Аннотация:
США Полиция использует инструмент искусственного интеллекта под названием Raven, чтобы попытаться определить, какой именно объект был сделан на фотографии, по фотографии внутренней части дома. Даже если на фотографии нет вида из окна, уличных знаков или информации о местоположении GPS, стиральная машина, сантехника и внутренняя отделка на фотографии могут быть подсказками для идентификации дома. Эта технология может сопоставлять обычные фотографии в помещении с информацией о недвижимости и платформах краткосрочной аренды, предоставляя потенциальные возможности для расследований сотрудникам правоохранительных органов, а также вызывая обеспокоенность по поводу личной жизни и массовой слежки.
Согласно отчету TechSpot от 12 октября 2026 года, этот инструмент под названием Raven был разработан американской компанией Graylark Technologies. Система, ранее известная как GeoSpy, изначально использовалась для определения мест съемки на основе архитектурных стилей, топографии и других географических особенностей фотографий. По мере добавления новых функций система пытается расширить сферу идентификации на внутреннюю часть зданий, помогая следователям находить конкретные объекты недвижимости по фотографиям интерьера.
Согласно предыдущим сообщениям СМИ, полицейское управление Лос-Анджелеса и офис шерифа округа Майами-Дейд приобрели права на использование Raven. Однако по-прежнему недостаточно общедоступных данных о том, широко ли правоохранительные органы используют этот инструмент в реальных делах и в какой степени он может повысить эффективность расследований.
На этот раз внимание привлекло демонстрационное видео, которое недавно показал генеральный директор Graylark Дэниел Хайнен. В видео оператор извлекает из социальной сети X фотографию помещения, на которой видны только стиральная машина и сушилка. Операторы загружают фотографии в Raven, выбирают функции поиска объектов внутри и снаружи помещений и указывают область для поиска.
Через несколько секунд система сужает карту до района в Шарлотте, Северная Каролина, США, и перечисляет возможные подходящие объекты. В верхней части результата было описание краткосрочной аренды с таким текстом, как «С ремонтом! В нескольких минутах ходьбы от центра города». Позже СМИ проверили и обнаружили, что этот текст соответствует конкретному объявлению на платформе Airbnb, а фотографии помещений, представленные в объявлении, также соответствуют тому же объекту недвижимости, что и фотографии, которые необходимо найти.
В другой демонстрации оператор загрузил фотографию ванной из социальных сетей. Затем Рэйвен направила область поиска на район Монтесито, штат Калифорния, и в результате выдала список под названием «Песчаный дом на пляже Монтесито». Соответствующие СМИ подтвердили, что текст, возвращенный системой, напрямую соответствует объявлению на платформе краткосрочной аренды Vrbo.
Это означает, что способ работы Raven заключается не в простом поиске точно таких же фотографий в Интернете, а в попытке определить уникальные особенности фотографий, а затем найти другие возможные соответствующие фотографии и информацию о недвижимости на сайтах недвижимости и в списках платформ краткосрочной аренды.
Например, фотография интерьера может включать конкретную модель стиральной машины, уникальную планировку ванной комнаты, настенные покрытия, стили шкафов или другие декоративные детали. По отдельности эти элементы могут не быть географически специфичными, но по сравнению с большим количеством изображений объявлений можно сузить поиск до объектов, которые лучше всего соответствуют вашим критериям.
Эта технология существенно отличается от традиционного обратного поиска по изображениям. Обратный поиск изображений в основном используется для поиска таких же или похожих изображений, которые уже появлялись в Интернете, тогда как Raven пытается установить ассоциации через характеристики сцены между разными фотографиями. Даже если фотография, которую нужно найти, не идентична изображению на странице объявления, система все равно может идентифицировать тот же объект недвижимости на основе их общей внутренней среды.
Это также важная причина, по которой эта технология вызывает проблемы конфиденциальности. Раньше можно было подумать, что будет сложно определить конкретный адрес по обычной фотографии в помещении, если на фотографии не указаны координаты GPS, улицы или достопримечательности. Но поскольку искусственный интеллект может обрабатывать более сложные визуальные особенности и комбинировать их с крупномасштабными данными о государственном жилье, это суждение больше не может быть надежным.
Graylark сообщил, что компания расширяет возможности Raven по позиционированию в помещениях. В сообщении Хейнинга в социальных сетях говорится, что эта функция может геолокировать фотографии миллионов помещений, сдаваемых в краткосрочную аренду, по всему миру. Он считает, что для сотрудников правоохранительных органов, расследующих дела о торговле людьми и эксплуатации, возможность связать неопознанную внутреннюю фотографию с конкретным местом может дать следственные улики, заслуживающие дальнейшей проверки.
Например, у следователей может быть фотография интерьера из социальных сетей, журналов чатов или других источников, но они не знают, в каком отеле, квартире или арендуемом помещении была сделана фотография. Если система сможет найти возможное совпадение, полиция сможет дополнительно проверить информацию, чтобы определить, есть ли место, имеющее отношение к делу.
Однако результаты, полученные с помощью таких методов, следует рассматривать как следственные версии, а не как независимые доказательства фактов. Мебель, отделка и сантехника на фотографиях могут присутствовать в нескольких списках, либо дом мог быть отремонтирован или его характеристики изменились с момента, когда была сделана фотография. Таким образом, результаты сопоставления, полученные системой, все еще нуждаются в подтверждении другими доказательствами.
Техническая основа Raven восходит к первоначальной разработке GeoSpy. Ранее система проанализировала архитектурные стили, почву, растительность и другие географические особенности, чтобы сделать вывод, где могла быть сделана фотография. Для достижения этой цели Graylark использует для обучения модели большое количество изображений со всего мира.
Ранее Хейнинг заявил в интервью журналу Technology Media Indicator, что возможности позиционирования в помещении не были первоначальной целью разработки команды. Тестируя новую версию GeoSpy, он случайно загрузил фотографию своей девушки, делающей селфи в ванной, и система указала на Сан-Франциско. Удивленный этим, он начал тестирование с загрузки фотографий интерьеров с сайтов недвижимости и обнаружил, что во многих случаях система способна определить правильный город.
Хейнинг предположил, что во время обучения модели показывали изображения с геотегами, содержащие сцены в помещении, и что даже если эти изображения изначально не использовались специально для позиционирования в помещении, модель могла усвоить визуальные особенности, связанные с разными местами.
Этот опыт показывает, что в процессе обучения модели искусственного интеллекта могут развивать возможности, превосходящие первоначальные ожидания разработчиков. Однако тот факт, что модель может определить определенный город или регион, не означает, что она обязательно сможет точно определить адрес конкретного дома. Сужение результатов поиска до города, идентификация здания и точное определение дома — это задачи различной сложности.
Согласно текущей публичной демонстрации, Raven действительно может в некоторых случаях найти конкретный дом, соответствующий фотографии, но он не может найти ни один дом в мире на основе любой внутренней фотографии. TechSpot отметил, что возможности инструмента по-прежнему ограничены такими факторами, как диапазон объектов, которые он может искать, и что конкретные результаты могут различаться в зависимости от региона, количества объявлений и содержания фотографий.
На самом деле производительность этой системы также зависит от того, достаточно ли богаты данные на платформе недвижимости. Если у объекта размещения много фотографий, размещенных на таких сайтах, как Airbnb, Vrbo или Zillow, система может иметь больше данных для сопоставления. И наоборот, если у дома нет фотографий, включенных в публичный список, или интерьер не имеет отличительных черт, найти его может быть значительно сложнее.
Важно отметить, что возможности Raven могут включать автоматический сбор и использование данных с платформ недвижимости, и эти платформы не обязательно позволяют третьим лицам получать информацию таким образом.
В Airbnb сообщили СМИ, что защита конфиденциальности пользователей платформы очень важна. Компания отмечает, что фотографии в объявлении часто исключают метаданные о местоположении, и хозяева могут показывать пользователям только общее местоположение, при этом конкретные адреса обычно не указываются до тех пор, пока бронирование не будет подтверждено. Airbnb также заявила, что приняла технические меры, чтобы попытаться ограничить автоматическое сканирование контента веб-сайта, и изучает ситуацию.
Airbnb также подчеркнула, что у компании нет никаких отношений сотрудничества с Graylark и что ее условия обслуживания запрещают несанкционированный сбор данных.
Платформа недвижимости Zillow также заявила, что сбор данных с ее веб-сайта нарушает условия использования платформы, и заявила, что при необходимости будет решать соответствующие проблемы законными средствами. Платформа краткосрочной аренды Vrbo не ответила на многочисленные запросы СМИ о комментариях.
Эти ответы показывают, что разработка и применение инструментов позиционирования на основе искусственного интеллекта может включать в себя множество вопросов, таких как правила использования данных платформы, защита конфиденциальности пользователей и связанные с этим юридические обязанности. Даже если некоторые фотографии объявлений общедоступны для обычных пользователей Интернета, это не означает, что данные могут автоматически собираться, интегрироваться и использоваться для создания новых систем таргетинга без ограничений.
В то же время права использования Raven также были скорректированы.
404 Media ранее сообщала, что, когда GeoSpy впервые стал доступен публике, пользователи в сообществе Discord компании спрашивали, как использовать этот инструмент для отслеживания женщин. После того как СМИ обратились к Graylark с вопросами, компания ограничила доступ к инструменту правительственным учреждениям и корпоративным пользователям.
Это изменение отражает очевидное двойное использование технологий, позволяющих определять места по фотографиям. Это может помочь полиции расследовать серьезные дела, такие как торговля людьми и эксплуатация. Его также можно использовать для отслеживания частных целей, определения адресов других людей и даже преследования ничего не подозревающих людей.
Более того, ограничение доступа обычным пользователям не устраняет автоматически все риски. Когда правоохранительные органы используют такие инструменты, им также необходимы четкие правила использования, записи доступа и механизмы надзора, чтобы предотвратить необоснованное использование систем в следственных или частных целях.
Еще одна проблема, на которую стоит обратить внимание, заключается в том, что неясно, отражает ли маркетинговая демонстрация Raven ее общую эффективность в реальных случаях. В демонстрационных видеороликах обычно выбираются случаи, которые могут легко продемонстрировать технические эффекты, в то время как фотографии реальных расследований могут быть размытыми, содержать ограниченную информацию или не иметь общедоступной информации для сопоставления.
В офисе шерифа округа Майами-Дейд ранее сообщили 404 Media, что использование GeoSpy агентством в целом ограничено и находится на исследовательской стадии. Агентство заявило, что, хотя инструмент был проверен в нескольких случаях, на сегодняшний день не произошло никаких серьезных расследований или арестов, и ни одно из результатов дел не основывалось исключительно или в первую очередь на информации, полученной с помощью инструмента.
Это означает, что даже если Raven сможет быстро найти конкретные дома на некоторых демонстрациях, нельзя сделать вывод, что он стал стабильным и надежным методом позиционирования в полицейских расследованиях. В настоящее время он больше подходит в качестве дополнительного инструмента, помогающего следователям проверять возможные местоположения, а затем проверять их другими методами.
В более широкой перспективе Raven демонстрирует, как искусственный интеллект меняет атрибуты конфиденциальности общедоступных изображений. Раньше фотографию ванной комнаты или стиральной машины без геотега часто было трудно напрямую сопоставить с конкретным адресом; но когда большое количество фотографий домов, информации о недвижимости и моделей визуального распознавания объединены, эти, казалось бы, обычные детали могут стать подсказками о местоположении.
Это не означает, что все фотографии в помещении показывают место, где они были сделаны, и не означает, что искусственный интеллект уже может отслеживать чей-либо дом по своему желанию. Однако по мере того, как базы данных общедоступных изображений продолжают расширяться, а ИИ все чаще способен устанавливать связи между разрозненной информацией, людям придется быть более осторожными в своих суждениях о признаках местоположения на фотографиях.
В конечном счете, основной вопрос, поднятый Рэйвен, заключается не только в том, может ли искусственный интеллект найти дом по фотографии в помещении, но и в том, как определить границы его использования, когда эта способность используется в правоохранительных органах, коммерческих службах или в других сценариях. Для следователей это могло бы дать ценную информацию; для обычных пользователей это напоминание о том, что даже если фотография не содержит информации GPS, сама внутренняя среда может содержать достаточно идентифицируемых особенностей.
С дальнейшим развитием соответствующих технологий баланс между защитой данных платформы, правоохранительным надзором, точностью результатов позиционирования и правами на неприкосновенность личной жизни станет неизбежным вопросом в этой области.
Комментарии