Milijardo veidų žemė

Clearview AI sukūrė vieną iš išsamiausių žmonių veidų duomenų bazių pasaulyje. Tikriausiai ten yra jūsų nuotrauka (buvo mūsų šeimininkės Jennifer Strong). Antroje šios keturių dalių serijos apie veido atpažinimą dalyje susitinkame su prieštaringai vertinamos įmonės generaliniu direktoriumi, kuris mums sako, kad mūsų ateitis užpildyta FaceID – nesvarbu, ar ji reguliuojama, ar ne.

Susitinkame:

• Hoanas Ton-That, Clearview AI
• Alexa Daniels-Shpall, policijos vadovų tyrimų forumas

Kreditai:

Apie šį epizodą pranešė ir prodiusavo Jennifer Strong kartu su Tate'u Ryan-Mosley ir Emma Cillekens, ypač dėkodami Karen Hao ir Benji Rosen. Mus redaguoja Michaelas Reilly ir Gideonas Lichfieldas. Mūsų techninis direktorius yra Jacob Gorski.

Visas epizodo nuorašas:

Jennifer Strong: Teismuose vyksta kova tarp tinklų kūrimo svetainės „LinkedIn“ ir įmonės „hiQ Labs“ – startuolio, pranešančio korporacijoms, kai jų darbuotojams gresia kitų įmonių pagrobimas...

Problema ta, kad ji tai daro ištraukdama duomenis iš „LinkedIn“ svetainės.

Naujienų vedėjo skaitymas: su daugiau nei 500 milijonų vartotojų visame pasaulyje LinkedIn yra asmeninės informacijos lobis. Bet ką daryti, jei informacija, kuria nenorite dalytis, grįžta jūsų viršininkui?

Jennifer Strong: Tačiau hiQ teigia, kad tai gerai – visi šie duomenys yra viešai prieinami be prisijungimo. Šiais metais byla gali patekti į aukščiausiąjį teismą, nors kol kas teisinė sistema sutinka su hiQ.

Ar žinote, kokios yra jūsų teisės į privatumą tokiose svetainėse kaip „LinkedIn“ ar „YouTube“?

Ar nenuostabu, kad nuotraukos, įskaitant kai kurias, kurių jūs niekada nematėte, bet kažkaip buvo suskirstytos į internetą, yra naudojamos įmonės plėtoti savo verslą, įskaitant AI sistemas, kurios identifikuoja įtariamuosius policijai?

Esu Jennifer Strong ir antroje mūsų serijos dalyje apie veido atpažinimą ir policijos veiklą kalbamės su vykdomuoju vadovu Hoanu Ton-Thatu, vienos kontroversiškiausių technologijų įmonių pasaulyje Clearview AI įkūrėju.

Jennifer Strong: 2011 m. tuometinis „Google“ generalinis direktorius Ericas Schmidtas davė pagrindinį interviu „The Wall Street Journal“ surengtoje konferencijoje.

Erikas Schmidtas : Man asmeniškai labai rūpi mobiliojo stebėjimo ir veido atpažinimo sąjunga.

Jennifer Strong: Sujungus veido I-D su sekimo duomenimis iš mobiliųjų telefonų, galima atskleisti beveik visas detales apie tai, kaip ir kur leidžiame laiką.

Schmidtas sakė manantis, kad jis gali būti panaudotas gėriui ar blogiui, bet demokratinėse šalyse jis manė, kad tai bus greitai reguliuojama.

Jis buvo scenoje su žurnalistais Waltu Mossbergu ir Kara Swisher, ir jie jį spaudė: kokias galimybes turėjo „Google“ ir kas gali nutikti netinkamose rankose?

Erikas Schmidtas : Kad būtų aišku, mes sukūrėme tą technologiją... ir jos neleidome. Kiek žinau, tai vienintelė technologija, kurią sukūrė Google, ir pažvelgę ​​į ją nusprendėme sustoti.

Jennifer Strong: Pasukite į priekį beveik dešimtmetį. Veido atpažinimas vis dar nereglamentuojamas, o didžiosios technologijos vėl klausia, kas turėtų būti pastatyta ir kas turėtų tai turėti.

Reikalas tas, kad technologijų gigantai nėra didžiausi žaidėjai šioje erdvėje. Įmonės, įskaitant NEC, Cognitec ir Clearview AI, ir toliau parduoda savo sistemas.

Ir kadangi veido atpažinimas nereglamentuojamas, nebent įmonė nuspręstų mums pranešti apie šių įrankių egzistavimą arba žurnalistas ką nors atskleis, mes nebūtinai žinosime, kas ten yra – jau nekalbant apie tai, kaip jis naudojamas, net kai jis naudojamas mums.

„Clearview“ kartais vadinamas veido ID žudiko programa. Tai taip pat neįtikėtinai prieštaringa. Jis tyliai nubraukė milijardus vaizdų iš interneto – iš „Venmo“, „LinkedIn“, „Google“, „Facebook“, „Twitter“, „YouTube“ ir kt. – ir sukūrė sistemą, kurią, kaip manoma, plačiai naudoja teisėsauga, įskaitant FTB ir ICE. kaip valstybės ir vietos policija.

Vyksta daug teisinių mūšių dėl šios praktikos, vadinamos „Web scraping“ – ne todėl, kad joje būtų kažkas blogo, tai tik įrankis duomenims iš interneto rinkti. Taip svetainėse siūlomi kainų palyginimai ir nekilnojamojo turto sąrašai. Taip pat atliekama daug viešųjų tyrimų.

Taigi tikroji problema yra ta, kad iš tikrųjų nėra pagrindinių taisyklių ką galima nukrapštyti. O federalinis įstatymas dažniausiai naudojamas šioms byloms išspręsti? Na, tai nuo 1986 m. Dar net neegzistuojant žiniatinkliui.

Per šią seriją išgirsime iš žmonių, kurie kuria technologijas, taip pat tų, kurie kovoja su jomis. Ir aš susėdau su Clearview generaliniu direktoriumi ir pasikalbėjau apie visa tai iš jo perspektyvos.

Hoanas Ton-That : Mano vardas Hoanas Ton-That, aš esu Clearview AI įkūrėjas ir generalinis direktorius.

Jennifer Strong : Gerai, kaip apibūdintumėte savo įmonę, technologiją ir jos veiklą?

Hoanas Ton-That : Iš esmės tai yra veidų paieškos sistema. Taigi įkeliate veido nuotrauką ir ji randa viešai prieinamas internete esančias nuorodas. Ir šiuo metu jis naudojamas teisėsaugai, kad išaiškintų nusikaltimus. Taigi pareigūnas, jei jie įstrigo ties byla ir turi ką nors iš vaizdo įrašų, gali paleisti tai per mūsų sistemą ir pradėti tyrimą.

Jennifer Strong: Jis sako, kad tai iš karto kreipėsi į teisėsaugą, bet tai įvyko po to, kai jis jį įsigijo kelioms skirtingoms grupėms.

Hoanas Ton-That : Kurdami veido atpažinimo technologiją tyrinėjome daug įvairių idėjų ir įvairių sektorių – nuo ​​privataus saugumo iki svetingumo... kai suteikėme ją kai kuriems teisėsaugos darbuotojams, padaugėjome labai daug. O mums perskambino kitą dieną ir pasakė, mes sprendžiame bylas. Tai beprotiška. Per savaitę turėjome tikrai storą knygelę.

Jennifer Strong : Taigi iš kur kilo mintis sukurti Clearview. Kokie buvo jūsų motyvai?

Hoanas Ton-That : Man visada patiko mokytis kompiuterių programavimo nuo vaikystės, kai žiūrėjau MIT vaizdo įrašų paskaitas arba rengiau atvirojo kodo projektus ir atsisiunčiau vaizdus, ​​​​kad mokyčiau geresnius veido atpažinimo modelius. Ir galiausiai tai peraugo į veido paieškos programą. Ir man buvo tiesiog nuostaba, kiek daug žmonių iš tikrųjų nesprendė šios idėjos, nes tai tokia sudėtinga problema, nes reikia būti labai labai tiksliam, bet mes pasistengėme ties tuo ir viskas pasirodė labai gerai.

Jennifer Strong: Vis daugėja priežasčių, kodėl tyrėjai gali nuspręsti nedirbti su veidų paieškos varikliu. Svarbus dalykas yra tai, kaip tas darbas gali būti pritaikytas.

Kade Crockford : Paimkime Steve'o Talley, finansų analitiko iš Kolorado, atvejį.

Jennifer Strong: Kade Crockford yra privatumo gynėjas. Tai iš jos Ted Talk.

Kade Crockford : 2015 metais Talley buvo apkaltintas banko apiplėšimu dėl veido atpažinimo sistemos klaidos. Talley kovojo su šia byla ir galiausiai buvo atleistas nuo šių kaltinimų, tačiau jis prarado namą, darbą ir vaikus. Steve'o Talley atvejis yra pavyzdys, kas gali nutikti, kai technologija sugenda. Tačiau veido stebėjimas yra toks pat pavojingas, kai jis veikia taip, kaip skelbiama.

Tik pagalvokite, kaip nereikšminga būtų vyriausybinei agentūrai pastatyti stebėjimo kamerą prie pastato, kuriame žmonės renkasi į anoniminių alkoholikų susirinkimus. Būtų taip pat paprasta naudoti šią technologiją automatiškai identifikuoti kiekvieną asmenį, dalyvavusį moterų žygyje arba proteste „Black Lives Matter“.

Jennifer Strong: Nors Ton-That mano, kad Clearview įrankis yra saugesnis nei tai, ką ji apibūdina.

Hoanas Ton-That : Klaidingas teigiamas rezultatas tiesioginėje aplinkoje yra labiau problema, o ne vėliau. Nes jei gaunate įspėjimą ir bėgate ieškoti asmens, galbūt turėsite daug mažiau laiko patikrinti, ar jis teisingas. Tuo tarpu jei esate už stalo ir atliekate tyrimą, turite visą laiką pasaulyje, kad įsitikintumėte, jog elgiatės teisingai.

Jennifer Strong: Tačiau nesutariama, ką reiškia daryti teisingai.

Pirmoje serijoje susitikome su Robertu Williamsu. Jis buvo neteisingai suimtas atliekant tyrimą, apie kurį kalba Ton-That, kai programinė įranga neteisingai suderino jo vairuotojo pažymėjimo nuotrauką su nuotraukomis, kuriose kažkas vagia laikrodžius.

P. Williamso atveju naudotą įrankį sukūrė ne „Clearview“, o įmonė „DataWorks“, nors abi šios sistemos remiasi neuroniniais tinklais.

Hoanas Ton-That : Taigi neuroninis tinklas yra naujesnė dirbtinio intelekto forma, kai užuot sunkiai koduojant tam tikrus veiksnius, pavyzdžiui, norime atlikti veido atpažinimą, kad rastume panašius to paties asmens veidus, o ne griežtus kodavimo veiksnius, pvz., atstumą tarp akių ar atstumas tarp akių ir nosies, tai tiesiog išmoksta iš daugybės skirtingų pavyzdžių. O mes renkame kaip tūkstantį George'o Clooney pavyzdžių arba tūkstančius Brado Pitto pavyzdžių, o mašina laikui bėgant sužino skirtumą tarp šių dviejų veidų ir tada gali pritaikyti tai veidui, kurio dar nematėte. .

Jennifer Strong: Visi, su kuriais kalbėjome apie šią seriją, sutiko, kad šios sistemos geriausiai veikia, kai geras apšvietimas, o fotoaparatai pastatyti veido aukštyje.

Tačiau naudojant apsaugos kameras tai būna retai. Taip pat yra masto iššūkis.

Hoanas Ton-That : Kaip per mažiau nei sekundę ieškoti milijarduose veidų ar vektorių? Įprasta duomenų bazių paieška pagal vardą ir el. Tai atrodo pagal panašumą. Ir tai padaryti dideliu mastu yra sunku. Tam turėjome įsigyti ir savo duomenų centrą. Paprastai, jei perkate veido atpažinimo sistemą, kyla šalto užvedimo problema. Kokias nuotraukas ten dedi? Taigi policijos skyriai gali turėti savo nuotraukų, bet neturi kitų policijos departamentų nuotraukų. Taigi tai tikrai riboja jo naudingumą. Ir mes ką tik supratome, kad internete ir socialinėje žiniasklaidoje yra trilijonai tinklalapių, naujienų svetainės, įspūdingos svetainės.

Jennifer Strong: Niujorke esame vos už kelių mylių vienas nuo kito, bet dėl ​​pandemijos kalbamės per Zoom.

Hoanas Ton-That : Jennifer, aš anksčiau padariau jūsų nuotraukos ekrano kopiją. Ar neprieštaraujate, jei įkelsiu?

Jennifer Strong : Ne, tai gerai.

Jennifer Strong: Ir jis įdeda ekrane seną nuotrauką iš mano „LinkedIn“ paskyros.

Hoanas Ton-That : Taigi, kairėje pusėje? Matote šį naują paieškos mygtuką, kuriame pasirenkate nuotrauką? Taigi tai yra tas, kurį ketinu naudoti. Nesijaudink. Niekas nemato ekrano, išskyrus mus (juokiasi).

Ir tai užtruko, žinote, maždaug sekundę. O, matote, kad yra nuoroda, kurią galite spustelėti. Bet kaip mes tai išgyvename, tai yra iš Twitter. Ar išvis prisimeni šią nuotrauką?

Jennifer Strong : Ummm ne, aš nežinojau, kad tai buvo padaryta... Aš atrodau labai...

Hoanas Ton-That : Taip. Tu darai. Atrodai labai rimtai tame. Taip.

Štai jūs kalbate „The Wall Street Journal“, visko ateitis.

Jennifer Strong : Taip.

Hoanas Ton-That : Jūs interviu su kuo nors čia, Duke Health. Taigi, kaip sakiau, visi šie dalykai yra viešai prieinami. Taigi, iš esmės tai veikia.

Jennifer Strong: Čia nėra nieko neįprasto. Tik nuotraukos, kuriose aš darbe pranešiu istorijas ir rengiu paneles skirtinguose miestuose – nors ir gąsdina rasti savo nuotraukų, kurių niekada nemačiau – ir dar kartą iškyla šis sudėtingas sutikimo klausimas.

Matote, vargu ar pažymėsiu langelį, suteikiantį tokioms įmonėms kaip „Clearview“ iškrapštyti mano vaizdą ir naudoti jį savo verslui kurti.

Reikalas tas, kad jiems to nereikia.

Po akimirkos grįšime.

Hoanas Ton-That : „Clearview AI“ išskirtinumas ir dėl to žmonėms jį šiek tiek sunkiau suprasti, yra tik viešai prieinamos informacijos paieška.

Jennifer Strong: Štai čia Ton-That pateikia argumentą, apie kurį galime diskutuoti ir bylinėtis daugelį metų: kad atviras internetas, kaip mes jį žinome, įskaitant tokius dalykus kaip „Google“ paieška, iš tikrųjų neegzistuotų, jei apribotume naudojimąsi internetiniai duomenys.

Hoanas Ton-That : „LinkedIn“ milijardų dolerių vertės įmonė arba „Microsoft“ trilijonas dolerių, jie neturi teisės blokuoti kitų žmonių prieigos prie viešųjų duomenų. Taigi tai yra dalykas, kuris yra tiesiog įdomioje vietoje, nes jis ieško tik viešai prieinamos informacijos ir dalykų, kuriuos žmonės nori būti privatūs. Žinome, kad nenorime jų tinkuoti visame internete. Taigi manau, kad turime instinktą, ką norime laikyti privačiu, o ką – viešą, ir taip bus visada.

Jennifer Strong: Galima sakyti, kad ne visi su juo sutinka.

„Twitter“ yra tarp daugybės įmonių, kurios išsiuntė „Clearview“ įsakymą nutraukti ir atsisakyti, liepdamos nustoti rinkti savo vaizdus ir ištrinti visus savo duomenis. „Twitter“ taip pat teigia, kad jų politika draudžia naudoti jų duomenis veido atpažinimui. Atsižvelgiant į tai, kad jis jau iškrapštė milijardus vaizdų, jums būtų atleista, kad susimąstėte, kiek daug daugiau informacijos jam dar reikia užfiksuoti.

Bet tai tik ledkalnio viršūnė.

Hoanas Ton-That : Mes vis dar neturime net 1% to, kas yra, kai paleidžiate skaičius, tai yra beprotiška, kiek informacijos yra. Taigi, kalbant apie privatumą, mes tarsi turime pažvelgti į save ir pasakyti: na, mes savanoriškai dalijamės daugybe šios informacijos. Ir tai gali būti tiesa, bet kaip, kaip mes tai jaučiame? Neturime jokios privačios informacijos, tokios kaip „Google“ ar „Facebook“. „Google“ nuolat turi jūsų vietą „Android“. „Facebook“ žino visus jūsų įpročius ir tai, kas jums patinka, o kas ne. „Instagram“ naršymo skirtukas yra tiesiog fenomenalus, norint sužinoti, kas jums patinka, tai yra baisu, tačiau jie žino daug daugiau informacijos nei mes. Ir mes tiesiog stengiamės siekti didžiausio gėrio, manome, kad pasaulis būtų daug saugesnis.

Jennifer Strong: Ir jam tai reiškia darbą su policija.

Hoanas Ton-That : Taigi daugelyje teisėsaugos institucijų, naudojančių veido atpažinimą, yra nustatyta procedūra, pagal kurią negalima suimti ko nors tik pagal veido atpažinimo atitiktį. Vis tiek turite atlikti tolesnius tyrimus. Taigi visada yra žmogus, kuris patikrina, ar šis asmuo yra tinkamas? Ar jie turi teisingą vardą? Ar tas asmuo gyvena toje pačioje vietovėje, kurioje buvo padarytas nusikaltimas?

Jennifer Strong: Bet ką daryti su žmonėmis, kurie yra melagingai apkaltinti?

Ton-Tai teigtų, kad tai žmogaus nesėkmė. Lygiai taip pat mes vis dar esame atsakingi už tai, kaip vairuojame naudodami GPS – kai navigacija sako „sukti į dešinę“, o tai daryti nesaugu – mes ir mūsų žmogaus smegenys priklauso, ar į tai nepaisome.

Ir jis mums primena, kad žmonės taip pat klysta.

Hoanas Ton-That : Kaip vienas pavyzdys yra žmonių sudėtis. Nekaltybės projektas teigia, kad 70% neteisingų nuosprendžių yra iš liudytojų parodymų. Taigi, žinote, jei esate blogas policijos pareigūnas ir norite apkaltinti ką nors už nusikaltimą, kurio jis nepadarė, jums gali patikti, kad žmonės, kurių norite, atrinktų iš rikiuotės asmenį, kurio norite. „Clearview“ iš tikrųjų gali padėti padidinti skaidrumą ir atskaitomybę. Kažkas, ko norėtume iš tikrųjų pažvelgti į tai, kaip tai iš tikrųjų gali padėti žmonėms išvengti klaidingo tapatybės nustatymo.

Jennifer Strong: Tam tikra prasme šis argumentas, kurį jis pateikia prieš žmogus nuosprendis? Tai ta pati priemonė, kuri naudojama prieš perduodant šiuos sprendimus dirbtiniam intelektui: yra klaidų, šališkumo ir rasizmo. Bet kai Ton-That netiki, kad galime patikimai pakeisti žmones, jis tiki, kad pašalino šiuos dalykus iš savo sistemos.

Hoanas Ton-That : Taigi mes tikime, kad visiškai išsprendėme tikslumo ir rasinio šališkumo problemą, kuri kankino kitas veido atpažinimo įmones. Ir norime, kad kiti žmonės žinotų, jog tikrai galime pasinaudoti šia technologija ir ja naudotis.

Jennifer Strong: Tai labai dideli teiginiai, kurie gali būti net neįmanomi, ir šiuo metu nėra jokio būdo jų patikrinti. „Clearview“ nesuteikė tokios viešosios prieigos, kuri leistų jų sistemą tikrinti taip, kaip tai daro „Amazon“ ir kiti.

Jis sako, kad bendrovė atliko savo auditą, suburdama nepriklausomą peržiūros tarybą, kuri laikėsi panašaus požiūrio, kaip ir tada, kai ACLU išbandė „Amazon“ veido atpažinimo sistemą, paleidusi JAV Kongreso nuotraukas per duomenų bazę – tai yra suimtų žmonių nuotraukos. už nusikaltimą.

Hoanas Ton-That : Taigi jie atliko šį nepriklausomą tyrimą. Tačiau užuot ieškojusi 25 000 nuotraukų galerijoje, tuo metu ji ieškojo 2,8 milijardo nuotraukų galerijoje. Ir mes padarėme kitas valstijų įstatymų leidžiamąsias institucijas, tokias kaip Niujorko valstija ir Teksasas. Kiekvienas gautas rezultatas buvo tinkamas asmuo, ir jie juos įvertino atskirai.

Jennifer Strong: Clearview požiūriu, tai reiškia, kad technologija iš tikrųjų gali padėti teisingumo sistemai tapti teisingesnei. Jis teigia, kad į šią peržiūros grupę įtraukė Niujorko apeliacinio teismo vyriausiąjį teisėją Džonataną Lippmaną.

Hoanas Ton-That : Ir jis tikrai tiki, kad jei turi ką nors tikslesnio, tai geriau ir kaltinamiesiems. Jie neketina sėsti į kalėjimą už nusikaltimą, kurio nepadarė.

Jennifer Strong: Jei Silicio slėnis turi prekės ženklą, tai toks technooptimizmas, kaip jų kūriniai pakeis pasaulį, tačiau neprisiima atsakomybės už bet kokius su tuo susijusius nepageidaujamus pokyčius.

Galbūt tai tikrai neturėtų Technologijų kūrėjai turi rūpintis, kokio skaidrumo, priežiūros ir apsauginių turėklų reikia norint apsaugoti visuomenę.

Hoanas Ton-That : Manau, kad vyriausybės ir politikos formuotojai yra atsakingi už taisyklių kūrimą, o technologijų įmonės turėtų sėdėti prie stalo, o jos suinteresuotos turėti vietą prie stalo. Kartais matote, kad buvo priimta bloga politika, nes jie nežino, kaip veikia technologija. Taigi, manau, kad daugiau technologijų įmonių imsis politikos.

Mums buvo daug dėmesio, bet žinome, kad elgiamės teisingai. Ir manau, kad ilgainiui bet kokios naujos technologijos yra prieštaringos iš spaudos... ir tai tik dalis proceso. Pasirinkimas nėra tarp veido atpažinimo ir veido atpažinimo. Tai tarp atsakingo veido atpažinimo ir savotiškų laukinių vakarų.

Jennifer Strong: Viena grupė, siekianti padėti sutramdyti šiuos laukinius vakarus, yra policijos vadovų tyrimų forumas. Ne pelno organizacija pastaruosius keturis dešimtmečius padėjo policijos vadovams spręsti iškilusias problemas.

Alexa Danielsas-Shpallas : Taserių naudojimas. Jie naudoja ant kūno nešiojamas kameras. Dabar taip pat nagrinėjame veido atpažinimo temą.

Jennifer Strong: Alexa Daniels-Shpall vadovauja šiam tyrimui bendradarbiaudama su JAV teisingumo departamentu.

Alexa Danielsas-Shpallas : Mes atlikome daug šio tyrimo šioje srityje, siekdami parengti kai kurias nacionalines gaires. Jie tai naudoja įvairiais būdais ir beveik visi sukūrė savo procedūras, protokolus ir politiką.

Jennifer Strong: Mes pereisime prie to kito epizodo... Tačiau kol kas svarbiausia yra tai, kad jos tyrimai rodo, kad Clearview patvirtinimas policijos departamentuose gali būti ne toks plačiai paplitęs, kaip teigiama. Sausio mėnesį jis sakė „New York Times“, kad per pastaruosius metus jo gaminį pradėjo naudoti daugiau nei 600 teisėsaugos institucijų.

Alexa Danielsas-Shpallas : Mes matėme tik keletą, kurie pasirašė oficialią sutartį.

Jennifer Strong: Apatinė eilutė: policijos agentūros naudoja „Clearview“. Tačiau yra didelis skirtumas tarp bandymo ir pirkimo.

Alexa Danielsas-Shpallas : Žinau, kad kai kurie jį išbandė ir nusprendė nenaudoti. Ir bent jau kai kurie iš jų, su kuriais kalbėjomės, sakė, kad jiems tai tiesiog neveikė. Ir aš manau, kad tai tikriausiai priklauso nuo to, su kuo jį išbandote ir nuo to, kur esate šalyje. Nes, žinote, aš nežinau, ar kas nors nujaučia, kur, pavyzdžiui, kiek vaizdų atsiranda įvairiose srityse.

Jennifer Strong: Ir ne visos tai išbandžiusios policijos agentūros tai padarė sąmoningai... arba oficialiais kanalais.

Alexa Danielsas-Shpallas : Vadovai išsiaiškino, kad įmonė kreipėsi į detektyvus, kad tai patikrintų. Tada jie atnešė tai savo viršininkams, sakydami: „Ei, turėtume pažvelgti į priekį“. Ir vadovai tarsi pasakė, kad kol kas tai išjungsime ir atliksime įprastus viešųjų pirkimų ir vertinimo procesus, kol judėsime į priekį. // Tai, sakyčiau, buvo nevienodai sutiktas iš skirtingų agentūrų. Ir dar svarbesnis klausimas būtų išsiaiškinti, kiek nuolatinių ilgalaikių sutarčių ir kiek agentūrų atliko formalius pirkimus, kad užmegztų ryšius su įmone, o ne tik tuos nemokamus bandymus, kurie vyksta.

Jennifer Strong: Kitą kartą susitiksime su JAV policija, kuri naudoja veido ID...

Dori Koren : Tai šiek tiek holivudiška, bet mes tai padarėme tyčia, taip ir norėjome jaustis. Taigi, įsivaizduokite, kad įeisite į didelį kambarį ir ant priekinės sienos turite šį didžiulį ekraną – visokios kameros tiekiamos kaip stebėjimo kambarys, bet šiek tiek daugiau aukštųjų technologijų, šiek tiek didesnis, šiek tiek pažangesnis.

Jennifer Strong: Ir sužinokite, kokį vaidmenį nejučiomis atlieka aktorius Woody Harrelsonas ir kitos įžymybės įvardydami policijos įtariamuosius...

Apie šią seriją pranešiau ir prodiusavau aš kartu su Tate'u Ryan-Mosely ir Emma Cillekens, ypač dėkoju Karen Hao ir Benji Rosen. Mus redaguoja Michaelas Reilly ir Gideonas Litchfieldas. Mūsų techninis direktorius yra Jacob Gorski.

Ačiū, kad klausotės, aš esu Jennifer Strong.

paslėpti