Немецкий дизайнер придумал рубашку, которая прячет людей от ИИ-камер

Немецкий дизайнер Саймон Векерт создал, как пишут СМИ, одну из самых уродливых гавайских рубашек в мире – и уродство здесь главная функция. Пёстрый узор из розовых, оранжевых и зелёных пятен придуман специально для того, чтобы обмануть системы видеонаблюдения на основе ИИ.

Чем хаотичнее сочетание цветов и форм, тем сложнее алгоритму распознать в этом человека.

ИИ-системы состоят из множества слоёв и никогда не изучали, что такое человек – они узнали, как человек статистически выглядит на миллионах тренировочных изображений. Для машины "человек" – это набор визуальных статистических данных, и именно в этом его слабость.

По словам дизайнера, розовые, оранжевые и зелёные пятна на ткани разбивают непрерывность контура тела, из-за чего детектор больше не может объединить отдельные части в единую фигуру.

Для человека это читается как почти гипнотическая ткань, для модели ИИ – вообще никак.

Работоспособность рубашки проверили на YOLO – открытой системе обнаружения объектов в реальном времени на основе ИИ, широко используемой в задачах компьютерного зрения. Именно на ней тестируют многие современные алгоритмы видеонаблюдения, так что выбор платформы для эксперимента был вполне логичным.

Самое ироничное в этой истории – сам узор Векерт создавал с помощью ИИ. Дизайнер использовал метод проб и ошибок, который называется adversarial loop, то есть состязательный цикл, когда система подбирает паттерн, максимально сбивающий с толку другую систему распознавания.

Векерт называет себя "цифровым волшебником современности", и это не первая его акция против систем слежения и алгоритмов. В 2020 году он уже привлекал внимание, провезя по улицам Берлина тележку с десятками смартфонов и спровоцировав тем самым фальшивую пробку в Google Maps.

Больше статей на Shazoo
Тэги:

Об авторе

Редактор
Начал писать на Shazoo за печеньки в 2015 году. Фанат The Last of Us, Кодзимы и Винса Гиллигана. На пенсии планирую разобраться в лоре Warhammer 40K, но это не точно. Мастер над ошибкой.