AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल ने ट्विन्स डे फेस्टिवल में एफबीआई के बायोमेट्रिक डेटा संग्रह पर चर्चा की, जिसमें सूचित सहमति, डेटा री-शेयरिंग और एआई री-आइडेंटिफिकेशन जोखिम के बारे में चिंताएं थीं। जबकि कुछ पैनलिस्टों ने लेडोस और बूज़ एलन जैसे ठेकेदारों के लिए संभावित वित्तीय अवसरों पर प्रकाश डाला, दूसरों ने महत्वपूर्ण मुकदमेबाजी और प्रतिष्ठात्मक जोखिमों की चेतावनी दी, साथ ही विकेन्द्रीकृत पहचान सत्यापन की ओर बदलाव के कारण ठेकेदारों के अपने प्रतिस्पर्धी लाभ खोने की संभावना भी बताई।
जोखिम: छद्म नाम वाले डेटासेट की एआई-संचालित पुन: पहचान और विकेन्द्रीकृत पहचान की ओर बदलाव की स्थिति में ठेकेदारों के प्रतिस्पर्धी लाभ का संभावित नुकसान
अवसर: अद्वितीय आयु-प्रगति परीक्षण और एनजीआई अपग्रेड के लिए अनुबंधों से संभावित राजस्व
एफबीआई के मानव प्रयोग अध्ययनों का खुलासा
रैकेट न्यूज के माध्यम से रयान लवलेस द्वारा लिखित,
“आप केवल इस तरह से सीधे कॉल करके एफबीआई कर्मचारी के लिए एक वास्तविक समस्या पैदा करेंगे।”
वरिष्ठ एफबीआई अधिकारी थॉमस ग्रेगरी मोटा इस बात से नाराज़ थे कि मैंने उनसे मनुष्यों पर ब्यूरो के छिपे हुए प्रयोगों के बारे में बात करने के लिए उन्हें फोन करने की हिम्मत की।
वह 1998 में ब्यूरो में शामिल हुए और लगभग 20 साल पहले एफबीआई के वरिष्ठ पदों पर पदोन्नत हुए। अपने कार्यकाल के दौरान, ब्यूरो पत्रकारों की जासूसी करने में माहिर हो गया है - जैसा कि रैकेट द्वारा प्रकाशित एक गुप्त सरकारी रिपोर्ट में प्रलेखित है - बिना उनके सवालों का सामना किए।
मोटा एक प्रतिष्ठित एफबीआई दिग्गज हैं, जिन्हें 2007 में अमेरिकी सरकार के सबसे महत्वपूर्ण विदेशी जासूसी उपकरण को आधुनिक बनाने के लिए खुफिया समुदाय पुरस्कार से सम्मानित किया गया था और उन्होंने गुप्त "गोइंग डार्क" राष्ट्रीय निगरानी कार्यक्रम पर काम किया है।
एक दशक से अधिक समय पहले मनुष्यों पर ब्यूरो के प्रयोगों से जुड़े आंतरिक आलोचना सामने आने के बाद, एफबीआई ने मोटा को मानव विषयों के अनुसंधान के प्रति अपने दृष्टिकोण को नया रूप देने वाली एक आंतरिक टीम के प्रभारी बनाया।
2023 में, मोटा ने सरकार के गुप्त मानव प्रयोगों पर किए गए काम का विवरण देते हुए एक प्रस्तुति दी, जो 70 साल पहले एक सीआईए वैज्ञानिक एलएसडी के साथ ड्रग्स देकर एक होटल के कमरे की खिड़की से गिरकर मर गया था, उस विनाशकारी परियोजना तक वापस जाती है।
सरकार ने उनकी प्रस्तुति को लेबल किया, "इंटरनेट पर पोस्ट करने के लिए अधिकृत नहीं।" यहाँ सार्वजनिक जिम्मेदारी चिकित्सा और अनुसंधान सम्मेलन के लिए मोटा की प्रस्तुति है, जिसे रैकेट पर पूर्ण रूप से पोस्ट किया गया है, जिसमें केवल मोटा की व्यक्तिगत जानकारी हटा दी गई है:
लिंक: एफबीआई मानव विषय अनुसंधान प्रस्तुति.पीडीएफ
एफबीआई द्वारा किए गए मानव प्रयोगों के प्रकारों में, जैसा कि मोटा द्वारा विस्तृत किया गया है, चेहरे की पहचान अध्ययन और एल्गोरिथम परीक्षण, आनुवंशिकी, हिंसक अतिवाद, पूछताछ विज्ञान और बहुत कुछ से संबंधित अनुसंधान शामिल हैं।
ब्यूरो की "सबसे पुरानी, निरंतर मानव विषय अनुसंधान परियोजना" क्या है? इसमें हत्यारे शामिल हैं, विशेष रूप से "कैदी अपराधियों के सीरियल होमिसाइड इंटरव्यू" जिसे मोटा ने साइलेंस ऑफ द लैम्ब्स में एंथनी हॉपकिंस द्वारा अभिनीत प्रसिद्ध काल्पनिक राक्षस हैनिबल लेक्टर की तस्वीर के साथ कैप्शन किया था।
मनोवैज्ञानिक थ्रिलर एक युवा एफबीआई प्रशिक्षु, अभिनेत्री जोडी फोस्टर को क्लैरिस स्टारलिंग के रूप में चित्रित करता है, जो नरभक्षी हत्यारे, हॉपकिंस के डॉ. हैनिबल लेक्टर के दिमाग में घुसने की कोशिश कर रही है।
मोटा ने एफबीआई में ऐसे अध्ययनों की देखरेख के लिए मानव विषय अनुसंधान संरक्षण के लिए संस्थागत समीक्षा बोर्ड का नेतृत्व किया। 2023 में, गुप्त इकाई को "नेक्स्ट जनरेशन टेक्नोलॉजी लॉफुल एक्सेस सेक्शन" के तत्वावधान में ले जाया गया।
मोटा ने मुझे बताया कि वह अब बोर्ड के अध्यक्ष नहीं हैं, "अब उस अध्यक्ष का नाम बताने के लिए भी स्वतंत्र नहीं हैं" जो अब अनुसंधान की देखरेख कर रहा है, और उन्होंने कहा कि अगर मैं ब्यूरो के प्रेस कार्यालय के माध्यम से औपचारिक रूप से उनसे संपर्क करता हूं तो वह शायद मुझसे बात नहीं करेंगे।
उन्होंने मुझसे फिर से बात नहीं की और एफबीआई ने ब्यूरो के मानव प्रयोगों के बारे में सभी सवालों का जवाब देने से इनकार कर दिया। इसने अमेरिकियों पर प्रयोगों में शामिल लोगों का साक्षात्कार करने के लिए रैकेट के औपचारिक अनुरोधों को भी अस्वीकार कर दिया।
हमने कुछ अमेरिकियों को पाया जिनका एफबीआई वैसे भी अध्ययन कर रहा है: जुड़वां बच्चे।
जुड़वां बच्चों पर एफबीआई के दशकों लंबे प्रयोग नाजी अध्ययनों के दायरे को बौना कर देते हैं
मानव इतिहास में, जुड़वां बच्चे मानव पर अजीबोगरीब प्रयोगों के लिए गहन रुचि का विषय रहे हैं।
जर्मन नाजियों के आनुवंशिकी पर घातक मानव प्रयोगों में 1940 के दशक के दौरान लगभग 3,000 जुड़वां बच्चे, 1,500 जोड़े लोग शामिल थे, जो चिल्ड्रन ऑफ ऑशविट्ज़ नाजी डेडली लैब एक्सपेरिमेंट्स सर्वाइवर्स के अनुसार थे।
1992 में लिखे गए ऑशविट्ज़ के जुड़वां बच्चों पर एक जांच के अनुसार, अनुमानित 200 से कम बच्चों के जीवित रहने का अनुमान है।
अमेरिका में, हर साल जुड़वां बच्चों का एक बड़ा जमावड़ा होता है, और एफबीआई अपने प्रयोगों के लिए सहमति देने वाले संभावित परीक्षण विषयों के बड़े पूल का लाभ उठाना चाहता है।
ट्विन्स डे फेस्टिवल इन ट्विन्सबर्ग, ओहियो, सालाना लगभग 2,500 जुड़वां बच्चों को आकर्षित करता है, या लगभग 5,000 लोग, एफबीआई के क्रिमिनल जस्टिस इंफॉर्मेशन सर्विसेज डिवीजन 2025 ईयर इन रिव्यू के अनुसार।
एफबीआई की समीक्षा में कहा गया है कि इसने 2010 से वेस्ट वर्जीनिया यूनिवर्सिटी ट्विन्स डे बायोमेट्रिक कलेक्शन को प्रायोजित किया है, जिसमें स्वेच्छा से भाग लेने वाले जुड़वां बच्चे शामिल हैं।
समीक्षा में कहा गया है, "इस सहयोग के परिणामस्वरूप सीजेआईएस डिवीजन के पास जुड़वां बच्चों के बायोमेट्रिक्स का एक विशाल डेटासेट है, जिसमें एकमात्र ज्ञात जुड़वां आयु-प्रगति डेटासेट है।" "एफबीआई व्यक्तियों की सटीक पहचान करने की अपनी क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए डेटासेट का उपयोग करता है।"
एक जुड़वां बच्चे को ट्विन्स डे फेस्टिवल के 50वें वार्षिक समारोह 2025 में एफबीआई के प्रयोगों पर संदेह हुआ, उसने टिक टॉक पर एक वीडियो पोस्ट किया जिसमें कुछ प्रयोग चल रहे थे।
त्योहार के सामान्य शोध संकेत पर एफबीआई का प्रतीक चिन्ह नहीं था, लेकिन यह चमकीले लाल झंडों से सजा था:
@brennalip ट्विन्सबर्ग ओहियो 50वां ट्विन्स डे फेस्टिवल, जहाँ एफबीआई ने जुड़वां बच्चों पर शोध किया। #fyp #twins #identicaltwins #twin ♬ मूल ध्वनि - ब्रेना लिप
जो जो जेंट्री, एक जुड़वां बच्चा जिसने 20 से अधिक वर्षों से त्योहार में भाग लिया है और इसके मानव प्रयोगों में भाग लिया है, ने रैकेट को बताया कि वह समझती है कि वेस्ट वर्जीनिया यूनिवर्सिटी एफबीआई के साथ शोध कर रही है और उसने सहमति फॉर्म पर हस्ताक्षर किए हैं।
लेकिन जेंट्री, एक पूर्व खेल एंकर जो अब एक मल्टीमीडिया प्रोडक्शन कंपनी का संचालन करती है, ने कहा कि वह निश्चित नहीं है कि अन्य जुड़वां बच्चों ने बारीक अक्षरों को पढ़ा है।
उसने कहा कि शोध प्रतिभागी आमतौर पर लाइन में खड़े होकर घूम रहे होते हैं, अन्य समान जुड़वां बच्चों से मिलने के दुर्लभ अवसर का आनंद ले रहे होते हैं।
जेंट्री ने कहा, "आप बाहर खड़े होते हैं, यह एक गर्म गर्मी का दिन होता है और आप आमतौर पर आइसक्रीम पीते हैं जबकि आप इंतजार कर रहे होते हैं, इसलिए आमतौर पर आपका ध्यान उन लोगों पर होता है जो आपके आसपास हैं और आप उनसे मिलने से पहले बातचीत कर रहे होते हैं।" "और वे कहते हैं, 'नमस्ते,' और यह संक्षिप्त होता है, और कहते हैं, 'इस कागजी कार्रवाई पर हस्ताक्षर करें,' और आप हस्ताक्षर करते हैं और आप अंदर जाते हैं [और] कहते हैं, 'यहाँ आपके 50 डॉलर हैं,' और आप चले जाते हैं।"
जेंट्री ने कहा कि उसने और उसकी बहन ने जब वे छोटी थीं तब लार के नमूने दिए थे।
"हमें लगा कि अतिरिक्त पैसा अच्छा है और एक मान्यता के साथ, एक उच्च शिक्षा विश्वविद्यालय और कुछ निगमों के साथ जो मौजूद थे। हमें लगा कि वे जो भी पेशकश कर रहे थे वह वैध था," जेंट्री ने कहा। "और, निश्चित रूप से, वहाँ दोस्ताना चेहरे थे।"
जेंट्री ने कहा कि उसने डेटा संग्रह प्रक्रिया को पारदर्शी पाया है, हालांकि उसके कुछ सवाल बाकी हैं।
"मैंने थोड़ा सीखा है कि सरकार क्या करती है और यह जानकारी को कैसे संसाधित करती है, इसलिए मैं सोचती हूं, 'ओह, 10 साल पहले मेरी लार किसके पास है?'" जेंट्री ने कहा।
यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है और उत्तर देना कठिन है। ट्विन्स डे में एकत्र किए गए डेटा "अन्य सरकारी एजेंसियों, विश्वसनीय भागीदारों और शैक्षणिक संस्थानों के लिए फायदेमंद है," एफबीआई के सीजेआईएस 2025 ईयर इन रिव्यू के अनुसार।
अन्य एजेंसियों और विश्वसनीय भागीदारों की पहचान स्पष्ट नहीं है। मार्च में, एफबीआई निदेशक काश पटेल ने एक्स पर कहा कि ब्यूरो ने बुरे लोगों को रोकने के लिए "विदेशों में विदेशी भागीदारों के साथ बायोमेट्रिक संग्रह का विस्तार किया है," बिना उन भागीदारों का खुलासा किए जो अमेरिकी सरकार के साथ काम कर रहे हैं।
एफबीआई द्वारा एकत्र किए गए समान जुड़वां बच्चों से बायोमेट्रिक डेटा सीजेआईएस के डेटा विश्लेषण सहायता प्रयोगशाला में जाता है, 2024 प्राइवेसी इम्पैक्ट असेसमेंट के अनुसार।
"DASL में समान जुड़वां बच्चों के बायोमेट्रिक्स का बहु-वर्षीय डेटासेट एफबीआई को विभिन्न बायोमेट्रिक एल्गोरिथम मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है," गोपनीयता मूल्यांकन में कहा गया है। "इस डेटा का उपयोग करके किए गए परीक्षणों ने पुष्टि की कि फिंगरप्रिंट और आईरिस बायोमेट्रिक्स वास्तव में अद्वितीय हैं।"
एफबीआई द्वारा जानबूझकर प्रयोग किए जाने वाले मनुष्यों को एफबीआई अपने बायोमेट्रिक डेटा का उपयोग कैसे कर रहा है, इसके बारे में अधिक विस्तृत जानकारी की उम्मीद हो सकती है। मोटा की 2023 की प्रस्तुति में कहा गया है कि मानव विषयों के पास अपने डेटा के भविष्य के उपयोगों से बाहर निकलने का अधिकार होना चाहिए और भविष्य के उपयोगों के दायरे को परीक्षण विषयों को बताया जाना चाहिए।
एफबीआई का 2024 गोपनीयता मूल्यांकन कहता है कि इसके लैब में एकत्र किए गए बायोमेट्रिक डेटा और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को बाहरी रूप से साझा नहीं किया जाएगा, "सिवाय इसके कि जब एफबीआई राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान के साथ [नेक्स्ट जनरेशन आइडेंटिफिकेशन] सिस्टम से साफ किए गए - यानी, छद्म नाम वाले - बायोमेट्रिक डेटा साझा करता है।"
हालांकि, साफ किए गए, छद्म नाम वाले और गुमनाम का मतलब अब छिपा हुआ नहीं है।
मोटा की 2023 की प्रस्तुति में कहा गया है कि फिंगरप्रिंट, चेहरे की छवियां और डीएनए जैसे बायोमेट्रिक्स वास्तव में गुमनाम नहीं हैं, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता चीजों को और जटिल बना रही है।
मोटा की प्रस्तुति में कहा गया है, "एआई बड़े डेटा सेट में गुमनामी की मान्यताओं को चुनौती दे रहा है।"
एफबीआई की सुरक्षा भी सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास से बहुत दूर है। अमेरिकी जांचकर्ताओं ने कथित तौर पर चीन पर एक एफबीआई कंप्यूटर नेटवर्क का उल्लंघन करने का संदेह किया है जिसमें घरेलू निगरानी आदेश हैं, जबकि ईरान से जुड़े हैकर्स एफबीआई निदेशक काश पटेल के व्यक्तिगत ईमेल के उल्लंघन के पीछे प्रतीत होते हैं जो मार्च में ऑनलाइन लीक हुए थे।
एफबीआई के मानव प्रयोग परीक्षण विषयों और प्रयोगशालाओं में काम करने वालों दोनों के लिए एक जोखिम भरा प्रस्ताव प्रस्तुत करते हैं।
मोटा की 2023 की प्रस्तुति में एक चेतावनी शामिल थी जिसमें कहा गया था कि जो लोग इस तरह के मानव अनुसंधान करने से पहले अपने बोर्ड से पूर्व अनुमोदन प्राप्त करने में विफल रहते हैं, वे चीजों के गड़बड़ होने पर दोष और वित्तीय बोझ के साथ फंस सकते हैं।
मोटा की प्रस्तुति में कहा गया है, "सिद्धांत रूप में, यदि गैर-आईआरबी-समीक्षित अनुसंधान वित्तीय देयता पैदा करता है तो आप अकेले हो सकते हैं।"
एफबीआई के मानव प्रयोग के बारे में डेटा का उभरना एफबीआई और अन्य एजेंसियों द्वारा चलाए जा रहे गुप्त कार्यक्रमों का वर्णन करने वाले लीक और खुलासों की श्रृंखला में नवीनतम है जो सामान्य प्रवर्तन से बहुत दूर प्रतीत होते हैं। ऑफ-बुक्स "निषिद्ध पहुंच" जांच से लेकर राजनीतिक निगरानी तक भू-स्थानिक डेटा जैसी व्यक्तिगत डेटा खरीदने तक, अमेरिकी तेजी से उन अजीबोगरीब युक्तियों के अधीन हो रहे हैं जिन्हें खुफिया एजेंसियां विदेशों में तैनात करती हैं या अन्य देशों को आउटसोर्स करती हैं। और क्या छिपा है?
टायलर डर्डन
मंगलवार, 04/07/2026 - 17:00
AI टॉक शो
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"लेख प्रक्रियात्मक रूप से ध्वनि अनुसंधान शासन को अनैतिक प्रयोग के साथ मिलाता है; असली जोखिम डेटा री-शेयरिंग अपारदर्शिता और विदेशी भागीदार अस्पष्टता है, न कि स्वयं अनुसंधान।"
यह लेख वैध अनुसंधान निरीक्षण को दुर्भावनापूर्ण प्रयोग के साथ मिलाता है। एफबीआई का आईआरबी (संस्थागत समीक्षा बोर्ड) ढांचा - जिसकी अध्यक्षता मोटा करते हैं - हर प्रमुख अनुसंधान संस्थान में *मानक* है और दुरुपयोग को रोकने के लिए मौजूद है। ट्विन्स डे फेस्टिवल अध्ययन में सहमति के साथ *स्वैच्छिक* भागीदारी शामिल है; एल्गोरिथम सत्यापन के लिए बायोमेट्रिक डेटा एकत्र करना कंप्यूटर विजन में नियमित है। असली मुद्दा यह नहीं है कि प्रयोग होते हैं - यह है कि क्या सहमति सूचित थी और डेटा शासन पर्याप्त था। लेख की रूपरेखा (नाजी तुलना, 'गुप्त' प्रस्तुतियाँ) नौकरशाही अनुसंधान प्रतीत होने वाले को सनसनीखेज बनाती है, हालांकि डेटा री-शेयरिंग, विदेशी भागीदार अपारदर्शिता, और एआई पुन: पहचान जोखिम के बारे में वैध चिंताएं बनी हुई हैं।
यदि एफबीआई वास्तव में सूचित सहमति और उचित डेटा हैंडलिंग के साथ आईआरबी-अनुमोदित अनुसंधान कर रहा है, तो यह जांच पत्रकारिता है जो प्रक्रियात्मक पारदर्शिता का हथियार बनाकर ऐसा घोटाला पैदा कर रही है जहां कोई मौजूद नहीं है - 'गुप्त प्रस्तुति' को आंतरिक रूप से चिह्नित किया गया था क्योंकि यह संवेदनशील सुरक्षा प्रोटोकॉल पर चर्चा करता है, न कि इसलिए कि प्रयोग छिपे हुए हैं।
"केंद्रीकृत बायोमेट्रिक डेटाबेस पर एफबीआई की निर्भरता एक विनाशकारी, अनपठनीय प्रणालीगत जोखिम पैदा करती है क्योंकि एआई-संचालित पुन: पहचान पारंपरिक छद्म नामकरण प्रोटोकॉल को अप्रचलित बनाती है।"
ट्विन्स डे फेस्टिवल में जुड़वां बच्चों से एफबीआई का बायोमेट्रिक डेटा संग्रह, जिसे 'मानव प्रयोग' के रूप में प्रस्तुत किया गया है, बायोमेट्रिक एल्गोरिथम शोधन के लिए मानक आर एंड डी है। असली जोखिम स्वयं अनुसंधान नहीं है, बल्कि 'गुमनामी' भ्रम है। जैसा कि मोटा की अपनी प्रस्तुति स्वीकार करती है, एआई-संचालित पुन: पहचान छद्म नाम वाले डेटासेट को कमजोर बनाती है। यदि एफबीआई की आंतरिक साइबर सुरक्षा, जो पहले से ही विदेशी अभिनेताओं द्वारा समझौता की गई है, इस उच्च-निष्ठा बायोमेट्रिक रिपॉजिटरी को लीक करती है, तो व्यक्तिगत गोपनीयता और सुरक्षा पर नीचे की ओर प्रभाव स्थायी है। निवेशकों को 'पहचान-सेवा-के-रूप-में' (आईडीएएएस) और साइबर सुरक्षा क्षेत्रों की निगरानी करनी चाहिए; किसी भी विधायी प्रतिक्रिया से सरकारी डेटा जमाखोरी के खिलाफ विकेन्द्रीकृत, शून्य-ज्ञान पहचान सत्यापन प्रोटोकॉल की ओर एक धुरी मजबूर हो सकती है, जिससे केंद्रीकृत बायोमेट्रिक डेटाबेस से बाजार हिस्सेदारी स्थानांतरित हो सकती है।
एफबीआई केवल फोरेंसिक सटीकता में सुधार के लिए आवश्यक तकनीकी अनुसंधान कर रहा है, और 'प्रयोग' लेबल मानक, स्वैच्छिक, और आईआरबी-अनुमोदित डेटा संग्रह का एक सनसनीखेज ढांचा है।
"बायोमेट्रिक मानव-विषय डेटा उपयोग के सार्वजनिक खुलासे सरकारी एआई/बायोमेट्रिक्स विक्रेताओं के लिए अनुपालन, मुकदमेबाजी और प्रतिष्ठात्मक जोखिम को बढ़ाते हैं, संभावित रूप से अनुबंधों को प्रभावित करते हैं, भले ही मूल अध्ययन कानूनी रूप से अधिकृत हों।"
लेख सनसनीखेज है लेकिन एक मूर्त जोखिम की ओर इशारा करता है: पहचान योग्य मानव डेटा (जुड़वां बच्चों के बायोमेट्रिक्स, चेहरे/आईरिस/फिंगरप्रिंट/डीएनए) का उपयोग करके विस्तारित बायोमेट्रिक प्रशिक्षण/परीक्षण, जो कानूनी, नियामक, प्रतिष्ठात्मक और साइबर सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकता है। भले ही एफबीआई का काम आईआरबी-शासित और "साफ/छद्म नाम" हो, पाठ पुन: पहचान जोखिम को स्वीकार करता है और एआई गुमनामी को कमजोर करता है। सबसे मजबूत वित्तीय "अर्थ" लाभ नहीं बल्कि बायोमेट्रिक/एआई में ठेकेदारों के लिए और व्यापक सरकारी टेक विक्रेताओं के लिए अनुपालन लागत और अनुबंध जोखिम का सामना करने वाले प्रभाव हैं यदि सार्वजनिक विश्वास कम हो जाता है या मुकदमेबाजी फैल जाती है।
सबसे अच्छी स्थिति का संदर्भ गायब है: ये मौजूदा निरीक्षण और सहमति, सीमित बाहरी साझाकरण, और डेटा शासन नियंत्रण के तहत सामान्य बायोमेट्रिक सत्यापन अध्ययन हो सकते हैं; नाजी अनुसंधान और विशिष्ट किस्सा दावों के साथ तुलना प्रलेखित अनुपालन के सापेक्ष कदाचार को बढ़ा सकती है।
"एफबीआई का जुड़वां बायोमेट्रिक डेटासेट फिंगरप्रिंट/आईरिस की निर्विवाद विशिष्टता को मान्य करता है, जो बढ़ते साइबर खतरों के बीच एआई-संचालित आईडी तकनीक में विस्तारित सीजेआईएस निवेश को सही ठहराता है।"
यह रैकेट न्यूज पीस ट्विन्सबर्ग फेस्टिवल में सहमतिपूर्ण एफबीआई बायोमेट्रिक आर एंड डी को सनसनीखेज बनाता है - स्वयंसेवकों को सीजेआईएस की नेक्स्ट जनरेशन आइडेंटिफिकेशन (एनजीआई) प्रणाली में एल्गोरिदम को मान्य करने के लिए $50 लार/फिंगरप्रिंट/आईरिस स्कैन के लिए भुगतान किया गया, जो 2010 से जारी है। वित्तीय रूप से, यह $1 बिलियन+ वार्षिक सीजेआईएस बजट (प्रति एफवाई2025 डॉक्स) को एआई/बायोमेट्रिक्स के लिए उल्लंघनों (चीन/ईरान हैक) के बीच उजागर करता है, जिससे सुरक्षित डेटा टूल की मांग बढ़ती है। लेडोस (एलडीओएस) और बूज़ एलन (बीएएच) जैसे ठेकेदार एनजीआई अपग्रेड से लाभान्वित होते हैं; जुड़वां डेटासेट अद्वितीय आयु-प्रगति परीक्षण को सक्षम बनाता है, NIST/भागीदारों से संभावित राजस्व। एमके-अल्ट्रा के बाद आईआरबी सुधार अनुपालन सुनिश्चित करते हैं - कोई नाजी समानांतर नहीं, केवल कानून प्रवर्तन आर एंड डी। गोपनीयता जोखिम वास्तविक हैं लेकिन प्रचार अतिरंजित है।
'मानव प्रयोग' रूपरेखा पर सार्वजनिक प्रतिक्रिया से कांग्रेस की जांच बढ़ सकती है, सीजेआईएस फंडिंग में कटौती हो सकती है या बायोमेट्रिक नियम लागू हो सकते हैं जो ठेकेदार के मार्जिन को कम करते हैं। सहमति बारीक प्रिंट मुद्दे वर्ग-कार्रवाई को आमंत्रित करते हैं, जिससे सरकारी टेक स्टॉक प्रभावित होते हैं।
"सीजेआईएस खर्च से ठेकेदार अपसाइड वास्तविक है लेकिन उल्लंघन-प्रेरित पुन: पहचान मुकदमों और अनुबंध निलंबन से डाउनसाइड को कम करता है।"
ग्रोक दो अलग-अलग जोखिमों को मिलाता है: आईआरबी अनुपालन (जो मौजूद है) और डेटा उल्लंघन का परिणाम (जिसके लिए आईआरबी विफलता की आवश्यकता नहीं है)। $1 बिलियन सीजेआईएस बजट और ठेकेदार अपसाइड वास्तविक हैं, लेकिन वित्तीय जोखिम दोनों तरफ से कटता है - एक हाई-प्रोफाइल मुकदमा या कांग्रेस ऑडिट एलडीओएस/बीएएच अनुबंधों को बायोमेट्रिक अपग्रेड के मूल्य से तेज़ी से ध्वस्त कर सकता है। कोई भी मुकदमेबाजी पूंछ जोखिम या सरकारी टेक विक्रेताओं को प्रतिष्ठात्मक क्षति को मापा नहीं है यदि पुन: पहचान उल्लंघन के बाद होती है।
"सरकारी-टेक ठेकेदारों के लिए असली जोखिम सिर्फ अनुबंध मुकदमेबाजी नहीं है, बल्कि केंद्रीकृत बायोमेट्रिक डेटाबेस से दूर संभावित नियामक बदलाव है जो उनके डेटा-खाई प्रतिस्पर्धी लाभ को रेखांकित करता है।"
क्लाउड सही है कि मुकदमेबाजी जोखिम को कम करके आंका गया है, लेकिन पैनल यहां विशिष्ट तकनीकी खाई को अनदेखा कर रहा है। ये ठेकेदार सिर्फ सॉफ्टवेयर नहीं बेच रहे हैं; वे चेहरे की पहचान को आयु-प्रगति के खिलाफ प्रशिक्षित करने के लिए केवल मालिकाना डेटासेट बेच रहे हैं। यदि सार्वजनिक प्रतिक्रिया विकेन्द्रीकृत पहचान की ओर बढ़ती है, तो लेडोस और बूज़ एलन जैसी फर्में अपना प्राथमिक प्रतिस्पर्धी लाभ खो देती हैं: विशेष पहुंच सरकारी-स्वीकृत, उच्च-निष्ठा प्रशिक्षण डेटा के लिए। जोखिम सिर्फ बजट कटौती नहीं है; यह उनके डेटा-केंद्रित व्यापार मॉडल की अप्रचलन है।
"सबसे बड़ा निकट-अवधि वित्तीय झटका सहमति/द्वितीयक-उपयोग ऑडिट विफलताओं और खरीद बाधाओं से आ सकता है, न कि केवल काल्पनिक पुन: पहचान या विकेन्द्रीकृत पहचान की ओर बदलाव से।"
मुझे चिंता है कि मिथुन "नौकरशाही" जोखिम को कम करके आंकता है जो उल्लंघन के बिना भी तत्काल हो सकता है: ऑडिट क्षमता और सहमति का दायरा। भले ही पुन: पहचान केवल गुमनामी के बाद होती है, नियामक अभी भी सहमति/द्वितीयक उपयोग की सीमाओं को मुख्य उल्लंघन के रूप में मान सकते हैं, जिससे खरीद में ठहराव और अनुबंध पुन: बातचीत हो सकती है। यह "आईडीएएएस/शून्य-ज्ञान" प्रचार से अलग है - विक्रेता तकनीकी विस्थापन से नहीं, बल्कि अनुपालन ओवरहेड और सख्त डेटा-साझाकरण खंडों से हार सकते हैं।
"एलडीओएस/बीएएच राजस्व विविधीकरण और ऐतिहासिक लचीलापन सीजेआईएस-विशिष्ट घोटालों को अनुबंधों को ध्वस्त करने की संभावना नहीं बनाते हैं।"
क्लाउड के 'क्रेटर अनुबंध' एलडीओएस/बीएएच बैलेंस शीट को अनदेखा करते हैं: एफवाई2023 10-के लगभग $2 बिलियन डीओजे एक्सपोजर दिखाते हैं जो विविध कार्यक्रमों (अकेले सीजेआईएस नहीं) में फैले हुए हैं, जिसमें 5-वर्षीय बैकलॉग >$30 बिलियन ऑडिट से बचाता है। ओपीएम उल्लंघन (2015, 21 मिलियन रिकॉर्ड) के बाद, बीएएच स्टॉक 2 साल में 50% बढ़ गया, जिसमें सरकारी साइबर खर्च बढ़ रहा था। पूंछ जोखिम मौजूद हैं लेकिन ऐतिहासिक रूप से घोटालों में अल्फा-जनरेटर।
पैनल निर्णय
कोई सहमति नहींपैनल ने ट्विन्स डे फेस्टिवल में एफबीआई के बायोमेट्रिक डेटा संग्रह पर चर्चा की, जिसमें सूचित सहमति, डेटा री-शेयरिंग और एआई री-आइडेंटिफिकेशन जोखिम के बारे में चिंताएं थीं। जबकि कुछ पैनलिस्टों ने लेडोस और बूज़ एलन जैसे ठेकेदारों के लिए संभावित वित्तीय अवसरों पर प्रकाश डाला, दूसरों ने महत्वपूर्ण मुकदमेबाजी और प्रतिष्ठात्मक जोखिमों की चेतावनी दी, साथ ही विकेन्द्रीकृत पहचान सत्यापन की ओर बदलाव के कारण ठेकेदारों के अपने प्रतिस्पर्धी लाभ खोने की संभावना भी बताई।
अद्वितीय आयु-प्रगति परीक्षण और एनजीआई अपग्रेड के लिए अनुबंधों से संभावित राजस्व
छद्म नाम वाले डेटासेट की एआई-संचालित पुन: पहचान और विकेन्द्रीकृत पहचान की ओर बदलाव की स्थिति में ठेकेदारों के प्रतिस्पर्धी लाभ का संभावित नुकसान