الوجوه ليست أدلة: حظر استخدام الحكومة للتعرف على الوجوه في Denver

المشكلة

تدير Denver جهاز مراقبة متناميًا يكاد يخلو من أي قواعد تحكمه. فليس لدى المدينة مرسوم يقيّد المراقبة البيومترية، ولا إجراء علني قبل أن تقتني الشرطة تقنيات تتبّع جديدة، ولا حظر على الأدوات الخوارزمية التي تمنح السكان درجات وفق “الخطر” المتوقَّع منهم. فالقرارات بشأن من يُراقَب ويُمسَح ويُتتبَّع تُتخذ داخل الإدارات وفي عقود الموردين - لا علنًا، ولا من قِبل الأشخاص الخاضعين للمراقبة.

هذا ليس افتراضًا. فبدءًا من مشروع تجريبي من 18 كاميرا في عام 2023، بنت Denver في عام 2024 شبكة من 111 كاميرا تعمل بالطاقة الشمسية لقراءة لوحات السيارات آليًا (ALPR) في أنحاء المدينة، من تصنيع شركة Flock Safety (Denverite، 2024). تلتقط هذه الكاميرات صورة كل مركبة مارّة وتسجّل موقعها بمرور الوقت، فتبني سجلًا قابلًا للبحث لتنقلات أشخاص لم يرتكبوا أي خطأ. ولم يكن هناك مرسوم للمراقبة، ولا تصويت علني، ولا أي حد ملزم لمن يحق له البحث في البيانات.

وسرعان ما ظهرت العواقب. فقد أظهرت سجلات حصل عليها ACLU of Colorado ونشرتها NBC News أن جهات خارجية استعلمت في شبكة ALPR التابعة لـ Denver أكثر من 1,400 مرة لأغراض تتعلق بالهجرة منذ عام 2024، بما في ذلك عمليات بحث وُسمت ببساطة بـ”ICE” (NBC News، 2025). فأداة مراقبة سُوِّقت للجمهور بوصفها وسيلة لاستعادة السيارات المسروقة أصبحت، عمليًا، قاعدة بيانات لتتبّع المهاجرين لم يوافق عليها سكان Denver قط. وكان رد الفعل قويًا إلى حد أن مجلس مدينة Denver صوّت بأغلبية 12 مقابل 0 ضد تجديد عقد Flock في عام 2025، وتحرّكت المدينة لاستبدال النظام في عام 2026 (Denverite، 2026). لكن المشكلة الأساسية باقية: لا يوجد حتى الآن قانون يشترط هذا النوع من النقاش قبل شراء أداة المراقبة التالية.

التقنيات التي لا تملك Denver قواعد لها

• التعرّف على الوجه. ليس لدى Denver مرسوم يحظر استخدام المدينة لتقنية التعرّف على الوجه أو يقيّده. وقد أضاف قانون Colorado رقم SB22-113 (2022) اشتراطات للحصول على أمر قضائي وللإفصاح على الجهات الحكومية في الولاية والمحليات، لكنه ينظّم الاستخدام بدلًا من حظره، ويترك البلديات حرة في نشر التقنية ضمن تلك الحدود.
• شبكات قراءة لوحات السيارات. كما بيّنت قضية Flock، نُشرت مراقبة ALPR الجماعية على نطاق واسع دون أي مرسوم يضبط مدد الاحتفاظ بالبيانات، أو مشاركتها مع الجهات الفيدرالية، أو حقوق التدقيق.
• التقييم الخوارزمي للمخاطر والشرطة التنبؤية. البرمجيات التي تمنح الأفراد “درجات خطر” أو تتنبأ بأماكن وقوع الجرائم يمكن أن تحوّل بيانات الاعتقال التاريخية المنحازة إلى اشتباه آلي، فتركّز اهتمام الشرطة على الأحياء ذاتها التي تخضع أصلًا لرقابة أمنية مفرطة - دون أي قاعدة في Denver تشترط اختبارها أو الإفصاح عنها أو حظرها.

لماذا يهمّ من يتحمّل الخطأ

أخطاء المراقبة لا تتوزع بالتساوي. فقد وجدت دراسة فيدرالية بارزة شملت 189 خوارزمية للتعرّف على الوجه أن وجوه الآسيويين والأمريكيين من أصل أفريقي طُوبقت خطأً بمعدل يصل إلى 100 مرة أكثر من وجوه البيض في المطابقة الفردية، مع أعلى معدلات الإيجابيات الكاذبة لدى الأمريكيين الأصليين والآسيويين والسود في الخوارزميات المطوّرة في الولايات المتحدة (NIST، 2019). هذه ليست هوامش خطأ مجردة. ففي يناير 2020، اعتقلت شرطة Detroit ظلمًا Robert Williams، وهو رجل أسود، أمام زوجته وابنتيه الصغيرتين استنادًا إلى مطابقة خاطئة للتعرّف على الوجه، واحتجزته نحو 30 ساعة بسبب جريمة لم يرتكبها (ACLU، 2021). وكانت تلك أول حالة اعتقال خاطئ مُعلنة سببتها هذه التقنية - والأشخاص الأكثر عرضة لأن يكونوا الضحية التالية يشبهون السكان الذين يُفترض أن تحميهم سياسات Denver.

الحل الذي نقترحه

ينبغي لـ Denver أن تعتمد مرسومًا شاملًا للمراقبة وخصوصية البيانات البيومترية يتألف من خمسة مكونات.

1. حظر استخدام المدينة لتقنية التعرّف على الوجه

حظر اقتناء أي جهة في Denver - بما في ذلك إدارة شرطة Denver وإدارة شرطة المقاطعة في Denver (Denver Sheriff Department) - لتقنية التعرّف على الوجه أو حيازتها أو استخدامها، أو استخدام المعلومات المستمدة منها. ويشمل ذلك المسح الفوري، ومطابقة الصور بعد الحدث، والحصول على النتائج بشكل غير مباشر عبر الطلب من جهة أخرى أو من مورّد خاص إجراء البحث. وهذا هو النهج ذاته الذي اتبعته San Francisco في عام 2019 وBoston في عام 2020. فالوجه ليس كلمة مرور يستطيع السكان تغييرها بعد تسريبها؛ وحظر التقنية هو الطريقة الموثوقة الوحيدة لمنع أضرار الاعتقال الخاطئ والتحيز الديموغرافي التي تنتجها.

2. تقييد شبكات ALPR وقراءة لوحات السيارات للاستخدام المدني

بالنسبة لأي نظام ALPR تشغّله المدينة أو تتعاقد عليه، يجب أن يشترط المرسوم، بقوة القانون لا بموجب سياسة داخلية:

• حذفًا إلزاميًا وسريعًا للبيانات - حذف قراءات اللوحات غير المطابقة خلال أيام، لا الاحتفاظ بها إلى أجل غير مسمى.
• حظر مشاركة بيانات ALPR مع جهات إنفاذ الهجرة الفيدرالية، بما يتسق مع وضع Denver بوصفها مدينة لا تستخدم الموارد المحلية لإنفاذ قوانين الهجرة المدنية.
• عدم مشاركة البيانات لأغراض تجارية أو خارج نطاق الولاية القضائية دون أساس قانوني محدد ومسجَّل وفردي.
• سجلات تدقيق علنية - تسجيل كل عملية بحث مع الجهة التي أجرتها والمستخدم والسبب المعلن، وإتاحتها لهيئة رقابية.

3. حظر التقييم الخوارزمي للمخاطر في العدالة الجنائية

حظر استخدام المدينة لبرمجيات الشرطة التنبؤية أو “درجات الخطر” الفردية التي تولّدها الأنظمة الآلية لتوجيه الدوريات، أو استهداف الأفراد، أو الاستناد إليها في توصيات الاتهام أو الكفالة أو الأحكام. فهذه الأنظمة تتدرّب على بيانات اعتقال تاريخية تعكس عقودًا من الإنفاذ غير المتناسب، ثم تعيد تدوير ذلك التحيز في صورة رقم يبدو محايدًا.

4. الرقابة المجتمعية على مراقبة الشرطة (CCOPS)

اعتماد مرسوم للرقابة المجتمعية على غرار القوانين السارية حاليًا في أكثر من 26 ولاية قضائية (ACLU، 2024). وقبل أن تقتني أي جهة في Denver أي تقنية مراقبة جديدة أو تستخدمها، يجب عليها:

• نشر سياسة استخدام للمراقبة تصف الأداة، والبيانات التي تجمعها، ومدة الاحتفاظ، والمشاركة.
• الحصول على موافقة مجلس المدينة في جلسة استماع علنية - فالشعب، عبر ممثليه المنتخبين، هو من يقرر.
• تقديم تقرير مراقبة سنوي يُفصح عن كيفية استخدام كل تقنية معتمدة فعليًا.

5. تطبيق رادع

لا يكون المرسوم أقوى من وسائل الانتصاف فيه. ونقترح النص على حق تقاضٍ خاص يتيح للسكان المقاضاة عند وقوع مخالفات، واستبعاد الأدلة المُحصّلة عبر تقنيات محظورة، وتأديب المسؤولين الذين يتحايلون على القانون - بما في ذلك الحصول على نتائج محظورة عبر طرف ثالث. ويجب الإفصاح عن أي أداة مراقبة استُخدمت ضد متهم جنائي قبل المحاكمة.

الأدلة

مدن تحرّكت بالفعل

لم تُنتج قرارات الحظر هذه مدنًا بلا قانون، بل أنتجت إجراءً علنيًا - يُتخذ فيه قرار نشر تقنية تتبّع قوية بشكل مكشوف، مع إتاحة الفرصة لقول لا.

التقنية تخطئ في التعرّف على الملوّنين

تأتي أكثر الأدلة موثوقية بشأن دقة التعرّف على الوجه من مختبر الاختبار التابع للحكومة الفيدرالية نفسها. ففي اختبار موردي التعرّف على الوجه (الجزء الثالث) لعام 2019، قيّم المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) 189 خوارزمية من 99 مطوّرًا، ووجد فروقًا ديموغرافية منهجية: ففي المطابقة الفردية، أنتجت وجوه الآسيويين والأمريكيين من أصل أفريقي إيجابيات كاذبة بمعدل يتراوح بين 10 و100 مرة أكثر من وجوه البيض بحسب الخوارزمية، وأنتجت المطابقة الجماعية أعلى معدلات الإيجابيات الكاذبة لدى النساء الأمريكيات من أصل أفريقي (NIST، 2019). واللافت أن الخوارزميات المدرَّبة على بيانات أكثر تنوعًا أظهرت فجوات أصغر - ما يؤكد أن التحيز مُدمج بفعل خيارات التصميم، لا أنه قانون فيزيائي حتمي.

والتكلفة الواقعية لذلك الخطأ موثقة. فقد أدى الاعتقال الخاطئ لـ Robert Williams في Detroit عام 2020 - أول حالة معروفة علنًا تسبّب فيها التعرّف على الوجه في اعتقال خاطئ - إلى دعوى قضائية رفعها ACLU، وانتهت بتسوية وتغييرات في سياسات إدارة شرطة Detroit (ACLU، 2021). والهدف من الحظر هو ضمان ألا تُنتج Denver أبدًا Robert Williams خاصًا بها.

السياق المحلي

بدأت Colorado، على استحياء، في تنظيم هذا المجال - لكنها تركت أقوى الحمايات للحكومات المحلية. فالقانون SB22-113 (2022) يُلزم الجهات الحكومية في الولاية والمحليات بتقديم إشعار نية قبل استخدام خدمة التعرّف على الوجه، ويحظر استخدامها للمراقبة المستمرة أو التعرّف الفوري دون أمر قضائي أو استثناءات محددة، ويحظر استخدامها لاستهداف الناس بسبب آرائهم السياسية أو الدينية أو الاجتماعية، ويشترط الإفصاح للمتهمين الجنائيين (Colorado General Assembly، 2022). هذه تدابير مساءلة ذات معنى - لكنها ليست حظرًا، وهي تترك صراحةً مجالًا لاستخدام التعرّف على الوجه. ويمكن لـ Denver، بل ينبغي لها، أن تذهب أبعد ضمن صلاحيات الحكم الذاتي.

وتجربة ALPR تجعل الحجة للتحرك المحلي ملموسة. فقد بُرّرت شبكة Flock في Denver للجمهور بوصفها إجراءً لمكافحة سرقة السيارات - ونسب إليها مسؤولو المدينة الفضل في استعادة مركبات واعتقالات بعد أن انخفضت سرقات السيارات من أكثر من 12,000 في عام 2023 إلى نحو 8,550 في العام التالي (NBC News، 2025). لكن الشبكة ذاتها أصبحت أداة بحثت فيها جهات خارجية أكثر من 1,400 مرة لأغراض الهجرة، في مدينة تهدف سياساتها إلى إبقاء الموارد المحلية خارج إنفاذ قوانين الهجرة الفيدرالية (NBC News، 2025). وحين حان موعد تجديد العقد، رفضه مجلس المدينة بأغلبية 12 مقابل 0 (Denverite، 2026). ويُظهر ذلك التصويت بالإجماع أن الإرادة السياسية موجودة. وما ينقص هو مرسوم دائم ومحايد تقنيًا، بحيث تخضع أداة المراقبة التالية للتدقيق ذاته قبل نشرها، لا بعد فضيحة. وعلى مستوى الولاية، سعى القانون SB26-070 (2026) إلى منع وصول الحكومة إلى قواعد بيانات تتبّع المواقع التاريخية، لكنه تعثّر في القراءة الثانية قبل رفع الدورة، ما يُظهر أن النقاش حول سياسات المراقبة نشط في Colorado، وأن مرسومًا محليًا دائمًا لا يمكنه انتظار الهيئة التشريعية.

أسئلة متكررة

“ألن يقيّد هذا أيدي الشرطة في التحقيق في الجرائم الخطيرة؟” لا. فالمرسوم يحظر التعرّف على الوجه - وهي تقنية ذات معدلات خطأ موثقة منحازة عرقيًا وسبق أن أنتجت اعتقالات خاطئة - ويحظر الاستخدام غير الخاضع للمساءلة لأدوات التتبّع الجماعي. ولا يمنع الشرطة من استخدام أساليب التحقيق التقليدية، أو الاستجابة للجرائم، أو الحصول على أمر قضائي لبحث محدد. إنه يستهدف المراقبة الشاملة للجميع، لا التحقيق المشروع مع شخص بعينه.

“إذا أصبحت التقنية أكثر دقة، فلماذا حظرها بدلًا من تنظيمها؟” حتى بصرف النظر عن الدقة، فإن التعرّف على الوجه الدقيق تمامًا سيتيح تتبّعًا آليًا كاملًا لتنقلات كل مقيم وعلاقاته - وهي سلطة لا ينبغي لأي جهة في Denver أن تمتلكها. والتحيز حقيقي اليوم: فقد وجدت اختبارات الحكومة الفيدرالية نفسها معدلات خطأ أعلى بما يصل إلى 100 مرة لوجوه الآسيويين والسود (NIST، 2019). الحظر يمنع الضرر؛ أما “تنظيم” أداة بهذه القوة فيميل إلى تطبيعها.

“ألم تخفّض كاميرات لوحات السيارات سرقة السيارات؟” نسب مسؤولو المدينة إلى الكاميرات الفضل في استعادة مركبات واعتقالات، وقد انخفضت سرقات السيارات فعلًا بعد بدء المشروع التجريبي (NBC News، 2025). لكن الشبكة ذاتها استُعلم فيها أكثر من 1,400 مرة لأغراض الهجرة، خلافًا لرغبة المجتمع الذي راقبته. وأداة سلامة تعمل في الوقت نفسه قاعدةَ بيانات لتتبّع المهاجرين وسجلِّ مواقع ليست مقايضة عادلة. ويسمح المرسوم بأنظمة قراءة لوحات خاضعة لرقابة مشددة وتدقيق وحذف إلزامي للبيانات حيث يوافق المجتمع عليها - وينهي الأنظمة غير الخاضعة للمساءلة.

“كيف يختلف هذا عمّا أقرّته Colorado بالفعل؟” ينظّم القانون SB22-113 (2022) استخدام التعرّف على الوجه ويشترط الإفصاح عنه؛ لكنه لا يحظره، ويترك أقوى الخيارات للحكومات المحلية (Colorado General Assembly، 2022). ومرسوم Denver سيحظر استخدام المدينة للتعرّف على الوجه حظرًا تامًا، ويضيف قواعد لقراءة اللوحات والشرطة التنبؤية لا يغطيها قانون الولاية، وينشئ إجراءً دائمًا للموافقة العلنية على جميع أدوات المراقبة المستقبلية.

“هل سيكون هذا مكلفًا؟” لا. فهذه في الأساس سياسة تنظيمية - إذ توفّر المدينة المال بعدم شراء التقنيات المحظورة وعدم تجديد عقود مثل اتفاقية Flock المنتهية. والتكلفة الوحيدة ذات الشأن هي عدد متواضع من الموظفين لإجراءات الرقابة وإعداد التقارير.

كيف نموّل ذلك

صُمّمت هذه السياسة لتكون منخفضة التكلفة. فهي تقيّد الإنفاق وتحظره أكثر مما تتطلبه.

1. وفورات صافية في عقود التقنية. يؤدي حظر التعرّف على الوجه وإنهاء عقود ALPR غير الخاضعة للمساءلة إلى تجنّب تكاليف الشراء والاشتراكات. وكان عقد Flock الذي رفض مجلس المدينة تجديده نفقة سنوية بستة أرقام.
2. موظفو الرقابة وإعداد التقارير. التكلفة الجديدة الرئيسية متواضعة: عدد قليل من الموظفين (ضمن مكتب قائم مثل مكتب محامي المدينة، أو المدقق، أو جهة رقابة مستقلة) لإدارة مراجعة سياسات الاستخدام، والحفاظ على سجلات التدقيق العلنية، وإعداد تقرير المراقبة السنوي. وهذا يماثل التكلفة الإدارية لأي اشتراط جديد للشفافية العامة، وأقل بكثير من تكلفة دعوى اعتقال خاطئ واحدة.
3. تجنّب المسؤولية القانونية. تولّد الاعتقالات الخاطئة الناجمة عن تقنيات مراقبة معيبة دعاوى قضائية وتسويات، كما أثبتت قضية Detroit (ACLU، 2021). ومنع هذه الأضرار يحمي ميزانية المدينة كما يحمي السكان.

المراجع

• American Civil Liberties Union. (2021). Williams v. City of Detroit: Face recognition false arrest. https://www.aclu.org/cases/williams-v-city-of-detroit-face-recognition-false-arrest
• American Civil Liberties Union. (2024). Community control over police surveillance (CCOPS). https://www.aclu.org/community-control-over-police-surveillance
• Colorado General Assembly. (2022). SB22-113: Artificial intelligence facial recognition. https://leg.colorado.gov/bills/sb22-113
• Colorado General Assembly. (2026). SB26-070: Ban government access historical location information database. https://leg.colorado.gov/bills/sb26-070
• Grothaus, M. (2019, May 14). San Francisco passes city government ban on facial recognition tech. TechCrunch. https://techcrunch.com/2019/05/14/san-francisco-facial-recognition-ban/
• National Institute of Standards and Technology. (2019). Face recognition vendor test (FRVT) part 3: Demographic effects (NISTIR 8280). https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2019/NIST.IR.8280.pdf
• NBC News. (2025). Flock police cameras scan billions per month, sparking protests. https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/flock-police-cameras-scan-billions-month-sparking-protests-rcna230037
• Denverite. (2026, February 24). Denver fires Flock, prepares to switch to new roadway surveillance system. https://denverite.com/2026/02/24/denver-ends-flock-contract-axon-alpr/
• WBUR News. (2020, June 23). Boston bans use of facial recognition technology. It’s the 2nd-largest city to do so. https://www.wbur.org/news/2020/06/23/boston-facial-recognition-ban