Khuôn Mặt Không Phải Là Bằng Chứng: Cấm Chính Quyền Dùng Nhận Diện Khuôn Mặt ở Denver

Vấn Đề

Denver đang vận hành một bộ máy giám sát ngày càng lớn mà hầu như không có quy định nào kiểm soát. Thành phố không có sắc lệnh nào hạn chế giám sát sinh trắc học, không có quy trình công khai nào trước khi cảnh sát mua sắm công nghệ theo dõi mới, và không có lệnh cấm nào đối với các công cụ thuật toán chấm điểm cư dân theo “rủi ro” được dự đoán. Các quyết định về việc ai bị theo dõi, quét và truy vết được đưa ra bên trong các sở ban ngành và các hợp đồng với nhà cung cấp - không công khai, và không phải bởi những người đang bị giám sát.

Đây không phải là giả định. Bắt đầu từ một chương trình thí điểm 18 camera năm 2023, Denver đã xây dựng một mạng lưới 111 camera đọc biển số xe tự động (ALPR) chạy bằng năng lượng mặt trời trên khắp thành phố vào năm 2024, do Flock Safety sản xuất (Denverite, 2024). Các camera này chụp ảnh mọi phương tiện đi qua và ghi lại vị trí của chúng theo thời gian, xây dựng một hồ sơ có thể tra cứu về hành trình của những người không hề làm gì sai. Không có sắc lệnh giám sát, không có cuộc bỏ phiếu công khai, và không có giới hạn ràng buộc nào về việc ai được tra cứu dữ liệu.

Hậu quả đến rất nhanh. Các hồ sơ do ACLU of Colorado thu thập và được NBC News đưa tin cho thấy các cơ quan bên ngoài đã tra cứu mạng lưới ALPR của Denver hơn 1,400 lần cho các mục đích liên quan đến di trú kể từ năm 2024, bao gồm cả những lượt tra cứu chỉ được ghi đơn giản là “ICE” (NBC News, 2025). Một công cụ giám sát được giới thiệu với công chúng như cách tìm lại xe bị đánh cắp, trên thực tế, đã trở thành cơ sở dữ liệu theo dõi di trú mà cư dân Denver chưa bao giờ đồng ý. Phản ứng mạnh mẽ đến mức Hội Đồng Thành Phố Denver đã bỏ phiếu 12-0 không gia hạn hợp đồng Flock vào năm 2025, và thành phố tiến hành thay thế hệ thống này vào năm 2026 (Denverite, 2026). Nhưng vấn đề gốc rễ vẫn còn: vẫn chưa có luật nào yêu cầu phải có cuộc thảo luận như vậy trước khi mua công cụ giám sát tiếp theo.

Những Công Nghệ Mà Denver Chưa Có Quy Định

• Nhận diện khuôn mặt. Denver không có sắc lệnh nào cấm hoặc hạn chế thành phố sử dụng nhận diện khuôn mặt. SB22-113 (2022) của Colorado đã bổ sung yêu cầu về lệnh tòa và công bố thông tin đối với các cơ quan tiểu bang và địa phương, nhưng luật này quản lý việc sử dụng chứ không cấm, và để các chính quyền địa phương tự do triển khai công nghệ trong những giới hạn đó.
• Mạng lưới đọc biển số xe. Như vụ Flock đã cho thấy, giám sát ALPR đại trà đã được triển khai trên quy mô lớn mà không có sắc lệnh nào kiểm soát thời hạn lưu trữ, việc chia sẻ với các cơ quan liên bang, hay quyền kiểm toán.
• Chấm điểm rủi ro bằng thuật toán và cảnh sát dự đoán. Phần mềm gán “điểm rủi ro” cho cá nhân hoặc dự báo nơi tội phạm sẽ xảy ra có thể “rửa” dữ liệu bắt giữ lịch sử mang định kiến thành sự nghi ngờ tự động, tập trung sự chú ý của cảnh sát vào chính những khu phố vốn đã bị kiểm soát quá mức - mà không có quy định nào của Denver yêu cầu phải kiểm định, công bố hay cấm nó.

Vì Sao Việc Ai Phải Gánh Chịu Sai Sót Lại Quan Trọng

Sai sót của hệ thống giám sát không phân bố đồng đều. Một nghiên cứu liên bang mang tính bước ngoặt về 189 thuật toán nhận diện khuôn mặt cho thấy khuôn mặt người châu Á và người Mỹ gốc Phi bị so khớp sai nhiều hơn tới 100 lần so với khuôn mặt người da trắng trong so khớp một-một, với tỷ lệ dương tính giả cao nhất ở các nhóm người Mỹ bản địa, người châu Á và người da đen đối với các thuật toán được phát triển tại Mỹ (NIST, 2019). Đây không phải là những sai số trừu tượng. Tháng 1 năm 2020, cảnh sát Detroit đã bắt oan Robert Williams, một người đàn ông da đen, trước mặt vợ và hai con gái nhỏ của ông dựa trên một kết quả nhận diện khuôn mặt sai, giam giữ ông khoảng 30 giờ vì một tội ông không phạm (ACLU, 2021). Đó là vụ bắt oan đầu tiên được công bố do công nghệ này gây ra - và những người có khả năng cao nhất trở thành nạn nhân tiếp theo trông giống như chính những cư dân mà các chính sách của Denver lẽ ra phải bảo vệ.

Giải Pháp Của Chúng Tôi

Denver nên thông qua một sắc lệnh toàn diện về giám sát và quyền riêng tư sinh trắc học với năm thành phần.

1. Cấm Thành Phố Sử Dụng Nhận Diện Khuôn Mặt

Cấm mọi cơ quan của Denver - kể cả Sở Cảnh Sát Denver và Sở Cảnh Sát Trưởng Denver (Denver Sheriff Department) - mua sắm, sở hữu hoặc sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt, hoặc thông tin có được từ công nghệ đó. Điều này bao gồm quét theo thời gian thực, so khớp hình ảnh sau sự việc, và gián tiếp lấy kết quả bằng cách nhờ một cơ quan khác hoặc một nhà cung cấp tư nhân thực hiện tra cứu. Đây là cách tiếp cận mà San Francisco đã áp dụng năm 2019 và Boston năm 2020. Khuôn mặt không phải là mật khẩu mà cư dân có thể đổi sau khi bị lộ; cấm công nghệ này là cách đáng tin cậy duy nhất để ngăn chặn những tổn hại do bắt oan và định kiến nhân khẩu học mà nó gây ra.

2. Hạn Chế Các Mạng Lưới ALPR Và Đọc Biển Số Xe Dùng Cho Mục Đích Dân Sự

Đối với bất kỳ hệ thống ALPR nào mà thành phố vận hành hoặc ký hợp đồng, sắc lệnh phải quy định, bằng luật chứ không phải bằng chính sách nội bộ:

• Xóa dữ liệu bắt buộc trong thời gian ngắn - các lượt đọc biển số không trùng khớp phải được xóa trong vòng vài ngày, không được lưu giữ vô thời hạn.
• Cấm chia sẻ dữ liệu ALPR với cơ quan thực thi di trú liên bang, phù hợp với vị thế của Denver là một thành phố không sử dụng nguồn lực địa phương cho việc thực thi luật di trú dân sự.
• Không chia sẻ dữ liệu cho mục đích thương mại hoặc ra ngoài phạm vi quản lý nếu không có cơ sở pháp lý cụ thể, được ghi nhật ký và áp dụng cho từng cá nhân.
• Nhật ký kiểm toán công khai - mọi lượt tra cứu đều được ghi lại cùng với cơ quan tra cứu, người dùng và lý do được nêu, và có sẵn cho một cơ quan giám sát.

3. Cấm Chấm Điểm Rủi Ro Bằng Thuật Toán Trong Tư Pháp Hình Sự

Cấm thành phố sử dụng phần mềm cảnh sát dự đoán hoặc “điểm rủi ro” cá nhân do các hệ thống tự động tạo ra để điều hướng tuần tra, nhắm vào cá nhân, hoặc làm căn cứ cho các khuyến nghị về truy tố, tại ngoại hoặc tuyên án. Các hệ thống này được huấn luyện trên dữ liệu bắt giữ lịch sử phản ánh nhiều thập kỷ thực thi pháp luật không cân xứng, rồi tái chế định kiến đó thành một con số nghe có vẻ trung lập.

4. Cộng Đồng Kiểm Soát Việc Giám Sát Của Cảnh Sát (CCOPS)

Thông qua một sắc lệnh cộng đồng kiểm soát theo mô hình các luật hiện đang có hiệu lực tại hơn 26 khu vực pháp lý (ACLU, 2024). Trước khi bất kỳ cơ quan nào của Denver mua sắm hoặc sử dụng bất kỳ công nghệ giám sát mới nào, cơ quan đó phải:

• Công bố chính sách sử dụng công nghệ giám sát mô tả công cụ, dữ liệu mà nó thu thập, thời hạn lưu trữ và việc chia sẻ.
• Được Hội Đồng Thành Phố phê duyệt tại một buổi điều trần công khai - người dân, thông qua các đại diện dân cử, là người quyết định.
• Nộp báo cáo giám sát hằng năm công bố từng công nghệ đã được phê duyệt thực tế được sử dụng như thế nào.

5. Thực Thi Có Sức Răn Đe

Sắc lệnh chỉ mạnh ngang với các biện pháp khắc phục của nó. Quy định quyền khởi kiện riêng cho phép cư dân kiện khi có vi phạm, loại bỏ chứng cứ thu được thông qua công nghệ bị cấm, và kỷ luật các quan chức lách luật - kể cả bằng cách lấy kết quả bị cấm thông qua bên thứ ba. Mọi công cụ giám sát được sử dụng đối với một bị cáo hình sự phải được công bố trước khi xét xử.

Bằng Chứng

Các Thành Phố Đã Hành Động

Các lệnh cấm này không tạo ra những thành phố vô luật pháp. Chúng tạo ra một quy trình công khai - nơi quyết định triển khai một công nghệ theo dõi mạnh mẽ được đưa ra một cách minh bạch, với cơ hội để nói không.

Công Nghệ Nhận Diện Sai Người Da Màu

Bằng chứng có thẩm quyền nhất về độ chính xác của nhận diện khuôn mặt đến từ chính phòng thí nghiệm kiểm định của chính phủ liên bang. Trong Thử Nghiệm Nhà Cung Cấp Nhận Diện Khuôn Mặt Phần 3 năm 2019, Viện Tiêu Chuẩn và Công Nghệ Quốc Gia (NIST) đã đánh giá 189 thuật toán từ 99 nhà phát triển và phát hiện sự khác biệt nhân khẩu học có hệ thống: trong so khớp một-một, khuôn mặt người châu Á và người Mỹ gốc Phi cho kết quả dương tính giả nhiều hơn 10 đến 100 lần so với khuôn mặt người da trắng, tùy thuật toán, và so khớp một-nhiều cho tỷ lệ dương tính giả cao nhất đối với phụ nữ Mỹ gốc Phi (NIST, 2019). Đáng chú ý, các thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng hơn có khoảng cách nhỏ hơn - khẳng định rằng định kiến được cài vào từ các lựa chọn thiết kế, chứ không phải điều tất yếu về mặt vật lý.

Cái giá thực tế của sai sót đó đã được ghi nhận. Vụ bắt oan Robert Williams năm 2020 tại Detroit - trường hợp đầu tiên được công khai về việc nhận diện khuôn mặt gây ra bắt oan - đã dẫn đến vụ kiện của ACLU và, cuối cùng, một thỏa thuận dàn xếp cùng các thay đổi chính sách đối với Sở Cảnh Sát Detroit (ACLU, 2021). Mục đích của lệnh cấm là bảo đảm Denver không bao giờ tạo ra một Robert Williams của riêng mình.

Bối Cảnh Địa Phương

Colorado đã bắt đầu, một cách dè dặt, quản lý lĩnh vực này - nhưng để lại các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ nhất cho chính quyền địa phương. SB22-113 (2022) yêu cầu các cơ quan tiểu bang và địa phương nộp thông báo dự định trước khi sử dụng dịch vụ nhận diện khuôn mặt, cấm sử dụng nó để giám sát liên tục hoặc nhận dạng theo thời gian thực nếu không có lệnh tòa hoặc các ngoại lệ cụ thể, cấm sử dụng nó để nhắm vào người dân vì quan điểm chính trị, tôn giáo hoặc xã hội, và yêu cầu công bố cho các bị cáo hình sự (Colorado General Assembly, 2022). Đây là những biện pháp trách nhiệm giải trình có ý nghĩa - nhưng chúng không phải là lệnh cấm, và chúng chừa chỗ rõ ràng cho việc sử dụng nhận diện khuôn mặt. Denver có thể và nên đi xa hơn trong phạm vi thẩm quyền tự trị của mình.

Kinh nghiệm với ALPR khiến lập luận cho hành động địa phương trở nên cụ thể. Mạng lưới Flock của Denver được biện minh với công chúng như một biện pháp chống trộm xe - và các quan chức thành phố cho rằng nó góp phần tìm lại xe và bắt giữ sau khi số vụ trộm xe giảm từ hơn 12,000 năm 2023 xuống khoảng 8,550 năm sau đó (NBC News, 2025). Nhưng chính mạng lưới đó đã trở thành công cụ mà các cơ quan bên ngoài tra cứu hơn 1,400 lần cho mục đích di trú, tại một thành phố có chính sách nhằm giữ nguồn lực địa phương ngoài việc thực thi luật di trú liên bang (NBC News, 2025). Khi hợp đồng đến hạn gia hạn, Hội Đồng Thành Phố đã bác bỏ với tỷ lệ 12-0 (Denverite, 2026). Cuộc bỏ phiếu nhất trí đó cho thấy ý chí chính trị là có. Điều còn thiếu là một sắc lệnh bền vững, trung lập về công nghệ để công cụ giám sát tiếp theo phải chịu sự xem xét tương tự trước khi được triển khai, chứ không phải sau một vụ bê bối. Ở cấp tiểu bang, SB26-070 (2026) tìm cách cấm chính quyền truy cập các cơ sở dữ liệu theo dõi vị trí lịch sử nhưng đã bị đình trệ ở Lần Đọc Thứ Hai trước khi kỳ họp bế mạc, cho thấy cả việc thảo luận chính sách về giám sát đang sôi động ở Colorado lẫn việc một sắc lệnh địa phương bền vững không thể chờ cơ quan lập pháp.

Các Câu Hỏi Thường Gặp

“Chẳng phải điều này sẽ trói tay cảnh sát khi điều tra các tội phạm nghiêm trọng sao?” Không. Sắc lệnh cấm nhận diện khuôn mặt - một công nghệ có tỷ lệ sai sót thiên lệch theo chủng tộc đã được ghi nhận và đã gây ra những vụ bắt oan - và việc sử dụng không có trách nhiệm giải trình các công cụ theo dõi đại trà. Nó không ngăn cảnh sát sử dụng các phương pháp điều tra truyền thống, ứng phó với tội phạm, hay xin lệnh tòa cho một lượt tra cứu cụ thể. Nó nhắm vào việc giám sát kiểu “giăng lưới” tất cả mọi người, không phải việc điều tra hợp pháp một người cụ thể.

“Nếu công nghệ ngày càng chính xác hơn, tại sao lại cấm thay vì quản lý?” Ngay cả khi bỏ qua vấn đề độ chính xác, nhận diện khuôn mặt hoàn toàn chính xác sẽ cho phép theo dõi tự động, hoàn hảo mọi hành trình và mối quan hệ của mọi cư dân - một quyền lực mà không cơ quan nào của Denver nên nắm giữ. Và định kiến là có thật ngay hôm nay: chính cuộc kiểm định của chính phủ liên bang đã phát hiện tỷ lệ sai sót cao hơn tới 100 lần đối với khuôn mặt người châu Á và người da đen (NIST, 2019). Lệnh cấm ngăn chặn tổn hại; việc “quản lý” một công cụ mạnh như vậy thường chỉ bình thường hóa nó.

“Chẳng phải các camera đọc biển số đã làm giảm trộm xe sao?” Các quan chức thành phố cho rằng các camera đã góp phần tìm lại xe và bắt giữ, và số vụ trộm xe thực sự đã giảm sau khi chương trình thí điểm bắt đầu (NBC News, 2025). Nhưng chính mạng lưới đó đã bị tra cứu hơn 1,400 lần cho mục đích di trú, trái với mong muốn của cộng đồng mà nó giám sát. Một công cụ an toàn kiêm luôn cơ sở dữ liệu theo dõi di trú và lịch sử vị trí không phải là một sự đánh đổi công bằng. Sắc lệnh cho phép các hệ thống đọc biển số được kiểm soát chặt chẽ, có kiểm toán và bắt buộc xóa dữ liệu ở những nơi cộng đồng chấp thuận - nó chấm dứt những hệ thống không có trách nhiệm giải trình.

“Điều này khác gì với những gì Colorado đã thông qua?” SB22-113 (2022) quản lý và yêu cầu công bố việc sử dụng nhận diện khuôn mặt; nó không cấm, và để lại những lựa chọn mạnh mẽ nhất cho chính quyền địa phương (Colorado General Assembly, 2022). Sắc lệnh của Denver sẽ cấm hoàn toàn thành phố sử dụng nhận diện khuôn mặt, bổ sung các quy định về đọc biển số và cảnh sát dự đoán mà luật tiểu bang chưa bao quát, và tạo ra một quy trình phê duyệt công khai thường trực cho mọi công cụ giám sát trong tương lai.

“Điều này có tốn kém không?” Không. Đây chủ yếu là một chính sách quản lý - thành phố tiết kiệm tiền nhờ không mua các công nghệ bị cấm và không gia hạn các hợp đồng như thỏa thuận Flock đã hết hạn. Chi phí đáng kể duy nhất là nhân sự khiêm tốn cho quy trình giám sát và báo cáo.

Nguồn Tài Chính

Chính sách này được thiết kế với chi phí thấp. Nó hạn chế và cấm chi tiêu nhiều hơn là đòi hỏi chi tiêu.

1. Tiết kiệm ròng từ các hợp đồng công nghệ. Cấm nhận diện khuôn mặt và chấm dứt các hợp đồng ALPR không có trách nhiệm giải trình giúp tránh chi phí mua sắm và thuê bao. Hợp đồng Flock mà Hội Đồng Thành Phố từ chối gia hạn là một khoản chi hằng năm sáu con số.
2. Nhân sự giám sát và báo cáo. Chi phí mới chính là khiêm tốn: một số ít nhân viên (trong một văn phòng hiện có như Văn Phòng Luật Sư Thành Phố, Kiểm Toán Viên, hoặc một cơ quan giám sát độc lập) để quản lý việc xem xét chính sách sử dụng, duy trì nhật ký kiểm toán công khai và tổng hợp báo cáo giám sát hằng năm. Chi phí này tương đương chi phí hành chính của bất kỳ quy định minh bạch công mới nào và nhỏ hơn nhiều so với chi phí của một vụ kiện bắt oan duy nhất.
3. Tránh trách nhiệm pháp lý. Những vụ bắt oan do công nghệ giám sát lỗi gây ra dẫn đến kiện tụng và dàn xếp, như vụ việc ở Detroit đã chứng minh (ACLU, 2021). Ngăn chặn những tổn hại đó bảo vệ ngân sách thành phố cũng như bảo vệ cư dân.

Tài Liệu Tham Khảo

• 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