их открыть карты.
Во-вторых, подумайте, как влияет каждая новая технология на наши права и ожидания в отношении конфиденциальности. Какую информацию она собирает и как; как хранятся данные, кто может их видеть; кто может принять решение об использовании этой технологии и кому он подотчетен?
Stingray – это устройство, которое имитирует в сети базовую станцию (БС) сотовой связи, обманывая все телефоны в округе и заставляя подключаться к нему, а не к настоящей БС. Затем Stingray определяет уникальный абонентский номер каждого телефона и, следовательно, его владельца, а также местоположение, номера, на которые он звонит, номера, с которых звонят ему, и длительность соединения. Stingray также перехватывает текстовые сообщения и изучает активность человека в интернете, например, веб-сайты, на которые он заходит. Эти устройства полиция использует без ордера, хотя, например, изучить историю просмотров на вашем ноутбуке или заглянуть в ваш почтовый ящик без ордера невозможно.
Данные автоматических считывателей номерных знаков включают время и место создания изображений. Многие управления полиции загружают эти фотографии в общие базы данных, где они хранятся рядом с кадрами, отснятыми другими полицейскими управлениями или частными лицами, например коллекторами. Федеральные и местные управления полиции со всей страны могут видеть, где бывал ваш автомобиль за последние несколько лет.
За исключением нескольких городов, обладающих развитой и надежной сетью общественного транспорта, который позволяет людям жить без автомобилей, в прочих местах эти снимки дают детальную картину жизни людей: куда они ездят, когда и как часто. Эти данные показывают, кому мы молимся, кого навещаем, где делаем покупки, к каким врачам ходим. Некоторые агентства годами хранят эти изображения у себя и даже в базах общего доступа. Полиции не нужны ордера, чтобы делать такие фотографии, в конце концов, съемка осуществляется в публичных местах, когда вы почти или совсем не ожидаете конфиденциальности. Кроме того, органам не всегда требуются какие-то особые основания для получения доступа к этим базам данных.
Знаменательное исследование, проведенное в 2016 году юридическим центром Джорджтауна, показало, что лица более половины всех взрослых американцев хранятся в базах данных, доступных для правоохранительных органов [14]. Сегодня их доля может быть еще выше, и одновременно растет число правоохранительных агентств, которые могут получать доступ к этой базе. Камеры с технологией распознавания лиц становятся все более привычным явлением, обеспечивая невиданные возможности для слежки.
В августе 2019 года газета «Нью-Йорк таймс» сообщила, что в Нью-Йорке есть база данных ДНК, в которой содержится 82 473 образца [15]. Некоторые из них получены от людей, осужденных за преступления, а другие – от тех, кто просто был арестован или допрошен. Одному 12-летнему мальчику, которого привезли на допрос, полицейские предложили газировку, а затем сняли с соломки образец его ДНК и занесли в свою базу данных. То же самое они проделывали с бутылками из-под воды и сигаретами, которые использовали и потом выбрасывали подозреваемые. Необычной эту практику не назвать: по меньшей мере в тридцати штатах есть аналогичные базы данных с записями, собранными аналогичным образом, часто без согласия людей.
Закон штата Нью-Йорк требует, чтобы в центральную базу данных штата вносили ДНК только тех, кто уже осужден. Но этот закон не распространяется на города. Есть ли в этом смысл? Какими вообще должны быть требования закона, когда речь заходит о сборе правительствами генетических баз данных? Какой контроль мы должны иметь над собственным генетическим и биометрическим материалом и над тем, когда государство может собирать такие данные, кто может их видеть и с какой целью? В настоящее время у нас фактически нет никакого контроля.
Технологии меняются быстрее законов. Это описательное утверждение, но оно довольно близко к тому, чтобы стать нормативным. Закон не должен допускать произвольных трактовок. Инновации не должны быть громоздкими или зависимыми от судебных решений. Однако сегодня неприкосновенность частной жизни оказалась в такой опасности, от которой не защититься с помощью допотопных правил и законов, разработанных еще в эпоху дисковых телефонов и бумажных писем.
Нам нужно задуматься над тем, что означает конфиденциальность во времена постоянной слежки. Над тем, что есть разумное ожидание конфиденциальности, особенно в общественных местах. Например, вы вряд ли будете возражать против того, чтобы вас случайно сняла камера видеонаблюдения, которую магазин направил на входную дверь, когда вы быстро проходили мимо по дороге на работу. А если эта камера вдруг направится именно на вас, а после нее – следующая, и та, что через улицу, и те, что в следующем квартале? Каждая будет делать то же самое, что и первая: фиксировать ваше изображение, пока вы находитесь в общественном месте. Но, в отличие от одиночной случайной камеры, теперь мы видим другой масштаб и другую цель, а это уже вызывает возражения.
Наконец, подумайте, как любая новая форма технологии ставит под угрозу равенство и справедливость или, наоборот, способствует им.
Начните с алгоритмов прогностической работы полиции, которые предсказывают, где могут быть совершены преступления, и инструментов досудебной оценки риска, которые определяют, будет ли человек освобожден или задержан до суда. Ожидается, что эти алгоритмы могут, кроме прочего, устранять или хотя бы уменьшать системную предвзятость. Например, многоопытный капитан полиции, у которого сознательно или бессознательно сложились предвзятые суждения о конкретной расовой группе, обычно назначает офицеров для патрулирования района, где эта группа чрезмерно представлена. Или судья, у которого за десятки лет, проведенных перед скамьей подсудимых, сформировалось подобное стойкое предубеждение, привычно решает судьбу члена той же самой группы, однако теперь департамент полиции и суд будут использовать анализ данных, чтобы принимать менее предвзятые решения.
PredPol, одна из ведущих компаний в области полицейского прогнозирования, заявляет, что ее алгоритм использует только три наиболее объективные опорные точки: тип преступления, место преступления, дата и время преступления [16]. Конкурент PredPol под названием ShotSpotter Missions (пока его не купил ShotSpotter, он назывался HunchLab) утверждает, что его алгоритм не использует личную информацию для создания прогнозов. Он анализирует исторические данные о преступности на соответствующей территории, звонки в службу поддержки, день и время (преступность обычно выше по вечерам и в выходные), предстоящие события (например, назначенные концерты или спортивные мероприятия, из-за которых на одной и той же улице могут одновременно скапливаться толпы людей, возможно, находящихся в состоянии алкогольного опьянения), и факторы окружающей среды (например, плотность баров и клубов в данном районе) [17].
Но исторические данные о преступности не дают объективной картины всех преступлений, совершенных в городе, – это список всех преступлений, зарегистрированных полицией. Если определенные районы – в первую очередь, бедные и полиэтнические – находятся под чрезмерной опекой полиции, а некоторые законы применяются предвзято (например, афроамериканцев арестовывают за
