Через камеру узнать что это
«Распознаёт предметы и переводит тексты»: В приложении «Яндекс» появилась умная камера
Например, если понравился чей-то рюкзак, с её помощью можно легко узнать, где купить такой же или похожий.
Компания «Яндекс» объявила о внедрении в своё мобильное приложение умной камеры, в которой объединились технологии компьютерного зрения, машинного перевода и поиска. Она умеет в реальном времени распознавать и искать предметы, которые попали в объектив, а также переводить текст и сканировать документы.
«Стоит навести на что-нибудь камеру, и она отметит объекты, которые смогла распознать. Про многие из них можно узнать, что это и где продаётся. Скажем, если понравился чей-то рюкзак, легко посмотреть, где купить такой же или похожий. Точно так же можно выяснить, как называется растение, порода собаки или, например, памятник архитектуры», — говорится в сообщении компании.
«Яндекс» объединил свои сервисы для поездок и заказа еды в новом приложении
В том, что касается перевода надписей на незнакомом языке, принцип работы тот же. При наведении камеры на текст он в переведённом виде появляется на экране поверх объекта. В «Яндексе» пояснили, что в основе умной камеры лежат технологии компьютерного зрения. С их помощью она выделяет на изображении отдельные объекты и распознаёт. Для этого используются нейронные сети, обученные на огромном числе примеров.
А ранее Лайф рассказывал, что «Яндекс» запустил сервис оплаты покупок банковскими картами. С его помощью можно платить картой, не вводя её данные, — они подтянутся из аккаунта на «Яндексе».
Умная камера Яндекса научилась распознавать еду, машины и уравнения
Интернет, 29 сентября 2021 года. Яндекс объявил о масштабном обновлении умной камеры. Теперь с её помощью можно узнать, сколько белков, жиров и углеводов в чипсах, что за необычный автомобиль припаркован у дома или как решить квадратное уравнение — для этого достаточно навести на них камеру или сфотографировать. В основе новых возможностей лежат поисковые технологии и компьютерное зрение.
«Визуальный поиск — это принципиально иной способ искать информацию. Вам даже не нужно формулировать вопрос, вы просто наводите камеру на объект и узнаёте о нём всё. Мы верим, что за визуальным поиском будущее, и смотрим, как люди реагируют на умную камеру, что им нравится, а что нет. Это помогает нам понять, куда двигаться дальше, чтобы камера становилась более удобной, функциональной и полезной для пользователей», — рассказывает Елена Бондарь, руководитель умной камеры Яндекса.
Поиск продуктов
Умная камера улучшила поиск по продуктам питания. Теперь она не только находит их в интернете, но и даёт подробное описание. Стоит навести камеру на пакетик сока или плавленый сырок, и она покажет их состав: количество жиров, белков и углеводов; наличие сахара и ГМО; содержание микроэлементов. А также — сколько в продукте калорий и как долго нужно плыть или бежать, чтобы их израсходовать.
Поиск автомобилей
Если навести камеру на автомобиль, она покажет его описание: марку, модель и технические характеристики. Человек сможет понять, что за машина перед ним, какая у неё мощность, скорость и расход топлива. Технические характеристики снабжены коротким и ёмким пояснением: например, «разгоняется как спринтер» или «вместительная, как сундук».
Решение задач
Умная камера подскажет порядок действий для решения линейных и квадратных уравнений. Для этого достаточно перейти в режим «Решения» и сфотографировать задание. Кроме того, камера поможет найти обучающие видео, которые подробно объясняют решение задач такого типа.
Новые функции
Пользоваться камерой стало удобнее. Если интерес вызвало что-то мелкое, теперь можно приблизить изображение с помощью зума. Появилась возможность сфокусировать камеру на интересующем объекте. А если его нет перед глазами, можно загрузить фото из галереи. Кроме того, появилась фронтальная камера. Она позволяет показать камере самого себя — например, чтобы она нашла стихотворение (поиск стихов по изображению работает в режиме «Поэзия»).
Умная камера была запущена весной этого года. Она умеет также сканировать документы, переводить текст и распознавать предметы. Например, она подскажет название цветка, породу собаки или магазин, где можно купить понравившуюся вещь. Камера доступна в приложении Яндекс для iOS и Android. Чтобы её включить, нужно нажать на иконку камеры в поисковой строке.
Как найти скрытую камеру в съёмной квартире или отеле с помощью смартфона
Эксперты предупреждают: скрытые камеры могут быть установлены там, где вы бы не подумали. Например, в съёмной комнате. Найти их сложно, но можно. Если приборы встроили в элементы интерьера или технику, их получится вычислить. Как — в материале Лайфа.
Зачем ставят шпионские камеры в отелях и апартаментах?
Теоретически камеры помогут доказать в суде, что именно постоялец сломал мебель или разбил зеркало, и выбить компенсацию. Но их нельзя будет использовать. Такое видео нарушает неприкосновенность частной жизни. Поэтому скрытые камеры используются исключительно со злым умыслом.
Самое распространённое мнение — чтобы получить обнажённые фотографии и видео жертвы и затем шантажировать. Это не так. Всё гораздо хуже. Скрытые камеры и жучки нужны для того, чтобы выяснить, есть ли у человека ценные вещи, куда именно он их прячет, подсмотреть процесс ввода пароля на сейфе.
Как могут выглядеть шпионские гаджеты?
Это миниатюрный объектив или проводки, уходящие в стену. Их можно замаскировать под шуруп. Крошечный корпус позволяет разместить их почти в любом месте.
А ещё камеры могут встраиваться в другую технику или предметы интерьера. На Aliexpress продаются, например, очки, пульт от телевизора, чайник, кофеварка со скрытой камерой. Запись может вестись круглосуточно или стартовать тогда, когда датчик обнаружит движение или звук.
Официально их заказывать в Россию нельзя. Тем не менее они всё равно проходят границу и оказываются у злоумышленников.
6 гаджетов, которые нельзя продавать и покупать на AliExpress и «Авито». Иначе посадят
Как работает шпионское оборудование?
Это самостоятельное устройство, которое подключается к сети и передаёт данные другому аппарату — видео или звук. Чаще всего они работают по Wi-Fi, реже — через Bluetooth.
Это позволяет злоумышленнику следить за жертвой в реальном времени. Кроме того, устройства слишком миниатюрные, чтобы иметь собственный накопитель. Именно работа в сетях чаще всего и позволяет их вычислить.
Где может располагаться скрытая камера?
Гаджеты. Главное по теме
Очиститель или увлажнитель воздуха? Выбор зависит от самочувствия и местоположения дома
7 лучших приложений для контроля расхода денег
Apple планирует выпустить складной iPhone. Кто станет его главным конкурентом?
Объектив должен захватывать как можно больше пространства и при этом оставаться незаметным. То есть чаще всего устройство располагается на высоте.
Реже оно находится на уровне глаз или ниже — встраивается в телевизор, часы, будильник, вазу, увлажнитель воздуха, находится в цветах и на книжных полках. В отеле или апартаментах прежде всего нужно обратить внимание на ванную комнату. Чаще всего камера размещается именно там.
Осмотрите подозрительную технику
Датчики дыма на потолке, датчики движения, будильник, телевизор используют для встраивания камер. Как правило, на корпусе указывается модель устройства. Загуглите и посмотрите, как должны они выглядеть. Если есть отличия, то есть вероятность, что они были изменены.
Также обратите внимание на состояние корпусов. Скрытые камеры устанавливаются вручную, и вокруг отверстий для камеры остаются царапины. Заводские отверстия выглядят аккуратнее.
Воспользуйтесь фонариком на смартфоне
По требованию госдепцензуры. Как Дуров сохранит Telegram от блокировки в магазинах Google, Apple и на Amazon
Скрытую камеру можно найти в тёмном помещении при помощи фонарика на смартфоне. Объективы отражают свет, в этом случае можно заметить блик. Для этого нужно отключить весь свет, включить фонарь на смартфоне и осветить комнату.
Реже в темноте можно будет увидеть светодиоды, которые мигают, когда камера работает. Возможно, их забыли заклеить или закрасить.
Присмотритесь к шурупам и розеткам
На Aliexpress продают тысячи миниатюрных скрытых камер размером два с половиной сантиметра. Они идеально встраиваются в элементы интерьера, не привлекающие внимание.
Проверьте Wi-Fi и Bluetooth
Скрытые камеры подключаются к сети по Wi-Fi и отправляют контент на удалённый сервер. Реже они подключены по Bluetooth к хранилищу данных.
Зайдите в настройки смартфона и откройте разделы Wi-Fi и Bluetooth. В названии скрытой камеры может быть указано её разрешение (720р, 1080р), реже — слова cam, mini camera и подобное.
Проверить, следят за вашей комнатой или нет, можно с помощью роутера, если он в ней находится. Отключите его и посмотрите, пропадут ли вместе с ним источники сигнала с подозрительными названиями.
Используйте приложения для обнаружения умных устройств
Далеко не всегда удаётся найти камеры при визуальном осмотре. Иногда требуются более продвинутые инструменты, чем глаза и фонарик.
Речь идёт о приложениях, способных обнаруживать источники Wi-Fi-сигнала. Одно из таких — Fing (iOS, Android). Оно обнаруживает устройства, подключённые к локальному роутеру. Приложение не показывает тип обнаруженного устройства, а лишь демонстрирует его MAC-адрес. Дальше нужно определить тип этого девайса вручную. Например, его можно узнать на сайте MacVendorLookup.com — камера это, умный чайник, телевизор или другой аппарат.
Другие приложения анализируют магнитную активность и распознают шпионское оборудование. Одно из таких — Hidden Camera Detector (iOS, Android). Оно бесплатное, но с рекламой.
Hidden Camera Detector ищет скрытые камеры, микрофоны и жучки в помещении. И чем ближе смартфон к шпионскому устройству, тем сильнее сигнал. Важно: чтобы приложение работало, на смартфоне должен быть магнитный датчик. Если его нет, приложение сообщит об этом.
Для распознавания шпионских устройств есть специальные приборы — антижучки. Они работают в широком диапазоне частот и анализируют электромагнитный фон в помещении.
Чаще всего шпионское устройство передаёт данные по радиоканалу. Найти его поможет индикатор поля. Размером такое устройство со смартфон. Цена — от одной до нескольких тысяч рублей.
Важно: этот прибор не отличит скрытую камеру от обычного смартфона, подключённого к Wi-Fi. Поэтому при обнаружении одного устройства не стоит паниковать.
Как работает распознавание лиц и можно ли обмануть эту систему
Что такое распознавание лиц?
Распознавание лиц — это технология, которая позволяет автоматически идентифицировать (распознать, кто на фото) или верифицировать (подтвердить, что на фото именно этот человек) человека на фото, видео или вживую. Для распознавания используют нейросети, которые умеют считывать и анализировать уникальные черты человеческого лица, а затем сверять их с базой.
Об эксперте: Татьяна Гайнцева, преподаватель Deep Learning School (МФТИ), автор блога об искусственном интеллекте и нейронных сетях.
Как развивалась технология распознавания лиц
Как работает распознавание лиц?
В основе технологии — две нейросети:
Первая — сеть-«выравниватель» (англ. aligner). Она берет картинку, которая поступает с камеры наблюдения, детектирует на ней все лица, которые сможет найти, «вырезает» и «выравнивает» их.
Вот как это выглядит:
Программа вырезает обнаруженные лица (те, что плотно расположены друг к другу, повернуты в профиль или просто очень маленькие и нечеткие, система может не распознать).
Затем она их выравнивает: детектирует на лице точки глаз, носа и рта.
Наконец, поворачивает и подгоняет размер фото так, чтобы точки глаз, носа и рта находились в определенных местах.
Некоторые алгоритмы используют больше семи точек — то есть, обводят контуры лица. Это может понадобиться, к примеру, для создания дипфейков.
Вторая — сеть-«распознаватель». Она принимает на входе выровненное изображение, которое передала первая нейросеть, а на выходе выдает вектор лица — то есть, набор чисел фиксированной длины. У разных сетей эти векторы могут отличаться, но чаще всего это некая степень двойки. Например, 512:
На похожие лица сеть выдает похожие векторы и наоборот.
Возьмем одно фото Анджелины Джоли и два изображения Брэда Питта и прогоним их через сеть. На выходе получим три вектора. Измерим расстояние между вектором Анджелины Джоли и вектором первого Брэда Питта, а также между векторами двух Брэдов Питтов. В первом случае расстояние будет большим — это разные люди, а во втором — маленьким: это один человек.
Чтобы обучить нейросети, используют огромные базы данных с лицами людей. Нейросети на входе сообщают, кому принадлежит это лицо, а затем, в ходе обучения, добиваются, чтобы она выдавала максимально точные результаты. Обучившись на миллионах разных людей, нейросеть начинает распознавать и новые лица — те, которых не было в базе.
Технология Face ID в смартфонах устроена немного иначе. Алгоритм распознает вас не по фото, а с помощью инфракрасных точек, которые проецируются на ваше лицо через камеру. После этого создается трехмерная модель и сравнивается с той, что вы уже внесли ранее.
Где применяют распознавание лиц?
💣 Безопасность
Криминалисты, полиция и спецслужбы используют автоматизированные системы биометрической идентификации (ABIS) для поиска преступников, доказательства преступлений и их предотвращения — например, терактов или мошенничества с документами.
Камеры с распознаванием лиц применяют для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях, для прохождения контроля в аэропортах, контроля доступа в различных организациях. Системы помогают находить пропавших детей, дезориентированных взрослых или людей, которых держат в рабстве.
💊 Здравоохранение и медицина
Распознавание лиц в больницах и домах престарелых помогает отслеживать, принимают ли пациенты лекарства и следить за их состоянием через специальный монитор. Нейросети даже умеют обнаруживать по лицу генетические заболевания по характерным признакам на лице — такие, как синдром Ди Джорджи, — и оценивать общее состояние пациента.
🍕 Ретейл, общепит и банки
Технология распознавания лиц помогает идентифицировать клиента и предотвратить мошенничество во время покупки в магазине, анализировать поведение покупателей и оптимизировать сервис так, чтобы продавать больше.
С помощью онлайн-биометрии можно открыть счет и получить кредит, а также снять деньги в банкомате. Например, в Китайском KFC и американском Amazon Go действует «оплата по лицу». В России биометрию планируют внедрить во всех крупнейших банках вместо обычной идентификации.
Еще одно перспективное направление — распознавание эмоций. Например, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и сотрудниками, работая онлайн, или анализировать, как пользователи реагируют на контент. В России подобными разработками занимается компания Neurodata Lab.
📚 Образование
Сервисы на базе распознавания лиц помогают во время онлайн-обучения: следят, чтобы ученик не отвлекался во время экзамена, не списывал и не пользовался устными подсказками.
Самые продвинутые разработки в этой области
Самые масштабные разработки в области распознавания лиц — у Google, Apple, Facebook, Amazon и Microsoft (GAFAM).
В 2014 году Facebook запустил сервис DeepFace, который определяет, принадлежат ли два сфотографированных лица одному и тому же человеку с точностью 97,25%.
В 2015 Google представила свою разработку — FaceNet. Благодаря огромному массиву данных, которые собирают сервисы Google, FaceNet достигла рекордной точности — 99,63%. Технологию, в частности, используют в Google Фото для сортировки изображений и автоматических отметок людей на них.
Amazon с 2018 года активно продвигает свой облачный сервис распознавания лиц под названием Rekognition, которым пользуются правоохранительные органы США. Система умеет распознавать до 100 человек на одном фото и искать их в базах данных, содержащих десятки миллионов лиц.
По данным Центра стратегических и международных исследований, а также Управления по науке и технологиям МВД США, лучшим решением в 2020 году было признано FRT: его точность распознавания составила 99,97%.
В России есть пять крупных игроков на рынке распознавания лиц:
NTechLab — разработчик нашумевшего приложения FindFace, которое использовали для поиска людей во «ВКонтакте» по фото. Сервис неоднократно оказывался в центре скандалов с нарушением приватности. Максимальная точность их алгоритмов для распознавания лиц — 99%. Компания также выступила подрядчиком для внедрения камер с распознаванием лиц в Москве.
Второй подрядчик московских властей в этой области — VisionLabs. Они также разрабатывали системы для московских камер и участвовали в других городских проектах. С недавних пор VisionLab стала частью экосистемы «Сбера», и теперь их разработки применяют, в том числе, для внедрения биометрии в банковских сервисах.
Группа ЦРТ в 2014 году первой внедрила систему распознавания лиц в спорте. Ее решения используются на стадионах «Газпром-Арена», «ВТБ-Арена» и других.
Что не так с распознаванием лиц в Москве?
В Москве действует одна из крупнейших в мире сетей с распознаванием лиц — более 200 тыс. камер общей стоимостью около 5 млрд руб.
Российскую технологию NTechLab признали лучшей в результате тестирования Национального института стандартов и технологий США. NTechLab вели совместные разработки с Genetec — поставщиком систем видеонаблюдения для американского правительства и спецслужб.
Систему для Москвы начали разрабатывать еще в 2015 году, а пилотный проект запустили в 2017-м: тогда это были 1,5 тыс. камер во дворах и подъездах. В 2018-м систему расширили, протестировав на чемпионате мира по футболу. Камеры помогли задержать около 100 нарушителей из базы уголовного розыска. В том же году с помощью камеры с распознаванием лиц задержали грабителя, находящегося в розыске МВД.
Московскую систему видеонаблюдения использовали во время пандемии в 2020 году. С ее помощью выявили более 200 нарушителей карантина и самоизоляции, которым пришлось выплатить штрафы.
Правозащитники указывают на опасность технологии для обычных граждан. Например, юрист Алена Попова неоднократно подавала иски к управлению МВД Москвы и московскому Департаменту информационных технологий с требованием запретить систему распознавания лиц на митингах.
Распознавание лиц и правда используют на митингах?
В феврале 2021-го появилась информация о том, что с помощью камер власти отслеживали участников митингов в Москве и привлекали их к ответственности. Полицейские останавливали людей на входе в метро или приходили к ним домой. Такое бывало и в других странах.
Во время протестов в Гонконге 2019-20 годов власти тоже использовали распознавание лиц, чтобы вычислять активистов. Для борьбы с этим протестующие использовали лазерные указки, маски с чужими лицами и проекторы для лица, а также громили столбы с камерами.
По мнению оппозиции, для распознавания используют программу Face++ от китайского стартапа Megvii. Эта система, предположительно, попала в черный список властей США за нарушение прав человека.
Еще один недавний пример — сайт Faces of the Riot, созданный студентом из Вашингтона. Он использовал приложение с открытым исходным кодом, чтобы извлечь лица из 827 видео, размещенных в соцсети Parler во время штурма Капитолия 6 января 2021 года. Затем он применил нейросеть для распознавания лиц, обученную на 200 тыс. фото из базы ФБР, и идентифицировал людей.
Какие еще проблемы есть у технологии сегодня?
👁️🗨️ Утечки. В данном случае в сеть утекают доступы к камерам наблюдения и результатам распознавания. За деньги можно проверить по фотографии, где и когда камеры засекли конкретного человека.
🤦 Ошибки в распознавании. В 2018 году технология распознавания лиц от Amazon ошибочно опознала 28 членов Конгресса США как преступников. Недавний пример — москвич Сергей Межуев, которого система распознавания лиц в метро ошибочно приняла за преступника в розыске. В итоге мужчину задержали, собрали все данные и не сняли подозрения, пока реальный подозреваемый не нашелся.
❌ Использование лиц без согласия. В США до недавнего времени для обучения нейросетей распознаванию лиц использовали датасеты с лицами из открытых источников. Готовые датасеты тоже были в открытом доступе. Однако сейчас их убрали, так как это нарушает законы о защите персональных данных. Теперь доступ к ним можно получить по запросу и только для исследовательских (некоммерческих) целей.
The New York Times опубликовала расследование, согласно которому система распознавания лиц ClearView использует фото из Facebook и Twitter, чтобы помогать полиции находить людей. Аналогичные претензии были и к NtechLab: у компании был доступ к фото пользователей в «ВКонтакте».
😠 Дискриминация и расизм. Для обучения нейросетей используют датасеты, которые содержат, в основном, фото людей титульной нации и расы. В итоге системы распознавания лиц плохо распознают азиатов, латиноамериканцев или афроамериканцев. Системы, которые используют в криминалистике, чаще указывают на чернокожих людей как на потенциальных преступников.
Исследование MIT от 2018 года показало, что алгоритмы Microsoft, IBM и китайского Megvii (FACE ++) очень часто ошибаются при идентификации темнокожих женщин по сравнению со светлокожими мужчинами.
Есть примеры дискриминации по полу: например, нейросеть, которая дорисовывает женским фото тело в бикини, а мужским — в костюме. Просто потому, что в сети большинство изображений именно такие.
👮 Использование технологии для манипуляции людьми. Оказавшись в руках властей, системы с распознаванием лиц вместе с базами персональных данных дают неограниченные возможности. Самый радикальный пример того, к чему это может привести — Китай.
Распознавание лиц в Китае: социальная антиутопия
В Китае распознавание лиц используют в полиции, аэропортах, на улицах, в общественном транспорте. Государство планирует распространить систему по всей стране: по данным CNBC, в конце 2018 года в Китае использовали более 200 млн камер наблюдения, а к концу 2021-го их число достигнет более 500 млн.
Одна из главных причин — внедрение системы социального рейтинга или кредита. Каждый гражданин страны получает положительные баллы за общественно-полезную деятельность, отсутствие нарушений, своевременную уплату налогов. За проступки баллы снимаются. Низкий или отрицательный рейтинг влечет разные последствия: отказ в выдаче кредита и социальных выплатах, запрет на вылет из страны и работу в определенных организациях.
Также при помощи этой технологии правительство Китая следит за представителями уйгурского этнического меньшинства. Сотни тысяч уйгуров поместили в города-гетто и лагеря для политзаключенных и всячески ограничивают их в перемещении.
Можно ли обмануть систему распознавания лиц?
Чтобы бороться с «умными» камерами, в ход идут специальные маски, проекторы, лазеры и другие приемы:
Однако все эти способы вряд ли помогут. Во-первых, мы до конца не знаем, по каким именно приметам нейросети распознают лица. Во-вторых, алгоритмы обучают по разным схемам и на разных датасетах. Чтобы их обмануть, нужно точно знать, как устроена конкретная нейросеть.
Можно, конечно, полностью скрыть лицо в публичных местах и на массовых мероприятиях. Но во многих странах — включая Россию и Китай — это запрещено законом.
Есть способы, которые помогают изменить уже готовые фото. Например, компания Generated Media создала Anonymizer: приложение, которое генерирует серию портретов на основе ваших фото и делает их неузнаваемыми для нейросетей.
Можно использовать специальную маску. К примеру, возьмем фото, на котором нейросеть опознала актрису Еву Лонгорию и немного изменим его:
Слева — исходное фото, справа — маска, наложенная на него, посредине — результат. Теперь алгоритм его не узнает, хотя для нас очевидно, что это та же самая женщина. Но и этот способ можно применить только если у вас есть доступ к архитектуре нейросети.
Как регулируют распознавание лиц в разных странах?
В ЕС и Великобритании действует самый жесткий регламент по защите данных — GDPR. Он запрещает любое посягательство на личную жизнь человека со стороны частных компаний и госорганов без его согласия. Это касается и систем распознавания лиц.
В США нет единого закона, который бы регулировал использование технологии. Ближе всех к европейскому GDPR по сути стоит Закон о конфиденциальности потребителей в Калифорнии (CCPA). В некоторых штатах действуют ограничения для полиции и других органов — например, в Орегоне, Вашингтоне, Техасе, Иллинойсе, Массачусетсе, Вермонте.
ИТ-корпорации настаивают на принятии законов на федеральном уровне. В 2020 году IBM объявила о прекращении продаж своих продуктов для распознавания лиц. Вслед за ними Amazon и Microsoft временно приостановили сотрудничество с госорганами в этой области. А в июле правозащитники из ACLU подали иск против ClearviewAI за нарушение закона штата Иллинойс о конфиденциальности биометрической информации.
В Китае распознавание лиц используют повсеместно, и у госорганов есть неограниченные возможности по применению технологии. С недавних пор биометрия является обязательной даже при регистрации телефонного номера.
В России есть закон о защите персональных данных. Но он направлен, в первую очередь, на сохранность самих данных: их необходимо защищать, чтобы предотвратить утечки. Права самих граждан, чьи данные используются, никак не защищены. Безопасность биометрических данных в частной сфере пока не регулируется, но у властей с 2019 года есть право использовать распознавание лиц без согласия граждан.
Какое будущее у этой технологии?
Эксперты считают, что в ближайшие пару лет распознавание лиц окончательно станет массовой технологией. Ее будут применять в «умных» и обычных гаджетах, для идентификации и оплаты, прохода в офисы и регистрации в аэропорту, а также для доступа к онлайн-сервисам и аккаунтам в соцсетях. В течение 15-20 лет мы полностью перейдем на биометрические паспорта. А вот обмануть алгоритмы или укрыться от камер с распознаванием лиц станет практически невозможно.
Это означает полную утрату приватности и частной жизни.