Интерпол и 126 лиц
Следите за новостями по этой теме!
Подписаться на «Рифы и пачки / Твоя культура»
Интерпол сообщил о результатах операции Shams II, которую международная полицейская организация координировала в Тунисе в июне 2026 года. С помощью искусственного интеллекта специалисты обработали более 100 тысяч изображений из джихадистской пропаганды и получили совпадения, связанные со 126 предполагаемыми иностранными боевиками — людьми, которые, по версии правоохранителей, могли выехать за пределы своей страны для участия в террористической деятельности.
Всего в распоряжении следователей было 108 076 изображений. Многие фотографии повторялись, а часть оказалась слишком плохого качества для распознавания лиц. Программные ИИ-агенты и скрипты, созданные с помощью искусственного интеллекта, автоматизировали отдельные этапы сбора и анализа данных: удаляли дубликаты, отсеивали непригодные кадры и оставляли изображения, на которых лицо можно было уверенно рассмотреть.
После обработки осталось 6 362 уникальных изображения приемлемого качества. Их проверили через Interpol Facial Recognition System — систему распознавания лиц Интерпола, запущенную еще в 2016 году. Таким образом, первоначальный массив сократился примерно до 5,9% от исходного объема. Искусственный интеллект исключил около 94% материалов, которые иначе пришлось бы просматривать вручную.
Это особенно важно для анализа террористической пропаганды. Такие коллекции могут насчитывать тысячи файлов, причем одни и те же лица нередко появляются в публикациях разных участников исследуемых сетей. Раньше следователям приходилось самостоятельно перебирать весь массив, тратя время на повторы и некачественные кадры. Теперь ИИ выполняет предварительную сортировку, а сотрудники проверяют результаты и решают, какие совпадения требуют дальнейшего расследования.
В итоге 126 человек были обозначены как потенциально связанные с терроризмом. Это не означает, что их вина доказана или что все они уже найдены: Интерполу и национальным правоохранительным органам еще предстоит подтвердить личности, установить местонахождение людей и проверить обстоятельства каждого случая.
Директор Интерпола по борьбе с терроризмом María Carmen Muñoz González заявила, что успех Operation Shams II показывает пользу сочетания международного взаимодействия правоохранительных органов с ответственными возможностями ИИ-аналитики. По ее словам, такой подход может стать основой для будущих операций против преступников в разных странах.
Попытки автоматизировать подобную работу начались не вчера. В 2019 году сообщалось о проекте DTECH-Light, который Интерпол представлял как инструмент для обнаружения, извлечения и анализа цифрового террористического контента, а также для установления личностей и местонахождения подозреваемых. Национальным бюро предлагалось загружать изображения неназванных иностранных боевиков для сравнения.
При этом Интерпол не раскрыл, какие именно ИИ-агенты и модели использовались в операции Shams II, кто их разработал и где они работали. Формулировка «скрипты, созданные с помощью ИИ» может означать не специальную автономную систему, а обычный программный код, написанный при помощи большой языковой модели.
Поэтому нынешний результат — не история о том, как искусственный интеллект самостоятельно вычислил террористов. Скорее, это пример ускорения рутинной работы: ИИ разбирает огромный архив, система Интерпола 2016 года сравнивает лица, а сотрудники проверяют выводы. Для ведомства, которому приходится сводить данные из множества источников, такая экономия ресурсов весьма существенна. Одновременно она напоминает о необходимости контроля: ошибки распознавания лиц и неверная интерпретация совпадений могут повлиять на судьбы людей.
PEREC.RU
Материал рассказывает об операции Shams II, которую Интерпол координировал в Тунисе в июне 2026 года. Организация применила искусственный интеллект для предварительного анализа 108 076 изображений, связанных с джихадистской пропагандой. Система удаляла дубликаты, отсеивала плохие кадры и помогала автоматизировать сбор и обработку данных.
После такой сортировки осталось 6 362 уникальных изображения приемлемого качества — около 5,9% от первоначального массива. Их проверили через Interpol Facial Recognition System, систему распознавания лиц, запущенную в 2016 году. По результатам анализа были получены совпадения по 126 предполагаемым иностранным боевикам.
Эти 126 человек не признаны виновными автоматически. Речь идет о потенциальных совпадениях, которые еще должны проверить сотрудники Интерпола и национальные правоохранительные органы. Необходимо подтвердить личности, установить местонахождение людей и выяснить, связаны ли они с террористической деятельностью.
Главный практический эффект применения ИИ — сокращение ручной работы примерно на 94%. Вместо просмотра всего массива следователи получили более компактный набор изображений, который можно анализировать с помощью существующей системы распознавания лиц. Это особенно важно для террористической пропаганды, где изображения часто повторяются и могут поступать из множества источников.
Директор Интерпола по борьбе с терроризмом María Carmen Muñoz González заявила, что Operation Shams II продемонстрировала пользу международного сотрудничества и ответственного применения ИИ. По ее мнению, такой подход можно использовать в будущих международных операциях против преступников.
Автоматизация подобных задач не является новой идеей для Интерпола. В 2019 году организация представляла проект DTECH-Light, предназначенный для обнаружения, извлечения и анализа цифрового террористического контента, а также идентификации и поиска подозреваемых. Национальным бюро предлагалось загружать изображения иностранных боевиков для сравнения.
При этом Интерпол не сообщил, какие именно ИИ-модели, агенты и поставщики применялись в операции. Неясно также, где запускались инструменты. Упомянутые «скрипты, созданные с помощью ИИ», могут быть обычным кодом, разработанным при помощи большой языковой модели, а не автономной специализированной системой.
Таким образом, операция показывает прежде всего рост эффективности, а не полную замену следователей искусственным интеллектом. ИИ выполняет сортировку и рутинную обработку, система Интерпола сопоставляет лица, а сотрудники проверяют выводы. Технология экономит время и ресурсы, но ошибки распознавания и неверная интерпретация совпадений остаются серьезными рисками.
