Flock посилила правила для камер поліції
Flock скорочує термін зберігання даних і робить Audit Assistance обов’язковим, але принцип роботи цього інструменту досі не розкрито.
Flock, яка розробляє технології спостереження, оголосила про нові правила та інструменти для своїх систем автоматичного зчитування номерних знаків. Компанія каже, що зміни мають зменшити зловживання і зробити правоохоронців, які користуються системою, більш підзвітними.
Найбільше уваги привернув Audit Assistance — Flock називає його ключовим елементом контролю. Проте компанія досі не пояснила детально, як саме цей інструмент працює на практиці. Тому новина важлива не лише як оновлення продукту, а і як спроба відповісти на давню критику щодо використання таких технологій поліцією.
Flock пропонує зменшити термін зберігання даних
Одне з нових правил, яке рекомендує Flock, — зберігати дані не 30 днів, як раніше, а лише сім. Ідея в тому, щоб скоротити обсяг інформації, доступної для подальшого використання.
Разом із цим компанія запровадила режим Evidence Mode. Його можна вмикати у “виняткових випадках”, коли дані потрібно зберігати довше. Для цього потрібен конкретний номер справи. Тобто довше зберігання не має бути стандартною опцією, а прив’язується до окремого розслідування.
Flock також заявила, що клієнти зможуть встановлювати межі на обмін даними з іншими клієнтами залежно від типу правопорушення, яке розслідують. Для правоохоронних органів це означає гнучкіший контроль доступу — і водночас більше правил щодо того, хто і за яких умов бачить цю інформацію.
Audit Assistance зроблять обов’язковим до кінця року
Окремо Flock виділила Audit Assistance — інструмент, який компанія запустила ще у квітні. За її словами, його вже увімкнули понад третина клієнтів, а до кінця року він має стати обов’язковим для всіх.
У блозі Flock сказано, що Audit Assistance “виявляє ненормальну активність і позначає її для перегляду адміністратором”. Якщо система спрацьовує, вона може автоматично заблокувати користувача, якого позначили, доки адміністратор не втрутиться.
Компанія стверджує, що інструмент уже допоміг клієнтам помічати та зупиняти зловживання. Саме на цьому Flock будує свій аргумент: нова функція має посилити контроль за використанням камер.
Flock не розкрила, як саме працює Audit Assistance
Попри центральну роль Audit Assistance, докладного пояснення його механіки компанія не дала. У публічних коментарях з’являються лише окремі приклади того, що може спрацювати як тригер.
Керівниця напряму trust and compliance Ашлі Гейбер у відео сказала, що інструмент може позначати “те, що може виглядати як дивна історія пошуків конкретного користувача”. Співзасновниця Flock Пейдж Тодд в іншому відео заявила, що Audit Assistance “позначає незвичні патерни на ранньому етапі”, наприклад якщо користувач шукає той самий номерний знак повторно понад 30 днів.
Майор поліції Дунвуді, штат Джорджія, Патрік Кріг, який є клієнтом Flock, описав функцію як “алгоритм, який повідомив нас про будь-який тип упередженості”.
Як повідомляють Новини IT-PUB, TechCrunch звертає увагу, що ключові питання лишаються без відповіді: як саме працює цей “алгоритм”, на яких даних його навчили, чи використовували для нього large language model, які патерни він має виявляти і що саме вважається “ненормальною активністю”.
Компанія заперечує використання AI і Machine Learning
У відповідь на запитання Flock заявила TechCrunch, що Audit Assistance не базується на Machine Learning або AI. За словами компанії, це “інструмент для роботи з даними”, який позначає нетипові патерни пошуку для додаткової перевірки.
Flock навела один приклад: якщо користувач шукає той самий номерний знак через кілька різних case codes, це може вказувати на зловживання. Але навіть тоді позначка не означає, що порушення точно було. Вона лише сигналізує, що ситуацію потрібно перевірити.
Водночас невідомо, чи має компанія дані про ефективність інструменту, якими є показники хибних спрацювань і пропусків, а також чи проходив Audit Assistance незалежний аудит.
Правозахисники вважають пояснення Flock недостатніми
Нові заяви Flock не переконали правозахисників і критиків компанії. Старший юрисконсульт ACLU Чад Марлоу написав у відповідь, що немає доказів того, що інструмент стабільно працює проти зловживань.
Він також звернув увагу на аргумент Flock про те, що арешти, звільнення та дисциплінарні покарання щодо офіцерів, які неправомірно використовували систему, є доказом ефективності аудиту. Але, за його словами, без розуміння того, скільки саме було порушників, неможливо сказати, чи система виявляє 95% порушень, чи лише 5%.
Марлоу вважає, що інструмент має оцінити незалежний експерт. Інакше незрозуміло, чи йдеться про реальний механізм безпеки, чи лише про видимість контролю.
Дослідник безпеки та старший технолог із суспільних інтересів Electronic Frontier Foundation Купер Квінтін сказав TechCrunch, що навіть ефективність Audit Assistance не є головним питанням. На його думку, якщо зловживачі не матимуть реальних наслідків, а звітуватиме система все одно тій самій поліції, яка може порушувати правила, це не вирішує проблему.
Rachel Levinson-Waldman із Brennan Center назвала примусове вмикання Audit Assistance кроком у правильному напрямку і сказала, що “в теорії” це хороша ідея. Але, за її словами, інструмент також потрібно аудіювати, бо про його роботу на практиці поки відомо недостатньо.
Нові правила з’явилися після скандалів навколо Flock
Оголошення Flock з’явилося після кількох років повідомлень про випадки зловживання її технологіями. Цього тижня, за даними джерела, трьох колишніх заступників шерифа в Джорджії заарештували й звинуватили в тому, що вони використовували камери Flock для стеження за людьми, з якими мали “особисті стосунки на той момент”.
У пресрелізі Бібб-Каунті шериф Девід Девіс прямо згадав Audit Assistance як інструмент, який допоміг виявити це зловживання. Саме на такі випадки Flock тепер посилається, коли подає нові правила як крок до більшого контролю.
Але навіть поява обов’язкового аудиту не знімає головного питання: наскільки добре цей інструмент справді стримує зловживання, якщо принцип його роботи досі лишається непрозорим.
