Bilgisayarlı görüş alanındaki gelişmeler kitlesel gözetleme teknolojilerinin geliştirilmesine odaklanmıştır.

Sinner ve Alcaraz arasındaki final tenis maçında belirleyici top. Hansi Flick'in Barça takımından herhangi bir rakibin çağırdığı sayısız ofsayt. Ya da Carolina Marín'in Paris Oyunları'nda altın madalya kazanmasını engelleyen yaralanmalardan kaçınmak için duruşların otomatik olarak düzeltilmesi. Bilgisayar görüşü tüm bunlar için halihazırda kullanılıyor. Yapay zekanın (YZ) bu dalı ayrıca fotoğraflardaki arkadaşların otomatik olarak tanımlanması, otonom araçlar ve gelişmiş robotik veya yeni proteinlerin keşfi gibi diğer ortaya çıkan devrimlerin de arkasında. Ancak yapay görüşün (AV) imrenilen nesnesi insanlardır: önde gelen bilimsel dergi Nature'da yayınlanan bir araştırmaya göre, çalışmaların ( makalelerin , jargonla) ve türetilen patentlerin büyük çoğunluğu insanlara, onların farklı kısımlarını, ne yaptıklarını ve hareket ettikleri ortamları tanımlamaya odaklanıyor.

Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'daki çeşitli üniversitelerden araştırmacılar, bilgisayar görüşü araştırmalarının hala bilim kurgu sınırında olduğu 1990'dan bu yana binlerce makale ve binlerce patent başvurusunu derledi. O zamanlar, bir görüntüden veya videodan bilgi çıkarmak makineler için bir zorluktu. İnsan olduğumuzu doğrulamak için görsel CAPTCHA'ların kullanılmasıyla gösterildiği gibi, hala öyle. Ancak, AI hem verileri analiz etme hem de yorumlama becerisinde ilerledi. Bilgisayar görüşünün kullanıldığı birçok alan var. İnsanlara yardımcı oluyor . Ama bunun bir de dezavantajı var, o da çok büyük.

Araştırmacılar, gözetleme veya yüz tanıma gibi açık ve iris veya havaalanı gibi daha az belirgin olan otuz civarında anahtar kelime kullanarak, 30 yıldan uzun süredir düzenlenen büyük bir yıllık endüstri konferansında sunulan AV ile ilgili 19.000 makaleyi analiz ettiler. Aynı şeyi bu çalışmalardan türetilen 23.000 kayıtlı patent için de yaptılar. İlki elde edilen ilerlemeleri ifşa ederken, ikincisi bunları yalnızca yazarlarının bunlardan faydalanabilmesi için korur.

Yazarlar Nature makalesinde sonuçları özetlemektedir: "Makalelerin %90'ının ve türetilen patentlerin %86'sının insan deneklerle ilgili veri çıkardığını bulduk." Makalelerin çoğunluğu, üçte ikisinden fazlası, insan vücudunun bir bütün olarak veya belirli kısımlarından, özellikle de yüzünden bilgi elde etmeye odaklanmıştır. Makalelerin ve patentlerin bir başka kısmı (%18 ve %16) iş, ev veya transit alanları gibi insan mekanlarından veri çıkarmıştır. Daha küçük ancak önemsiz olmayan bir %1 (patentler için %5), araştırmacıların "sosyal olarak alakalı insan verileri" olarak adlandırdığı kategoriye girmektedir ve bu, makinelerin zihinsel durumları, ekonomik statüyü, kültürel bağlılığı vb. anlamasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu sonuçları bir zaman çizelgesine koyarak, otomatik kitle gözetleme teknolojilerinin tüm bir ekosisteminin ortaya çıkışını tespit ediyoruz. 1990'ların başlarında, yapay zeka alanında yalnızca birkaç yüz makale ve türev patent buldular ve bunların neredeyse yarısı insan verilerini analiz etmeye odaklanmıştı. Yirmi yıl sonra, yıllık makale ve patent üretimi üç katına çıktı ve artık %78'i insan verilerine odaklanmıştı. Makine görüşü araştırmalarındaki mutlak artış ve insan merkezli çalışmalardaki göreceli artışın bir araya gelmesiyle, yapay zeka gözetleme bilimi beş kat büyüdü.

Trinity College Dublin'de (İrlanda) araştırmacı ve bu çalışmanın kıdemli yazarı olan Abeba Birhane, bir e-postada "Gözetimle ilgili makalelerin ve patentlerin üretimindeki önemli artışın net bir nedenini belirlemek zor," diye kabul ediyor. Ancak, birkaç faktöre işaret ediyor: "Bilgisayarlı görüş alanının teknik ilerlemesi, alan içinde eleştirel ve toplumsal olarak bilinçli bir kültürün olmaması, gözetimi ödüllendiren kurumsal yapılar veya gözetim teknolojilerinin politik ve kültürel sorunların çözümü olduğunu varsayan teknolojiyi çevreleyen büyülü düşünce." Ayrıca, güç, kontrol veya finansal kazanç için olsun, gözetimden faydalanan güçlü örgütlerin yatırım yaptığı ilgi nedeniyle fonlamadaki önemli artıştan da bahsediyor.

Yazarların ortaya koyduğu bir diğer veri ise yapay zeka alanındaki araştırmaların yoğunlaşması. Önde gelen ülke, diğerlerinin hepsinden daha fazla araştırma üreten Amerika Birleşik Devletleri. Biraz geride kalsa da üçüncü sıradaki ülkenin (Birleşik Krallık) çok önünde Çin var. Bu şaşırtıcı olmamalı. Bir yandan, söz konusu teknolojinin amacı veya kullanımı ne olursa olsun, iki teknolojik süper güç onlar. Dahası, Çin rejiminin otoriter yapısı ve ABD ordusu ile savunma sanayisi ile ileri bilim arasındaki bağlantı geri kalanını açıklayabilir. Aslında, yeni nesil yapay zekadaki en önemli oyunculardan ikisi (mutlaka bilgisayar görüşüyle ​​ilgili değil), Palantir ve Anduril, ABD ulusal güvenliğiyle işbirliği yapıyor . İlki halihazırda Trump yönetimi için göçmenleri hedef alan bir sistem geliştiriyor. Ve ChatGPT'nin yaratıcısı olan OpenAI, yakın zamanda ABD Savunma Bakanlığı ile bir anlaşma imzaladı.

Nature dergisinde yayınlanan bir yorumda, bu çalışmada yer almayan Monash Üniversitesi (Avustralya) araştırmacısı Jathan Sadowski, bulgularından birini tartışıyor. Yazarlar, makalelerde ve patentlerde kullanılan dilin evrimini analiz ederek, giderek daha tarafsız kelimelerle amaçlarını gizleme veya onları tamamen ortadan kaldırma eğilimi tespit ettiler. Örneğin, çalışmaların konusu olmalarına rağmen insanlara yapılan atıflar giderek daha az sıklıkta görünüyor ve "nesneler " gibi terimlerle değiştiriliyor.

Sadowski, "İnsanlardan nesneler olarak bahsetmek basit bir mühendislik kısaltması olarak düşünülebilir," diye yazıyor. Teknolojik dildeki daha genel bir eğilime uyacaktır. Ancak bu bilim insanı için, bu insanlıktan çıkaran uygulamalar kolayca göz ardı edilemez: "Bu teknolojiler, büyük şirketlerin ve askeri ve kolluk kuvvetlerinin çıkarlarının yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve kullanımı üzerinde muazzam bir etkiye sahip olduğu bir politik ve ekonomik ortamda yaratılıyor."