Daniela Klette, die in verband wordt gebracht met aanslagen van de Rote Armee Fraktion, is dertig jaar later –vorige week in Berlijn – gearresteerd door de politie. Het lukte de Canadese journalist Michael Colborne eind vorig jaar al om haar op te sporen. Hij had daar slechts een half uurtje voor nodig.
Hij vond foto’s van haar op de website van een Duits-Braziliaanse capoeira-studio in Berlijn, met hulp van PimEyes, een zoekmachine voor gezichten. Een woordvoerder van de Duitse politie ontkent dat PimEyes gebruikt is, maar er zou wel ‘andere software’ aan te pas zijn gekomen.
Over de auteurs
Laurens Verhagen is wetenschapsredacteur van de Volkskrant. Hij schrijft over technologie en de impact van kunstmatige intelligentie op de maatschappij. Pieter Sabel is onderzoeksjournalist bij de dataredactie van de Volkskrant. Hij maakt verhalen op basis van analyse van openbare bronnen zoals sociale media en satellietbeeld.
PimEyes kan dankzij AI de identiteit onthullen van personen die op een foto staan. Dat lukt door ieder willekeurig kiekje te vergelijken met afbeeldingen uit een uitgebreide database.
De technologie is heel goed in het vergelijken van (verschillende) afbeeldingen van dezelfde persoon, ook waar mensen niet snel een overeenkomst zullen zien. Anders dan de reverse image search van Google kijkt PimEyes niet naar exacte gelijkenissen op basis van compositie en kleur, maar naar een gigantisch aantal kenmerken van gezichten.
‘Iedereen denkt gelijk aan de grootte van de ogen, of de afstand tussen neus en ogen, maar het is veel abstracter en complexer dan dat’, legt Luuk Spreeuwers, universitair hoofddocent computervisie en biometrie aan de Universiteit Twente uit. Het systeem heeft die kenmerken tijdens het trainingsproces leren destilleren.
Het resultaat van deze zogeheten deep learning-aanpak is ‘soms angstwekkend goed’, aldus Spreeuwers. Zo lukt het om toch een match te maken tussen een neutrale, scherpe zwart-witfoto en een vaag kleurenkiekje waarop iemand staat met een grote glimlach, zonnebril en rare pet.
Zo simpel is het: je voert een foto in en de software zoekt in zijn database met miljoenen afbeeldingen van het openbare internet. Dit gaat razendsnel en de resultaten zijn soms onvoorstelbaar. Zo kun je op basis van een recent verspreide politiefoto een verdachte vinden op een onduidelijke overzichtsfoto van het publiek bij een conferentie van jaren geleden.
Het bedrijf, dat gevestigd is in Polen, zegt zelf nadrukkelijk dat zijn product niet is bedoeld om mensen op te sporen. Ook geeft PimEyes geen namen bij de beelden, verdedigde de topman zich in oktober vorig jaar. Maar het is een fluitje van een cent dat zelf te achterhalen.
Volgens PimEyes valt het wel mee met het misbruik, maar er zijn genoeg verontrustende voorbeelden. Zo vond een man de namen en adressen van pornoactrices die alleen onder hun pseudoniem werkten, beschreef journalist Kashmir Hill van The New York Times in haar boek Je gezicht is nu van ons. Overigens zijn er meer bedrijven actief met dit soort technologie. De bekendste is Clearview AI. Dit beschikt, anders dan PimEyes, ook over afbeeldingen van sociale media.
De politie ontwikkelde een eigen systeem, Catch genaamd. De werking is in grote lijnen hetzelfde als bij Clearview of PimEyes: voer een foto in en het systeem kijkt of de gelaatskenmerken overeenkomen met de foto’s in de database. Verschillen zijn er echter ook en die hebben te maken met de grootte van dat gegevensbestand.
Waar Clearview uit miljarden afbeeldingen kan putten, moet Catch het doen met een paar miljoen foto’s. Die zijn niet van het internet geschraapt, maar komen van mensen die in Nederland zijn gefotografeerd op een politiebureau. Van verdachten dus.
Van Clearview is bekend dat deze door verschillende politiekorpsen over de hele wereld is getest. Nederland hoort daar naar eigen zeggen niet bij, alhoewel het vaderlandse korps ooit wel een testaccount aanvroeg.
Gezichtsherkenningstechnologie geeft zowel burgers als opsporingsambtenaren ongekende nieuwe mogelijkheden, maar is vanwege haar gevaren ook controversieel. Nog los van de vraag of het juridisch is toegestaan een database met persoonsgegevens aan te leggen, wijzen privacyvoorvechters al langer op de principiële onwenselijkheid een surveillancemaatschappij in te richten. In zo’n maatschappij kan niemand zich anoniem bewegen, niet online, maar ook niet in de offline-wereld.
Spreeuwers wijst daarnaast nog op de technische onvolkomenheden: ‘Ook al is het vaak indrukwekkend wat gezichtsherkenningssoftware laat zien, nog steeds treden er regelmatig fouten op.’ Een recent voorbeeld is het geblunder van gezichtsherkenningssoftware bij de identificatie van deelnemers aan een klimaatdemonstratie in 2022 op Schiphol. Zij zouden herkend zijn, maar bevonden zich die dag helemaal niet op Schiphol. Het OM maakte hiervoor uiteindelijk excuses.
‘Het grote nadeel van dit soort deep learning-netwerken is dat we niet goed weten hoe ze tot hun conclusies komen’, stelt Spreeuwers. Het is de reden dat onderzoekers proberen de black box deels te openen zodat duidelijker wordt hoe systemen werken. Dit is tevens een vereiste van de nieuwe Europese AI-wetgeving.
Om u deze content te kunnen laten zien, hebben wij uw toestemming nodig om cookies te plaatsen. Open uw cookie-instellingen om te kiezen welke cookies u wilt accepteren. Voor een optimale gebruikservaring van onze site selecteert u "Accepteer alles". U kunt ook alleen de sociale content aanzetten: vink hiervoor "Cookies accepteren van sociale media" aan.
U bent niet ingelogd
Antwoord op al uw vragen
Updates, wijzigingen en klachten
Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright @volkskrant.nl.
© 2024 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden