ทัวร์เดินชมโครงสร้างพื้นฐานการสอดส่องในซีแอตเทิล (2020)
(coveillance.org)- ทัวร์เดินในดาวน์ทาวน์ซีแอตเทิล ระบุชั้นของการเก็บข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในเมือง “อัจฉริยะ” แต่สังเกตเห็นได้ยาก ตลอดเส้นทาง 1.3 ไมล์ เช่น กล้องสอดส่อง, Amazon Go, ALPR, Acyclica, Washington State Fusion Center และไซต์ peering ของ AT&T
- กล้องสอดส่อง และ Amazon Go สามารถบันทึก วิเคราะห์ และแชร์ข้อมูลภาพ การซื้อ และการเคลื่อนไหวได้ โดย Amazon Go ติดตามพฤติกรรมในร้านผ่านกล้องบนเพดานและการเข้าออกด้วยแอป และอาจนำไปผสานกับการซื้อออนไลน์เพื่อเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์
- ALPR ส่งเวลา สถานที่ และหมายเลขป้ายทะเบียนของรถทุกคันที่วิ่งผ่านไปยังฐานข้อมูล โดยในซีแอตเทิลมีอย่างน้อย 99 ตัวแบบติดตั้งถาวรของ SDOT และรถที่ติดตั้งของ SPD 19 คัน และระบบของ SDOT เก็บป้ายทะเบียนได้ 37,000 รายการต่อ 24 ชั่วโมง หรือ 13.5 ล้านครั้งสแกนต่อปี
- Acyclica และ Washington State Fusion Center สามารถผสานข้อมูลการเคลื่อนไหวและกิจกรรมได้ผ่านประวัติตำแหน่งจาก MAC address ของแพ็กเก็ตค้นหา Wi‑Fi และการเข้าถึงฐานข้อมูลสาธารณะและเอกชนหลายแห่ง โดยขอบเขตของการยินยอม การเก็บรักษา และการแชร์ข้อมูลคือความเสี่ยงหลัก
- ไซต์ peering ของ AT&T คือสถานที่ที่ผู้ให้บริการสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลดิจิทัลอย่างอีเมล โทรศัพท์ และแชตอินเทอร์เน็ต และโครงสร้างพื้นฐานการสอดส่องของซีแอตเทิลเผยให้เห็นโครงสร้างที่มีทั้งภาคเอกชน ท้องถิ่น รัฐ สาธารณะ รัฐบาลกลาง และองค์กรธุรกิจ ซึ่งจัดการข้อมูลกันคนละแบบ
เป้าหมายและขอบเขตของทัวร์
- เส้นทาง 1.3 ไมล์ในดาวน์ทาวน์ซีแอตเทิลถูกออกแบบให้เป็นการฝึกมองหาชั้นต่าง ๆ ของเมือง “อัจฉริยะ” ในพื้นที่จริง โดยชั้นเหล่านี้เชื่อมโยงกับวิธีคิดที่ใช้เก็บและจัดเก็บข้อมูลชีวิตประจำวัน พร้อมให้เหตุผลรองรับการมีอยู่ของมัน
- เทคโนโลยีสอดส่องแต่ละแบบถูกจัดให้สังเกตได้ในพื้นที่จริงผ่านที่อยู่ รูปลักษณ์ หน้าที่ วิธีทำงาน ความหมายทางสังคม และคำถามชวนถกเถียง
- สิ่งที่ครอบคลุมคือ กล้องสอดส่อง, Amazon Go, เครื่องอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ, Acyclica, Washington State Fusion Center และไซต์ peering ของ AT&T
กล้องและการติดตามในร้านค้า
- กล้องสอดส่องพบได้บนเสา ราวกันตก ชายคา ดาดฟ้า ที่จอดรถ ทางเข้าออก ธนาคาร สี่แยก อาคารราชการ เพดานภายในอาคาร และใกล้แคชเชียร์ โดยยกตัวอย่างกล้องที่ 523 Union St
- กล้องสามารถบันทึกวิดีโอหรือข้อมูลอื่น ๆ แล้วเพิ่มเข้าไปในคลังบันทึกสะสม และอาจถูกสั่งให้หมุน ซูม หรือปรับระดับความสูงจากระยะไกลได้
- กล้องที่เชื่อมต่อเครือข่ายสามารถส่งภาพไปที่ใดก็ได้ผ่านอินเทอร์เน็ตหรือคลื่นวิทยุ รับคำสั่งจากที่ใดก็ได้ และเปิดให้ผู้อื่นดูสตรีมได้จากที่ใดก็ได้
- บันทึกจากกล้องอาจถูกใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบและแชร์ต่อได้ โดยผู้รับอาจเป็นทั้งหน่วยงานเอกชนอย่างเพื่อนบ้าน และหน่วยงานสาธารณะอย่างตำรวจท้องถิ่น
- ในกล้องสอดส่องอาจมีมุมมองที่เข้ารหัสไว้เพื่อบังคับว่า พฤติกรรมและผู้คนแบบใดจึงถือว่า “ปกติ” และมุมมองนี้อาจแพร่กระจายไปทั่วทั้งเครือข่ายการบังคับใช้ที่กล้องเชื่อมต่ออยู่
- Amazon Go อยู่ที่ 2131 7th Ave ดูภายนอกเหมือนร้านสะดวกซื้อ แต่ต้องสแกนแอปเพื่อเข้าและไม่มีพนักงานแคชเชียร์
- Amazon Go ใช้กล้องบนเพดานติดตามการเคลื่อนไหวของผู้บริโภคในร้านเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมการเลือกดูสินค้า
- Amazon สามารถเรียนรู้เกี่ยวกับผู้ใช้มากขึ้นจากรูปแบบการซื้อ เช่น หากซื้อของตกแต่ง Hanukkah ก็อาจคาดเดาว่าเป็นชาวยิว หรือเชื่อมโยงอาหารบางชนิดกับปัญหาสุขภาพบางอย่าง
- ข้อมูลการซื้อในร้านของ Amazon Go อาจถูกผสานกับการซื้อบน Amazon ออนไลน์ ทำให้การคาดการณ์แม่นยำยิ่งขึ้น
- รูปแบบเหล่านี้อาจตอกย้ำภาพเหมารวม และกรณีที่ Google Photos จัดรูปคนผิวดำเป็น “gorilla” ก็แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงนี้
- ไม่มีการกำกับดูแลหรือความโปร่งใสว่า Amazon ทำอะไรกับความรู้เกี่ยวกับผู้ใช้ และข้อมูลอาจถูกขายให้บุคคลที่สามโดยไม่มีความยินยอม
การติดตามป้ายทะเบียนรถและอุปกรณ์ Wi‑Fi
- เครื่องอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ (ALPR) เป็นกล้องขนาดเล็กที่ถ้าติดตั้งถาวรจะอยู่บนเสาในจุดที่รถสัญจรหนาแน่น และถ้าเป็นแบบเคลื่อนที่ก็จะติดอยู่บนรถตำรวจ
- ALPR ถ่ายป้ายทะเบียนของรถทุกคันที่ผ่านไป แล้วส่งเวลา สถานที่ และหมายเลขป้ายทะเบียนไปยังฐานข้อมูล ทำให้หน่วยงานสามารถลงมือจากข้อมูลอย่างเช่น “ตรวจพบ ABC1234 ที่แยก Pike กับ Pine เวลา 13:20 น.”
- ในซีแอตเทิลมี ALPR อยู่ 3 ประเภท คือ ALPR แบบติดตั้งถาวรของ SDOT, ALPR แบบเคลื่อนที่ของ SPD สำหรับบังคับใช้กฎหมายจอดรถ และ ALPR แบบเคลื่อนที่ของ SPD สำหรับงานบังคับใช้กฎหมายทั่วไป
- ALPR แบบติดตั้งถาวรของ SDOT ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ด้านการจราจรและการประเมินเวลาเดินทาง ส่วน ALPR ของตำรวจสำหรับงานบังคับใช้กฎหมายสามารถแจ้งเจ้าหน้าที่ได้โดยตรงเมื่อพบป้ายทะเบียน “ที่ต้องการตัว”
- ระบุว่าข้อมูล ALPR ของตำรวจอาจถูกเก็บได้นานถึง 90 วัน ส่วนข้อมูล ALPR ประเภทอื่นจะถูกลบทันที
- ในซีแอตเทิลมี ALPR แบบติดตั้งถาวรของ Seattle Department of Transportation อย่างน้อย 99 ตัว และรถของ Seattle Police Department ที่ติดตั้งระบบนี้ 19 คัน
- ระบบ ALPR ของ SDOT ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง และเก็บป้ายทะเบียนได้ 37,000 รายการต่อ 24 ชั่วโมง หรือ 13.5 ล้านครั้งสแกนต่อปี
- ALPR เก็บข้อมูลป้ายทะเบียนของรถอย่างครอบคลุมแม้รถนั้นจะไม่ได้เกี่ยวข้องกับข้อสงสัยอาชญากรรม และในระดับประเทศมีการเก็บป้ายทะเบียนนับพันล้านรายการต่อปี
- กฎระเบียบเกี่ยวกับการใช้ ALPR และข้อมูลที่เก็บนั้นแทบไม่มีเลย ทั้งในระดับสหรัฐฯ และในซีแอตเทิล ทำให้หน่วยงานเจ้าของระบบเป็นผู้เลือกเองว่าจะเก็บข้อมูลไว้นานแค่ไหนหรือจะใช้ติดตามการเคลื่อนที่ของรถหรือไม่
- ตาม EFF หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายจำนวนมากแชร์ข้อมูลป้ายทะเบียนให้กันโดยตรง และในบางกรณีก็แชร์ข้ามพรมแดนด้วย
- ข้อมูล ALPR ยังเข้าไปอยู่ในฐานข้อมูลเอกชนอย่าง Thomson Reuters CLEAR และทั้งหน่วยงานรัฐกับบริษัทเอกชนสามารถซื้อสิทธิ์เข้าถึงได้
- แม้ SDOT และ SPD ในซีแอตเทิลจะบอกว่าไม่ได้แชร์ข้อมูลระบบ ALPR กันโดยตรง แต่ก็ยังไม่ชัดเจนว่าหน่วยงานใดสามารถเข้าถึงได้ผ่านการร้องขอ
- ALPR เป็นเทคโนโลยีสอดส่องที่มีมานาน โดยถูกประดิษฐ์และทดสอบครั้งแรกในสหราชอาณาจักรเมื่อปี 1984 เพื่อหารถที่ถูกขโมย และใช้ optical character recognition (OCR) ของ computer vision เพื่อประเมินตัวอักษรและตัวเลขในภาพป้ายทะเบียนแบบเชิงความน่าจะเป็น
- ข้อมูลป้ายทะเบียนมีความเสี่ยงเรื่อง scope creep คือการขยายการใช้งานออกนอกบริบทและวัตถุประสงค์เดิม เช่น ใช้เพื่อการสืบสวนโดยเอกชนหรือโฆษณาแบบปรับเฉพาะบุคคล
- ในปี 2015 California และ Minnesota ผ่านกฎหมายเข้มงวดที่จำกัดการแชร์ข้อมูล ALPR และ Minnesota ยังห้ามหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายถ่ายภาพผู้โดยสารในรถด้วย
- Acyclica อยู่ตรงหัวมุม Spring & 5th และ Spring & 4th ลักษณะเป็นอุปกรณ์ทรงกลมแบนสีดำติดอยู่บนตู้ควบคุมสัญญาณไฟจราจร
- อุปกรณ์ของ Acyclica สร้างเครือข่าย Wi‑Fi ปลอม และติดตามโทรศัพท์มือถือในรถที่ผ่านไปซึ่งพยายามเชื่อมต่อกับเครือข่ายนั้น
- โทรศัพท์มือถือมีตัวระบุเฉพาะที่เรียกว่า MAC address และจุดติดตั้ง Acyclica หลายแห่งสามารถใช้ติดตามตำแหน่งของบุคคลขณะเดินทางผ่านเมืองได้
- โทรศัพท์มือถือหรือแล็ปท็อปจะส่ง probe packet ออกมาเพื่อเชื่อมต่อ Wi‑Fi อัตโนมัติ และแพ็กเก็ตนี้มีทั้ง MAC address และรายชื่อเครือข่าย Wi‑Fi ที่เคยพยายามเชื่อมต่อมาก่อน
- Acyclica ฟัง probe packet เหล่านี้และบันทึกว่าพบ MAC address เดียวกันที่ไหนบ้าง เพื่อสร้างประวัติตำแหน่ง
- ก่อนติดตั้ง Acyclica ไม่มีการขอความยินยอมจากสาธารณะ และประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลกับความยินยอมจึงกลายเป็นข้อถกเถียงหลัก
- รัฐบาลเมือง Seattle อาจให้คำมั่นเกี่ยวกับข้อมูลได้ แต่ในทางประวัติศาสตร์ข้อมูลที่หน่วยงานรัฐเก็บมักถูกเก็บไว้นานกว่าที่สัญญาไว้ หรือถูกแชร์กับ ICE หน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย และกึ่งเอกชนอย่าง Palantir เพื่อนำไปใช้จำกัดการเคลื่อนไหวของชุมชนชายขอบ
Washington State Fusion Center
- Washington State Fusion Center (WSFC) อยู่ใน Abraham Lincoln Building ที่ 1110 3rd Ave, Seattle เป็นพื้นที่ทำงานของทีมขนาด 15–30 คน รวมถึงเจ้าหน้าที่ข่าวกรองประจำจาก Seattle Police, County Sheriff และเจ้าหน้าที่สืบสวนกับนักวิเคราะห์ของรัฐ
- เจ้าหน้าที่ WSFC เชื่อมต่อกับหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายทั้งหมดในรัฐผ่าน State Intelligence Network และเข้าถึง FBI Field Intelligence Group กับ Puget Sound Joint Terrorism Task Force ผ่านระบบคอมพิวเตอร์และช่องทางที่ปลอดภัย
- Fusion Center เกิดขึ้นหลังเหตุการณ์ 9/11 พร้อมกับ Intelligence Reform and Terrorism Prevention Act ปี 2004 และขยายจาก 18 ศูนย์แรกไปเป็น 78 ศูนย์ที่ได้รับการรับรองในปัจจุบัน
- Fusion Center สนับสนุนยุทธศาสตร์ต่อต้านการก่อการร้ายระดับชาติที่ส่งเสริมการแชร์ข่าวกรองระหว่างหน่วยงานท้องถิ่น หน่วยงานระดับชาติ บริษัทเอกชน และกองทัพ
- Fusion Center ส่วนใหญ่อยู่ในศูนย์กลางเมือง ที่ซึ่งหน่วยงานความปลอดภัยสาธารณะ ดับเพลิง รับมือเหตุฉุกเฉิน ผู้ให้บริการสาธารณสุข และหน่วยรักษาความปลอดภัยเอกชนมารวมตัวกัน
- Fusion Center ถูกกำหนดให้ต้องมีการมีส่วนร่วมจากภาคเอกชน และลำดับความสำคัญจึงแยกออกไประหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียระดับท้องถิ่น ระดับรัฐบาลกลาง และภาคเอกชน
- การละเมิดความเป็นส่วนตัวและการสอดส่องทางการเมืองเป็นความกังวลที่ผูกกับ Fusion Center โดย Pacifying the Homeland: Intelligence Fusion and Mass Supervision ของ Brendon McQuade มองว่าโครงสร้างอันสับสนของหน่วยประสานงานหลายแห่งทำให้การเปิดโปงการตำรวจทางการเมืองแบบ COINTELPRO ทำได้ยากขึ้น
- รายงาน ACLU เกี่ยวกับ Fusion Center ที่ Cato Institute สรุประบุว่า North Texas Fusion System จัดให้ล็อบบี้ยิสต์มุสลิมเป็นภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น และ Maryland State Police นำข้อมูลนักกิจกรรมต่อต้านโทษประหารและต่อต้านสงครามเข้าสู่ฐานข้อมูลก่อการร้ายของรัฐบาลกลาง
- เมื่อ Occupy Phoenix พุ่งเป้าไปที่ ALEC เพราะความสัมพันธ์เชิงผลประโยชน์กับ ICE และบทบาทในการผลักดันกฎหมายที่เปิดทางให้มีการทำ racial profiling ต่อผู้ขับขี่เชื้อสายลาติน Arizona Fusion Center ได้ติดตาม Occupy Phoenix และมอบหมายตำรวจให้ติดต่อกับ ALEC
- ACTIC ให้ข้อมูลแก่ ALEC รวมถึงรายชื่อ “persons of interests” ที่เกี่ยวข้องกับการประท้วงการประชุม ALEC และคนเหล่านี้ต่อมากลายเป็นเป้าหมายการจับกุม
- Fusion Center โดยมากไม่ได้เก็บข้อมูลที่เข้าถึงได้ส่วนใหญ่ไว้เองโดยตรง แต่เจรจาสัญญาเพื่อเข้าถึงฐานข้อมูลเดิมจากระยะไกล
- Fusion Center สามารถหลีกเลี่ยงกลไกคุ้มครองความเป็นส่วนตัวและซื้อสิทธิ์เข้าถึงฐานข้อมูลเอกชน เช่น ฐานข้อมูล ALPR ของ Vigilant เพื่อให้ได้ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับบุคคลที่ไม่มีประวัติอาชญากรรม
- ฐานข้อมูลที่ WSFC ใช้มี Law Enforcement Information Exchange (LINX), FBI Systems, WAFUSION Intake Log, Regional Information Sharing System Database (RISS), Homeland Security State and Local Intelligence Community, Law Enforcement Online (LEO), Washington State Emergency Management Department และ DHS Infrastructure Protection Protective Security Advisor (LENS, IRIS)
- โครงสร้างแบบกระจายศูนย์ซึ่งเป็นจุดแข็งของ Fusion Center ก็เป็นจุดอ่อนเช่นกัน เพราะสายการบังคับบัญชาที่แตกเป็นส่วน ๆ อาจก่อให้เกิดความขัดแย้งและความสับสนระหว่างวาระของหน่วยงานที่แข่งขันกัน
- หลังเหตุการณ์ใหญ่ ๆ ดูเหมือนว่าความต้องการความโปร่งใสและความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวจะมีผลอยู่บ้าง และการยื่นคำขอบันทึกสาธารณะอาจเป็นเครื่องมือในการเฝ้าดูวาระของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่รับส่งคำขอข้อมูลกับ Fusion Center
- ศูนย์กลางหลักของ Fusion Center ได้รับเงินจากเงินอุดหนุนของรัฐบาลกลาง แต่โปรแกรมรายตัวมักได้รับงบแยกต่างหากจากเงินอุดหนุนตามภาคส่วน เช่น การศึกษา สุขภาพ หรือย่านชุมชน ดังนั้นการป้องกันไม่ให้ก่อตั้งตั้งแต่ต้นอาจเป็นการแทรกแซงที่มีประสิทธิภาพที่สุด
- กรณีที่นักธุรกิจชาวยุโรปสองคนถูกแจ้งในปี 2007 บน Washington State Ferry เพราะ “ดูน่าสงสัย” แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของการรายงานโดยบุคคลผ่านโครงการ Nationwide Suspicious Activity Reporting (SAR)
- กรณีที่เป็นที่รู้จักใน Seattle คือ Phil Chinn นักศึกษาจาก Evergreen State College ซึ่งถูกจับระหว่างการประท้วงต่อต้านสงครามที่ท่าเรือในเดือนพฤษภาคม 2007 โดยเจ้าหน้าที่ข่าวกรองทหารได้แทรกซึมเข้าไปในกลุ่มนักกิจกรรมและเผยแพร่ข้อมูลผู้ประท้วงผ่าน Fusion Center
- ที่ Camden ตำรวจ Camden County ชุด “ปฏิรูป” ใหม่ได้เปิด Fusion Center ชื่อ Real Time Tactical Operations Intelligence Center ซึ่งเป็นตัวขับเคลื่อนเมืองสอดส่องที่มีกล้อง, ShotSpotter เครื่องตรวจจับเสียงปืน, ALPR และหอคอยสังเกตการณ์เคลื่อนที่
- การติดต่อกับชุมชนในรูปแบบ community policing ของ Camden กลายเป็นกิจกรรมเก็บข่าวกรอง และกระแสข้อมูลต่าง ๆ ไหลเข้าสู่ Fusion Center เพื่อใช้วิเคราะห์เชิง “คาดการณ์” แล้วส่งตำรวจไปยังบล็อกที่ถูกจับตา
ไซต์ peering ของ AT&T และการดักฟังของ NSA
- ไซต์ peering ของ AT&T ที่ 1122 3rd Avenue เป็นอาคารสูงไม่มีหน้าต่างอยู่หลังป้ายรถเมล์ และมีโลโก้กับประติมากรรมของ AT&T อยู่ด้านหน้า
- ไซต์ peering คืออาคารที่ผู้ให้บริการสื่อสารอย่าง AT&T ใช้แลกเปลี่ยนข้อมูลดิจิทัล เช่น อีเมล โทรศัพท์ และแชตอินเทอร์เน็ต
- ไซต์ peering ที่ข้อมูลมารวมกันเป็นจุดที่เหมาะอย่างยิ่งให้หน่วยข่าวกรองอย่าง NSA ดักฟังและบันทึกข้อมูล
- ไซต์ peering เป็นอาคารสำคัญสำหรับเครื่องจักรมากกว่าสำหรับคน จึงมักเป็นอาคารเสริมความแข็งแรง สูง และไม่มีหน้าต่าง อยู่ใกล้ศูนย์ข้อมูลกลางในเมือง และมักอยู่ใกล้ศูนย์ของหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายหรือข่าวกรอง
- สถานที่ AT&T+NSA ในซีแอตเทิลแห่งนี้คือหนึ่งในห้องดักฟัง (wiretap room) 8 แห่งของโครงการสอดส่อง NSA FAIRVIEW ที่ The Intercept รายงานไว้
- AT&T เป็นที่รู้จักว่ามี “extreme willingness to help” ในการช่วยเหลือ NSA
- AT&T มีเครือข่ายขนาดใหญ่ จึงทำ peering กับผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตรายอื่นเพื่อแลกความจุของเครือข่าย โดยให้โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพของทั้งสองเครือข่ายมาพบกันในอาคารเดียวเพื่อรับส่งข้อมูล
- NSA สามารถแอบฟังการแลกเปลี่ยนนี้และค้นหาการสื่อสารที่ถูกเก็บรวบรวมได้ผ่านวิธีการที่ไม่เปิดเผย
คำถามที่ยังคงอยู่
- การอภิปรายหลังจบทัวร์ถูกออกแบบมาเพื่อถามว่าเราจะออกจากเมือง “อัจฉริยะ” ได้อย่างไร การสอดส่องในแต่ละเมืองของสหรัฐฯ ต่างกันอย่างไร และชั้นของการสอดส่องจากภาคเอกชน ท้องถิ่น รัฐ สาธารณะ รัฐบาลกลาง และองค์กรธุรกิจ แยกจากกันและปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร
- แต่ละจุดแวะในซีแอตเทิลไม่ได้ชี้ให้เห็นเพียงอุปกรณ์ชิ้นเดียว แต่แสดงให้เห็นโครงสร้างที่ภาพวิดีโอ การซื้อ ป้ายทะเบียน ตัวระบุ Wi‑Fi การเข้าถึงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน และโครงข่ายสื่อสารหลัก ต่างร่วมกันบันทึกผู้คนและการเคลื่อนไหวในคนละชั้น
1 ความคิดเห็น
ความคิดเห็นจาก Hacker News
ดูเหมือนว่านี่จะกลายเป็น สภาวะปกติแบบใหม่ ไปแล้ว
มีคนโดนขโมยรถใน Seattle แล้วตำรวจไปหยุดคนที่กำลังขับรถคันนั้นอยู่และเจอรถคืนได้ ในรถมีเอกสารที่มีชื่อของคนนั้น อาวุธ และชุดทำงานติดป้ายชื่ออยู่ในท้ายรถ คนคนนั้นเป็นเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย และยังมีพยานในละแวกนั้นด้วย
แม้หลักฐานจะกองเป็นภูเขา แต่อัยการก็ไม่ฟ้อง โดยบอกว่าถ้าไม่มีวิดีโอที่เห็นตอนขโมยรถโดยตรง คณะลูกขุนใน Seattle คงไม่ตัดสินว่ามีความผิด ตอนนี้คณะลูกขุนคุ้นชินไปแล้วว่าต้องมีวิดีโอถึงจะเกินข้อสงสัยอันสมเหตุสมผล และบางครั้งต่อให้มีวิดีโอก็ยังไม่พอ
อาชญากรรมไม่ถูกฟ้องร้อง อาชญากรก็รู้เรื่องนั้น และผลก็คือมีอาชญากรรมกับอาชญากรเพิ่มขึ้น ต่อให้เข้าคุกก็มักจะอยู่แค่ 24 ชั่วโมงถึงไม่กี่สัปดาห์ และทุกคนก็รู้จักกันหมดจนแทบเหมือนงานรวมรุ่นค่ายพักแรม
เมื่อก่อนจะมีการส่งต่อรายการ BOLO หรือ “บุคคลที่ต้องเฝ้าระวัง” แบบไม่เป็นทางการพร้อมตารางรูป mugshot เพื่อให้ธุรกิจและองค์กรป้องกันตัวเองได้ แต่ตอนนี้รูป mugshot ไม่เปิดเผยแล้ว ก็ทำแบบนั้นไม่ได้ สุดท้ายเลยยิ่งนำไปสู่การโปรไฟล์จากรูปลักษณ์มากขึ้น
แล้วก็ตามมาด้วยการสอดส่องที่มากขึ้นอีก
ต้องเป็นลูกขุนบ่อยแค่ไหนถึงจะเรียกว่าคุ้นชินกับอะไรสักอย่างได้? ผมเคยได้รับจดหมายเรียกเป็นลูกขุนหลายครั้ง แต่พอเช็กคืนก่อนหน้าก็ได้รับการยกเว้นทุกครั้ง
ปัญหาอยู่ที่อัยการ หรือก็คือรัฐบาลท้องถิ่นที่ไร้ความสามารถมากกว่าไม่ใช่หรือ? หรือสุดท้ายคณะลูกขุนอาจจะไปถึงขั้นคิดว่า “วิดีโอก็อาจถูกตำรวจที่มีอคติปลอมขึ้นมาได้” แล้วบอกว่าหลักฐานวิดีโอก็ยังไม่พออีกก็ได้
ผมสงสัยว่าข้อความที่ว่า “ภายในกล้องสามารถเข้ารหัสวิธีการมองหลายแบบไว้ได้ รวมถึงสายตาที่บังคับฉันทามติทางสังคมเกี่ยวกับพฤติกรรมและบุคคลแบบใดที่ถือว่า ‘ปกติ’” หมายความว่าอะไร
คำว่า “ชนิดของสายตา” ฟังดูเหมือนเป็นภาษาที่มีแต่คนที่ผ่านการฝึกวิจารณ์เชิงจริยธรรมแบบเฉพาะและแปลกมากเท่านั้นที่จะเข้าใจ สำหรับคนทั่วไป มันอ่านได้ประมาณว่า “กล้องนี้สามารถตรวจจับได้ว่าคนกำลังทำตัวแปลกและเป็นอันตรายหรือไม่” และคนส่วนใหญ่ก็น่าจะชอบแบบนั้น
ปัญหาของ Seattle คือบนถนนมีคนที่ทำตัวแปลกและอันตรายอยู่มากจนหาตัวได้โดยไม่ต้องมีเครือข่ายกล้องอยู่แล้ว แต่ตำรวจกลับดูเหมือนถูกสั่งอย่างเข้มงวดว่าอย่าทำอะไรเลย
ตัวอย่างเช่น คนเมาที่ไปฉี่ใส่ต้นไม้ตรวจพบและจัดประเภทได้ง่าย จึงอาจถูกบังคับใช้กฎหมายอย่างเข้มข้น แต่การคุกคามด้วยคำพูดที่ร้ายกาจซึ่งซ่อนอยู่หลังท่าทางสุภาพอาจถูกมองข้ามเพราะไม่มีข้อมูลหรือจับได้ยาก
ถ้าให้ระบบสอดส่องอัตโนมัติมาตัดสินผู้คน ในที่สุดมันก็ย่อมส่งผลต่อการตัดสินร่วมกันของพวกเราด้วย
ท้ายที่สุดมันก็หมายถึงการเอาภาพและวิดีโอจากกล้องมาใส่การตัดสินเชิงคุณค่าให้กับพฤติกรรม
ถ้าอ่านระหว่างบรรทัด ผู้เขียนก็ดูเหมือนกำลังวิจารณ์แนวทางการบังคับใช้กฎหมายต่อการใช้/ค้ายา การอยู่อาศัยในเต็นท์บนถนน และเรื่องทำนองนั้น
เพียงแต่ภาษาที่ใช้ฟังดูเหมือนภาษาผู้เชี่ยวชาญทางวิชาการเฉพาะทาง เลยทำให้ดูเหมือนถูกต้องและมีอำนาจโดยอัตโนมัติ
ต่อให้ไอเดียน่าสนใจ ภาระทางทฤษฎี ก็ขัดขวางการสื่อสาร และผลลัพธ์อย่างดีก็ดูเก้งก้าง อย่างแย่ก็คือหยิ่งยโสจนทนไม่ไหว
ผมพยายามเตือนนักวิชาการที่รู้จักอย่างนุ่มนวลว่าภาษาลักษณะนี้ขัดขวางการสื่อสารกับคนนอกวงวิชาการและทำให้ความคิดส่งต่อไปไม่ได้มากแค่ไหน พูดตามตรง นักวิชาการหลายคนคงเผลอแสวงหาปฏิกิริยาเชิงบวกจากเพื่อนร่วมวงการโดยไม่รู้ตัว จนถลำไปใช้ภาษาห้องเรียนที่เข้าใจยากโดยไม่รู้ตัว
ต้องยอมรับว่าอเมริกาไม่ใช่ ดินแดนแห่งเสรีภาพ อีกต่อไปแล้ว
รัฐบาลกับบริษัทยักษ์ใหญ่สมคบกันเพื่อรีดเงินให้ได้มากที่สุด และคอยสอดส่องไม่ให้คุณไปก่อ “การก่อการร้ายที่ไม่อาจเอ่ยได้” อย่างเช่นถือป้ายประท้วงผิดอัน
ตัวอย่าง: https://www.techradar.com/pro/quote-of-the-day-by-oracle-co-...
ในฐานะพลเมือง เราต้องรู้ว่าเราให้ความสำคัญกับสิทธิใดมากที่สุด และต้องรู้ด้วยว่าจะสร้างความเปลี่ยนแปลงผ่านการลงคะแนน การประท้วง การถกเถียง การมีส่วนร่วมของพลเมือง และการสนับสนุนทางการเงินได้อย่างไร
ยกตัวอย่างเช่น ในอเมริกามีสิทธิในการครอบครองอาวุธ
การประท้วงอย่างสันติพร้อมอาวุธเคยเป็นวิธีที่ทรงพลังในทางประวัติศาสตร์ในการเตือนผู้มีอำนาจว่า อำนาจนั้นมาพร้อมหน้าที่ในการปกป้องประชาชน หากอำนาจถูกใช้อย่างมิชอบ ประชาชนก็มีสิทธิจะตอบโต้ผ่านสิทธิในการครอบครองอาวุธ การดำเนินการทางกฎหมายร่วมกันในฐานะพลเมือง และความยุติธรรมภาคประชาชน สิทธิในการเริ่มกระบวนการทางกฎหมายไม่ได้มีเฉพาะผู้ดำรงตำแหน่งที่มาจากการเลือกตั้งระดับรัฐ ท้องถิ่น หรือรัฐบาลกลางเท่านั้น
เว็บไซต์นี้มี สำนวนแบบโรงเรียนศิลปะโพสต์โมเดิร์น มากเกินไป เช่น “เข้ารหัสวิธีการมอง” หรือ “สายตา”
เนื้อหาเองก็น่าสนใจอยู่บ้าง แต่ถ้าใช้ภาษาธรรมดากว่านี้ก็น่าจะเข้าถึงง่ายกว่า
อย่าง “ส่งข้อมูลไปยังที่เก็บส่วนกลาง (ที่เรียกว่าฐานข้อมูล)” นี่คือเพิ่งได้เรียนรู้คำว่า database วันนี้หรือไง?
“Amazon สามารถรู้จักคุณมากขึ้นจากรูปแบบการซื้อ” นี่มันเป็นข่าวใหม่สำหรับใครกัน? รู้สึกเสียมารยาท
ส่วน “สามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายได้ (ผ่านอินเทอร์เน็ตหรือคลื่นวิทยุ)” ก็ไม่ใช่สิ่งที่ควรเอาคลื่นวิทยุกับอินเทอร์เน็ตมาเทียบกันตรงๆ
ฉันก็ไม่ชอบที่เว็บไซต์ไปยึดรูปแบบเมาส์พอยน์เตอร์ด้วย ให้ความรู้สึกคล้ายกันคือไม่ค่อยเคารพผู้อ่าน
แต่อีกด้านหนึ่ง บทความนี้ก็คงไม่ได้เขียนมาเพื่อพวกฟอรัมฟาสซิสต์เทคโนโลยียุคหินอย่างพวกเราหรอก
บทความนี้มี ความไม่แม่นยำทางเทคนิค มากเกินกว่าจะรับเอาอย่างจริงจังได้ และคงยากจะไล่เก็บทั้งหมดในที่นี้
ทิศทางโดยรวมพอจะถูกอยู่ แต่ผู้เขียนดูจะรู้น้อยมากเกี่ยวกับกล้องเฝ้าระวังกับความสามารถของมัน วิธีแยก ALPR ออกจากกล้องควบคุมการจราจร และรายละเอียดทำนองนั้น
ฉันไม่ได้ชอบการสอดส่องที่ไม่จำเป็น แต่ในเมืองต่างๆ ก็มีคนและเด็กถูกยิงกันอยู่ทั่ว และคณะลูกขุนกับผู้พิพากษาก็ดูเหมือนจะไม่อยากทำอะไรเลยหากไม่มีหลักฐานวิดีโอหรือภาพถ่ายของอาชญากรรม
ในกรณีนี้ ฉันยอม แลกเสรีภาพบางส่วนเพื่อความปลอดภัย แบบตรงตัวเลย อยากจะบอกว่าไว้พอควบคุมอาชญากรรมได้แล้วค่อยมาคุยกันเรื่องยกเลิกมัน แต่ก็รู้ว่านั่นไม่สมจริง
ไม่ควรมีเหตุผลที่ว่าเพียงเพราะไม่มีวิดีโอสตรีม 4K 60FPS ของเหตุการณ์ จึงฟ้องคดียิงกัน แทงกัน หรือปล้นไม่ได้ พนักงานสืบสวนควรกลับไปทำงานของตัวเองได้แล้ว
มันคล้ายกับการพูดว่า “คนไปทำงานไม่ทันเวลา เราจึงต้องขยายทางด่วนต่อไปเรื่อยๆ”
คำอธิบายที่ว่า “probe packet มี MAC address และรายชื่อเครือข่าย Wi‑Fi ทั้งหมดที่อุปกรณ์เคยพยายามเชื่อมต่อ ซึ่งเปิดเผยข้อมูลได้มาก” นั้น โดยรวมแล้วไม่ตรงกับอุปกรณ์สมัยใหม่
อุปกรณ์รุ่นใหม่ส่วนใหญ่ส่ง broadcast/wildcard probe เพื่อหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของรายการเครือข่ายที่ต้องการ เท่าที่ฉันรู้ directed probe จะถูกส่งเฉพาะกับ AP ที่ซ่อนอยู่เท่านั้น
สำหรับของอย่างกล้อง Flock ฉันก็ยังลังเลมากอยู่
ด้านหนึ่งฉันเข้าใจว่ามันสามารถเพิ่มความสามารถของตำรวจในการคลี่คลายคดีได้อย่างมาก โดยเฉพาะการขโมยรถ ถ้ามีเครือข่ายกล้องกว้างพอ ก็น่าจะติดตามรถที่ถูกขโมยได้เร็วมาก
แต่สิ่งที่กังวลเสมอคือความเป็นไปได้ของการใช้ในทางที่ผิด ต่อให้คุณเชื่อรัฐบาลชุดปัจจุบัน นั่นก็ไม่ได้แปลว่าคุณเชื่อรัฐบาลในอนาคต แล้วถ้าเทคโนโลยีนี้ถูกใช้เพื่อติดตามและเฝ้าดูคนอย่างนักข่าวสืบสวนล่ะ? ในบางรัฐก็เพิ่งผ่านกฎหมายที่ทำให้งานข่าวสืบสวนยากขึ้นแล้วด้วย การขยายกฎหมายในอนาคตเพื่อทำให้การใช้อย่างไม่เหมาะสมกลายเป็น “ถูกกฎหมาย” ก็ไม่ใช่เรื่องเกินจินตนาการ
อีกข้อกังวลที่ชัดเจนคือเรื่องอย่างข้อมูลรั่วหรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต อุปกรณ์จำนวนมากที่ใช้งานอยู่ตอนนี้ก็มีการเปิดเผยช่องโหว่ความปลอดภัยร้ายแรงไปแล้ว
จุดที่ติดคือจะหาสมดุลระหว่างประโยชน์มหาศาลของเทคโนโลยีนี้กับต้นทุนของมันอย่างไร รัฐบาลและคนส่วนใหญ่ดูจะไม่ค่อยสนใจการสอดส่องขนาดใหญ่ จึงน่าจะหยุดการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ได้ยาก ทุกครั้งที่คุยเรื่องนี้กับคนที่ไม่ใช่สายเทค ก็แทบไม่เคยเจอใครสนใจเลย จนหลายครั้งฉันเลิกพูดถึงมันไปแล้ว ตรงกันข้าม หลายคนกลับสนับสนุนมาก เพราะการเข้าใจต้นทุนมันต้องมีความรู้ทางเทคนิคอยู่บ้าง เลยดูเหมือนพวกเขาไม่เข้าใจด้านแลกเปลี่ยน เห็นแต่ข้อดีแต่จับข้อเสียไม่อยู่
ท้ายที่สุด คนส่วนใหญ่มักต้องการความปลอดภัย และกล้องพวกนี้ก็อาจเพิ่มความปลอดภัยได้จริง เราจะรักษาสมดุลระหว่าง ความปลอดภัยกับมาตรการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวที่เหมาะสม ได้ไหม?
เราจะหาทางแก้ ต้นตอของอาชญากรรม อย่างความสิ้นหวัง ความโลภ ความกลัว การไม่เข้าใจและไม่เห็นอกเห็นใจผู้อื่น ได้ไหม?
รัฐบาลกับ ICE ก็ใช้อย่างมิชอบอย่างหนักมานานแล้ว หวังว่าระบบเลือกตั้งจะยังทำงานดีพอที่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นได้
ทั้งที่มีกล้องแบบนี้หลายล้านตัวทั่วประเทศ พอถามว่ามีคุณค่าอะไร Flock กับตำรวจก็ยกตัวอย่างได้เพียงครั้งละหนึ่งหรือสองเคสของการป้องกันหรือคลี่คลายคดี ส่วนใหญ่ก็ประมาณ “ตามจับหัวขโมยได้หลังเกิดเหตุ” หรือ “กันคนคุ้ยถังขยะได้” เท่านั้น
ลองหา Samantha Guthrie แล้วค่อยกลับมาคุยกันใหม่
ตำรวจ Seattle บอกว่ามัน “เป็นไปไม่ได้” ที่จะเอาภาพตอนจักรยานของฉันถูกขโมยจากใต้ กล้องรักษาความปลอดภัย ของสถานีรถไฟฟ้ารางเบามาได้ ทั้งที่มันเกิดขึ้นตรงนั้นพอดี
คำอธิบายที่ว่า “อุปกรณ์ส่งเสียงตะโกนข้อมูลส่วนตัวออกไปสู่โลกผ่านสิ่งที่เรียกว่า probe packet โดย probe packet มี MAC address และรายการเครือข่าย Wi‑Fi ที่เคยพยายามเชื่อมต่อ” อาจจะจริงในยุค 2010s แต่ตอนนี้ไม่ใช่แล้ว
ทุกวันนี้ การสุ่ม MAC address เป็นมาตรฐาน และรายการเครือข่าย Wi‑Fi ในอดีตก็ไม่ถูก broadcast อีกต่อไป