок між регулюванням та державною практикою залишається центральним у дискусії.

У Європейському Союзі центром тяжіння є регулювання, оскільки воно намагається провести чітку межу навколо найбільш нав'язливих форм. Європейський парламент охарактеризував підхід Закону ЄС про штучний інтелект як такий, що загалом забороняє дистанційну біометричну ідентифікацію в режимі реального часу в громадських місцях, з обмеженими винятками для серйозних випадків, тоді як використання після інциденту може бути дозволено за жорсткіших умов і, в деяких описах, за участю суду. Власні рекомендації Європейської Комісії також наголошують на забороні з вузькими винятками та гарантіями.

Отже, питання спроможності є не лише технічним. Воно має юридичний, адміністративний та культурний характер. Той самий алгоритм, що застосовується в різних конституційних традиціях, стає різним інструментом.

Переваги, які бачить поліція

Розпізнавання облич пропонує справжню операційну перевагу, і найкраще це відверто визнати.

Він може швидше ідентифікувати підозрюваних та розшукуваних осіб, особливо коли єдиними доступними доказами є візуальні. Це важливо у випадку серйозних злочинів, де швидкість впливає на громадську безпеку. Він може знаходити зниклих безвісти або вразливих осіб, якщо використовується в межах вузько визначених повноважень, оскільки перетворює пасивні записи з камер на активний механізм пошуку.

Це також може зменшити залежність від помилкового розпізнавання людиною. Свідок, який ненадовго бачив правопорушника вночі, може помилитися. Офіцер може не знати кожне обличчя в місті. Алгоритми, теоретично, можуть запропонувати послідовне порівняння з визначеним набором даних.

Це також може здешевити поліцейську діяльність з точки зору робочої сили, що є однією з причин, чому уряди спокушаються. Коли бюджети обмежені, обіцянка того, що програмне забезпечення може робити за лічені хвилини те, що команди робили за дні, є політично привабливою. Ризик полягає в тому, що економія стане прихованим рушієм розширення спостереження, оскільки ефективність рідко досягається без нового попиту.

Небезпеки, що за цим слідують

Перша небезпека — це неправильна ідентифікація. Системи розпізнавання облич можуть створювати хибні збіги. У поліції хибний збіг — це не просто помилка в електронній таблиці. Він може призвести до зупинки, обшуку, затримання, арешту або початку справи, якої ніколи не мало бути. Шкода посилюється, коли офіцери розглядають алгоритмічні результати як доказ, а не як зачіпку, що потребує незалежного підтвердження.

Друга небезпека полягає в нерівномірному впливі. Якщо точність відрізняється між демографічними групами або якщо увага правоохоронців вже нерівномірна, розпізнавання облич може посилити цю нерівність. Навіть там, де точність системи покращується, соціальна модель її використання може залишатися упередженою, оскільки списки спостереження та місця розгортання відображають історичні пріоритети поліції.

Третя небезпека — це лякаючий ефект. Суспільство, в якому участь у протесті, вхід до мечеті, вхід до клініки або зустріч із журналістом можуть бути алгоритмічно зареєстровані, — це суспільство, яке непомітно змінює свою поведінку. Звіти про інструменти спостереження, що використовуються імміграційними службами у Сполучених Штатах, ілюструють, як технології ідентифікації можуть бути перепрофільовані за межі вузьких рамок насильницьких злочинів для ширшого соціального контролю, включаючи діяльність, суміжну з протестами та політичними виступами.

Четверта небезпека – це повзуче розширення функцій. Інструмент, запроваджений для пошуку невеликої кількості небезпечних втікачів, можна поступово розширювати: більше камер, більші списки спостереження, слабші дозволи, ширші категорії правопорушень. Повзуче розширення часто є бюрократичним, а не конспірологічним. Кожне розширення виглядає скромним. Сукупним результатом є трансформація.

П'ята небезпека — це легітимність бази даних. Розпізнавання облич є законним та етичним лише настільки, наскільки й зображення, на які воно спирається. Якщо база даних складається з джерел, на які люди ніколи не давали згоди або які не збиралися для поліцейської діяльності, то процес зіставлення вносить цю нелегітимність у рішення правоохоронних органів. Суперечка щодо комерційних постачальників та сховищ викрадених зображень є прямою саме тут.

Шоста небезпека — це відсутність підзвітності. Багато систем працюють як продукти постачальників: непрозорі, власницькі та важкі для аудиту. Якщо арешт виправданий результатом збігу, обвинуваченому може бути важко перевірити надійність системи в суді. Без прозорості поліція просить громадськість довіряти машині, яку вона не може самостійно перевірити.

Як виглядають розумні запобіжні заходи

Якщо розпізнавання облич взагалі використовуватиметься, до нього слід ставитися як до виняткової можливості, ближчої до перехоплення, ніж до звичайного відеоспостереження.

Надійна структура зазвичай включає, як мінімум:

Чіткі законодавчі повноваження, а не просто вказівки, оскільки основне питання стосується влади в демократичному суспільстві.

Вузькі цілі, обмежені визначеними серйозними правопорушеннями або обставинами захисту, та написані таким чином, щоб запобігти поширенню місії на інші цілі.

Незалежне попереднє схвалення для реальних розгортань із суворими обмеженнями щодо часу, місця та складу списку спостереження, що відповідає напрямку руху, визначеному в правилах та інструкціях на рівні ЄС.

Обов'язковий аудит, включаючи перевірку на упередженість та точність у контексті фактичного розгортання системи, а не лише в лабораторних умовах.

Вимога, щоб результати розпізнавання облич були слідчими зачіпками, а не підставою для арешту чи санкцій, з обов'язком підтверджувати їх.

Прозорість для громадськості: де використовується, як часто, для яких результатів, з публікацією показників помилок та документів управління, з урахуванням обмежень операційної безпеки.

Суворі обмеження щодо зберігання даних та правила видалення, оскільки обличчя — це не пароль. Це невідворотний ідентифікатор.

Глибше питання

Розпізнавання облич привабливе, оскільки воно обіцяє відповідь на стару проблему поліції: як ідентифікувати невідоме. Але воно також створює стару конституційну проблему: як запобігти тому, щоб держава ставилася до кожного громадянина як до потенційного підозрюваного.

У деяких країнах вона буде обмежена законом та судами. В інших – переважно політикою, яка є менш надійною. А в ще й інших – вона може взагалі не бути обмеженою.

Світ рухається до майбутнього, де технічні можливості існують майже скрізь. Вирішальною змінною буде стриманість. Поліція не просто забезпечує дотримання правил суспільства. Тихо вона їх навчає. Якщо розпізнавання облич стане нормою, уроком буде те, що анонімність у громадських місцях була історичною інтерлюдією, а не громадянським станом.

---

Додаток: Три регуляторні моделі використання розпізнавання облич поліцією

У цьому додатку описано три широкі регуляторні моделі, які формують те, як поліція використовує розпізнавання облич на практиці. Вони не є чистими типами, але допомагають пояснити, чому одна й та сама технологія створює дуже різні культури поліцейської діяльності.

Європейська модель регуляторної заборони з винятками

У Європейському Союзі організаційним принципом є стриманість. Розпізнавання облич, зокрема біометрична ідентифікація в режимі реального часу або дистанційно в громадському просторі, розглядається як виняткове вторгнення, а не як звичайний засіб розслідування. Основне припущення полягає в тому, що анонімність у громадських місцях є цивільною умовою, яку не слід скасовувати за замовчуванням.

За цією моделлю можливості поліції навмисно обмежені. Розгортання поліції в реальному часі, як правило, заборонено, за винятком лише певних серйозних загроз, таких як тероризм або пошук жертв серйозних злочинів. Навіть тоді напрямок руху спрямований на попереднє отримання дозволу, суворі географічні та часові обмеження, а також вузькі списки спостереження. Ретроспективне розпізнавання обличчя, ймовірніше, буде дозволено, але згідно з правилами захисту даних, які підкреслюють необхідність, пропорційність та обмеження мети.

У повсякденній поліцейській діяльності це викликає обережність. Розпізнавання облич планується, а не імпровізується. Воно використовується економно, часто з юридичним розглядом, і створює паперові сліди. Практичним наслідком є те, що поліція зберігає цей інструмент, але вона не може легко його нормалізувати. Оперативна зручність поступається місцем конституційному дизайну. Такий підхід відображає ширшу регуляторну культуру Європейського Союзу , в якій захист прав вбудований в адміністративний механізм, а не залишається для постфактумного виправлення.

Англо-американська поблажлива, але оскаржувана модель

У Сполученому Королівстві та Сполучених Штатах домінуючою моделлю є дозвільна, але фрагментована. У більшості юрисдикцій немає єдиного, всеохоплюючого закону про розпізнавання облич. Натомість законність складається з існуючих повноважень поліції, прав людини або конституційних принципів, обов'язків щодо рівності та правил захисту даних у поєднанні з місцевою політикою.

Це надає поліції порівняно широкий оперативний простір. Збройні сили та агентства можуть впроваджувати системи розпізнавання облич, пілотувати їх та розширювати їх використання, за умови, що вони можуть сформулювати правову основу та реагувати на оскарження, якщо таке виникає. Суди, як правило, втручаються реактивно, оцінюючи конкретні випадки розгортання після їх здійснення, а не ліцензуючи технології заздалегідь.

Практичний ефект полягає в нерівномірності. Деякі сили розвивають відносно зріле управління, публікуючи публічні оголошення, оцінки впливу та опубліковані політики. Інші ж непомітно впроваджують інструменти, керуючись можливостями закупівель або операційним тиском. Головними гальмами стають політичні суперечки та судові процеси, а не законодавство.

У повсякденній поліцейській діяльності розпізнавання облич за цією моделлю може відхилятися. Ретроспективне використання стає поширеним явищем. Живі випробування повторюються. Одна й та сама система може бути прийнятною в одному місті та забороненою в іншому. Поліція отримує гнучкість, але за рахунок ясності та довіри громадськості. Ця закономірність, з національними відмінностями, спостерігається у Великій Британії та Сполучених Штатах.

Модель державного інтегрованого спостереження

У Китаї розпізнавання облич працює за зовсім іншою логікою. Ця технологія вбудована в ширшу архітектуру цифрового управління, громадської безпеки та інтеграції даних, що керується державою. Центральне питання полягає не в тому, чи має розпізнавання облич існувати, а в тому, як його слід оптимізувати та регулювати в рамках системи, яка вже передбачає широку державну видимість.

Регулювання існує, включаючи правила комерційного використання та обробки даних, але ці правила діють поряд із практикою безпеки, а не над нею. Відповідно, можливості поліції широкі. Масштабне розгортання, інтеграція баз даних та рутинне використання в громадському просторі структурно простіші, оскільки правове та політичне середовище не розглядає публічну анонімність як базову умову.

На практиці це призводить до масштабування. Розпізнавання облич можна використовувати постійно, а не епізодично, і воно може сприяти не лише боротьбі зі злочинністю, а й досягненню ширших адміністративних цілей. Ризик неправильної ідентифікації або ефекту стримування вирішується переважно як технічне чи управлінське питання, а не як конституційне. Це відображає керівні припущення Китаю, а не просту відсутність правил.

Порівняльні наслідки

Ці моделі формують поведінку так само, як і законодавство. Там, де домінує заборона з винятками, поліція вчиться спочатку запитувати себе, чи варто їй взагалі використовувати розпізнавання облич. Там, де переважають дозвільні, але оскаржувані правила, вона запитує, чи може вона захистити його використання, якщо його оскаржать. Там, де переважає державна інтеграція, вона запитує, як найефективніше її застосувати.

Технологія однакова. Результати різні. Різниця полягає в тому, що кожна система трактує як стандартне: свободу, дискрецію чи видимість.