'Sharp Eyes': Kina ramper opp for 100% overvåking av det offentlige rom

Et av Kinas største og mest gjennomgripende overvåkingsnettverk startet i et lite fylke omtrent syv timer nord for Shanghai.

I 2013 begynte de lokale myndighetene i Pingyi County å installere titusenvis av sikkerhetskameraer over urbane og landlige områder - mer enn 28,500 2016 totalt innen XNUMX. Selv de minste landsbyene hadde minst seks sikkerhetskameraer installert, ifølge statlige medier.

Disse kameraene var ikke bare skjermed av politi og automatiserte algoritmer for ansiktsgjenkjenning. Gjennom spesielle TV-bokser som var installert i hjemmene deres, kunne lokale innbyggere se på sikkerhetsopptak live og trykke på en knapp for å innkalle politiet hvis de så noe galt. Sikkerhetsopptakene kan også sees på smarttelefoner.

I 2015 kunngjorde den kinesiske regjeringen at et lignende program ville bli rullet ut over Kina, med spesielt fokus på avsidesliggende og landlige byer. Det ble kalt "Xueliang-prosjektet", eller Sharp Eyes, en referanse til et sitat fra det kommunistiske Kinas tidligere revolusjonære leder Mao Zedong som en gang skrev at "folket har skarpe øyne" når de ser etter naboer som ikke lever opp til kommunistiske verdier.

Sharp Eyes er et av en rekke overlappende og kryssende teknologiske overvåkingsprosjekter bygget av den kinesiske regjeringen i løpet av de siste to tiårene. Prosjekter som Golden Shield Project, Safe Cities, SkyNet, Smart Cities, og nå Sharp Eyes betyr at det er mer enn 200 millioner offentlige og private sikkerhetskameraer installert over hele Kina.

Hvert femte år lanserer den kinesiske regjeringen en plan som skisserer hva den ser ut til å oppnå i det neste halve tiåret. Kinas femårsplan for 2016 satte et mål for Sharp Eyes å oppnå 100% dekning av Kinas offentlige rom i 2020. Selv om offentlig tilgjengelige rapporter ikke indikerer om programmet har nådd det målet - antyder de at landet har kommet veldig nært.

Kinas moderne overvåkingsordning startet i 2003, ifølge Dahlia Peterson, forskningsanalytiker ved Georgetown University's Center for Security and Emerging Technology, med opprettelsen av Golden Shield Project.

Golden Shield Project, drevet av Ministry of Public Security (MPS), er til dels ansvarlig for landets strenge internett-sensur. Men programmet inkluderte også fysisk overvåking. MPS opprettet databaser som inkluderte 96% av Kinas innbyggere, med en med tittelen National Basic Population Information Database. Denne databasen inkluderer informasjon om husholdningsregistrering, kalt “Hukou, ”Samt informasjon om tidligere reiser og kriminell historie, ifølge en rapporterer fra Immigration and Refugee Board of Canada.

Lokale befolkningsdatabaser ble også opprettet, ifølge en papir publisert i American Journal of Political Science. Disse lokale databasene tillot svartelister, som utelukket bruk av offentlig transport. Politiet ville bli sendt ut hvis noen som hadde blitt svartelistet prøvde å bestille en buss-, tog- eller flybillett.

Etter Golden Shield lanserte Kina to andre overvåkingsprosjekter med fokus på installasjon av kameraer. Safe Cities, lansert i 2003, fokuserte på katastrofevarsler, trafikkstyring og offentlig sikkerhet. SkyNet fokuserte på å installere kameraer koblet til ansiktsgjenkjenningsalgoritmer.

"Kinesiske statsdrevne medier har hevdet at Skynet kan skanne hele den kinesiske befolkningen på ett sekund med 99.8 prosent nøyaktighet, men likevel ignorerer slike påstander store tekniske begrensninger," skrev Peterson.

Observatører bør ta disse tallene med et saltkorn: Nøyaktig og oppdatert informasjon om Kinas overvåkingsinitiativer er ikke lett tilgjengelig, og det som er offentlig kjent, genereres hovedsakelig av akademikere og journalister med noe tilgang til myndighetspersoner eller overvåkingsutstyr. produsenter. Det er også uklart hvilke kameraer som utelukkende blir sett på av landsbyer, byer og provinsregjeringer, og som gir data tilbake til sentralmyndighetene.

Akkurat som Golden Shield, eksisterer SkyNet-programmet fortsatt i dag, og drar nytte av 16 års AI-forskning, samt teknologibransjens boom. Ifølge New York Times, SkyNet-data brukes til å bygge komplekser som bruker ansiktsgjenkjenning for å åpne sikkerhetsporter. Bildene fra disse sikkerhetsportene deles deretter med lokalt politi for å bygge en database med lokalbefolkningen.

Imidlertid er disse overvåkingsordningene mest rettet mot byer, der finansiering og befolkningstetthet gjør sentralisert overvåking enklere. Sharp Eyes, som er fokusert på landlige områder, er ment å avlaste arbeid fra potensielt underbemannede politiavdelinger.

For eksempel en Artikkel skrevet av kinesiske statsmedier om implementeringen av Sharp Eyes i Pingyi, bemerker at fylket har en befolkning på 1 million mennesker, og bare rundt 300 politibetjenter.

Det som blir rapportert til politiet av Sharp Eyes-programmet, er ikke bare begrenset til kriminalitet. En Pingyi-innbygger i den statlige medieartikkelen snakket om å rapportere om et kollapset kumlokk, mens en annen nevnte at de hadde mistenkt at en markedsplan for flere plan skjedde i en nærliggende bygning. MLM-organisasjonen ble rapportert til politiet, som angivelig brøt den opp med advarsler og bøter.

I følge Peterson implementeres Sharp Eyes-prosjektet forskjellig avhengig av hver by eller bys behov, men den generelle forutsetningen er den samme: Byen eller byen er delt inn i et rutenett, og hvert kvadrat i rutenettet fungerer som sin egen administrative enhet. Innbyggere ser på sikkerhetsopptak fra rutenettet sitt, og gir en følelse av eierskap over sine nærmeste omgivelser. Kommunale data kan deretter samles basert på rapporter fra hvert kvadrat på rutenettet.

Byer kan også legge til ny teknologi i blandingen etter eget skjønn. Selv om systemet først og fremst er avhengig av ansiktsgjenkjenning og kringkasting av CCTV, har byen Harbin for eksempel publiserte en kunngjøring at den lette etter prediktiv polititeknologi for å feie en persons banktransaksjonsdata, posisjonshistorie og sosiale forbindelser, samt ta en avgjørelse om de var terrorister eller voldelige.

Les hele historien her ...