論文の概要: The Surveillance AI Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15084v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 18:54:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 19:18:05.825073
- Title: The Surveillance AI Pipeline
- Title（参考訳）: 監視AIパイプライン
- Authors: Pratyusha Ria Kalluri, William Agnew, Myra Cheng, Kentrell Owens, Luca
Soldaini, Abeba Birhane
- Abstract要約: AIの研究、特にコンピュータビジョンが大量監視に力を入れていると主張する声が増えている。
ここでは、30年間のコンピュータビジョン研究論文と下流特許を分析して、Surveillance AIパイプラインを明らかにする。
注釈付きコンピュータビジョンの論文や特許の大部分は、その技術が人間のデータ抽出を可能にすることを自己報告している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.441765611072329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A rapidly growing number of voices argue that AI research, and computer
vision in particular, is powering mass surveillance. Yet the direct path from
computer vision research to surveillance has remained obscured and difficult to
assess. Here, we reveal the Surveillance AI pipeline by analyzing three decades
of computer vision research papers and downstream patents, more than 40,000
documents. We find the large majority of annotated computer vision papers and
patents self-report their technology enables extracting data about humans.
Moreover, the majority of these technologies specifically enable extracting
data about human bodies and body parts. We present both quantitative and rich
qualitative analysis illuminating these practices of human data extraction.
Studying the roots of this pipeline, we find that institutions that
prolifically produce computer vision research, namely elite universities and
"big tech" corporations, are subsequently cited in thousands of surveillance
patents. Further, we find consistent evidence against the narrative that only
these few rogue entities are contributing to surveillance. Rather, we expose
the fieldwide norm that when an institution, nation, or subfield authors
computer vision papers with downstream patents, the majority of these papers
are used in surveillance patents. In total, we find the number of papers with
downstream surveillance patents increased more than five-fold between the 1990s
and the 2010s, with computer vision research now having been used in more than
11,000 surveillance patents. Finally, in addition to the high levels of
surveillance we find documented in computer vision papers and patents, we
unearth pervasive patterns of documents using language that obfuscates the
extent of surveillance. Our analysis reveals the pipeline by which computer
vision research has powered the ongoing expansion of surveillance.
- Abstract（参考訳）: AIの研究、特にコンピュータビジョンが大量監視に力を入れていると主張する声が急速に増えている。
しかし、コンピュータビジョン研究から監視への直接的な道はあいまいで、評価が難しいままである。
ここでは,30年間のコンピュータビジョン研究論文と下流の特許,4万以上の文書を分析し,監視aiパイプラインを明らかにする。
注釈付きコンピュータビジョンの論文や特許の大部分は、その技術によって人間のデータを抽出することができる。
さらに、これらの技術の大部分は、人体や身体の部分に関するデータの抽出を可能にする。
人間のデータ抽出の実践を照らした量的・豊かな質的分析を提示する。
このパイプラインのルーツを研究した結果、エリート大学や大企業といったコンピュータビジョン研究を多用する機関が、その後数千もの監視特許に引用されていることが判明した。
さらに、これらの少数の機関だけが監視に寄与しているという物語に対する一貫した証拠を見出した。
むしろ、機関、国家、またはサブフィールドの著者が下流の特許を持つコンピュータビジョンの論文を提出する場合、これらの論文の大部分が監視特許に使用されるという、フィールドワイドな規範を公開する。
1990年代から2010年代にかけて、下流の監視特許を持つ論文の数は5倍以上に増加し、11,000件以上の監視特許でコンピュータビジョンの研究が使われている。
最後に、コンピュータビジョンの論文や特許に記録されている高いレベルの監視に加えて、監視範囲を曖昧にする言語を用いて、文書の広範にわたるパターンを発掘する。
我々の分析は、コンピュータビジョン研究が監視の継続的な拡大に力を入れているパイプラインを明らかにしている。
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