Okul Gözetimi Çocukları Silahlı Saldırılardan Asla Korumaz


Biz eğer okul gözetim sistemlerinin tedarikçilerine inanmak için, K-12 okulları yakında bir takım yığılmalara benzer bir şekilde çalışacak. Azınlık Raporu, İlgili kişive robot polis. “Askeri dereceli” sistemler, öğrenci verilerini sömürecek, zararlı fikirlerin yalnızca ipuçlarını yakalayacak ve olası failler aşağılık eylemlerini gerçekleştiremeden önce memurları gönderecekti. Beklenmedik bir durumda, birinin tahmin sistemlerinden kaçabilmesi durumunda, bir kişinin yürüyüşünü veya tonunu yorumlayan ve yetkilileri yaklaşan tehlikeye karşı uyaran yeni nesil silah algılama sistemleri ve biyometrik sensörler tarafından kaçınılmaz olarak durdurulacaklar. Son katman, teknolojik olarak en gelişmiş katman olabilir – herhangi bir gerçek hasar yapılmadan önce tehlikeli kişiyi etkisiz hale getirebilecek, dikkatini dağıtabilecek veya devre dışı bırakabilecek bir tür drone veya hatta bir robot köpek. Bu sistemlere yatırım yaparsak, düşünce çizgisi devam ediyor, çocuklarımız sonunda güvende olacak.

Bu sadece bizim şimdimiz değil, asla geleceğimiz olmayacak – gözetim sistemleri ne kadar geniş ve karmaşık hale gelirse gelsin.

Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, hepsi de okulda silahlı saldırı riskini azaltacak ve hatta ortadan kaldıracak çeşitli teknolojik müdahaleler vaat eden bir dizi şirket ortaya çıktı. Önerilen “çözümler”, şiddet içeren davranışları tahmin etmek için makine öğrenimi ve insan izlemeyi kullanan araçlardan, bireylerin vücut dilleri aracılığıyla niyetini belirleyen kameralarla eşleştirilmiş yapay zekaya, ses tonuna dayalı olarak şiddet potansiyelini belirleyen mikrofonlara kadar uzanıyor. . Birçoğu, teknolojilerini kullanmak için ölü çocukların hayaletini kullanıyor. gözetim şirketi AnyVision, örneğin, yüz ve ateşli silah tanıma teknolojisini sunan sunumlarda Parkland ve Sandy Hook çekimlerinin görüntülerini kullanıyor. Geçen ay Uvalde saldırısından hemen sonra, Axon şirketi ilan edildi okul nişancılarıyla uğraşmanın bir yolu olarak taser donanımlı bir drone planlıyor. (Şirket daha sonra etik kurulu üyelerinin istifa etmesi üzerine planı askıya aldı.) Liste devam ederve her şirket, bu sorunun çözümünü tek başına elinde tuttuğuna inanmamızı isterdi.

Buradaki başarısızlık sadece sistemlerin kendisinde değildir (Uvalde, birincisi, bu “güvenlik önlemlerinden” en az birine sahip görünüyordu), ancak insanların onları anlama biçiminde. Kendi kendine polislik yapmak gibi, bir gözetim veya güvenlik sisteminin her başarısızlığı en tipik olarak insanların daha kapsamlı gözetim talep etmesiyle sonuçlanır. Bir tehlike öngörülemez ve önlenmezse, şirketler genellikle sistemlerindeki boşlukları gidermek için daha fazla veriye ihtiyaç olduğunu belirtirler ve hükümetler ve okullar genellikle bunu kabul eder. New York’ta, gözetim mekanizmalarının saldırıyı önlemeye (hatta yakalamaya) yönelik birçok başarısızlığına rağmen. son metro atıcışehrin belediye başkanı bile ihtiyacı ikiye katlamaya karar verdi daha fazla gözetim teknolojisi. Bu arada, şehrin okulları Bildirildiğine göre görmezden geliyor yüz tanıma teknolojisine ilişkin moratoryum. New York Times raporlar ABD okullarının yalnızca 2021’de güvenlik ürünleri ve hizmetlerine 3,1 milyar dolar harcadığını söyledi. Ve Kongre’nin son silah yasası 300 milyon dolar daha içeriyor Okul güvenliğini artırmak için.

Ancak köklerinde, bu öngörücü sistemlerin çoğunun vaat ettiği şey, hakkında hiçbir şey olamayacağı durumlarda bir kesinlik ölçüsüdür. Teknoloji şirketleri, sürekli olarak eksiksiz veri ve dolayısıyla mükemmel sistemler kavramını, bir sonraki tepenin hemen üzerinde olan bir şey olarak ortaya koyuyor – o kadar tamamen denetlendiğimiz bir ortam ki, her türlü antisosyal davranışın tahmin edilebileceği ve böylece şiddetin önlenebileceği bir ortam. Ancak devam eden insan davranışının kapsamlı bir veri seti ufuk gibidir: Kavramsallaştırılabilir, ancak gerçekte asla ulaşılamaz.

Şu anda şirketler bu sistemleri eğitmek için çeşitli tuhaf teknikler uygulamaktadır: Bazı aşamalar sahte saldırılar; diğerleri kullanır aksiyon filmleri beğenmek John Wick, gerçek hayatın pek iyi göstergeleri. Bir noktada, kulağa ürkütücü gelse de, bu şirketlerin sistemlerini gerçek dünyadaki çekimlerden elde edilen verilerle eğitmeleri düşünülebilir. Yine de, gerçek olaylardan görüntüler elde edilse bile (ve bu sistemlerin ihtiyaç duyduğu büyük miktarlarda), modeller yine de önceki trajedileri temel alarak bir sonraki trajediyi doğru bir şekilde tahmin etmekte başarısız olacaktır. Uvalde, Columbine’den farklı olan Sandy Hook’tan farklı olan Parkland’den farklıydı.

Niyet veya motivasyonlar hakkında tahminler sunan teknolojiler, kaynağı ne olursa olsun her zaman eksik ve bağlamsız verilere dayalı olarak belirli bir geleceğin olasılığı üzerine istatistiksel bir bahis yapıyor. Bir makine öğrenimi modeli kullanırken temel varsayım, tanımlanması gereken bir model olduğudur; bu durumda, tetikçilerin suç mahallinde sergilediği bazı “normal” davranışlar vardır. Ancak böyle bir model bulmak olası değildir. Bu, özellikle gençlerin sözlük ve uygulamalarında neredeyse sürekli değişimler göz önüne alındığında doğrudur. Muhtemelen nüfusun diğer birçok kesiminden daha fazla, gençler konuşma, giyinme, yazma ve kendilerini sunma biçimlerini değiştiriyor – genellikle yetişkinlerin dikkatli bakışlarından kaçınmak ve onlardan kaçınmak için. Bu davranışın tutarlı bir şekilde doğru bir modelini geliştirmek neredeyse imkansızdır.


Kaynak : https://www.wired.com/story/school-surveillance-never-protect-kids-shootings/

Yorum yapın