Hot och möjligheter med bildigenkänning

Detta medför självklart massvis med möjligheter, men även en hel del risker och nackdelar som du måste vara beredd på. Därmed kan du med fördel bekanta dig med tekniken och ta reda på vad du kan göra för att skydda dig mot eventuella hot.

Bildigenkänning förväxlas ganska ofta med ett annat tekniskt närliggande begrepp, nämligen ansiktsigenkänning. Det finns en hel del överlappning mellan begreppen, och ansiktsigenkänning är en del av bildigenkänning, även om begreppet är bredare än så.

Bildigenkänning syftar dock till alla typer av bilder, oavsett om de innehåller objekt, människor, djur eller något annat. Tekniken används av datorer eller liknande typer av enheter, och använder tidigare lagrad information för att avgöra vad bilden förtäljer.

Genom att analysera den visuella informationen i pixlar (en bild består av massvis med små pixlar), deras positioner och mönster, kan systemet börja förstå en bild. Till exempel kan datamönster som upptäcks i vissa delar av en bild identifiera den som ansiktet på en människa.

Med hjälp av maskininlärning kan enheter hantera stora mängder data, vilket gör att enheten kan avgöra vad som finns i bilden.

Det börjar med att man matar in massor av bilder med tillhörande etiketter i systemet. Om vi till exempel vill identifiera människor i bilder, ger vi systemet bilder med och utan människor och märker dem därefter. Som ett resultat kommer den att börja förstå mönster och känna igen människor i bilder som presenteras för den i framtiden.

Denna typ av “inlärning” är dock väldigt tidskrävande och kräver massvis med bilder, ofta tiotusentals.

Det finns massvis med möjliga användningsområden för bildigenkänning, varav nedan är några framträdande exempel:

• Självkörande bilar. Med hjälp av bildigenkänning kan bilarna lära sig att känna igen allt från vägskyltar till människor och andra bilar. De självkörande bilarna förlitar sig oerhört mycket på tekniken, och kommer inte att fungera utan de framsteg som görs inom området.
• Upptäcka olämpligt innehåll. Bildigenkänning kan t.ex. upptäcka olämpliga bilder där de inte hör hemma. Detta gör att internet blir en säkrare och bättre miljö för alla inblandade parter, inte minst på de platser där känsligt innehåll kan göra stor skada.
• Ansiktsigenkänning. Detta kan t.ex. ta bort behov av ID-kort och liknande, samt kan vara ett komplement till inloggning hos vissa tjänster med krav på högre säkerhet.
• Förbättrade söksystem. Med hjälp av denna teknik kan du t.ex. få relevanta förslag genom att ladda upp en bild. På så sätt kan tekniken läsa av vad som finns i bilden och bidra med liknande bilder, text eller annat som är relaterat till bilden. Talesättet “en bild säger mer än tusen ord” är därmed mer relevant än någonsin.

Det finns en hel del potentiella risker och utmaningar med denna teknik, varav nedanstående är några av de viktigaste:

• Identitetsbedrägerier. En av de största riskerna och utmaningarna med bildigenkänning är att det möjliggör för identitetsbedrägerier. Deepfakes är ett utmärkt exempel på detta.
• Problem med censurering. Med hjälp av bildigenkänning kan censureringen bli ännu större än vad den är idag, vilket kan vara positivt till viss del, men även väldigt negativt eftersom att det förvränger världsbilden.
• Integritetsrisker och datainsamling. Användning av denna teknik kan medföra att din integritet försämras. Stora teknikföretag kan samla in stora mängder data om dig och på så sätt använda den för att anpassa annonser eller sälja informationen vidare till andra företag.

Därmed är det viktigt att du skyddar dig, något du t.ex. kan göra med en kvalitativ VPN-tjänst som NordVPN. Här får du även ett extra skydd med hjälp av deras funktion Threat Protection, något som ger dig ett bra skydd mot de ständigt växande hot som finns online.