Mobile Fortify: الأجهزة الأمنية الأمريكية تخمّن هوية صاحب الوجه

استخدمت شرطة الهجرة والجمارك الأمريكية (ICE) تطبيق Mobile Fortify أكثر من 100 000 مرة لتحديد هوية أشخاص، مع أن النظام غير مصمَّم لهذا الغرض. وقد تجاوزت وزارة الأمن الداخلي قواعد الخصوصية الخاصة بها لاعتماد أداة تخطئ كثيرًا. هذا مثال كلاسيكي على تحوّل التقنيات «الذكية» إلى أداة خطرة في أيدي البيروقراطيين حين تُضحَّى الدقة في سبيل السرعة. ولم يعد الخطر يهدد المهاجرين وحدهم، بل المواطنين العاديين أيضًا، إذ تدخل بياناتهم إلى النظام دون فحوصات كافية.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Wired؛ بتحرير Hamidun News
Mobile Fortify: الأجهزة الأمنية الأمريكية تخمّن هوية صاحب الوجه
المصدر: Wired. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال

تخيّل أنك تقف عند الحدود أو تسير في الشارع، فيوجّه ضابط هاتفه الذكي نحوك. بضع ثوانٍ، وتصدر الخوارزمية حكمها. يبدو هذا مشهدًا من أفلام السايبربانك، لكنه في الولايات المتحدة واقع يومي مع تطبيق Mobile Fortify. المشكلة أن هذا التطبيق غير قادر تقنيًا على تأكيد الهوية بالدقة المطلوبة. فهو لم يُصمَّم لهذا الغرض أصلًا. ومع ذلك، لم يمنع ذلك موظفي ICE ودائرة الجمارك وحماية الحدود من استخدامه أكثر من 100 ألف مرة لفحص المهاجرين ومواطني الولايات المتحدة على حد سواء.

قصة Mobile Fortify مثال كلاسيكي على كيف تحوّل الرغبة في إدخال الابتكار بأي ثمن مؤسسات حكومية جادة إلى أبطال كوميديا عبثية. فقد صُوِّر النظام في البداية أداةً مساعدة، أشبه بدفتر ملاحظات رقمي يتيح الوصول إلى قواعد البيانات. لكنه تحوّل في مرحلة ما إلى المطرقة الرئيسية التي تُضرب بها كل مسمار.

ولإضفاء الشرعية على هذه الممارسة، لجأت وزارة الأمن الداخلي إلى حيلة صغيرة: تجاهلت ببساطة قواعدها الخاصة لتقييم الأثر على الخصوصية. فحين تعرقل القواعد التقدّم، لا يغيّر البيروقراطيون التقدّم، بل يلغون القواعد.

لماذا يهمّ هذا الآن تحديدًا؟ نحن في ذروة الضجيج المحيط بأدوات الذكاء الاصطناعي، والجهات الحكومية حول العالم تحاول أتمتة كل ما تطاله أيديها. لكن حين يتعلق الأمر بالتعرّف على الوجوه، فإن ثمن الخطأ ليس مجرد توصية غير دقيقة في خلاصة الأخبار، بل اعتقالات غير قانونية واستجوابات وحيوات مدمَّرة. وإذا كان النظام يقدّم إجابة احتمالية فقط، بينما يتعامل الضابط معها على أنها الحقيقة المطلقة، تصبح التقنية أخطر من غيابها.

والمفارقة الكبرى أن الجهة نفسها أقرّت بأن Mobile Fortify لم يجتز اختبارات المطابقة مع معايير تحديد الهوية. وكأن الشرطة تستخدم قراءة الفنجان بدل جهاز قياس الكحول، ثم تحرّر المحاضر بوجه جاد. ويخلط النظام كثيرًا بين أشخاص تتشابه ملامحهم، وهو ما يتحول، في سياق التعامل مع المهاجرين، إلى يانصيب حقيقي. كما تُحفظ بيانات المسح في قواعد بيانات تُستخدم لاحقًا في تدريب خوارزميات أخرى أشد تدخلًا.

نحن أمام سابقة خطيرة يصبح فيها الحل «الترقيعي» معيارًا قائمًا بحكم الأمر الواقع. فتقنيات التعرّف على الوجوه تتعرض أصلًا لانتقادات حادة بسبب التحيّز والأخطاء بحق الأقليات العرقية. واستخدام برنامج معروف بعطله أو بعدم ملاءمته يزيد النار اشتعالًا. فبدل بناء منظومة رقابة شفافة، اختارت السلطات طريق أقل مقاومة، حيث تعلو سهولة الواجهة على الحقوق المدنية.

وهذا يذكّرنا بأن وراء كل «سحر» في الذكاء الاصطناعي شيفرة محددة وأشخاصًا محدَّدين يوافقون عليها. وإذا حلّت الرغبة في وضع علامة في تقرير الابتكار محلّ المنطق السليم عند مرحلة الاعتماد، فالنتيجة ديستوبيا رقمية على نطاق بلد بأكمله. وبينما يحاول المدافعون عن حقوق الإنسان الطعن في استخدام Mobile Fortify، يواصل عدّاد الفحوصات الدوران، مسجِّلًا وجوهًا جديدة في نظام «لا يعمل كما ينبغي» بحسب الاعتراف الرسمي.

الخلاصة: إذا كانت الأجهزة الأمنية الأمريكية نفسها مستعدة لاستخدام برمجيات مشكوك فيها متجاوزةً قواعدها الخاصة، فإلى أي مدى يمكننا الوثوق بأي أنظمة ذكاء اصطناعي حكومية أخرى دون تدقيق مستقل؟

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…