ICE načrtuje uporabo posebnih očal za prepoznavanje obrazov in zbiranje podatkov o Američanih v realnem času, je razkril neodvisni novinar Ken Klippenstein. Finančni dokumenti, ki jih je pridobil Klippenstein, kažejo na razvoj platforme za prepoznavanje obrazov po vzoru komercialno dostopnih pametnih očal z umetno inteligenco, kot so očala podjetja Meta.
Novo orodje naj bi agentom omogočilo primerjavo obrazov posameznikov na ulici z obsežnimi zveznimi zbirkami biometričnih podatkov, ne glede na to, ali so bili posamezniki kdaj pridržani ali sploh obtoženi kaznivega dejanja.
"V okviru projekta bo dobavljena inovativna oprema, kot so operativni prototipi pametnih očal, ki bodo agentom na terenu omogočili dostop do informacij v realnem času in zmožnost biometrične identifikacije," navaja proračunski dokument ICE, ki ga je pridobil Klippenstein.
Opozorilo: tarča bi lahko bili tudi protestniki
Morda je najbolj skrb vzbujajoče dejstvo, da so viri z ministrstva za domovinsko varnost (DHS) preiskovalnemu novinarju povedali, da se tehnologija, ki jo razvijajo, ne nanaša izključno na izvajanje imigracijske zakonodaje.
"To bi lahko predstavili kot poskus identifikacije ilegalnih tujcev na ulicah, vendar takšen pristop prizadene vse Američane, še posebej pa protestnike," je Klippensteinu povedal anonimni odvetnik iz DHS.
To razkritje prihaja le nekaj mesecev po incidentu v Mainu, kjer je agent ICE priznal, da je s svojim telefonom skeniral obraze protestnikov. "Imamo priročno majhno bazo podatkov, vas pa zdaj vodimo kot domače teroriste," je agent dejal paru, ki je snemal ravnanje imigracijskih uradnikov v svoji skupnosti.
Sistem nadzora se širi tudi na državljane
Oktobra 2025 je portal 404 Media poročal, da so agenti ICE skenirali obraze ljudi, da bi preverili njihovo državljanstvo. Tarče takšnega nadzora so bile pogosto izbrane naključno. Zdaj je znano tudi, da so bile številne aretacije, ki jih je ICE izvedel v preteklem letu, naključne in daleč od ciljno usmerjenih akcij proti znanim kriminalcem, ki jih je obljubljala Trumpova administracija.
Ob tem vse kaže, da se nadzorna infrastruktura, sprva uradno namenjena lovljenju priseljencev brez dokumentov, zdaj obrača tudi proti državljanom ZDA. Pametna očala ICE predstavljajo naslednjo fazo v vzpostavitvi vseobsegajočega nadzora, ki ga bo, ko bo enkrat zaživel, skoraj nemogoče odpraviti.
Nezanesljivost tehnologije prepoznavanja obrazov
Pri tem pa velja opozoriti tudi na pogosto nezanesljivost tehnologije. Ta še vedno dela napake in včasih zamenja podobne ljudi. Sistemi imajo pogosto višjo stopnjo napačnih identifikacij pri ljudeh s temnejšo poltjo, Azijcih in staroselcih. Ženske so pogosteje napačno identificirane kot moški. Algoritmi težje prepoznavajo otroke in starejše ljudi, saj se struktura obraza pri teh skupinah hitreje spreminja ali pa so podatkovne baze za učenje manj obsežne.
Posledično lahko sistem trdi, da sta dve različni osebi ista oseba. To je najnevarnejša napaka, saj lahko povzroči, da policija aretira nedolžno osebo. V ZDA je že bilo več dokumentiranih primerov napačnih aretacij zaradi tehnologije prepoznavanja obrazov. Hkrati sistem včasih ne prepozna osebe, ki je dejansko na seznamu iskanih oseb.
Tehnične omejitve in napake pri zajemu podatkov
Kriv ni le algoritem, temveč težave lahko povzročajo že slabo zajeti podatki. Napake se pogosto zgodijo zaradi senc na obrazu, ki spremenijo digitalni »podpis« obraza. Sistem je občutljiv tudi za kote. Če oseba ne gleda naravnost v kamero, kar se pogosto zgodi na posnetkih nadzornih kamer, se natančnost močno zmanjša. Očala, maske, dolga brada ali celo močna ličila lahko zmedejo sistem.
Pomemben dejavnik je tudi kakovost zajema izvorne fotografije. Uporaba ultraširokokotne kamere oziroma objektivov, ki raztegnejo sliko, popači obraz tako, da ga algoritem ne prepozna pravilno. Algoritmi za prepoznavo obrazov merijo razdalje med ključnimi točkami (razdalja med očmi, dolžina nosu, širina ustnic). Ultraširoki kot te razdalje umetno spremeni – nos se zdi večji, obraz širši, oči pa bolj razmaknjene. Digitalni podpis, ki nastane iz takšne slike, se zato ne ujema s fotografijo, posneto s standardno lečo.
Vpliv kakovosti slike in umetnih izboljšav
Zanemariti ne gre niti kakovosti slike. Algoritem lahko zrnato sliko napačno interpretira kot teksturo kože ali senco. Eden največjih izzivov forenzične biometrije ta hip pa so tudi lepotilni učinki kamer na mobilnih telefonih in algoritemske izboljšave kakovosti fotografij. V teh primerih umetna inteligenca ugiba, kako bi morala biti videti slika, in jo nato na lastno pest dopolni. Za ljudi so razlike včasih neopazne, algoritmi za primerjavo obrazov pa jih zaznajo.
Vse to pomeni, da kljub številnim napredkom na področju prepoznavanja obrazov še vedno obstajajo resni izzivi, ki otežujejo uvedbo te tehnologije.